高可用数据服务交易系统架构
高可用性与容错方案
高可用性与容错方案在当今数字化的时代，系统的稳定性和可靠性变得至关重要。
无论是企业的关键业务系统，还是互联网服务平台，都需要确保在面临各种故障和异常情况时能够持续运行，为用户提供不间断的服务。
这就引出了高可用性和容错方案的重要概念。
高可用性，简单来说，就是指系统在较长时间内能够持续、稳定地提供服务的能力。
一个具有高可用性的系统能够在预期的运行时间内，尽可能减少停机时间，以满足用户的需求。
而容错方案则是为了应对系统可能出现的错误和故障，采取的一系列措施和技术手段，以确保系统能够在故障发生时继续运行或者快速恢复正常。
想象一下，一家电商公司正在进行一年一度的大型促销活动，大量用户涌入网站进行购物。
如果此时系统出现故障，导致无法下单、支付或者查询订单，这不仅会给用户带来极大的不便，还会给企业造成巨大的经济损失和声誉损害。
因此，为了避免这种情况的发生，企业必须提前规划和实施高可用性与容错方案。
要实现高可用性，首先需要从系统的架构设计入手。
采用分布式架构是一个常见的选择，将系统的各个功能模块分布在不同的服务器上，避免单点故障。
例如，将数据库服务器、应用服务器和缓存服务器分开部署，通过负载均衡技术将请求均匀地分配到各个服务器上，从而提高系统的整体处理能力和可靠性。
冗余技术也是提高高可用性的重要手段。
这包括硬件冗余，如服务器的电源、硬盘、网络接口等都可以采用冗余配置，当一个部件出现故障时，备用部件能够立即接管工作，确保系统不中断运行；数据冗余，通过数据备份和数据复制技术，保证数据的安全性和可用性，即使主数据库出现故障，备用数据库也能够迅速切换上线，继续提供服务。
监控和预警系统是高可用性方案中不可或缺的一部分。
通过实时监控系统的各项指标，如 CPU 使用率、内存使用率、网络流量、磁盘空间等，能够及时发现系统的异常情况，并通过短信、邮件等方式向管理员发送预警信息，以便管理员能够在故障发生之前采取措施进行处理，避免问题的扩大化。
证券行业大数据交易系统构建方案
证券行业大数据交易系统构建方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 行业现状分析 (4)1.2 市场需求调研 (4)1.3 项目目标与范围 (5)第2章大数据技术概述 (5)2.1 大数据概念与特性 (5)2.1.1 概念 (5)2.1.2 特性 (5)2.2 大数据技术在证券行业的应用 (6)2.2.1 数据采集与存储 (6)2.2.2 数据处理与分析 (6)2.2.3 个性化推荐与精准营销 (6)2.2.4 风险管理与监管 (6)2.3 大数据技术发展趋势 (6)2.3.1 人工智能与大数据融合 (6)2.3.2 区块链技术在大数据领域的应用 (6)2.3.3 边缘计算与大数据 (6)2.3.4 大数据安全与隐私保护 (7)第3章系统架构设计 (7)3.1 总体架构 (7)3.1.1 数据源层 (7)3.1.2 数据存储层 (7)3.1.3 数据处理与分析层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 数据架构 (7)3.2.1 数据流向 (8)3.2.2 数据格式 (8)3.2.3 数据存储 (8)3.2.4 数据处理与分析 (8)3.3 技术架构 (8)3.3.1 分布式技术 (8)3.3.2 大数据处理技术 (8)3.3.3 数据挖掘与机器学习技术 (8)3.3.4 云计算技术 (9)3.3.5 安全技术 (9)第4章数据采集与预处理 (9)4.1 数据源分析 (9)4.1.1 交易数据：包括股票、债券、基金等证券产品的交易行情、交易量、交易价格等数据。
(9)4.1.2 财务数据：涵盖上市公司的财务报告、财务指标、盈利预测等数据。
(9)4.1.3 市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、政策法规等影响证券市场的数据。
94.1.4 新闻与公告：涉及上市公司的新闻报道、公告信息等。
(9)4.1.5 社交媒体数据：包括微博、论坛、博客等平台上的投资者言论及观点。
(9)4.2 数据采集技术 (9)4.2.1 交易数据采集：通过证券公司、交易所等机构提供的API接口，实时获取交易数据。
高可用架构设计：保证系统的稳定性与可靠性
高可用架构设计：保证系统的稳定性与可靠性高可用架构设计指的是设计一种系统架构，以保证系统具有高稳定性和可靠性的特点。
