作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，數(shù)據(jù)庫(kù)在其中扮演著重要的角色。近些年來，數(shù)據(jù)庫(kù)整體發(fā)展也呈現(xiàn)出較之以往很大的不同。其一、是開源數(shù)據(jù)庫(kù)受到更為廣泛的關(guān)注，從多家機(jī)構(gòu)的最新報(bào)告來看，開源數(shù)據(jù)庫(kù)無論從產(chǎn)品數(shù)量還是受關(guān)注程度都超過商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。開源這一新模式，正成為未來數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展的主流。其二、是云計(jì)算成為未來主要資源供給方式得到普遍共識(shí)。已經(jīng)有越來越多的企業(yè)選擇在云上構(gòu)建基礎(chǔ)環(huán)境，包括云上數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展速度也遠(yuǎn)高于非云環(huán)境。據(jù)樂觀估計(jì)，在未來5~10年云數(shù)據(jù)庫(kù)將占據(jù)整體數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的七成以上。此外，對(duì)遷移到公有云、使用多云環(huán)境等問題，也普遍被企業(yè)所接受。其三、是數(shù)據(jù)融合趨勢(shì)，針對(duì)數(shù)據(jù)多場(chǎng)景應(yīng)用，使用融合技術(shù)簡(jiǎn)化訪問，提升效率。作為數(shù)據(jù)使用高地，金融行業(yè)一方面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有著極高的要求，一方面又面臨很多來自數(shù)據(jù)新的挑戰(zhàn)，諸如海量規(guī)模、高并發(fā)、數(shù)據(jù)安全、實(shí)時(shí)分析等訴求亟待解決。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)，迎合這一發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于金融企業(yè)解決上述問題帶來新的解決思路。本文從金融用戶角度入手，對(duì)如何選擇分布式數(shù)據(jù)庫(kù)及選型后的最優(yōu)實(shí)踐進(jìn)行闡述。

1、金融業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)選型背景

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入，對(duì)于數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景也呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)，正有越來越多數(shù)據(jù)被企業(yè)利用起來。金融行業(yè)作為數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用“高地”，這一趨勢(shì)表現(xiàn)更為明顯。同時(shí)我們也看到，近些年來數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域也發(fā)展迅速，有分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、多模數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)為代表的產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。這些新興數(shù)據(jù)庫(kù)在特定場(chǎng)景有很好的使用前景?；谏厦鎯煞N趨勢(shì)，金融行業(yè)很多企業(yè)都在面臨選擇數(shù)據(jù)庫(kù)的問題。

（1）選型技術(shù)層面要素分析

從技術(shù)角度來看，在數(shù)據(jù)庫(kù)選型中有哪些要素需要考慮呢?下面以近期比較關(guān)注的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的選型為例，說明下重點(diǎn)考量的技術(shù)要素。

• 分布式事務(wù)

分布式架構(gòu)，自然會(huì)帶來分布式事務(wù)的問題。由于需要跨節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)交互，因此較單機(jī)事務(wù)會(huì)有很多損耗。隨之帶來的是事務(wù)處理時(shí)間較長(zhǎng)、事務(wù)期間的鎖持有時(shí)間也會(huì)增加，數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)性和擴(kuò)展性也會(huì)受到影響。針對(duì)單筆事務(wù)來說，分布式事務(wù)執(zhí)行效率是肯定會(huì)有降低的，分布式帶來的更多是整體處理能力的提升。

• 性能

由于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)通常使用的二階段提交和各節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)交互會(huì)有性能損耗，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)勢(shì)不是單個(gè)簡(jiǎn)單SQL的性能，而是大數(shù)據(jù)量的SQL查詢，每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)將過濾之后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行返回，會(huì)提升性能，并且分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)是并發(fā)，大量的SQL并發(fā)也會(huì)比單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)大，應(yīng)用需要做分布式架構(gòu)的適配，將串行執(zhí)行機(jī)制盡量都改造成并發(fā)處理。對(duì)于含有需要節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)流動(dòng)的SQL語句的事務(wù)，OLTP類的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)處理效率一般較差，事務(wù)處理時(shí)間會(huì)較長(zhǎng)，事務(wù)期間的鎖持有時(shí)間也會(huì)增加，數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)性和擴(kuò)展性也會(huì)受到影響。建議盡量改造存在跨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)流動(dòng)的SQL語句(主要是多表關(guān)聯(lián))的事務(wù)。

