在2018数据库大会上，招商银行的资深数据库架构师周伟，分享了招行金融科技数据开放平台的建设经验。这个主题引起了现场听众的广泛关注，我们在此整理发布出来，以其让更多用户能够借鉴到招商银行的成功经验。
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作者: 周伟 招商银行 数据库架构师
个人介绍:招商银行数据库管理室数据架构组Leader， 从事数据库行业14年，所负责的信用卡代授权数据架构， 解决了主机下移的性能问题，并适应FinTech时代高并发、 高可用、可扩展的业务场景，成功经受住双十一促销节海量支付请求的考验。
以下是分享内容整理。
招商银行行长田惠宇讲过这样一段话：金融科技银行就是『以科技敏捷带动业务敏捷』，创造最佳客户体验，实现效率、成本、风险的最佳平衡。在此思想指导之下，招商银行的金融科技建设迅速展开推进。
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在金融科技的进程中，招商银行逐步从投资巨大、集中式的主机系统，迁移和转换到分布式架构，以X86和云计算为基础的新平台模式。
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为贯彻招行『移动优先』战略，持续提升运维保障水平，招商银行制定了明确的『数据开放平台应对策略』，并提出了四大解决方案：
通过应用读写分离、数据多活等，构建金融高可用架构；
通过运维标准化、流程化、自动化，提供云服务能力；
加强DevOps建设，完善自动化发布；
进行分布式计算联合创新，构建弹性伸缩能力
在这四大原则的指导之下，具体的数据架构规划建设逐层展开。
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在从主机下移到开放架构，首先需要获取的是高可用，这是金融系统最基础的保障要求。而Oracle提供的丰富MAA架构，正是高可用的成熟解决方案。比如Oracle的 Extended RAC，可以构建多站点的双活架构，确保业务的可用性。
（关于扩展RAC集群的知识，请参考云和恩墨的成功案例：通过扩展RAC集群，打造多站点数据库双活架构）
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那么招商银行的数据库建设，有哪些具体的落地要求呢？
在实践中，招行形成了兼顾可用性和扩展性的5大要求：
读写分离；
分库分表；
数据双活；
无状态冗余；
数据放通；
其中前三项比较好理解，后两项我们展开说明一下。
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无状态冗余是指在应急的时候，通过预先创建的数据库或表快速接管『无状态』的应用，使得业务可以在数据库服务能力受损时继续办理，确保业务连续性不受影响。
在这种情况下，冗余库可能使的某些业务交易受损，但是核心流程不受影响，在主生产库恢复之后，可以通过数据合并确保数据的一致性。
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编者注：这种『无状态冗余』充分体现了提前预案的重要性，很多企业在系统架构时，未考虑应急情况，则主生产流程上出现任何问题，都可以导致业务全面中断。所以，一个真正高可用的架构，要充分考虑各种可能出现的异常，并且做出提前的预案。
招商银行的『数据放通』是指，在关键路径上有不强依赖数据库的备选路径，在数据库正常情况下，业务操作通过首选路径，同步写入数据库；如果数据库不正常，则通过消息队列、本地缓存或者日志文件落地数据，通过异步写入数据库，使业务连续性不受数据库可用性的影响。
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为了确保整个系统的高可用，招商银行也对投产发布进行了严格的管控。在准入判断时，对于新增系统设备，必须满足『第二级准入条件』，也就是前面所说的5大要求，确保整体制度、高可用架构的规范落地：
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招商银行通过持续的DevOps建设，应用发布的自动化平台极大的提高了系统的发布效率，将以前以月计算的发布周期缩短到以周或者天计算。极大提高的应用的敏捷性：
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在后端数据库环境的部署上，也实现了全流程的自动化，完成一套环境的构建，从一到两周缩短到不到两小时即可完成。
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招商银行的数据库运维操作，遵循了从原子化标准化、到流程编排的自动化演进过程，已经实现了工具化和平台化，下图展示了一键导出导入的功能设计，从流程、脚本，到前端自助式的页面，效率大大提升。
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在数据双活架构上，招商银行实现了成熟的设计和迭代落地，下图展示了代授权业务的异地数据双活设计，整体设计的概要如下：
深圳和上海双数据中心；
每个数据中心是2节点的RAC集群；
数据库根据客户号后两位将数据拆分；
RAC不同节点访问数据严格隔离；
四个节点分别访问四部分数据；
深圳和上海之间通过OGG进行数据同步；
这个架构是兼顾性能和高可用的典型架构，数据访问隔离确保RAC集群的高性能，数据异地访问隔离，确保同步的有效性。在这个架构中，本地节点失效，RAC来保障，站点失效，异地来保障。
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为了减少对于生产的影响，确保日志的有效落地，在两地还分别设立了本地日志落地点，在此进行日志抽取分析：
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对于无状态冗余系统，其高可用架构设计如下图：
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对于某些查询密集型功能，其静态数据查询，实现了读写分离的设计。确保分散主库的读压力，例如，对于用户绑卡列表查询，这个展示在用户登录之后的信息，查询需求非常大，但是不做数据操作修改，最适合读写分离改造。所以按照以下逻辑架构进行了专门的设计：
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原文发布时间为：2018-05-27
本文作者：周伟
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