日均7亿交易量，为什么我们要用MySQL？_IT技术周刊第632期

 今天分享的主题是工行“去 O”数据库选型与分布式架构设计。

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本次分享分为三个章节：

• 金融行业的需求核心与策略
• 工行数据库选型的发展历程，即方案选型历程
• 转型中遇到的各种心酸坑

金融行业的核心需求与策略

传统 IT 架构挑战

大家可能都知道，工行最早是基于 IBM 大型主机搭建的核心系统，以及基于 Oracle 和 IBM WAS 搭建的 OLTP 系统，在分布式体系大热之前处于同业领先地位。

当然现在也是处于同业领先的，但是科技成本也相对较高，所谓的一份价钱一分货就是这个道理。

但是随着分布式技术的成熟，传统的 IT 架构面临着四大挑战：

①从处理能力层面来看，传统应用(也叫巨石型应用)系统规模庞大，采用集中式架构设计，使用单一系统垂直扩展模式，扩展能力相对来说是有限的。

另一方面，大数据时代引发海量数据分析处理和存储处理的问题，对扩展性、可靠性和吞吐量提出了较高要求。

②从运行风险层面来看，客户对金融行业的系统有着更高的业务连续性保障要求，对不可用问题实际上是零容忍的，比如要求 7*24 小时业务不能中断。

③从快速交付层面来看，传统巨石型应用实际上与快速交付是相悖的，应用内部模块、应用与应用之间耦合度高，使得软件开发和产品服务交付周期长，无法满足业务快速上线的需求，从而逐渐泯然众人矣，淹没在茫茫的金融行业洪流中。

大家可以看到不论是金融科技还是科技金融，一大堆的金融公司已经淹没在前浪里。

④从成本控制来看，大型主机运营费用昂贵，商业产品 License 费用高，买个机器和服务随随便便就几千万上亿的支出，真的是太贵了，所以随着业务系统做大做强，产品成本可能会成为压死骆驼的最后一根稻草。

为此，我们可以首先得出三点需求：

• 应该优化应用架构、数据架构和技术架构。
• 应该建设灵活开放、高效协同、安全稳定的 IT 架构体系。
• 能够强化对业务快速创新发展的科技支撑。

双十一压力

说到这里，就不得不吐槽阿里的“双十一”，将购买压缩到一天，对顾客和金融系统来说造成双重压力，相较而言，京东的 618 就比较人性化，每天都可以剁手。

我们可以看下双十一的峰值变化情况，从 2009 年开始，峰值只有 400 笔/秒，相较主机而言，有很大的差距，当然这也与他们当时的名气小有关。

但是 2015 年开始，借着云化和分布式的大旗，以及当时 BAT 的领头羊地位，仅 4 年时间，就从 2015 年的 14 万笔/秒迅速攀升至 2019 年的 54 万 4 千笔/秒。

这就给金融行业的系统建设带来了四个问题：

①高并发问题，我们可以看到，阿里为了提升峰值，做了大量的缓存，鼓励使用花呗，降低与外系统的交互，但是依然对金融行业产生额外的压力。

②高可靠性要求，确保系统稳定可靠，客户可以稳定支付成功，避免因不佳的客户体现导致用户流失。

③高成本压力，大幅扩容的设备，以及随之产生的运维成本，以及昂贵的商业 liscence，给金融行业带来一定的成本负担。

④同业竞争要求，大家都在做竞品分析，和同行进行比较，所以别人 ok，你挂了，你面子上还挂的住么，所以各机构在双十一前进行大量的模拟测试，类似于高考前的黑暗日子。

金融行业分布式的核心诉求及策略

为此，金融行业分布式的核心诉求及策略可以总结为以下五点：

①应该具备企业级的业务支撑能力，支持高并发、可扩展和海量数据库存储及访问;原则上应支持同城双活，实现集中式向分布式的转型。工行的两地三中心容灾体系在国有大型银行中属于第一梯队。

