TDengine高可用探讨

提到数据库，不可避免的要考虑高可用HA（High Availability）。但是很多人对高可用的理解并不是很透彻。

要搞清高可用需要回答以下几个问题：

高可用通常是指在单个组件出现故障时，整个系统仍可以对外提供服务。因此高可用主要还是针对一个系统而言，而非单独的一个组件（这点非常重要）。

我们通常用一段时间内系统可用时间占比作为高可用的衡量指标。

计算方式如下：

MTBF（Mean Time Between Failure），系统平均正常运行时间
MTTR（Mean Time to Repair），系统平均恢复时间

可用性的计算公式： AVAILABILITY ＝ MTBF / ( MTBF + MTTR ) × 100%

如可用性 99.9%，就意味着该系统在连续运行1年时间里最多可能的业务中断时间是8.76小时【(1-99.9%) x 365 x 24】。

通常提到的可用性指标与允许业务中断时间（1年）如下：

提到高可用，不可避免要提到RTO和RPO（这两个也是灾备方案的关键指标），高可用方案的选择要基于RTO和RPO。

RTO，Recovery time objective，恢复时间目标，是指所能容忍的业务系统停止服务的最长时间，也就是灾难发生到业务系统恢复服务功能所需要的最短时间。

RPO，Recovery point objective，恢复点目标，是指业务系统所能容忍的数据丢失量。

这个问题最好回答：为了提供持续服务。

但是你的系统真的需要提供持续服务吗？如果服务中断会带来哪些损失呢？

在高可用概念中我们提到了高可用的衡量标准，那么对于一套系统，什么样的标准才是合理的呢？3个9还是4个9？

这需要平衡三个方面：服务中断的损失、方案的预算、技术的可行性。

如何判断标准是否合理？其实只有一个判断条件，预算。

没有预算，什么都是扯淡。

有了预算，那么才能考虑下一步，采用什么高可用方案。

在概念中我们提到，高可用是为了保障组件遇到故障时仍可以提供服务。

那么我们需要对故障进行总和分析，对症下药。

通常数据库故障可以分为以下几类：

硬件故障时最常见的故障，诸如：网络中断、磁盘损坏、服务器断电等。针对不同的故障，也有成形的解决方案：

软件故障通常被忽略，但是也是最棘手的。数据库软件遇到bug，很难通过其他手段快速恢复。

这类故障时最难防范的。通常需要技术外的手段进行防范，如：安全培训、双人操作、方案审核等。

不管多么高大上的高可用方案，归根到底只有一个方法：冗余。

因此高可用方案都绕不过两个问题：

常见的数据库高可用方案可以分为四种：

共享存储
2个或2个以上服务器使用同一个存储（Oracle就是这样实现的），这样就保证了数据的一致性，但是想保证高可用，需要数据库软件支持两个数据库节点通知读写1个存储，否则只能实现主备，RTO会很长。
操作系统级别文件复制
共享存储通常需要磁盘阵列来实现，增加了方案整体成本。如果没有磁盘阵列，可以采用折中的方法，使用复制软件（scp/rsync/bbcp）保证服务器间数据的一致性。但这样带来的问题是无法保证两个服务器之前的数据同步的实时性和一致性（一致性可以通过文件校验来实现，但会降低实时性）。
数据库级别数据复制
相较于操作系统基本的文件复制，数据库级别的文件复制（如Oracle ADG）更加安全和高效，能够更好的保证数据的一致性，但是同样实时性是一个挑战。
数据库集群/分布式数据库
这种方式是数据库软件自身实现的，在保证数据一致性和实时性方面都较以上方案都更高效。但对数据库软件自身的设计也要求更高。