金融级STP分布式事务技术架构
分布式式数据库金融标准
分布式式数据库金融标准包括以下几个方面：
1. 技术架构标准：规定了在金融领域分布式事务数据库技术的架构要求，涵盖技术框架、功能特征和运维管理。
2. 安全技术标准：规定了在金融领域分布式事务数据库技术的安全要求，涵盖基础支撑保障、用户管理、访问控制、数据安全、监控预警、密钥管理、安全管理和安全审计等方面提出针对性安全要求，切实保障金融业务安全稳定运行。
3. 灾难恢复标准：规定了金融领域分布式事务数据库的灾难恢复要求，涵盖容灾能力分级、灾备技术要求和灾备管理流程。
这些标准的实施标志着分布式数据库在金融领域全面普及的开始，同时也意味着分布式数据库需要根据国家标准来把控产品输出的有序化市场到来。
此外，不同厂商也推出了相应的分布式数据库产品，以满足金融领域的需求。
例如，阿里云推出的PolarDB-X，其核心能力采用标准关系型数据库技术实现，配合完善的管控运维及产品化能力，使其具备稳定可靠、高度可扩展、持续可运维、类传统单机MySQL数据库体验的特点。
腾讯云推出的TDSQL也是一款适用于金融领域的分布式数据库产品。
以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅相关网站。
SACC2019---MySQL分布式事务数据库金融级灾备双活的指标要求与技术架构---金官丁
3台
型号：E5-2680 v4 cores：28 threads：56
内存
硬盘
备注
64G
512G SSD
256G
800G SSD * 6 两台存储节点与一台 RAID 5 直连MySQL对比服务
数据量说明
数据容量
操作类型 HotDB（耗时） MySQL(耗时)
备注
水平分片表7张 8000万条数据/每张
Active Master
Standby Master
数据分片N
分布式事务数据库核心技术算法功能：计算节点的负载均衡高可用能力
分布式事务数据库的计算节点的高可用实现要求及效果：
Cluster集群版本：通过分布式选举算法保障计算节点服务可 用性，Primary节点切换服务恢复的总时长在秒级， Secondary节点切换服务恢复在毫秒级
HA主备版本：故障判断及切换服务恢复的总时长在秒级
管理平台
update 1 sseelleecctt 11 select 2
负载均衡
Primary Node （计算节点）
数据分片1
集群初始化...
SePcroimnadrayryNNodoede 2 （（计计算算节节点点））
Secondary Node 3 （计算节点）
数据可靠性
数据安全性 服务高可用 水平可扩展
金融级分布式事务数据库特性
数据库基本能力
分布式数据存储
分布式事务
一致性算法
并行计算
读写分离
全局序列
全局索引
分布式事务数据库能力
透明加密
Linux系统 X86架构
Unix系统
……
ARM架构
……
stp格式结构 -回复
stp格式结构-回复文章主题：[STP格式结构]：构建可靠的局域网1. 介绍STP及其作用（150-200字）STP（Spanning Tree Protocol）是一种网络协议，用于确保局域网中的可靠通信，并解决局域网中可能出现的环路问题。
STP通过建立一棵树状的拓扑结构，并选择一个根桥，剔除冗余连接，消除环路，从而避免数据包的冗余传输和无限循环，提高网络性能和可靠性。
2. STP的工作原理及流程（400-500字）STP工作原理主要基于以下流程：端口选举、根桥选举、端口状态切换。
首先，STP通过端口选举，确定根桥，并选出根端口、设计端口等。
端口选举规则中，每个交换机通过比较Bridge ID（由优先级和MAC地址组成）来选择根交换机，优先级值较小的交换机被选出为根交换机。
接着，根据交换机的距离（路径距离）来选择根端口和设计端口，距离值较小的接口被选为根端口和设计端口。
其次，通过根桥选举过程，确定整个网络中的唯一根桥，使其成为主干交换机，其他交换机将与根桥建立起连接。
最后，在端口状态切换过程中，STP根据链路状态实时检测和调整，确保链路的可靠性。
当链路出现故障或关闭时，STP会重新计算并更新链路状态，避免数据报文中产生环路。
3. STP的优势和应用场景（300-400字）STP的优势在于提供了高可靠性的网络传输，并避免了局域网中的环路问题，确保了数据的安全和稳定性。
STP广泛应用于企业和组织的局域网架构中。
在企业内部网络中，往往存在着大量的交换机和链路，如果没有STP来消除环路问题，将会导致数据传输出现断路或无限循环，造成网络拥堵和通信中断。