②应能大幅降低使用成本，可以基于通用的廉价的 X86 硬件基础设施;降低商业产品依赖，拥抱开源产品，互联网企业已经给我们做了一个很好的参考。

③应该提升数据库的运维自动化和智能化能力，支持与自身系统进行适配性定制，工行即实现了行内系统适配定制。

④金融行业还应考虑到社会声誉性要求，客户对金融行业的期望很高，特别是对银行等金融组织，所以要求也更加严格，原则上应该是 7*24 小时的不间断服务。

像当年支付宝在 2015 年的支付瘫痪事件仅仅上了下热搜，但是 2013 年工行因为 IBM 主机 Bug 的问题却上了新闻联播，这就是所谓的爱之深责之切吧。

⑤要考虑到政治因素风险，虽然全球化要求技术无国界，但是从去年开始的贸易战，以及美国的实体管制清单，我们可以看到技术是有国界的。

近期 HashiCorp 发布公告，其企业版产品禁止中国使用已经引发了一种担忧。说起 HashCorp ，大家可能不一定熟悉，但是其旗下有大名鼎鼎的产品 Consul，可以简化分布式环境中的服务注册与发现流程，大家一定耳熟能详。

最后中国人民银行在 2019 年 8 月 23 日发布了《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021)》中提到“做好分布式数据库金融应用的长期规划，加大研发与应用投入力度，妥善解决分布式数据库产品在数据一致性、实际场景验证、迁移保障规范、新型运维体系等方面的问题，这也给金融行业指明了方向。

选型的发展历程(方案选型历程)

接下来，给大家介绍下如何选型以及工行的选型历程。

工行分布式转型发展历程

大家可以看下工行分布式的发展历程：

其大致可分为 2 个关键阶段，2016 年初-2017 年末为基础研究及试点阶段，之后为转型实施及推广阶段。

大致有如下五个关键时点：

• 2016 年初工行进行分布式体系研究，建立了基于 Dubbo 框架的分布式生态服务。
• 2016 年底借着人民银行对于个人账户的管理要求，实行三类账户的场景，开始了基于分布式的 OLTP 数据库研究，并确定了基于开源 MySQL 的 OLTP 数据库解决方案，因为 MySQL 8.0 的不成熟，所以我们采用了 MySQL 5.7。
• 2017 年末，我们完成开源 MySQL 初步能力体系的建设，涵盖了基础研究、配套方法论、应用试点等等。
• 2018 年开始大规模的实施和推广，我们逐步建立企业级的数据库服务能力，包括引入了分布式的中间件，在高可用、运维能力的提升，资源使用率的提升，MySQL 上云及自主服务的建设等等，同时开启了对 OLTP 的分布式数据库进行了研究。
• 2019 年 11 月我们实现了国产分布式数据库产品 GaussDB 试点上线。

方案选型调研

大家可以看下工行的选型过程，希望可以给大家带来一定的参考：

工行的技术规划是相当严谨的，所以当时我们从五个层次进行了考量：OLTP 分布式数据库、NewSQL 数据库、支持分布式架构、自主可控、开源抑或商业。

当时我们的第一个疑问是，到底是选 NoSQL、NewSQL 还是关系型数据库。

当时 MongoDB、Redis、Cassandra、HBASE 等 NoSQL 数据库开始在某些场景下大热，但是可用场景不满足我们的 OLTP 业务场景需求。

NewSQL 随着 Google 的 Spanner 和 F1 开始进入大家的视野，但是国内可以考据的只有相关的 paper;国产的 TiDB 也是小荷初露尖尖角，但是毕竟还是幼儿期。

而 DB-Egines 发布的《2016 年全球数据库大盘点》，Oracle、MySQL 和 SQL Server 三大数据库产品遥遥领先。

MySQL 当时在互联网公司的名气是越来越响，谷歌、淘宝、百度、腾讯、豆瓣、网易、脸书等都使用了 MySQL。

一方面 MySQL 提供了免费版，另一方面 Oracle 收购 Sun 后，可以很明显的看到 MySQL 越来越规范，5.5、5.6、5.7 均可以看到很明显的提升，5.7 号称性能是 5.6 的 3 倍，5.6 号称是 5.5 的 2 倍。

为此，我们经过谨慎的验证，选取了 MySQL 作为分布式数据库的第一选型，毕竟业界有很多丰富的案例。

而且在互联网企业里面得到了很好的实践，在业界资源案例和周边产品都很丰富，能应对我行的高并发、弹性扩展需求。

同时其具有如下特点：

• 开源，基于 GPL(GNU 通用许可证)可以免费使用修改，当时很多公司都基于 MySQL 进行了深入定制，但是在与他们的交流过程中，发现版本归并真的是一种梦魇。
• 高可用，具有优秀的架构设计及相当丰富的周边产品，实现了企业级的高可用性和高扩展性。
• 免费，有效降低企业运行成本。
• 趋势，产品成熟度、排名一直遥遥领先，占行业应用的比重增大，产业链丰富，从业人员有规模效应。

