中興GoldenDB在金融核心業(yè)務(wù)應(yīng)用與實踐

1、中興GoldenDB在金融核心業(yè)務(wù)應(yīng)用與實踐技術(shù)創(chuàng)新，變革未來金融科技發(fā)展歷程第一階段 金融電子化第二階段 互聯(lián)網(wǎng)金融第三階段 金融科技利用軟硬件實現(xiàn)辦公 的電子化、提升業(yè)務(wù) 處理效率利用互聯(lián)網(wǎng)對接金融的資 產(chǎn)端-交易端-支付端-資金 端，實現(xiàn)渠道網(wǎng)絡(luò)化利用前沿技術(shù)變革業(yè)務(wù)流 程，推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新，突出 在大規(guī)模場景下的自動化 和精細化運行信通院，中國金融科技生態(tài)白皮書（2019）代表性的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)： 核心交易系統(tǒng)、賬務(wù) 系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)代表性的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)： 網(wǎng)上銀行、互聯(lián)網(wǎng)理 財、P2P、移動支付代表性的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)： 大數(shù)據(jù)征信、智能投 顧、風(fēng)險定價、量化 投資、數(shù)字貨幣金融科技關(guān)鍵技術(shù)Finte

2、ch以科技為手段切入金融領(lǐng)域，在用科技手段高效搶占市場的同時，大幅提升金融服務(wù)效率和風(fēng)險控制。人工智能2大數(shù)據(jù)1移動互聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈3云計算4分布式技術(shù)56金融科技政策指引2019年8月，人行發(fā)布金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）中明確要求加強分布式數(shù)據(jù)庫金融應(yīng)用的長期規(guī)劃，加大研發(fā)與應(yīng)用投入力度，妥善解決分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品在數(shù)據(jù)一致性、實際場景驗證、遷移保障規(guī)范、新型運維體系等方面的問題。探索產(chǎn)用聯(lián)合新模式，發(fā)揮科技公司的技術(shù)與創(chuàng) 新能力，共同研發(fā)新產(chǎn)品、發(fā)展新產(chǎn)業(yè)、凝聚新動能。有計劃、分步驟地穩(wěn)妥推動分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品先 行先試，形成可借鑒、能推廣的典型案例和解決方案，為分

3、布式數(shù)據(jù)庫在金融領(lǐng)域的全面應(yīng)用探明路徑。 建立健全產(chǎn)學(xué)結(jié)合、校企協(xié)同的人才培養(yǎng)機制，持續(xù)加強分布式數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域底層和前沿技術(shù)研究，制定 分布式數(shù)據(jù)庫金融應(yīng)用標準規(guī)范，從技術(shù)架構(gòu)、安全防護、災(zāi)難恢復(fù)等方面明確管理要求，確保分布式 數(shù)據(jù)庫在金融領(lǐng)域穩(wěn)妥應(yīng)用。核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫變革是必然趨勢四個必要性移動互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)生活化業(yè)務(wù)創(chuàng)新業(yè)務(wù)增長需求自主知識產(chǎn)權(quán)業(yè)務(wù)連續(xù)性監(jiān)管要求自主可控架構(gòu)局限性原有混搭式架構(gòu)在容量及業(yè)務(wù)敏捷度方面不足；現(xiàn)網(wǎng)封閉式架構(gòu)產(chǎn)品，已 停止發(fā)展，逐漸萎縮。成本控制利率市場化軟硬件采購及維護成本高明確分布式架構(gòu)是建設(shè)目標應(yīng)用集群+分布式數(shù)據(jù)庫 的分布式架構(gòu)，繼承和發(fā)揚傳統(tǒng)集中式核心系統(tǒng)優(yōu)

4、勢。由分布式數(shù)據(jù)庫解決事務(wù)一致性，確保了金融核心應(yīng)用邏輯不變，最大程度繼承金融業(yè)多年來不斷發(fā)展和積淀的IT應(yīng)用資產(chǎn)， 從而有效降低核心系統(tǒng)分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型的風(fēng)險。應(yīng)用節(jié)點1應(yīng)用節(jié)點2應(yīng)用節(jié)點n單節(jié)點數(shù)據(jù)庫AS/400應(yīng)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫節(jié)點1數(shù)據(jù)庫節(jié)點2數(shù)據(jù)庫節(jié)點m應(yīng)用節(jié)點1應(yīng)用節(jié)點2應(yīng)用節(jié)點nX86集群應(yīng)用節(jié)點1應(yīng)用節(jié)點2應(yīng)用節(jié)點n數(shù)據(jù)節(jié)點2數(shù)據(jù)節(jié)點m數(shù)據(jù)節(jié)點1DB Proxy1.xX86集群DB Proxy1.x計算節(jié)點1.x金融行業(yè)對數(shù)據(jù)庫的嚴苛要求無論什么故障場景下， 數(shù)據(jù)不能丟對于已經(jīng)發(fā)生的交易， 數(shù)據(jù)必須準確只要用戶需要使用錢， 系統(tǒng)必須可用不管多少人同時操作， 都要快速響應(yīng)銀行對數(shù)據(jù)庫