在当今数字化时代，系统的高可用性对于许多企业和组织来说至关重要，因为系统的不可用性可能导致业务中断、数据丢失以及用户流失等严重后果。
下面将讨论高可用架构设计的重要性和一些常见的架构策略。
首先，高可用架构设计的重要性在于确保系统能够持续地提供服务，即使在面临硬件故障、软件错误或自然灾害等问题时也能保持运行。
对于一些关键业务系统，例如金融交易系统、电子商务平台和医疗健康系统，系统中断可能会导致巨大的经济损失和用户的不满。
因此，通过设计高可用架构，可以降低系统中断的风险，并提高用户满意度。
其次，高可用架构设计的目标是消除系统单点故障。
单点故障是指系统中一个关键组件的失效引起整个系统的停机。
为了提高系统的可靠性，可以采用以下几种常见的架构策略：1.多点冗余：在架构中引入冗余节点或组件，使系统具有备用的能力。
例如，可以设计主备系统或使用集群和负载均衡技术来实现多个节点之间的数据同步和负载分担，从而避免单点故障的影响。
2.容错处理：通过使用容错技术来处理系统错误，以保证系统正常运行。
例如，可以使用容错机制如错误检查和纠正码、校验和、故障恢复和自动重启等方法，为系统提供容错能力。
3.水平扩展：通过增加系统的计算和存储能力来应对系统负载的增加。
水平扩展可以通过增加服务器、分布式存储、使用云服务等方式来实现，从而提高系统的吞吐量和并发处理能力。
4.数据备份和恢复：定期进行系统数据的备份，并设计合理的数据恢复策略。
备份数据可以存储在分布式文件系统、云存储或磁带库等多种介质上，以便在数据丢失或损坏时能够及时恢复。
此外，在高可用架构设计中还需要考虑到以下几个方面：1.故障检测和自动恢复：设计监控系统来检测故障，并采取自动恢复措施。
例如，通过心跳检测、自动重启或替换故障节点来提高系统的可靠性和稳定性。
2.性能监控和调优：实时监测系统的性能，并根据监测结果进行相应的调优。
交易系统技术方案
交易系统技术方案1. 简介交易系统是指实现金融交易的软件系统，它扮演着连接交易参与者与市场的桥梁角色。
本文将介绍一个可行的交易系统技术方案，该方案基于现代技术栈，旨在提供高效、安全和可靠的交易环境。
2. 架构设计2.1. 前端设计交易系统的前端设计需要考虑易用性和效率。
我们建议使用响应式设计，使得系统能够在多种设备上进行访问，包括桌面、手机和平板电脑。
前端可以使用流行的Web开发框架如React或Vue.js来构建用户界面，以实现良好的用户体验。
2.2. 后端设计交易系统的后端设计应该具备可伸缩性和高性能。
我们推荐采用微服务架构，将交易系统拆分为多个独立的服务，每个服务负责一个特定的功能模块。
这将使开发团队能够更好地理解和维护系统，并且能够根据需求灵活地进行扩展。
后端服务可以使用Java、Python或Node.js等流行的编程语言来实现。
数据库可以选择使用关系型数据库如MySQL或PostgreSQL，或者使用NoSQL数据库如MongoDB或Redis。
此外，应该考虑使用消息队列来实现异步通信，以提高系统的性能和可靠性。
2.3. 数据存储交易系统对于数据的存储需要考虑高可用性和数据一致性。
我们建议使用主从复制和数据分片的技术来实现高可用性和水平扩展。
同时，应备份数据以应对突发状况，并定期进行数据恢复测试以确保备份的有效性。
2.4. 安全设计交易系统的安全设计至关重要。
我们建议使用SSL证书和HTTPS协议来加密通信，以防止数据被窃取或篡改。
系统应该使用身份验证和权限控制机制，以确保只有授权用户能够访问系统的敏感信息和功能。
此外，应采用防火墙、入侵检测系统和日志监控来确保系统的安全性。
2.5. 监控与优化为了保证交易系统的高可用性和性能，系统应该实施监控和优化策略。
可以使用监控工具来实时监测系统的状态和性能指标，如CPU和内存使用率、网络延迟、交易响应时间等。
同时，定期进行系统的性能测试和压力测试，并对性能瓶颈进行分析和优化。
高可用性架构设计：构建稳定和可靠的系统
高可用性架构设计：构建稳定和可靠的系统在当今数字化时代，高可用性架构设计已经成为企业建设稳定和可靠系统的关键因素之一。
随着云计算、大数据和物联网等新兴技术的不断发展，越来越多的企业开始意识到高可用性架构设计的重要性。
本文将从何为高可用性架构设计、为什么需要高可用性架构设计以及如何实现高可用性架构设计等方面展开探讨，希望读者能对高可用性架构设计有更深入的了解。