然后我们选择了 MySQL 5.7，其相较之前的版本有六个优点：

• InnoDB 增强，在线修改 ibp，快速扩展 VARCHAR，UNDO 可回收，可关闭死锁检测。
• 复制增强，多源复制，基于 WRITESET 的并行复制，增强半同步，在线设置 repl filter。
• 优化器增强，几乎重构优化器，EXPLAIN 增强，引入 Optimizer Hints。
• 安全性增强，新增密码过期机制，支持账号锁定等。
• 功能增强，默认开启 PFS，新增 sys schema 等。
• 其他增强，支持多个触发器，新增 Query Rewrite，支持设置 SQL 执行最长时间。

方案技术栈

基于 MySQL 选型，还应考虑一系列的分布式架构技术栈，包括分布式服务、分布式事务框架、分布式批量框架、分布式缓存、交易数据核对及补偿、分布式消息、配置中心、开发及运维管理。

这里提醒下大家，在选型上没有最好的产品，只有最适合自己的产品：

①分布式事务，业界实际上有多种解决方案，2PC(2 阶段式事务提交)、3PC、TCC 和 SAGA 模型等等，我们这 4 种方案我行都有应用在使用，互为补充，满足不同业务场景对事务强一致性或最终一致性的要求。

②业务层面，在交易或者应用级层面进行数据核对及补偿，有些场景就是在传统的 OLTP 的情况下，也会对应用上下游进行核对和补偿。

③分布式消息，我们选取了 Kafka 作为分布式消息中间件。

④分布式批量框架，在大规模的数据结点上进行批量操作的一个整体的解决方案。

⑤运维层面，我行建立了统一的运维管理平台，纳入所有数据库节点，实现一键式的数据库安装、版本升级、基线参数配置等等。并且实现了多种高可用策略配置，包括自动、人工一键式切换。

为什么要有自动化和人工的两种切换方式?这里我要解释下，一种新的事务上线之前，都会面临一些挑战和怀疑的，都是一个循序渐进的过程，特别是是在金融行业，自动真的好么?万一搞错了怎么办?决策因素和模型是否设计正确?设计正确了是否编码正确?

最难的是还要应对不同应用场景的需求，有的应用要求 RPO 优先，有的应用又要求 RTO 优先。

我们之前经过充分调研，预见到该种情况，所以我们提供了多种高可用策略的灵活配置，以便满足不同应用的个性化要求。

我们的高可用整体上面基于 MySQL 的复制技术，通过半同步复制和多数派共识机制实现冗余备份，基于 MySQL binlog 日志实现自动数据补全，保障数据的一致性。

其他考量

除此以外，数据库选型后，还应完善相关体系，规范设计、开发、测试和运维，实现管控的体系化和自动化，才能避免眼高手低，减少生产安全风险。

①在设计层面，在验证功能、新特性和配置基线，数据备份恢复的基础上，我们参考了爱可生、阿里等公司的规约，建立了 MySQL 设计指引，可以说，我们是站在巨人的肩膀上成长的。

加强元数据管理，提出元数据完备性、明确性、具象性和前瞻性的要求，建立应用的元数据标准，统一数据架构设计，架构师设计表结构时均基于元数据进行设计，提升数据架构质量。

此外，我们还开发了表结构设计工具，将其融合在 Excel 中，实现对元数据的自动应用，支持自动生成脚本，简化架构师的贯标操作，将人员成熟度的要求降至最低，提升设计效能和质量。

②在开发层面，我们制订了开发规范和 SQL 调优指引，同时基于 sonar 开发了 MySQL 检查工具，支持对基于 myBatis 的 mapper 文件进行解析，提前发现 SQL 不规范的写法。