• 數(shù)據(jù)備份

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性保證通過內(nèi)部時(shí)鐘機(jī)制所提供的全局時(shí)間戳，所有節(jié)點(diǎn)都會(huì)遵循該機(jī)制，所以備份恢復(fù)的增量也是基于全局時(shí)間戳，但是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的備份解決方案最重要的標(biāo)志為是否支持物理級(jí)的備份，物理級(jí)的備份會(huì)比邏輯的備份性能吞吐大很多，還有就是是否支持一些分布式備份方案，比如S3協(xié)議接口，是否支持壓縮等功能。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)基本都具備備份和恢復(fù)方案，通常從備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連續(xù)備份(全量+日志)，恢復(fù)的時(shí)候指定節(jié)點(diǎn)進(jìn)行恢復(fù)到指定時(shí)間點(diǎn)，整個(gè)過程可配置自動(dòng)任務(wù)、自動(dòng)執(zhí)行。

• 高可用

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)大多都是基于多數(shù)派協(xié)議，同城雙中心不適合多數(shù)派的要求，同城數(shù)據(jù)級(jí)多活建議采用三中心部署。如果同城主備可以采用集群級(jí)的異步復(fù)制，異地建議采用集群級(jí)的binlog異步復(fù)制，建議實(shí)例的主備節(jié)點(diǎn)設(shè)置在同城兩個(gè)雙活數(shù)據(jù)中心，仲裁節(jié)點(diǎn)三機(jī)房部署;異地災(zāi)備單獨(dú)啟實(shí)例與本地實(shí)例進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)間同步，也可以將本地備份文件T+1恢復(fù)到異地災(zāi)備。

• 數(shù)據(jù)一致性

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)大多都是通過獲取全局時(shí)鐘時(shí)間戳，采用二階段提交，可以實(shí)現(xiàn)一致性的保證，分庫(kù)分表架構(gòu)對(duì)于事務(wù)的一致性，需要應(yīng)用層考慮，比如通過合理的分區(qū)鍵設(shè)計(jì)來規(guī)避。部分分布式數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于跨節(jié)點(diǎn)事務(wù)目前還是實(shí)現(xiàn)的最終一致，對(duì)于全局一致性讀，一般通過引入類似全局時(shí)間戳的組件統(tǒng)一管理全局事務(wù)，在數(shù)據(jù)庫(kù)選型時(shí)可以重點(diǎn)關(guān)注廠商對(duì)這一塊的實(shí)現(xiàn)。如果目前暫時(shí)無法提供全局一致性讀的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于要依賴分布式事務(wù)“中間狀態(tài)”的業(yè)務(wù)，優(yōu)先進(jìn)行業(yè)務(wù)改造進(jìn)行規(guī)避，其次通過合理的數(shù)據(jù)分片設(shè)計(jì)讓其在單節(jié)點(diǎn)內(nèi)完成。

• 數(shù)據(jù)分析

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，多采用存算分離架構(gòu)。針對(duì)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，需要對(duì)數(shù)據(jù)從下層存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上移到計(jì)算節(jié)點(diǎn)，這對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)提出了更高的要求。一方面可通過算子下推等技術(shù)，減少需傳輸?shù)接?jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;一方面針對(duì)匯聚后的結(jié)果需要通過流式處理等方式，規(guī)避諸如OOM的問題;此外也可采用如MPP等并行處理技術(shù)，加速數(shù)據(jù)分析過程。

（2）選型過程問題痛點(diǎn)分析

在選型過程中，會(huì)遇到來自以下幾方面的痛點(diǎn)。

• 一是由于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)整體架構(gòu)還比較新，也是近十年來逐步發(fā)展完善的。針對(duì)新型架構(gòu)的諸多特點(diǎn)，包括廠商和用戶還都在不斷摸索積累之中，還需要有個(gè)長(zhǎng)期實(shí)踐的過程。此外，新架構(gòu)也需要有個(gè)逐步成熟完善的過程。
• 二是大量產(chǎn)品來自國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商，其發(fā)展周期相對(duì)較短，還需要在產(chǎn)品成熟度、穩(wěn)定性、周邊生態(tài)等方面不斷完善。對(duì)于用戶來說，一方面需面臨產(chǎn)品多、技術(shù)棧多的現(xiàn)狀;另一方面還需面對(duì)成熟度不足等問題，存在較多痛點(diǎn)。
• 三是近些年金融行業(yè)發(fā)展迅速，各種新的業(yè)態(tài)產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，這些對(duì)作為底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)也提出了更高的要求。
• 四是隨著內(nèi)外部環(huán)境的變化，自主可控等問題受到更多的關(guān)注。金融行業(yè)首當(dāng)其沖，針對(duì)上述問題也需要引起足夠的重視。在數(shù)據(jù)庫(kù)選型問題上，也需要考慮這一因素。這無疑對(duì)用戶選擇帶來一定困難。

