无论是高可用计算架构，还是高可用存储架构，其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下，如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下，有可能所有服务器都出现故障。例如，典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障，或者业务整体瘫痪，而且即使有其他地区的备份，把备份业务系统全部恢复到能够正常提供业务，花费的时间也比较长，可能是半小时，也可能是12小时。因为备份系统平时不对外提供服务，可能会存在很多隐藏的问题没有发现。如果业务期望达到即使在此类灾难性故障的情况下，业务也不受影响，或者在几分钟内就能够很快恢复，那么就需要设计异地多活架构。
今天我来聊聊异地多活架构，接下来还会再讲异地多活架构的设计技巧和流程。
计算高可用的主要设计目标是当出现部分硬件损坏时，计算任务能够继续正常运行。因此计算高可用的本质是通过冗余来规避部分故障的风险，单台服务器是无论如何都达不到这个目标的。所以计算高可用的设计思想很简单：通过增加更多服务器来达到计算高可用。
上一期我讲了高可用存储架构中常见的双机架构，分别为主备复制、主从复制、双机切换和主主复制，并分析了每类架构的优缺点以及适应场景。
今天我们一起来看看另外两种常见的高可用存储架构：数据集群和数据分区。
存储高可用方案的本质都是通过将数据复制到多个存储设备，通过数据冗余的方式来实现高可用，其复杂性主要体现在如何应对复制延迟和中断导致的数据不一致问题。因此，对任何一个高可用存储方案，我们需要从以下几个方面去进行思考和分析：
常见的高可用存储架构有主备、主从、主主、集群、分区，每一种又可以根据业务的需求进行一些特殊的定制化功能，由此衍生出更多的变种。由于不同业务的定制功能难以通用化，今天我将针对业界通用的方案，来分析常见的双机高可用架构：主备、主从、主备/主从切换和主主。
我在前面的专栏分析高可用复杂度的时候提出了一个问题：高可用和高性能哪个更复杂，大部分同学都分析出了正确的答案：高可用更复杂一些，主要原因在于异常的场景很多，只要有一个场景遗漏，架构设计就存在可用性隐患，而根据墨菲定律“可能出错的事情最终都会出错”，架构隐患总有一天会导致系统故障。因此，我们在进行架构设计的时候必须全面分析系统的可用性，那么如何才能做到“全面”呢？
我今天介绍的FMEA方法，就是保证我们做到全面分析的一个非常简单但是非常有效的方法。
理论的优点在于清晰简洁、易于理解，但缺点就是高度抽象化，省略了很多细节，导致在将理论应用到实践时，由于各种复杂情况，可能出现误解和偏差，CAP理论也不例外。如果我们没有意识到这些关键的细节点，那么在实践中应用CAP理论时，就可能发现方案很难落地。
而且当谈到数据一致性时，CAP、ACID、BASE难免会被我们拿出来讨论，原因在于这三者都是和数据一致性相关的理论，如果不仔细理解三者之间的差别，则可能会陷入一头雾水的状态，不知道应该用哪个才好。
今天，我来讲讲CAP的具体细节，简单对比一下ACID、BASE几个概念的关键区别点。
CAP定理（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem），是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在2000年的ACM PODC上提出的一个猜想。2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。对于设计分布式系统的架构师来说，CAP是必须掌握的理论。
负载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。
接下来我介绍一下负载均衡算法以及它们的优缺点。
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。