同时将 sonarlint 插件纳入开发人员必备插件，实现规则的云化部署和本地联动扫描分析，将规范融入开发过程中，提升开发人员的 SQL 编写能力。

③在测试层面，我们自研压力测试服务平台，尽量减少性能瓶颈，提前发现 SQL 性能问题。

④在运维层面，感觉应该是最重要的一个层面，我们需要考虑自动化部署、监控告警、故障分析、自动巡检以及 SRE 平台，还有数据迁移、备份恢复、配置管理、版本升级、多租户等等。

随着节点的增加，运维实际上是一个很大的挑战，几千几万个节点，安装、监控、报警、故障、人工处理等非常麻烦。

必须要实现自动化的安装部署，进行批量安装部署，同时批量串行还不行，时间太长了，要并行，并行太高了，网络的流量又会受到很大的影响，所以很多场景都需要细细打磨，还要按照博弈论的思路建立纳什均衡。

监控告警里有事件等级，如何划分各种等级，都需要灵活定制支持，建立基线告警，建立应急流程。

像华为等公司都有基于设备的网络拓扑图，问题在哪个节点，可以快速分析和定位，所以说运维是一个很麻烦的事情，像故障分析，完善日志记录、采集和分析，建立故障分析规范。

自动巡检，自动化的巡检和评分报告，对实例状态进行健康评分。在这个阶段我们实现了同城 RPO=0，RTO=分钟级目标，RPO 为 0 的切换，问题可监控，实现了人工或自动的一键式切换。

最后我们不得不提到 SRE，很多人会联想到运维工程师、系统工程师，其实不然，SRE 本质上仍然是软件工程师。

SRE 最早在十多年前 Google 提出并应用，近几年逐步在国内外 TOP 互联网公司都开始广泛应用。

其中 Google 缔造了 SRE，并奠定了其权威的地位，而 Netflix 将 SRE 的实践做到了极致，Netflix 仅有的个位数的 Core SRE 支持了 190 个国家、数亿用户、数万微服务实例业务规模的运维。

像数据库瓶颈，顶配数据库空间仍然无法支撑业务半年发展;慢 SQL 数量爆发式增长，应用稳定性岌岌可危;人工运维风险极高;人工运维频率高，研发幸福感下降这些大家都会遇到的问题也会逐渐地遇到。

他山之石，可以攻玉，我们完全可以把别人的挫折拿过来，避免自己走弯路。

MySQL 上云

在逐步推进的过程中，完善选型体系建设后，为了确保资源的有效利用，上云实际上是一种必然的选择。

从工行来看，经历 1-2 年的发展，MySQL 数据库节点就已经增至几千套，机房和设备实际上已成为一个瓶颈，再这么玩儿下去机房容量不足了，所以必须提升资源的使用效率。

我行新建应用时，一般都会进行 1-3 年的一个超前规划，业界也是同样的做法，为了稳定运行，避免出现资源瓶颈，基本上提交资源申请时，都选择物理机。

但是大规模的申请物理机，而当前应用的交易量又无法达标，所以资源浪费非常严重。

根据评测，相较 Oracle，MySQL 数据库实例单体性能容量较小，数据容量普遍小于 500G，同时超过一定容量的就要进行分库，但是一台物理机部署 1 个数据库的方式并未发生变化，MySQL 的服务器资源密度较低。

同时运维效率低，在服务器、存储、网络等基础设施环节的运维和交付仍然需要大量手工操作。

业界普遍的做法就是将 MySQL 上云，实现云化部署，借助成熟的云体系实现弹性伸缩和动态扩容。

工行有个优势，IAAS 和 PAAS 云处于同业领先地位，有着丰富的经验积累，为此结合行内对于云战略的规划，MySQL 上云是一种必然趋势。

我们提供了 MySQL 的容器镜像，提供了一键式的环境供给能力，通过上容器把 IAAS、PAAS 全部打通，支持快速搭建符合行内标准的基础环境，提升环境支持能力。

工行基于 K8S、SDN、IAAS 建设持久性的状态容器运行集群，通过 SDN 实现容器网络资源的自动化申请，通过底层扩展 K8S 实现容器的固定 IP，业界一般会采用 K8S Operator 实现容器的有状态资源绑定，也包含了固定 IP 绑定。