而STP能够自动计算和选择最佳路径，优化数据传输过程，提高网络性能和可靠性。
此外，STP还适用于网络设备的备份和冗余配置。
当某个交换机发生故障时，STP能够自动切换到备份交换机，并重新计算最佳路径，确保数据传输的连续性。
这对于需要24小时不间断运行的网络服务来说，具有重要意义。
分布式数据库金融标准
分布式数据库金融标准分布式数据库金融标准是一个针对分布式数据库在金融领域应用的一系列规范和要求。
这些标准旨在确保分布式数据库能够满足金融行业的安全、可靠和高效的需求。
以下是分布式数据库金融标准的一些关键方面：技术架构标准：金融标准的首要任务是规定分布式数据库的技术架构要求。
这包括对数据库的逻辑架构、物理架构、数据模型、事务处理等方面的规定。
标准中需要明确提出对数据一致性、高可用性、扩展性等方面的要求，以确保分布式数据库能够支持金融业务的高并发、大流量交易。
安全技术标准：金融行业对数据的安全性要求极高，因此分布式数据库金融标准需要规定详细的安全技术要求。
这包括对数据加密、身份认证、访问控制、安全审计等方面的规定。
标准中需要明确提出对数据保密性、完整性、可用性的保障要求，以确保分布式数据库能够抵御各种安全威胁。
数据一致性标准：金融行业对数据一致性的要求非常高，因此分布式数据库金融标准需要规定数据一致性的标准和要求。
这包括对事务处理、数据复制、数据同步等方面的规定。
标准中需要明确提出对数据一致性的监测和保障要求，以确保分布式数据库中的数据能够保持一致性。
兼容性和互操作性标准：金融行业中的分布式数据库需要与其他系统和应用进行交互和集成，因此分布式数据库金融标准需要规定兼容性和互操作性标准。
这包括对数据格式、通信协议、接口规范等方面的规定。
标准中需要明确提出对兼容性和互操作性的要求，以确保分布式数据库能够与其他系统和应用顺利地集成。
总之，分布式数据库金融标准是一个涵盖了技术架构、安全技术、数据一致性、兼容性和互操作性等方面的综合性标准。
通过遵循这些标准，可以确保分布式数据库在金融领域的应用能够满足安全、可靠和高效的需求，从而为金融行业的发展提供有力支持。
金融级分布式数据库架构设计
金融级分布式数据库架构设计目录1.行业背景 (3)2.数据库分布式改造的途径 (3)3.分布式数据库总体架构 (4)4.两阶段提交的问题 (5)5.CAP与BASE的抉择 (7)6.raft的优势 (8)6.1. Leader选举 (9)6.2. 日志复制 (10)6.3. 安全性 (11)7.分布式数据库如何实现PITR (16)1.行业背景银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。
同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。
普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。
于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。
随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。
2.数据库分布式改造的途径数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。
由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。
总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。
这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
分布式事务架构设计
分布式事务架构设计现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。
一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。
在一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。
基于水平扩容能力和成本考虑，传统的强一致的解决方案（e.g.单机事务）纷纷被抛弃。
其理论依据就是响当当的CAP原理。
往往为了可用性和分区容错性，忍痛放弃强一致支持，转而追求最终一致性。
