近年來，金融行業IT迅速發展，技術架構快速更新，分布式架構因更契合金融行業未來業務發展需要，逐漸成為主流。而數據庫作為信息系統的重要環節貫穿了整個系統前中后端，重要程度越來越高。本文以某中小城市商業銀行采用分布式數據庫的探索和落地為例證，分析和總結分布式數據庫在中小銀行業務系統的應用經驗。

背景介紹

隨著銀行互聯網業務高速發展，集中式數據庫的單機模式以及相關的硬件資源配置，已經很難滿足業務量快速增長的需求。集中式架構普遍缺乏彈性伸縮能力。隨著交易量和數據量的增長，系統整體吞吐量會遇到硬件或技術的瓶頸。尤其在支持面向互聯網客戶相關業務時，不能有效處理瞬時爆發的高并發交易，制約了客戶獲取以及大規模業務營銷。

有鑒于此，某城商行考慮利用數據庫與云平臺的技術統一性和融合性，解決架構統一性問題。通過先后完成傳統IT基礎架構（穩態）和分布式云基礎架構（敏態）的部署，數據中心的服務能力同時兼顧了安全性和敏捷性兩方面的需要；通過云原生和云遷移兩種方式，對傳統應用分批改造、逐漸上云，互聯網應用直接上云，形成完整云生態。

通過從集中式向分布式逐漸轉型，已基本形成一套集中式與分布式協調發展的 IT 基礎架構。充分發揮傳統集中式架構安全穩定的價值，并依托分布式架構聚合內外部資源構建數字化核心能力。

應用案例

在整個架構升級過程中，多模態分布式數據庫GBase 8c提供基礎支撐和連接數支撐，對應用進行架構拆分，數據訪問層重新適配，同時，應用容器和部署環境使用K8S+Docker進行升級，并且對數據表（表分區、分片）重新規劃升級。新架構在場景表現上，應用伸縮能力、并發處理能力、復雜場景并發能力獲得顯著提升，大大提高了批量處理效率。

在測試應用中，GBase 數據庫TPS表現優異，業務適配工作比較便捷。GBase 8c多模多態數據庫產品進入金融核心領域，在對公信貸業務（代替原MySQL）、零售/風控業務（代替原Oracle）、以及互聯網中臺業務等方向上進行分布式數據庫技術的探索和創新升級，逐步完成多個業務系統的國產化替換。

在實施過程中，技術團隊解決了分布式架構下信貸核心業務數據規劃、每日跑批性能調優、跑批場景分布式死鎖檢測與解除、Kafka數據集成等多個技術難題，保障了項目的順利進行。

選型經驗

規劃先行
選型要契合未來業務發展和數字化轉型發展規劃，提高資源使用率

實施案例
考察數據庫的行業應用情況，是否有銀行應用案例及實施經驗，降低實施風險

廠商情況
關注研發團隊和產品后續演進計劃，優先選擇市場主流、相對穩定的廠商

產品能力
選擇具備高可用、高性能、支持良好、生態完善，配套工具成熟的數據庫產品

結語

經過本次分布式數據庫的實踐探索，尤其是核心系統的順利落地充分驗證分布式數據庫的技術可行性，為中小銀行搭建安全可靠的底層數據庫提供可行的解決方案，在信創分布式數據庫的部署以及全棧應用方面提供經驗借鑒,同時也為金融行業重要系統的信創建設提供了參考。