保守估计，资源的使用效率至少提升了 4 到 5 倍。而且，我们的工作成果也相当喜人，截止当前工行的 MySQL 云化部署节点已达 4300 多个。

工行实施效果

我们可以看下工行的转型成效，首先看下数据：

①我们已实施 200 多个应用，高灾备等级应用占比高达 53%。

②6000 多个 MySQL 节点，高灾备等级应用占比高达 87.31%。

③实施的应用涉及很多核心业务，包括个人、对公、基金以及很多高灾备等级应用，大多数为主机下平台迁移应用，少量应用是从 Oracle 迁移过来的，因为工行将 PLSQL 存储过程用到了极致，所以应用层也因此需要重构。

④我们通过 MySQL 支持的核心交易可以达到日均 7 亿的交易量，经历过双十一和春节的多重考验，峰值 TPS 至少可以达到 1.5 万 TPS，同时支持横向扩展，理论上通过扩展设备还可以无限地增加。

而如果通过主机想达成这个目标，那么挑战就会比较大，这就是建摩天大厦和建排屋的区别。

⑤通过良好的架构设计，我们可以满足两地三中心的架构要求，做到同城 RPO=0，RTO<60s。

⑥在自主能力方面，初步建立了企业级的基于 MySQL 的分布式解决的自主能力：首先是分布式框架+MySQL 的应用级分布式解决方案，该方案承载了我行很多主机下平台应用。

其次是基于分布式中间件 DBLE(原型为 MyCat，后经爱可生公司优化为 DBLE，同时我行进行了深度优化和开发)建立数据访问层，支持应对一些不是很复杂的场景，通过良好设计的分库分表方案即可满足需求。

⑦在成本方面，我行在主机上的成本投入明显下降，近几年我行的业务交易量每年以 20% 的速度增长，但是主机并没有进行扩容，投入还逐年降低。

商业产品的数据库的使用不仅实现零增长，还有所下降。从整个经费上来说，有非常大的降幅。

典型实施案例：信息辅助服务

介绍一下我行的典型案例：信息辅助系统。

从应用场景分析其需求，需要支持高并发、低延时，日均交易量为 2 亿，交易响应延时要求 10ms 以内，业务数据量大概 20T 左右，要求 7×24 小时的联机服务，这就对应用的高可用提出了新的要求。

为此，通过统一运维管理平台，吸纳所有节点，实现一键式的安装、版本的升级、参数的配置。

①设计层面通过分布式数据中间件 DBLE，进行分库分表，规划了 128个 分片，并对分片进行了合并部署，虽然相较于阿里的 1024 分片来说较少，但是我们使用了一致性 hash 算法，在资源使用上收益很大。

②DBLE 中间件在日间进行联机服务，夜间进行批量变更，把主机上的一些数据同步下来，减少批量作业对联机作业的影响。

③目前我们的高可用架构采用一主三从(1 主库、1 本地半同步库、2 同城半同步库)架构，基于 MySQL 的半同步复制，实现园区级的 RPO=0。

通过 DBLE 中间件和管理平台联动完成实现了本地和同城的自动化切换，RPO=0，RTO<60S，完全满足工行的业务要求。

最后补充说明下，为了实现数据库层面的高可用， DBLE 到数据库的访问同一配置为实 IP。

④这里我补充下我们高可用的发展史，其实我们对高可用方案进行了持续的优化。

同时学习和借鉴互联网包括分布式数据库的一些方案，从 1 主 2 备，本地 1 备和同城 1 备，扩展成 1 主 3 备，通过半同步的机制，做到真正的在系统级去保证 RPO=0。

⑤在异地灾备方面。最开始采用磁盘复制实现灾备，一方面成本比较高，另一方面是冷备，无法热切换，RTO 至少半个小时以上。所以我们后期用了 MySQL 异步复制。

在存储方面采用集中存储，一套集中存储上面需要同时支撑上百个 MySQL 实例，IO 性能直接成为瓶颈，为了应对高并发场景时的 IO 瓶颈，我们直接引入 SSD 盘，基本上把 MySQL 的 IO 瓶颈给解决了。

转型中遇到的各种心酸坑

最后我们说下我行转型过程中遇到的心酸坑。

其实如果使用过 MySQL 5.7 的企业，肯定都遇到过相似的问题，比如超过 MySQL 的默认闲置时间导致的连接超时、dependent subquery 导致的语句效率差、字符集乱码等等。