5、的要求幾乎達到了極致和其他傳統(tǒng)行業(yè)比，銀行業(yè)是更加嚴重依賴數(shù)據(jù)庫的行業(yè)，因為現(xiàn)代銀行的每一筆操作都要基于數(shù)據(jù)庫完成。核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)向分布式數(shù)據(jù)庫遷移的難點數(shù)據(jù)庫選型建設(shè)成本發(fā)揮分布式架 構(gòu)優(yōu)勢大規(guī)模集群運維事務(wù)一致性分布式數(shù)據(jù)庫的成熟度核心業(yè)務(wù)場景復(fù)雜，建設(shè)難度大從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫向分布式數(shù)據(jù)庫遷移的實施難度充分發(fā)揮分布式架構(gòu)高性能、易擴展的優(yōu)勢避免分布式架構(gòu)實施管理難的不足集群架構(gòu)復(fù)雜、節(jié)點多、x86服務(wù)器穩(wěn)定性差運維工具升級，實現(xiàn)大規(guī)模集群的智能管理GoldenDB設(shè)計目標：滿足金融核心業(yè)務(wù)關(guān)鍵需求實時一致的分布 式事務(wù)控制滿足金融場景的容災(zāi)方案不中斷業(yè)務(wù)的聯(lián)機 重分布豐富完善的監(jiān)控和 運維能力G

6、oldenDB:唯一在大型銀行核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)投產(chǎn)的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫開放式架構(gòu)安全可靠高并發(fā)、可擴展RPG/COBOLDB2IBM i/UNIXIBM CICS/.小型機分布式數(shù)據(jù)庫（GoldenDB）計算節(jié)點 1計算節(jié)點 2PC Server(X86)Linux OS.計算節(jié)點 20.新應(yīng)用核心JAVA 節(jié)點1PC Server(X86)Linux OS技術(shù)平臺 JAVA新應(yīng)用核心JAVA 節(jié)點2PC Server(X86)Linux OS技術(shù)平臺 JAVA新應(yīng)用核心JAVA 節(jié)點kPC Server(X86)Linux OS技術(shù)平臺 JAVA.DB 1DB 2DB 40成熟穩(wěn)定，通過現(xiàn)網(wǎng)嚴苛考驗成本

7、控制整體建設(shè)成本下降50%滿足未來5-10年演進需求平滑遷移業(yè)務(wù)邏輯不變 建設(shè)周期縮短40%兩大核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)投產(chǎn)至今，平穩(wěn)度過網(wǎng)聯(lián)壓測、 雙11、年終決算、“京東618”、季度結(jié)息等考驗整體運行平穩(wěn)，各項指標均符合預(yù)期核心業(yè)務(wù)累計交易額4萬億承載用戶規(guī)模3億核心業(yè)務(wù)日均交易量3億，平均時延50ms寫語句占比13.3%，分布式事務(wù)占比31.4%替換大小機打破核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫壟斷SQL兼容性分布式事務(wù)強一致性自動化演練數(shù)據(jù)遷移工具聯(lián)機業(yè)務(wù)入侵少、性能高、連續(xù)性有保證連續(xù)性入侵少性能高多維分片策略讀寫分離緩存加速彈性擴展數(shù)據(jù)動態(tài)重分布智能運維業(yè)務(wù)同城雙活異地災(zāi)備開發(fā)運行運維多維度分片，精細化

8、控制數(shù)據(jù)分布形態(tài)深度分析業(yè)務(wù)特點，梳理出不同主題場景識別主題模型，選擇分片鍵采用HASH、范圍、列表、復(fù)制等分片策略分片規(guī)則根據(jù)性能持續(xù)優(yōu)化分片動態(tài)重分布多個分片鍵使用不同分片策略分類產(chǎn)品主題-不分片幣種-不分片分類主題渠道-不分片參與人主題機構(gòu)-機構(gòu)號員工-柜員號業(yè)務(wù)主檔-客戶號合約主題內(nèi)部賬-機構(gòu)號業(yè)務(wù)流水-客戶號事件主題傳票-機構(gòu)號現(xiàn)金-機構(gòu)號資源項主題重空-機構(gòu)號主題分片鍵：客戶號機構(gòu)號柜員號不分片性能測試聯(lián)機吞吐量超過20000TPS， 平均響應(yīng)時間小于50ms分布式并發(fā)批處理提性能數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)據(jù)節(jié)點GoldenDB作業(yè)分片自動化調(diào)度平臺拆分并行運行作業(yè)計算節(jié)點計算節(jié)點