分布式系统的特性在分布式系统中，同时满足CAP定律中的一致性Consistency、可用性Availability和分区容错性Partition Tolerance三者是不可能的。
在绝大多数的场景，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证最终一致性。
CAP理解：•Consistency：强一致性就是在客户端任何时候看到各节点的数据都是一致的（All nodes see the same data at the same time）。
•Availability：高可用性就是在任何时候都可以读写（Reads and writes always succeed）。
•Partition Tolerance：分区容错性是在网络故障、某些节点不能通信的时候系统仍能继续工作（The system continue to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the the system）。
以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。
系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
ACID理解：•Atomicity 原子性：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。
事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
•Consistency 一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。
分布式架构详解
分布式架构详解随着互联网的迅猛发展，越来越多的应用场景需要处理海量数据和高并发请求。
而单机架构往往无法满足这些需求，因此分布式架构应运而生。
分布式架构是指将一个应用系统划分为多个子系统，分别部署在不同的服务器上，并通过网络进行通信和协作，以实现高性能、高可用和可扩展的系统。
分布式架构的核心思想是将一个复杂的问题分解为多个简单的子问题，并通过协作完成整体任务。
每个子系统负责处理一部分业务逻辑，通过消息传递、远程调用等方式进行通信，最终协同工作，提供完整的功能。
在分布式架构中，常见的组件包括：负载均衡器、分布式缓存、分布式数据库等。
负载均衡器用于将请求分发到多个服务器上，以实现负载均衡和高可用。
分布式缓存用于存储频繁访问的数据，以减轻数据库的压力。
分布式数据库则将数据分片存储在多个节点上，提高数据存取的并发能力和处理能力。
在分布式架构中，节点之间的通信是关键。
常见的通信方式包括：同步调用、异步调用和消息队列。
同步调用是指调用方等待被调用方返回结果后才继续执行，适用于实时性要求较高的场景。
异步调用是指调用方不等待被调用方返回结果，而是继续执行自己的逻辑，被调用方将结果回调给调用方，适用于实时性要求不高的场景。
消息队列则是将消息发送到队列中，由消费者异步消费，适用于解耦和削峰填谷的场景。
分布式架构的优点在于可扩展性和高可用性。
由于系统可以通过增加节点来扩展性能，因此可以满足不断增长的用户需求。
同时，由于系统的各个组件部署在不同的服务器上，即使某个节点发生故障，系统仍然可以继续提供服务，提高了系统的可用性。
然而，分布式架构也面临一些挑战和问题。
首先，节点之间的通信增加了系统的复杂性，需要考虑网络延迟、数据一致性等因素。
其次，分布式环境下的故障和并发问题更加复杂，需要引入分布式事务、分布式锁等机制来保证数据的一致性和可靠性。
此外，分布式架构的设计和开发需要更高的技术水平和复杂度，对开发人员的要求更高。
总结起来，分布式架构是为了解决大规模数据处理和高并发请求而提出的一种架构模式。
GoldenDB金融级分布式数据库解决方案
• 账务核心 • 信用卡核心
• 信用卡中心 • 卡中心统一数据库
管理
• 信贷及核算核心业 务系统
• 支撑全行业务系统
• 数据库云平台
• BCIF核心系统 • 全行统一客户信息
管理
• 信用卡核心 • 亿级用户，10万
+TPS
• 核心业务系统 • 全行统一数据库
• 统一档案管理 • 查询性能从10分钟
提升至秒级
IBM i/UNIX 小型机
新应用核心 JAVA 节点1
技术平台 JAVA Linux OS
PC Server(X86)
计算节点 1 DB 1
新应用核心 JAVA 节点2
技术平台 JAVA
...
