多区域系统的数据处理、故障转移与跨系统集成策略

### 多区域系统的数据处理、故障转移与跨系统集成策略 #### 1. 数据存储与过滤 在保存记录时，会将 `awsregion` 字段设置为当前区域。以下是相关代码示例： ```plaintext NewImage: awsregion: S: [${opt:region}] - eventName: [REMOVE] dynamodb: OldImage: awsregion: S: [${opt:region}] ``` 同时，会在流中添加过滤器，仅处理由当前区域运行的函数插入、修改或删除的记录，避免重复处理来自其他区域的更改。 #### 2. 多主复制冲突解决 不同的数据存储在多主复制时处理冲突的方式不同。例如，DynamoDB 采用“最后写入者获胜”的调和策略，类似于逆操作锁技术，但 DynamoDB 在记录级别进行调和，而逆操作锁技术可在字段级别应用。对于区域竞争激烈的数据，需要遵循相应策略，同时应避免多区域竞争同一记录，以防复制抖动和增加复制延迟。 #### 3. 轮询复制 并非所有数据库都支持现成的区域复制，但为了提高延迟和支持区域故障转移，仍需跨区域复制数据，特别是对于像 Elasticsearch 这样的只读数据存储且没有 CDC 流的情况。可以在下游服务的入站流中添加轮询复制。 以下是轮询复制的流程说明： 1. **东部区域**： - 监听器函数从东部区域的流中消费域事件，将数据转换为所需格式，并向同一区域的主题发送消息，同时附带指示源区域的消息属性。 - 保存函数响应东部区域的主题，更新同一区域的视图。 - 复制器函数也响应同一主题，将消息转发到下一个区域（由环境变量指定，如东部转发到西部）。 2. **西部区域**： - 保存函数响应西部区域的主题，更新同一区域的视图。 - 复制器函数响应同一主题，尝试将消息转发到下一个区域，直到下一个区域等于源区域。 轮询复制技术易于实现和维护，虽然可以在主题和函数之间添加队列（如 Amazon SQS）以增加弹性，但会导致 `N x N` 订阅，管理困难，不是首选方法。 以下是轮询复制的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(东部区域监听器函数):::process -->|消费事件| B(东部区域主题):::process B -->|消息| C(东部区域保存函数):::process B -->|转发消息| D(西部区域主题):::process D -->|消息| E(西部区域保存函数):::process D -->|尝试转发| F(东部区域主题):::process style A fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; style B fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; style C fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; style D fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; style E fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; style F fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; ``` #### 4. 区域故障转移剖析 在区域中断期间，需要了解系统的各种故障点以及如何切换到健康区域。主要涉及查询、命令、触发器和监听器函数的故障转移。 ##### 4.1 查询故障转移 数据对应用程序至关重要，在区域中断时，优先返回陈旧数据而非无数据或错误。采用“陈旧时重新验证”的缓存策略，查询请求会经过以下缓存层： 1. **本地缓存**：应用程序首先在