一、何为高可用性架构设计高可用性架构设计是指系统能够在面临各种异常情况时，仍能保持持续可靠、稳定运行的能力。
一个高可用性系统应该保证在任何情况下都能够继续提供所需的服务，而不受到任何异常事件的影响。
这些异常事件不一定是由技术层面引起的，也有可能是由自然灾害、人为失误等多种因素导致的。
在高可用性架构设计中，系统应该能够快速检测异常事件，并且自动地进行故障转移和恢复，确保系统的稳定性和可靠性。
在现代企业应用架构中，高可用性不仅仅是一个选项，而是一个必须考虑的因素。
无论是电子商务平台、金融系统还是社交媒体应用，都需要保证系统能够随时随地提供稳定、可靠的服务。
传统的单点故障架构可能已经无法满足用户的需求，因此高可用性架构设计已经成为了现代企业必备的一部分。
二、为什么需要高可用性架构设计1.用户需求日益增长：随着互联网的普及和移动互联网应用的快速发展，用户对于系统稳定性和可靠性的要求也越来越高。
用户不再满足于系统能够在正常情况下提供稳定的服务，而是希望系统能够在面临各种异常情况下依然保持稳定运行。
因此，为了满足用户的需求，企业需要考虑采用高可用性架构设计来提升系统的稳定性和可靠性。
2.数据安全性要求提高：随着大数据和物联网等新兴技术的发展，企业所需处理的数据量也越来越大。
在这些数据中，可能包含了大量的敏感信息，例如用户的个人资料、金融交易记录等。
如果系统出现故障，可能会导致数据丢失或泄露，对企业造成重大的损失。
因此，为了保证数据的安全性，企业需要采用高可用性架构设计来确保系统能够随时提供稳定和可靠的服务。
系统故障解决方案之容灾与高可用架构
系统故障解决方案之容灾与高可用架构容灾与高可用架构是系统故障解决方案中重要的组成部分。
在今天依赖计算机系统的信息时代，系统故障可能导致严重的业务中断和数据丢失，因此采取有效的容灾与高可用架构是保障系统稳定运行和数据安全的关键。
一、容灾与高可用架构概述容灾（Disaster Recovery）是指在系统遭受硬件故障、软件故障、自然灾害等不可预测事件影响后，能够快速恢复系统正常运行状态。
高可用（High Availability）则是指系统能够在故障发生时保持连续运行，确保业务持续性和可用性。
容灾与高可用架构则是为实现系统的容灾与高可用而构建的技术架构。
它通过使用冗余系统、负载均衡、故障转移等技术手段，确保系统在发生故障时能够自动切换到备份系统或备用设备上，从而快速恢复服务，确保业务不中断。
二、容灾与高可用架构的实现方式1. 冗余备份：通过备份系统、数据冗余、硬件冗余等方式进行备份与冗余，确保系统在关键组件或设备故障时能够无缝切换到备用设备上，减少业务中断时间。
2. 负载均衡：通过将用户请求分发到多个服务器上，平衡系统的负载，避免单点故障导致系统崩溃。
常见的负载均衡方式包括DNS轮询、硬件负载均衡器等。
3. 故障转移：将主要服务运行在主节点上，备份服务运行在备用节点上，通过实时监测主节点状态，一旦主节点发生故障，备用节点可以自动接管并提供服务，实现故障的快速切换。
4. 数据同步与备份：建立数据同步机制，确保主节点上的数据可以实时或定时地同步到备用节点上，保障数据的一致性和完整性。
同时，将数据备份至远程或离线存储，防止数据丢失。
5. 分布式系统：通过将系统拆分成多个独立的子系统，各个子系统运行在不同的服务器上，实现资源的分布和负载的均衡，提高系统的可用性和可扩展性。
三、容灾与高可用架构的应用场景容灾与高可用架构广泛应用于关键业务、金融、电子商务、互联网等领域，以确保系统的稳定运行和业务的连续性。
1. 数据中心：大型数据中心通常采用多层架构来实现容灾与高可用性。
商业银行IT系统整体架构
商业银行IT系统整体架构概述商业银行是金融行业的主要组成部分之一，在现代经济中扮演着至关重要的角色。
商业银行需要一个支持自己业务运营的IT系统，而整体架构的设计对于IT系统的稳定性、性能和功能进行综合考虑，是实现业务目标的基础。
商业银行IT系统的整体架构主要由以下几个部分组成：前台交互系统、中间业务处理系统、后台数据库存储系统、安全管理系统。
前台交互系统前台交互系统是客户与商业银行直接进行交互的部分，涵盖了网站、APP、自助设备等多个终端。
其功能包括账户管理、财务转账、网上支付等业务。
前台交互系统要求界面友好、操作简单、响应迅速。
同时，为了提高用户体验、提高服务质量、提高银行品牌形象，商业银行应该在前台交互系统中加入一些创新的业务和服务。
