从IDC到云端架构迁移之路
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机房迁移是一个很大的动作：
15年在58同城实施过一次（“逐日”项目），几千台物理机，从IDC迁到了腾讯的天津机房，项目做了10个多月，跨所有的部门，与所有的业务都相关；
16年在58到家又实施了一次（“凌云”项目），几百台虚拟机，从IDC迁到阿里云，前后大概一个季度的时间，也是所有技术部门都需要配合的一个大项目。
“单机房架构-全连”
要说机房迁移，先来看看被迁移的系统是一个什么样的架构。
上图是一个典型的互联网单机房系统架构：
（1）上游是客户端，PC浏览器或者APP；
（2）然后是站点接入层，为了面对高流量，保证架构的高可用，站点冗余了多份；
（3）接下来是服务层，服务层又分为与业务相关的业务服务，以及业务无关的基础服务，为了保证高可用，所有服务也冗余了多份；
（4）底层是数据层，数据层又分为缓存数据与数据库；
至于为什么要做分层架构，不是今天的重点，不做展开讨论，这是一个典型的互联网单机房分层架构：所有的应用、服务、数据是部署在同一个机房，这个架构有的一个关键词，叫做“全连”：
（1）站点层调用业务服务层，业务服务复制了多少份，上层就要连接多少个服务；
（2）业务服务层调用基础服务层，基础服务复制了多少份，上层就要连多少个服务；
（3）服务层调用数据库，从库冗余了多少份，上层就要连多少个从库；
比如说，站点接入层某一个应用有10台机器，业务服务层某一个服务有8层机器，那肯定是上游的10台会与下游的8台进行一个全相连的。系统架构的可用性保证，负载均衡保证，是服务的连接池去做的。不仅仅接入层连接业务服务层是这样，业务服务层连接基础服务层，服务层连接数据库也都是这样，这就是所谓的“全连”。
“机房迁移的目标是平滑”
单机房架构的特点是“全连”，那么机房迁移我们是要做一个什么样的事情呢？先看这张图：
之前单机房架构部署在机房A内，迁移之后仍然是单机房架构，只是换了一个B机房，做完这个迁移，有什么好的方案？最容易想到的一个方案，把所有服务在新机房全部搭一套，然后流量切过来了。
当系统有几千台机器，有非常非常多的业务的时候，这是一种“不成功便成仁”的方案。做技术的都知道，设计时要考虑回滚方案，如果只有上线方案而没有回滚方案，这便是一个“不成功便成仁”的方案，根据经验，不成功便成仁的操作结果，往往就“便成仁”了。
最重要的是，全量搭建一套再流量切换，数据层你怎么搭建一套？怎么切？数据层原来都在A机房，B机房还没有全量的数据，是没办法直接切的。要做一个数据同步的方案，最简单的，停两个小时服务，把数据从旧机房导到新机房，数据导完流量再切过去，这是一个数据迁移的简单方案。这个方案对业务有影响，需要停止服务，这个是无法接受的，何况像58同城一样有两千多台机器，无限多的数据库实例，无限多的数据表的时候，停服务迁移数据根本是不可能的。
所以，机房迁移的难点，是“平滑”迁移，整个过程不停服务，整体迁移方案的目标是：
（1）可以分批迁移；
（2）随时可以回滚；
（3）平滑迁移，不停服务；
“伪多机房架构-同连”
如果想要平滑的迁移机房，不停服务，在10个月的逐步迁移过程中，肯定存在一个中间过渡阶段，两边机房都有流量，两边机房都对外提供服务，这就是一个多机房的架构了。
多机房架构是什么样的架构呢？刚刚提到了单机房架构，上层连中层，中层连下层，它是一个全连的架构，能不能直接将单机房的全连架构套用到多机房呢？在另一个机房部署好站点层、服务层、数据层，直接使用“全连”的单机房架构，我们会发现：会有非常多跨机房的连接
（1）站点层连接业务服务层，一半的请求跨机房
（2）业务服务层连接基础服务层，一半的请求跨机房
（3）基础服务层连数据层（例如从库），一半的请求跨机房
大量的跨机房连接会带来什么样的问题呢？
我们知道，同机房连接，内网的性能损耗几乎可以忽略不计，但是一旦涉及到跨机房的访问，即使机房和机房之间有专线，访问的时延可能增加到几毫秒（跟几房间光纤距离有关）。
用户访问一个动态页面，需要用到很多数据，这些数据可能需要10次的业务服务层调用，业务服务层可能又有若干次基础服务层的调用，基础服务层可能又有若干次数据层的调用，假设整个过程中有20次调用，其中有一半调用跨机房，假设机房之间延迟是5毫秒，因为跨机房调用导致的请求迟延就达到了50毫秒，这个是不能接受的。
因此，在多机房架构设计时，要尽量避免跨机房调用（避免跨机房调用做不到，也要做到“最小化”跨机房调用），会使用“同连”的系统架构。
“同连”也很好理解，在非必须的情况下，优先连接同机房的站点与服务：