以及 MySQL 的自身 Bug，比如 Intel PAUSE 指令周期的迭代引发 MySQL 的性能瓶颈。

毕竟免费的午餐并不是那么完美，总是会有或多或少的问题需要规避。

我这里说下让我痛心疾首的几个心酸坑吧：

坑一：慢 SQL 数量爆发式增长，应用隐患逐步暴露，在阿里等互联网公司和我行都是一个痛点，值得大家警醒和重视。

我行 OLTP 之前为 Oracle 数据库，借助于 Oracle 良好的优化器，大家习惯于 5 张表左右的连接，但是迁移至 MySQL 后，习惯没有及时转换过来，一个慢 SQL 可能就导致服务不可用，降低用户幸福指数。

为此我们规划了三个方面的改善措施：

①设计层面制定了规范，强调数据设计的合理性，组织 DBA 进行内部复核，提前规避设计问题，比如 3NF、BCNF 的设计遵循、可控性冗余处理(空间换时间或时间环空)等等，通过辅助工具的自动化手段，从源头扼杀风险。

②开发层面我们基于 Sonar 开发了自动化检查工具，支持分析 mapper 文件，既然开发人员没空看规范，那我们工具辅助，增加质量门禁，强制将规范融合至开发过程中，进一步降低风险。

但是对新人可能不友好，以前看到一个新人的朋友圈的哭诉，被质量门禁卡的无法提交代码，一直苦逼的加班整改。

③运维层面我们建立了 SRE 平台，监测慢 SQL 语句，并分批次要求整改，将结果都摆在台面上，真的不是我们不给力，而是应用开发不给力啊。

坑二：在 MySQL 5.7 中，表的 TRUNCATE 操作存在 Bug，对应编号 68184，会阻塞整个数据库实例上的所有其他交易。

所以对大表进行 TRUNCATE 操作会影响整个 MySQL 数据库的处理性能，即使是访问不想关的表也会收到影响。

此时你就会收到一群开发人员的请求，哎呀，数据库夯住了，求救啊，实际上解决方案也很简单，因为 Drop 语句不受影响，所以映射为 DROP+CREATE 的操作即可规避该 Bug，而 MySQL 8.0 也将其进行了同样的映射。

所以我们将其固化到设计开发规范中，提醒相关人员进行注意，同时在工具中增加 TRUNCATE 关键字识别检查，做到提前预防。

坑三：MySQL 的超时中断，wait_timeout 参数，即 MySQL 客户端的数据库连接闲置最大时间值(秒)，我行设置为 1 小时。

如果长连接的空闲时间超过该参数设置时间，数据库连接就会被 MySQL 主动断开，而中间件的连接池的连接就处于“假活“状态。

一般的建议方法就是增加心跳监测，使用 dbcp 设置 testWhileIdle、validationQuery 等参数，如果跟我行一样使用 WAS 的，在 WAS 控制台上设置时效超时的参数即可。

坑四：Replce Into 引发的自增列主键冲突 Bug，对应编号 73563，主库在执行 replace 操作时，如果有数据冲突，会转换为一笔 delete+一笔 insert。

所以主库无问题，但是 binglog 记录的为 update 操作，备库重做 update 动作，更新主键，但由于 update 动作不会更新自增列值，导致更新后记录值大于自增列值。

当此时发生主备切换时，备库提升为主库，插入的自增列主键会取自增列的值，从而引发主键冲突。

解决方案也属于应急方案，可以在发生问题时，通过 ALTER 语句将自增列增加。

另一种解决方案，可以在 replace into 之后开启一个新的事务，插入一条无意义的记录然后删除掉，可以保证主备一致。

最后一种解决方案，是直接用雪花算法计算递增序列号。

作者：魏亚东

简介：中国工商银行软件开发中心三级经理，资深架构师。杭州研发部数据库专家牵头人和开发中心安全团队成员，负责技术管理、数据库和安全相关工作。2009 年加入中国工商银行软件开发中心，致力于推动管理创新、效能提升，提供全面技术管控，推动自动化实施，实现业务价值的高质量快速交付;同时作为技术专家，为生产安全提供技术支持。

编辑：陶家龙

出处：转载自微信公众号 DBAplus 社群(ID：dbaplus)，本文根据魏亚东老师在〖deeplus 直播第 225 期〗线上分享演讲内容整理而成。