2、數(shù)據(jù)庫(kù)選型技術(shù)架構(gòu)

（1）分布式路線分析

針對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展路線，大體可分為兩種：

• 分布式中間件
• 這種架構(gòu)是從中間件路線演進(jìn)而來。其采用存儲(chǔ)與計(jì)算分離架構(gòu)，底層采用標(biāo)準(zhǔn)單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)，副本間基于數(shù)據(jù)庫(kù)主從復(fù)制機(jī)制。上層承擔(dān)計(jì)算，并可將部分計(jì)算下推到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行。這種架構(gòu)在分布式事務(wù)、全局MVCC等方面，往往存在一定難點(diǎn)，各廠商也有各自解決之道。
• 原生分布式

這種架構(gòu)正是受到Google論文影響演進(jìn)而來。其采用存儲(chǔ)與計(jì)算分離架構(gòu)，底層采用單機(jī)庫(kù)(不一定是關(guān)系型)，副本間采用分布式一致性協(xié)議完成復(fù)制，支持多數(shù)派提交。上層承擔(dān)計(jì)算，并可將部分計(jì)算下推到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行。

（2）重點(diǎn)需求滿足情況

針對(duì)上述遇到的痛點(diǎn)，兩類產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)邏輯也所有不同。

（3）路線場(chǎng)景分析

從數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景來講，可大致按下面進(jìn)行劃分：

針對(duì)不同的場(chǎng)景，不同分布式數(shù)據(jù)庫(kù)路線產(chǎn)品各有所長(zhǎng)。

針對(duì)事務(wù)類場(chǎng)景下，強(qiáng)調(diào)高并發(fā)聯(lián)機(jī)交易、對(duì)分析能力要求不高的場(chǎng)景比較適合分布式中間件路線產(chǎn)品。

針對(duì)事務(wù)類及事務(wù)/分析混合類場(chǎng)景，既要滿足常規(guī)聯(lián)機(jī)交易場(chǎng)景的同時(shí)，還需滿足分析類的一部分能力，這種情況比較適合原生分布式產(chǎn)品?；谠植际降?HTAP 數(shù)據(jù)庫(kù)，用一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)對(duì)規(guī)?；灰缀蛯?shí)時(shí)分析，提升業(yè)務(wù)決策的時(shí)效性，降低數(shù)據(jù)技術(shù)棧的復(fù)雜性，越來越多的混合負(fù)載需求推動(dòng)了 HTAP 在金融場(chǎng)景的落地。

3、金融業(yè) HTAP 應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐

（1）金融場(chǎng)景下 HTAP 的分析

在金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，各類業(yè)務(wù)對(duì)“海量、實(shí)時(shí)、在線”的數(shù)據(jù)需求變得愈發(fā)迫切。在金融企業(yè)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中，實(shí)時(shí)推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的一大因素。在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制場(chǎng)景中，實(shí)時(shí)風(fēng)控、反欺詐等業(yè)務(wù)開展可以更早地識(shí)別和阻斷風(fēng)險(xiǎn)可以讓企業(yè)減少損失，HTAP正是基于上述背景誕生出的需求，為各類實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理需求提供了解決方案。

（2）某金融用戶 HTAP 的架構(gòu)設(shè)計(jì)和實(shí)踐

隨著金融市場(chǎng)同業(yè)業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展，業(yè)務(wù)部門對(duì)于交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析和展現(xiàn)有了急切的需求。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的 T+1 報(bào)表模式，已無法滿足業(yè)務(wù)部門通過實(shí)時(shí)分析交易發(fā)生情況來防范風(fēng)險(xiǎn)以及提供決策的需求，迫切的需要找到一種能讓數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)變現(xiàn)的解決方案。結(jié)合金融行業(yè)特點(diǎn)，在技術(shù)選型過程中，重點(diǎn)考察待選產(chǎn)品如下能力：包括承載業(yè)務(wù)復(fù)雜查詢處理、海量數(shù)據(jù)容量存儲(chǔ)、應(yīng)用透明無侵入、開發(fā)協(xié)議可適配及混合負(fù)載下的表現(xiàn)等。經(jīng)過測(cè)試，選擇 TiDB 作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)。通過一段時(shí)間上線使用，滿足業(yè)務(wù)場(chǎng)景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)，目前已投產(chǎn)了靈活報(bào)表和交易對(duì)手分析等功能。整個(gè)處理流程包括：