（1）站点层只连接同机房的业务服务层；
（2）业务服务层只连接同机房的基础服务层；
（3）服务层只连接同机房的“读”库；
（4）对于写库，没办法，只有跨机房读“写”库了；
这个方案没有完全避免跨机房调用，但其实它做到了“最小化”跨机房调用，写主库是需要跨机房的。但互联网的业务，99%都是读多写少的业务，例如百度的搜索100%是读业务，京东淘宝的电商99%的浏览搜索是读业务，只有下单支付是写业务，58同城99%帖子的列表详情查看是读业务，发布帖子是写业务，写业务比例相对少，只有这一部分请求会跨机房调用。
迁移机房的过程使用这样一个多机房的架构，最大的好处就是，除了“配置文件”，整个单机房的架构不需要做任何修改，这个优点是很诱人的，所有的技术部门，所有的业务线，只需要配合在新机房部署应用与服务（数据库是DBA统一部署的），然后使用不同的配置文件（如果有配置中心，这一步都省了），就能实现这个迁移过程，大大简化了迁移步骤。
这个方案当然也有它的不足：
（1）跨机房同步数据，会多5毫秒（举个栗子，不要叫真这个数值）延时（主从本来会有延时，这个延时会增大），这个影响的是某一个机房的数据读取；
（2）跨机房写，会多5毫秒延时，这个影响的是某一个机房的数据写入，当然这个写请求比例是很小的；
这个“同连”架构非常适用于做机房迁移，当然也可以用作多机房架构，用作多机房架构时，还有一个缺点：这个架构有“主机房”和“从机房”的区分。
多机房架构的本意是容机房故障，这个架构当出现机房故障时，例如一个机房地震了，把入口处流量切到另一个机房就能容错，不过：
（1）挂掉的是不包含数据库主库的从机房，迁移流量后直接容错；
（2）挂掉的是包含数据库主库的主机房，只迁移流量，其实系统整体99%的读请求可以容错，但1%的写请求其实会受到影响，此时需要人工介入，将从库变为主库，才能完全容错。这个过程只需要DBA介入，不需要所有业务线上游修改（除非，除非，业务线直接使用的IP连接，这个，我就不说什么了）。
也正是因为这个原因，在机房故障的时候，有一定概率需要少量人工介入，才能容100%的机房故障，因此这个架构才被称为“伪多机房架构”，还不是完全的“多机房多活”架构。
“自顶向下的机房迁移方案”
话题收回来，机房迁移的过程中，一定存在一个中间过渡阶段，两边机房都有流量，两边机房都对外提供服务的多机房架构。具体到机房的逐步迁移，又是个什么步骤呢？通常有两种方案，一种是自顶向下的迁移，一种是自底向上的迁移，这两种方案在58到家和58同城分别实行过，都是可行的，方案有类似的地方，也有很多细节不一样，因为时间关系展开说一种，在58到家实施过的“自顶向下”的机房迁移方案，整个过程是平滑的，逐步迁移的，可回滚的，对业务无影响的。
“站点与服务的迁移”
迁移之前当然要做一些提前准备，新机房要准备就绪，专线要准备就绪，这个是前提。
自顶向下的的迁移，最先迁移站点层和服务层：先在新机房，把站点层和服务层搭建好，并做充分的测试（此时数据层比如说缓存和数据库还是在原来的机房）。测试，测试，测试，只要流量没有迁移，在新机房想怎么玩都行，新机房准备的过程中，要注意“同连”，原有机房的配制文件是完全不动的，肯定也是“同连”。
站点层与服务层的迁移，也是一个业务一个业务的逐步迁移的，类似蚂蚁搬家。充分的测试完一个业务的站点层和服务层之后，为了求稳，先切1%的流量到新机房，观察新机房的站点与服务有没有异常，没有问题的话，再5%，10%，20%，50%，100%的逐步放量，直至第一波蚂蚁搬完家。
第一个业务的站点和服务迁移完之后，第二个业务、第三个业务，蚂蚁继续搬家，直至所有的业务把站点层和服务层都全流量的迁移到新机房。
在整个迁移的过程中，任何一个业务，任何时间点发现有问题，可以将流量切回，旧机房的站点、服务、配置都没有动过，依然能提供服务。整个迁移步骤，是比较保险的，有问题随时可以迁回来。
“缓存的迁移”
站点层和服务层迁移完之后，接下来我们迁数据层，数据层又分为缓存层和数据库层，先迁缓存。
经过第一步的迁移，所有的入口流量都已经迁到了新的机房（当然旧机房的站点和服务还是不能停，只要旧机房不停，任何时间点出问题，最坏的情况下流量迁回来），接下来迁移缓存，先在新机房要搭建好缓存，缓存的规模和体量与旧机房一样大。
流程上仍然是蚂蚁搬家，按照业务线逐步的迁缓存，使用同连的方式。这个缓存切换的步骤非常的简单：运维做一个缓存内网DNS的切换（内网域名不变，IP切到新机房），并杀掉原有缓存连接，业务线不需要做任何修改，只需要配合观察服务。运维杀掉原有缓存连接之后，程序会自动重连，重连上的缓存就是新机房的缓存了，bingo，迁移完毕。
