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本合集精选两篇深度文章，介绍了 DR Auto-Sync 技术如何保障同城双中心高可用性，探索 TiDB 在分布式数据库领域的创新实践，希望为大家提供 TiDB 技术原理的全面视角，助力优化数据库运维管理。
TiDB DR-Auto-Sync 同城双中心高可用实践
银行核心背后的落地工程体系
DR-Auto-Sync 简介和部署架构
DR-Auto-Sync 适用于同城双中心，需 50 公里内、低时延高带宽。支持状态自动切换，6 副本、3 Voter 主中心、2 Follower、1 Learner 副中心，PD 5 实例主中心，TiDB 双活。
集群配置
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Dr-Auto-Sync 容灾切换
DR-Auto-Sync 集群支持计划内切换和计划外切换（故障抢修）两种模式的容灾切换操作。
● 计划内切换和实战演练：有计划的主中心、副中心角色转换，常用于日常容灾演练、副中心业务验证、计划内机房硬件维护等场景，操作简单、业务无感知。
● 计划外切换和实战演练：主中心故障时，人工快速恢复 TIDB 集群，实现 RPO = 0、RTO < 1 min （从中心故障） 或 RTO < 10 min （主中心故障）的容灾保障。
● 切换方式实战效果对比
监控与告警
TiDB v6.5.6 起，Grafana 集成 DR-Auto-Sync 监控，展示集群同步状态。监控重点包括主副中心数据同步、Region Leader 和 PD Leader 分布，设置告警：集群状态异常、副中心 Leader 存在时触发告警，PD Leader 状态变化用于切换判断，确保运维及时响应。
注意事项
● 避免模式切换问题：不同频设置 pd-store-heartbeat-tick-interval 和 wait-store-timeout ，以防 TiDB 集群在 sync 和 async 间频繁切换。
● 管理 snapshot 影响：长期 async 模式可能导致大量 region 副本 copy ，影响性能。需调整参数，但可能影响 BR restore ，需在 restore 前调整回正常。
● PD 优先级一致性：升级或打 patch 前，确保所有 PD 优先级相同，防止 TiUP 操作失败或 PD 优先级变化导致的不稳定。
总结
TiDB 的 DR-Auto-Sync 实现银行双活双写，确保 RPO=0，满足金融机构业务连续性和高可用需求。
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DR Auto-Sync：
TiDB 同城两中心自适应同步复制技术解析
原生Raft的限制
● Raft 共识算法：Raft 通过日志复制和状态机在 TiDB 的PD 和 TiKV 中实现数据容灾，确保多数节点存活时能选出 leader ，维持服务。
● 副本数目选择：Raft 组成员数应为奇数以提高容灾能力，如三成员结构能容忍一成员故障，避免网络隔离导致服务不可用。
● 原生 Raft 局限性及扩展：原生 Raft 在偶数可用区支持不友好，TiDB 通过扩展 Raft 功能，改善了在主可用区故障后，灾备区数据一致性恢复的难题。
DR Auto-Sync 方案
DR Auto-Sync 是 TiDB 的同城双中心数据同步方案，通过内部 Raft 协议实现两中心数据同步，保障任一中心故障时数据一致性。
● 同步状态：TiDB DR-Auto-Sync 支持 sync、async、sync-recover 三种模式，自动调整保障数据一致性和业务可用。
● 状态转换：PD 监控网络和中心健康，自动控制集群在 sync 和 async 间切换，确保数据同步和集群稳定。
● RPO & RTO：DR Auto-Sync 实现 RPO=0，最小化数据丢失。RTO 涵盖多种故障场景，影响集群恢复服务时间。
原理解读
● 核心技术① —— Raft Commit Group：引入提交组概念，确保日志复制至少覆盖两个不同组，增强跨 AZ 的数据一致性与容灾能力。
● 核心技术② —— 请求阻塞窗口：设置阻塞窗口以保持同步复制状态，防止网络故障导致的数据不一致。
● 核心技术③ —— 自适应复制状态切换：设置阻塞窗口以保持同步复制状态，防止网络故障导致的数据不一致。
● 核心技术④ —— 少数派灾难恢复：在主 AZ 故障时，通过 PD 手动指定灾备 AZ 的副本为 Leader ，实现少数派副本的数据服务恢复。
最佳实践
● 同城双中心方案（DR Auto-Sync）：
优点 ✅：实现同城双中心高可用和容灾，RPO = 0 数据恢复，自动切换异步复制，快速服务恢复
缺点 ❎：运维复杂，可能需人工介入数据恢复，跨 region 读写存在 ACID 问题。
● 同城三中心方案：
优点 ✅：三个数据中心提供高可用性和容灾，自动故障切换，无数据丢失
缺点 ❎：高网络稳定性要求，性能受网络延迟影响，写入和读取延迟增加
● 两地三中心方案：
优点 ✅：跨城高可用性，应对自然灾害，自动故障恢复，无数据丢失
缺点 ❎：受网络延迟影响性能，写入读取延迟，异地数据中心数据恢复可能不保证 RPO = 0。
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