中间业务处理系统中间业务处理系统是商业银行IT系统的核心，负责实现网上银行交易的核心业务处理。
例如，存款、汇款、信用卡、贷款等，它是实现整个IT系统考虑到业务需求和系统性能的重要部分。
商业银行中间业务处理系统主要应当采用分布式、异步、对等计算等技术，并设置合理的业务分块切分来实现业务功能。
后台数据库存储系统后台数据库管理系统是商业银行IT系统的后台处理部分，主要包括数据存储、管理、备份、恢复、读写性能等，具有重要的稳定性和安全性。
数据库系统应当采用高性能、高可用性、可配置化的特点。
对于大型商业银行，需要进行多级数据备份，确保数据不会因为存储系统的问题而丢失。
安全管理系统随着网络安全问题的日益严峻，安全管理系统已经成为商业银行IT系统不可或缺的部分，要求对系统的安全运行、用户信息的保护和机密数据的加密具有重要意义。
商业银行的安全管理系统应该符合国际网络安全标准，包括用户认证、数据加密、防火墙和入侵检测等多种技术。
商业银行IT系统整体架构是对商业银行IT系统进行全面规划和设计的关键步骤，需要充分考虑到商业银行的业务需求、技术支持、安全保障等各个方面。
通过恰当应用现代化的技术和设备，有助于提升银行的业务水平、管理效率和用户体验，从而加强银行的市场地位和竞争力。
FusionCompute架构原理介绍
将vCPU调度到其它Node运行
适用场景
• 针对大规格、高性能虚拟机场景，适用Oracle、 SQL Server等关键应用
• 能感知NUMA架构的其它应用的性能提升
特性价值
• 针对Oracle等关键应用，可使应用性能提升 20%！
虚拟化前 虚拟化后 60% 10% 10% 60%
Server1 Server2 Server1 Server2
白天
晚上
60%
10%
70%
70%
VM 1
10%
VM 1 60%
Server VM 2 Server VM 2
白天
晚上
代码编译 OA办公
峰值时间 谷底时间
24时 8时
8时 24时
第4页
价值2：虚拟化技术提高可用性
第10页
主要功能特性
第11页
兼容行业特殊操作系统
FusionCo
mpute 控制域
客户VM
客户VM
客户VM
客户VM
PV后端 驱动
PV 前端驱动
PV 前端驱动
PV 前端驱动
PV 前端驱动
FusionCompute
客户VM
客户VM
定制化…
PV 前端驱动
PV 前端驱动
• 兼容一个新的操作系统，需要厂商提供配套的PV驱动程序，华为具备PV驱动开发能力 • 兼容主流的Windows、Linux操作系统
第14页
虚拟机热迁移技术(VM Motion)
App
App
FusionCompute
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高可用数据服务交易系统架构
SDMK = Smart Data Market
SDMK提供了API服务，人群数据服务，异步服务等内容；还开放了Lookalike，情景感知，预测引擎，推荐引擎等人工智能服务；降低数据应用场景的难度，帮助更多企业发现数据的深层价值。
SDMK 的功能模块
External
Rely
Storage
Gateway
Service
(TD&3rd)
Log
(in ElasticSearch)
Persistent data
( in MySQL)
Cached data
(in Redis)
Metering
Mes
Que
(by Ka
Adaptor
TD Account
Center
Async Gateway File Service Machine UI
Account
Config&
Calculation
Service Mgmt
Payment Wallet
Config & Assistant
Charging
Report Audit Website
Human UI
Front End Page
Back End Page
OM
业务流程
服务调用基本业务逻辑
用户
Gateway
Account
Metering
Service
验证身份和购买尚有余量检查配额鉴权通过
调用服务推送调用结果
校验身份
查已用量
数据服务
更新计量
调用
N
N
可用性挑战
要求
•计量最终误差要求不高于0.01%
•交易系统可用性要求不低于99.9%
0.01%
1%
99.9%
要求
1.计量准确无误
2.交易-计量闭环，要求高并发下实时计量
3.
