随着大型互联网公司业务的多元化发展，就拿滴滴、美团等大厂来讲，如滴滴打车、单车、外卖、酒店、旅行、金融等业务持续高速增长，单个大型分布式体系的集群，通过加机器+集群内部拆分（kv、mq、Mysql等），虽然具备了一定的可扩展性。但是，随着业务量的进一步增长，这个集群规模琢渐变的巨大，从而一定会在某个点达到性能瓶颈，无法满足扩展性需要，并且大集群内核服务出现问题，会影响全网所有用户。
以滴滴打车、美团外卖举例来说：
- 打车业务体量巨大，尤其在早晚高峰期。全年订单量已越10亿。
- 外卖业务体量庞大，目前单量突破1700w/天，对应如此庞大的单个大型分布式集群，会面临一下问题：
1、容灾问题
2、资源扩展性问题
3、大集群拆分问题
- 核心服务（比如订单服务）挂掉，会影影响全网所有的用户，导致整个业务不可用；
- 数据库主库集中在一个IDC，主机房挂掉，会影响全网所有用户，整个业务无法快速切换和恢复
- 单IDC的资源（机器、网络带宽等）已经没法满足，扩展IDC时，存在跨机房访问延时问题（增加异地机房，时延问题严重）
- 数据库主库单点，连接数有限，不能支持应用程序的持续发展；
- 核心问题：分布式集群规模扩大后，会响应的带来资源扩展、大集群拆分以及容灾问题
- 所有处于对业务扩展性以及容灾需求的考虑，我们需要一套从底层架构彻底解决问题的方案，业界主流解决方案：单元化架构方案
同城 "双活" 架构介绍
目前很多大型互联网公司的业务架构可以理解为同城"双活"架构，注意这里的“双活"是加引号的，具体可以这样理解：
- 1、业务层面上已经做到的真正的双活（或者多活），分别承担部分流量；
- 2、存储层面比如定时任务、缓存、持久层、数据分析等都是主从架构，会有跨机房写的问题；
- 3、一个数据中心故障，可以手动切换流量，部分组件可以自动切换；
- 按照特殊的key（通常为userid）进行路由，判断某次请求该路由到中心集群还是单元化集群；
中心集群：
- 为进行单元化改造的服务（通常不在核心交易链路，比如供应链系统）称为中心集群，跟当前架构保持一致。
单元化集群：
- 每个单元化集群只负责本单元内的流量处理，以实现流量拆分以及故障隔离；
- 每个单元化集群前期只存储本单元产生的交易数据，后续会做双向数据同步，实现容灾切换需求；
中间件（RPC、KV、MQ等）：
- RPC：对于SET服务，调用封闭在SET内；对于非SET服务，沿用现有的路由逻辑；
- KV：支持SET的数据生产和查询；
- MQ：支持分SET的消息生产和消费；
数据同步：
- 全局数据（数据量小且变化不大，比如商家的菜品数据）部署在中心集群，其他单元化集群同步全局数据到本单元化内；
- 未来演变为异地多活架构时，各单元化集群数据需要进行双向同步来实现容灾需要
异地容灾：
- 通过SET化架构的流量调度能力，将SET分别部署在不同地区的数据中心，实现跨地区容灾支持
高效的本地化服务：
- 利用前端位置信息采集和域名解析策略，将流量路由到最近的SET，提供最高效的本地化服务；
- 比如O2O场景天然具有本地生产，本地消费的特点，更加需要SET化支持
- SET化架构的实现对业务代码透明，业务代码层面不需要关系SET化规则，SET的部署等问题
SET化切分的规则：
- 理论上，切分规则有业务层面按需定制；
- 实际上，建议优先选最大的业务维度进行切分；
- 比如海量用户的O2O业务，按用户位置信息进行切分。此外接入层、逻辑层和数据层可以由独立的SET切分规则，有利于实现部署和运维成本的最优化
部署规范原则：
- 一个SET并不一定只限制在一个机房，也可以跨机房或者跨地区部署；为保证灵活性，单个SET内机器数不宜过多（如不超过1000台物理机）。
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- 安装插件
：当你再一个cluster中使用了federation插件，所有在集群中的 nodes都需要安装federation插件