这里要注意几个点：
（1）有些公司缓存没有使用内网域名，而是采用IP直连的话，则需要业务层配合，换新机房IP重启一下即可（如果是IP直连，说明这个架构还有改进的空间哟）；
（2）这个操作尽量选在流量低峰期，旧缓存中都是热数据，而新缓存是空数据，如果选在流量高峰期，缓存切换之后，短时间内可能会有大量请求透传到数据库上去，导致数据库压力过大；
（3）这个通用步骤，适用于允许cache miss的业务场景，如果业务对缓存有高可用的要求，不允许cache miss，则需要双写缓存，或者缓存使用主从同步的架构。大部分缓存的业务场景都是允许cache miss的，少数特殊业务使用特殊的方案迁移。
缓存的迁移也是按照业务线，一步步蚂蚁搬家式完成的。在迁移过程中，任何一个业务，任何时间点发现有问题，可以将流量切回原来的缓存。所以迁移的过程中，不仅是站点层和服务层，旧机房的缓存层也是不停服务的，至少保证了流量迁回这个兜底方案。
“数据库的迁移”
站点层，服务层，缓存层都迁移完之后，最后是数据库的迁移。
数据库还是在旧机房，其他的缓存，服务，站点都迁移到新机房了，服务通过专线跨机房连数据库。
如何进行数据库迁移呢，首先肯定是在新机房搭建新的数据库，如果是自建的IDC机房，需要自己搭建数据库实例，58到家直接用的是阿里云的RDS。
搭建好数据库之后，接下来进行数据同步，自建机房可以使用数据库MM/MS架构同步，阿里云可以使用DTS同步，DTS同步有一个大坑，只能使用公网进行同步，但问题也不大，只是同步的时间比较长（不知道现能通过专线同步数据了吗？）。
数据库同步完之后，如何进行切换和迁移呢？能不能像缓存的迁移一样，运维改一个数据库内网DNS指向，然后切断数据库连接，让服务重连新的数据库，这样业务服务不需要改动，也不需要重启，这样可以么？
这个方式看上去很不错，但数据库的迁移没有那么理想：
第一，得保证数据库同步完成，才能切流量，但数据同步总是有迟延的，旧机房一直在不停的写如数据，何时才算同步完成呢？
第二，只有域名和端口不发生变化，才能不修改配置完成切换，但如果域名和端口（主要是端口）发生变化，是做不到不修改配置和重启的。举个例子，假设原有数据库实例端口用了5858，很吉利，而阿里云要求你使用3200，就必须改端口重启。
所以，我们最终的迁移方案，是DBA在旧机房的数据库设置一个read only，停止数据的写入，在秒级别，RDS同步完成之后，业务线修改数据库端口，重启连接新机房的数据库，完成数据层的切换。
经过上述站点、服务、缓存、数据库的迁移，我们的平滑机房的目标就这么一步步完成啦。
总结与问答
四十分钟很短，focus讲了几个点，希望大家有收获。
做个简要的总结：
（1）互联网单机房架构的特点，全连，站点层全连业务服务层，业务服务层全连的基础服务层，基础服务层全连数据库和缓存；
（2）多机房架构的特点，同连，接入层同连服务层，服务层同连缓存和数据库，架构设计上最大程度的减少跨机房的调用；
（3）自顶向下的机房迁移方案：先进行站点接入层、业务服务层和基础服务层的迁移，搭建服务，逐步的迁移流量；然后是缓存迁移，搭建缓存，运维修改缓存的内网DNS指向，断开旧连接，重连新缓存，完成迁移；最后数据库的迁移，搭建数据库，数据进行同步，只读，保证数据同步完成之后，修改配置，重启，完成迁移。整个过程分批迁移，一个业务线一个业务线的迁移，一块缓存一块缓存的迁移，一个数据库一个数据库的迁移，任何步骤出现问题是可以回滚的，整个过程不停服务。
主持人：讲的很细致，大家有什么问题吗，可以提一些问题，可以举手示意我。
提问：做数据迁移的时候，因为您讲的数据中心的都是在同一个老机房，同时又在做同步，我就在想这个数据库的压力是不是特别大。
沈剑：非常好的问题，这个地方一方面要考虑压力，更重要的是考虑跨机房的专线，风险最大的是在带宽这一部分，你在第一步迁移完之后，其实所有的缓存，数据库用其实都是跨机房的，都是通过专线去走的，这个专线带宽是需要重点考虑与评估的，数据库的压力其实还好。
提问：我想请教一个问题，你这个流量切换的过程中，有测试性的阶段还是直接切过去的。
沈剑：在切流量之前，肯定是有测试的，在新机房将服务搭建，在切换流量之前，测试的同学需要进行回归，回归的过程可以提前发现很多问题。逐步的切流量也是为了保证可靠性，我们不是一次性百分之百流量都切过来，先切1%的流量过来，观察服务没有问题，再逐步增大流量切换。
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