容错性
准确
高并发
故障恢复
1.减少系统耦合
2.降低数据库压力
3.应对高并发
4.
易于扩展
异步计量
初始架构：实现功能
Gateway
User
Service
Charging
1
2
Log Storage &Calculation 3
4
5
架构演进：提高效率
Log Storage &Calculation
Charging
2
14
User Gateway
Service
5
Permanent Storage
Cache
Metering
3
Message Queue
63
Lambda
•主数据集（不变层）：Elastic Search中的日志•批处理层结果：MySQL中按天存储的用量•速度层：Redis中的当天和昨天结果
•服务层：按天进行预计算
•查询服务：Metering模块
计算结果的开-闭原则
多种计量指标同时计算，按需取用速度层
实时视图
实时视图
实时视图
调用日志
批处理层主数据集
批处理
视图
批处理
视图
服务层
批处理
视图
用户X购买的Y
服务还剩多少？
消息队列
架构演进：服务降级与重算
Gateway
User
Service
Log Storage
Charging
1
2
4
5
Permanent Storage
Cache
Metering
Mess Que 3
63
1.【事前】预防
2.【事中】自动化故障转移
3.【事中】故障感知
4.【事后】故障恢复 挑战：可用性目标1级
整体服务的高可用性,99.9%（不可用时间每年低于9个小时，每月低于1小时）感知恢复预防发生故障转移
分布式部署，无状态设计
1.所有服务通过nginx 调用，多upstream ，轮询机制
2.服务无状态，必要的状态保存在中央存储中(MySQL/Redis 等)
3.所有调用必须带trackid ，以便定位问题，缩短故障恢复时间
Instance 2
Service
Instance n
Instance 1Nginx Nginx Caller
降低关键路径复杂性与负载
对于SDMK来说，关键路径就是通过Gateway进行的服务调用
1.专注于核心业务，尽量少加入无关的复杂逻辑与数据依赖
2.调用其它服务均需设置超时，避免被外部服务故障影响 适时拆分和合并功能模块
1.降低模块复杂度
2.清晰部署边界
1.熔断机制
2.限制用户处于pending 状态的请求数
3.分服务SLA
4.独立适配器 资源限制对资源的使用进行限制，避免无效或者故障调用耗尽资源用户A 可用资源SDMK 可用资源
用户B 可用资源
服务S1
服务S2
消息系统的选择
1.数据可持久化
2.支持订阅和队列两种方式
3.高性能
4.具有水平扩展性 使用消息系统解耦缓冲
支持故障恢复
应用易扩展
1.所有服务上线之前必须有基本监控与报警
2.基础组件监控与报警
3.业务指标监控与报警
4.调用追踪系统 监控与报警白盒业务组件追踪
服务
Nginx(外)Nginx(内)SDMK 服务数据服务
用户守护用户 监控与报警
黑盒
1.Nginx 监控与报警
2.心跳和守护用户监控
3.外部可用性（端到端）监控与报警监控
端到端
Lua
减少更新带来的故障灰度系统的使用
1.基于用户标识和Lua 的Nginx 分流
2.SCM 系统的配合
3.与守护用户结合使用Nginx 用户守护用户灰度SDMK SDMK 数据服务
Thank you!。