• Flink 消費(fèi)交易系統(tǒng)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)，對(duì)部分事實(shí)表進(jìn)行拉寬處理并寫入TiDB。
• 維表和其他明細(xì)表直接寫入 TiDB。
• BI 工具直接連接 TiDB，提供秒級(jí)的實(shí)時(shí)計(jì)算和分析能力。

這一案例中，構(gòu)建千萬及以上數(shù)據(jù)規(guī)模、超過五張表的復(fù)雜關(guān)聯(lián)實(shí)時(shí)查詢能力，讓業(yè)務(wù)人員在極短的時(shí)間內(nèi)(大部分報(bào)表執(zhí)行時(shí)間為幾十到幾百毫秒、個(gè)別報(bào)表秒級(jí)別)獲得實(shí)時(shí)交易的詳情。

（3）未來 HTAP 的場(chǎng)景發(fā)展

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)還以某些具體的應(yīng)用場(chǎng)景為主，從現(xiàn)狀來看以事件驅(qū)動(dòng)類、流式管道數(shù)據(jù)計(jì)算類為代表的場(chǎng)景，已經(jīng)開始使用 HTAP 場(chǎng)景的。未來隨著 HTAP 計(jì)算能力進(jìn)一步的提升，實(shí)時(shí)全量數(shù)據(jù)的計(jì)算將帶來更多場(chǎng)景。

4、面向未來的架構(gòu)趨勢(shì)

（1）云原生

從未來的發(fā)展趨勢(shì)來看，云方向是一個(gè)大的趨勢(shì)。

從上圖可見，云數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段，從云托管、云服務(wù)、云原生之路。

• 云托管，是最接近傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的部署模式。本質(zhì)是將原本部署于IDC機(jī)房?jī)?nèi)物理服務(wù)器上的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件部署在了云主機(jī)上。這種模式下，云平臺(tái)提供諸如高可用、異地災(zāi)備、備份恢復(fù)、數(shù)據(jù)安全、SQL審計(jì)、性能優(yōu)化和狀態(tài)監(jiān)測(cè)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)管理能力，用戶可減少運(yùn)維投入即可享受之前同等的服務(wù)水平。
• 云服務(wù)，之前的托管架構(gòu)中，受限于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的局限，未能完全發(fā)揮云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。在諸如彈性擴(kuò)展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服務(wù)時(shí)代，充分利用云基礎(chǔ)設(shè)施的底層能力，提供定制化的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。
• 云原生，與之前的云服務(wù)架構(gòu)不同，這一階段產(chǎn)品將更為充分地利用云基礎(chǔ)設(shè)施的能力，通過多層資源解耦，可享受云帶來的彈性擴(kuò)展、按需供給、超大規(guī)模能力。真正做到了數(shù)據(jù)庫(kù)與云的深度結(jié)合。從長(zhǎng)期來看，金融機(jī)構(gòu)逐漸把業(yè)務(wù)和技術(shù)向云原生演進(jìn)，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)應(yīng)用遷移上云和云原生改造是重要的方向。在這個(gè)過程中需要考慮分布式數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì) K8s、微服務(wù)應(yīng)用的支持，提供高效、彈性調(diào)度能力，同時(shí)需要兼顧開發(fā)運(yùn)維和敏捷度。

（2）多云方向

云作為未來主流的資源供給方式，多云必然是企業(yè)不得不考慮的問題。多云通常指金融機(jī)構(gòu)同時(shí)采用多種不同的云環(huán)境組合來滿足業(yè)務(wù)需求的多樣性和金融業(yè)監(jiān)管的要求。如何圍繞數(shù)據(jù)打造面向未來的多云 IT 架構(gòu)，滿足在多云之間提供數(shù)據(jù)服務(wù)能力，擺脫單一供應(yīng)商的弊端，是必須考慮的問題。多云架構(gòu)對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的考察重點(diǎn)聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服務(wù)提供與統(tǒng)一運(yùn)維能力等。

作者介紹

韓鋒，51CTO社區(qū)編輯，CCIA（中國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)）常務(wù)理事，前Oracle ACE，騰訊TVP，阿里云MVP，dbaplus等多家社群創(chuàng)始人或?qū)＜覉F(tuán)成員。有著豐富的一線數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)、軟件研發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)。曾擔(dān)任多家公司首席DBA、數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師等職。在云、電商、金融、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)均有涉獵，精通多種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)NoSQL及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)也有涉足，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)豐富。曾著有數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)著作《SQL優(yōu)化最佳實(shí)踐》、《數(shù)據(jù)庫(kù)高效優(yōu)化》。