高可用存储架构：集群和分区

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两种常见的高可用存储架构：数据集群和数据分区。

1、数据集群

使用多台服务器来存储数据即为数据集群架构，集群指的是多台（至少三台）机器组合在一起形成一个统一的系统，根据集群中机器承担的不同角色可分为两类：数据集中集群和数据分散集群。

1)数据集中集群

类似于主备、主从架构，数据都往主机中写，读操作可参考主备、主从架构灵活多变。如下图：

由于集群里面的服务器数量更多，导致复杂度整体更高一些，具体体现在：

主机如何将数据复制给备机
要考虑如何降低主机复制压力；多条复制通道，可能会导致多个备机之间数据不一致
备机如何检测主机状态
多台备机都需要对主机状态进行判断，而不同的备机判断的结果可能是不同的，如何处理不同备机对主机状态的不同判断，是一个复杂的问题。
主机故障后，如何决定新的主机

2). 数据分散集群

数据分散集群指多个服务器组成一个集群，每台服务器都会负责存储一部分数据；同时，为了提升硬件利用率，每台服务器又会备份一部分数据。
数据分散集群的复杂点在于如何将数据分配到不同的服务器上，算法需要考虑这些设计点：

均衡性
容错性
可伸缩性
当集群容量不够，扩充新的服务器后，算法能够自动将部分数据分区迁移到新服务器，并保证扩容后所有服务器的均衡性。

数据分散集群和数据集中集群的不同点在于，数据分散集群中的每台服务器都可以处理读写请求，因此不存在数据集中集群中负责写的主机那样的角色。但在数据分散集群中，必须有一个角色来负责执行数据分配算法，这个角色可以是独立的一台服务器，也可以是集群自己选举出的一台服务器。如果是集群服务器选举出来一台机器承担数据分区分配的职责，则这台服务器一般也会叫作主机，但我们需要知道这里的“主机”和数据集中集群中的“主机”，其职责是有差异的。

数据集中集群架构中，客户端只能将数据写到主机；数据分散集群架构中，客户端可以向任意服务器中读写数据。正是因为这个关键的差异，决定了两种集群的应用场景不同。一般来说，数据集中集群适合数据量不大，集群机器数量不多的场景。例如，ZooKeeper 集群，一般推荐 5 台机器左右，数据量是单台服务器就能够支撑；而数据分散集群，由于其良好的可伸缩性，适合业务数据量巨大、集群机器数量庞大的业务场景。例如，Hadoop 集群、HBase 集群，大规模的集群可以达到上百台甚至上千台服务器。

2、数据分区

因自然灾害等不可抗因素，需要基于地理级别的故障来设计高可用架构，这就是数据分区架构产生的背景。
数据分区指将数据按照一定的规则进行分区，不同分区分布在不同的地理位置上，每个分区存储一部分数据，通过这种方式来规避地理级别的故障所造成的巨大影响。采用了数据分区的架构后，即使某个地区发生严重的自然灾害或者事故，受影响的也只是一部分数据，而不是全部数据都不可用；当故障恢复后，其他地区备份的数据也可以帮助故障地区快速恢复业务。
设计一个良好的数据分区架构，需要从多方面去考虑。

数据量
数据量的大小直接决定了分区的规则复杂度。
分区规则
地理位置有近有远，因此可以得到不同的分区规则，包括洲际分区、国家分区、城市分区。具体采取哪种或者哪几种规则，需要综合考虑业务范围、成本等因素。
通常情况下，洲际分区主要用于面向不同大洲提供服务，由于跨洲通讯的网络延迟已经大到不适合提供在线服务了，因此洲际间的数据中心可以不互通或者仅仅作为备份；国家分区主要用于面向不同国家的用户提供服务，不同国家有不同语言、法律、业务等，国家间的分区一般也仅作为备份；城市分区由于都在同一个国家或者地区内，网络延迟较低，业务相似，分区同时对外提供服务，可以满足业务异地多活之类的需求。
复制规则
常见的分区复制规则有三种：集中式、互备式和独立式。