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行业挑战

商业银行账务核心系统主要负责商业银行最核心的对公和零售渠道账户开立、转账支付、余额明细查询、存贷利息计算、银行账务会计记账等核心业务,每笔交易均涉及金额的准确性和毫秒级低延时的业务响应,是对关系型数据库最具挑战性的 OLTP 业务场景。

伴随移动互联网的快速发展以及商业银行的数字化转型,每日处理交易量大幅提升,产品创新迭代速度明显加快。核心架构从传统集中式的单体架构向分布式架构转型,对于数据分布的重构方式有数据按业务维度单元化或分库分表的数据分片解决方案,解决业务能力的扩展需求,但是也存在以下弊端:

  • 业务表需要指定分片键,单元化需要做路由改造,对开发存在侵入;
  • 应用架构需要引入分布式事务框架负责交易跨库事务,或者进行最终一致性的柔性事务改造;
  • 跨库或跨分片的聚合查询操作需要复制一份数据到独立的数据聚合库,增加架构复杂度和拥有成本;
  • 集群扩缩容或者数据重分布存在维护窗口或者使用场景的限制,不能快速响应业务的需求;
  • 复杂的架构设计带来高成本的软件开发及整体拥有成本,对于中小规模的银行群体,无法作为通用的解决方案在行内其它业务系统中大规模推广使用。
数据分片

解决方案

(一)TiDB 商业银行核心系统在线集中库解决方案

在线集中库解决方案

TiDB 集群在数据架构中承担核心集中库的角色,通过 database / schema 方式区分不同功能单元的数据表,通过权限隔离不同用户的访问,使用过程如同单机数据库。

方案优势

  • 核心系统开发和数模设计无需关注底层数据分布,不侵入开发流程,降低了开发难度,又达到了接近集中库的交易性能;
  • 不同业务模块的数据访问实现区隔,同时也保留跨库读取的灵活性;
  • TiDB 的计算存储分离架构,能快速响应业务数据量或交易规模的增长变化进行不同层次的弹性扩缩容;
  • 结合分布式批量处理框架的调度能力,将大的批量任务环节进行分片后并发执行,充分 TiDB 分布式数据库的高吞吐特性,有效缩短了核心每日批量任务时间。

(二)TiDB 商业银行核心系统在线库 + 近线库解决方案

在线库+近线库解决方案

数据架构划分为核心在线库集群和近线库集群,将明细数据等关键交易表通过 TiCDC 进行同步,实现应用和数据架构的分级访问,同时核心在线库数据规模和运行时间解耦,表记录和数据容量保持相对稳定。

方案优势

  • 数模设计无需关注底层数据分布,可进行二次数据加工和创建索引,覆盖更加丰富的业务场景,归档数据增长可按需进行在线扩容,集群数据规模可存储准 PB 级别;
  • 日间业务高峰时复制延迟保持在秒级,核心库集群批量处理时复制延迟保持在 5 分钟以内;
  • 在复制过程中能提供上下游一致查询时间点,并保证最终还原的事务一致性;
  • 支持 Canal-json、avro 等消息格式,兼容 kafka、pulsar、spark streaming、flink 等技术栈;
  • TiDB HTAP 架构同时满足高并发数据写入,基于客户等索引维度的高并发点查、范围查,以及面向内部经营管理的中低并发复杂分析等混合场景。

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