使用RabbitMQ通信插件Rederation：
Federation插件是一个在不需要cluster进行数据同步的（选择一个cluster中的节点和另一个cluster节点同步），而brokers之间传输消息的高新性能插件。
Federation插件可以在brokers或者cluster之间传输消息，链接的双方可以使用不同的users和virtual hosts、或者双方的rabbitmq和erlang版本不一致，federation插件使用AMQP协议通信，可以接受不连续的传输。
SET化配置规则：
第一，Federation Exchanges，可以看成Downstream(82节点）从Upstream（81节点）主动拉取消息，并不是拉取所有消息，必须是在Downstream上已经明确定义Bindings关系的Exchange，也就是有实际的物理Queue来接收消息，才会从Upstream拉取消息到Downstream。使用AMQP协议实施代理间通信，Downstream会将绑定关系组合在一起，绑定/解绑命令将发送到Upstream交换机。
第二，经过配置后，Upstream节点已经可以把消息直接通过Federation Exchanges路由给我们的Downstream节点，然后进行消费。
- 支持消息高性能序列化转换、异步化发送消息
- 支持消息生产实例与消费实例的链接池化、缓存化，提升性能
- 支持可靠性投递消息，保障消息的100%不丢失
- 支持消费端的幂等操作，避免消费端重复消费的问题
- 支持迅速消息发送模式，在一些日志收集、统计分析等需求下可以保证高性能，超高吞吐量(可忽略100%投递）
- 支持延迟消息模式，消息可以延迟发送，指定延迟时间，用于某些延迟检查、服务限流场景
- 支持事务消息，且100%保障可靠性投递，在金融行业单笔大金额操作是会有此类需求
- 支持顺序消息，保证消费送达消费端的前后顺序，例如下订单，再送积分、优惠券等复合性操作
- 支持消息补偿，重试，以及快速定位异常/失败消息
- 支持集群消息负载均衡，保障消息落到具体SET集群的负责均衡
- 支持消息路由策略，指定某些消息路由到指定的SET集群
- 迅速消息是指消息不进行落库存储，不做可靠性的保障
- 在一些非核心消息、日志数据、或者统计分析等场景下比较合适
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- 顺序消息，比较类似于批量消息的实现机制，但是有些不同。
- 我们要保障以下几点：
- 事务消息，相对使用比较少见，但是在互联网行业中，面对单笔大额现金流交易时遇到遇到过：比如单笔转账超过一个上限的时候，我们就希望这个消息优先级最高，并且可靠性要求达到100%，当然我们的系统和银行端系统都要兼顾才行，所有也会有一些补偿机制，主动发起银行端查询指令机制等。
- 为了保障性能的同时，也支持事务。我们并没有选择传统的RabbitMQ事务和Spring集成的机制，因为在性能测试过程中，效果并不理想，非常消耗系统资源且会出现阻塞等情况，在高峰期也是一定程度上影响MQ集群的性能
- 解决方案：
我们采用类似可靠性投递的机制，也就是补偿机制。
但是我们的数据源必须是同一个，也就是业务操作DB1数据和消息记录BD2数据库必须使用同一个数据源
然后利用重写Spring DatasourceTransactionManage，在本地事务提交的时候进行发送消息，但是也有可能事务提交成功但是消息发送失败，这个时候就需要进行补偿了。-
- 保障消息的幂等性，这也是我们在使用MQ中至关重要的环节
- 可能导致消息出现非幂等性的原因：
https://blog.csdn.net/love905661433/article/details/85452115
https://www.jianshu.com/p/a1bb3e1eba87
http://www.talkwithtrend.com/Article/245299