9、計算節(jié)點計算節(jié)點充分利用分布式架構(gòu)優(yōu)勢，多節(jié)點并發(fā)處理，日終批處理時間較AS400縮短1小時支持自動識別表所涉及的分片支持按分片并行查詢和處理業(yè)務(wù)改動少日切卸數(shù)滿足銀行會計日切換要求跑批卸數(shù)7*24聯(lián)機交易23:5523:5900:0000:0100:05T+0切會計日切換會計日T+1T+1T+0T+0T+0數(shù)據(jù)庫層面實現(xiàn)，無需業(yè)務(wù)修改，無需手 動修復(fù)自動篩選當(dāng)日事務(wù)，獲取全量日切數(shù)據(jù)性能高效、報告準確，不影響聯(lián)機業(yè)務(wù)跑批卸數(shù)混沌測試提升系統(tǒng)可靠性一維異常二維異常隨機異常單網(wǎng)元單異常遍歷一到二個網(wǎng)元 一到二個異常隨機M個網(wǎng)元 隨機N個異?；煦鐪y試平臺 ：SuperMan分布式架構(gòu)下：組網(wǎng)復(fù)雜，

10、異常類型眾多，組件耦合性高，如何模擬真實環(huán)境和異常組合？如何評價系統(tǒng)質(zhì)量？轉(zhuǎn)賬注入異常數(shù)據(jù)狀態(tài)業(yè)務(wù)狀態(tài)一致性/可用性結(jié)果分析基于python開發(fā)，支持跨平臺部署， 支持異常 的混沌注入和預(yù)定義規(guī)則注入兩種方式異常模塊、狀態(tài)檢測模塊和環(huán)境修復(fù)模塊提供標準化 擴展接口，滿足不同項目的定制化混沌測試要求兩地三中心數(shù)據(jù)高可靠同城RPO=0采用本地機房、同城機 房、異地機房切換的優(yōu) 先順序，相比主動選主 切換，邏輯更嚴謹，更 符合金融行業(yè)特點三地機房統(tǒng)一運維負載均衡交易網(wǎng)關(guān)外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)同城機房負載均衡異地機房生產(chǎn)機房計算 節(jié)點GTM數(shù)據(jù) 節(jié)點數(shù)據(jù) 節(jié)點OMM數(shù)據(jù) 節(jié)點數(shù)據(jù) 節(jié)點GTMOMM數(shù)據(jù) 節(jié)點GT

11、MOMMSyncASync計算 節(jié)點計算 節(jié)點計算 節(jié)點計算 節(jié)點負載均衡核心業(yè)務(wù)核心業(yè)務(wù)計算 節(jié)點計算 節(jié)點計算 節(jié)點業(yè)務(wù) 系統(tǒng)業(yè)務(wù) 系統(tǒng)核心 業(yè)務(wù)核心 業(yè)務(wù)核心 業(yè)務(wù)核心業(yè)務(wù)GoldenDB仿真比對及增量比對驗證系統(tǒng)準確性隔離生產(chǎn)環(huán)境生產(chǎn)環(huán)境1、數(shù)據(jù)遷移2、交易采集3、交易仿真4、結(jié)果比對交換機網(wǎng)絡(luò)鏡像設(shè)備多個文件服務(wù)器AS/400核心主機AS/400核心備機仿真機仿真應(yīng)用主集群鏡像文件服務(wù)器AS/400備機鏡像機比對機數(shù)據(jù)同步處理機仿真分布式數(shù)據(jù)庫同步分布式數(shù)據(jù)庫12435678910121113131313調(diào)整優(yōu)化通過仿真測試工具100%真實生產(chǎn)交易在新核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中進行回放測試并比對

12、文件交易結(jié)果報文，通過增量數(shù)據(jù)比對工具比對異構(gòu)數(shù)據(jù)庫差異。核心業(yè)務(wù)切換方案數(shù)據(jù)增量遷移目標: 數(shù)據(jù)安全性、業(yè)務(wù)正確性、切換平穩(wěn)性、動作有序性新核心啟動舊核心停止服務(wù)停 業(yè) 截 止 時 間回 退 極 限 決 策 點回 退 極 限 預(yù) 決 策 點新 核 心 啟 動 極 限 決 策 點切 換 執(zhí) 行 極 限 決 策 點切 換 執(zhí) 行 預(yù) 決 策 點批 處 理 結(jié) 束關(guān) 閉 白 名 單 驗 證歷 史 數(shù) 據(jù) 遷 移、驗 證 完 畢新 增 數(shù) 據(jù) 遷 移舊核心批處理新核心新增數(shù)據(jù)遷入遷 移、驗 證 完 畢切換開 啟 白 名 單 驗 證批處理回退保障窗口正式 對外 服務(wù)切換執(zhí)行決策區(qū)新核心啟動決策區(qū)白名單決策區(qū)高效智能的運維體系GoldenDB InSight運維數(shù)據(jù)分析挖掘平臺運維數(shù)據(jù)歸集、分析挖掘及展示，包括SQL診斷、會 話診斷、空間診斷、日志 分析等。GoldenDB OMM統(tǒng)一運維管理平臺可視化運維操作平臺GoldenDB Tool Suite工具集全鏈