Linux OS
PC Server(X86)
新应用核心 JAVA 节点k
技术平台 JAVA
Linux OS
GoldenDB：成熟稳定商用领先的金融级分布式数据库
坚如磐石
商用领先
标准引领
生态共建
领先的研发实力和高效的产品研发流程
技术深厚积累
项目管理能力业界认可
• 近20年数据库领域研发积累 • 200+专利申请、100+专利授权 • 500+团队人员
• CMMI-DEV ML5 • 2020年PMI（中国）项目管理大
A=100
二阶段
PID GTID
A 1002
C 1001
B=100
PID GTID
B 1002
D 1001
Acnt
100
200
Acnt
100
200
增强的多数派协议实现一致性复制及金融级高可用
保障高性能的数据一致性； 实现有序的主备切换，符合金融行业主
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• 事务开始和提交从 Time Master 中获取 时间戳，在读写事务提交时，需要进行 commit-wait 2倍 True Time 误差，以保 证提交的绝对时间过期，从而导致单分区 的事务吞吐量受限
• 跨多分区事务一致性采用 2PC机制，由 Coordinator统一协调提交或回滚
我们熟知的分布式事务机制有哪些？
全局事务管理器（GTM）机制
Client
① 发起事务
④ 提交事务
② 请求事务ID 和事务快照
Coordinator ⑥ 更新预提交状态 GTM
⑧ 更新提交状态
T1
T2
③ 事务操作（ID+快照） ⑤ 预提交事务
T3
TT44 ⑦ 提交事务
tm1 commit tm2 rollback tm3 pre-commit tm4 cdporemin-cgmoimt mit
✓ 高性能：STP Client采用共享内存方式对外提供时间服务，
让逻辑时间的获取为本地调，没有任何网络开销，性能为 “纳秒”级
STP如何始终保持单调递增？
✓ STP Server 一主多备 ✓ 通过Raft协议同步ULT，并确保多数派成功 ✓ 选主时，ULT最大的节点当选主节点
✓ STP Server重启或切主时 ✓ 从本地持久化中获取保存的 ULT ✓ 获取当前的物理时间 LRT ✓ 计算新的 ULT ✓ 如果 LRT > ULT + 同步周期，则 ULT = LRT ✓ 否则 ULT = ULT + 同步周期 ✓ 通过 Raft 协议同步新的 ULT 至其它节点
• GTM为全局事务管理器，负责事务 ID的分配，全局事务状态的维护
• GTM一般为全局单点或主备节点， GTM的最大事务分配管理能力成为 整个系统的最大事务能力，扩展性 受限
• 跨节点事务的一致性采用2PC提 交，出现故障时需要从GTM进行事 务状态恢复后重试
Record1
Node
Record2
Record3
• 对相同记录的更改容易发生冲突重试。在事务 故障时，采用懒处理，需要通过锁超时、以及 事务Primary状态进行修复
• 任何事务都需要与TSO进行 1-2 次交互，性能 扩展受限
我们熟知的分布式事务机制有哪些？
Google Spanner 机制
True Time Architecture
GPS Master
金融级STP分布式事务技术架构
如何支撑数千节点扩展
巨杉数据库：9年耕耘，近百家银行及金融客户生产上线
• 国有、商业、证券、保险
全维度 金融行业覆盖
• 国内金融行业 应用最 广 的分布式数据库，已 有 近百家 金融及企
业 客户生产上线
• 适应各类 跨场景 业务
： 核心交易、数据中台、 内 容管理、实时数据服务
分布式事务面临的主要难点有哪些？
跨节点 一致性
事务跨多节点执行时， 如 何 保证在各种故障下所有 节点 都提交， 或者都回滚 ？
跨节点 隔离性
多个跨节点的事务并发执行 时， 在网络延时、访问时序 等影响下， 如何保证事务间 相互隔离，互不影响？ 脏读、可重复读、幻读
扩展性
参与分布式事务的节点规模 能否水平扩展？ 随着节点规模的扩展， 分布 式事务的处理能力能否线性 扩展？
cc11:loocckk 2: 1: p @A.c1
cc11:wwrritee 2: data@1 1:
• TSO 提供一个精确的、严格递增的时间戳服务
• TSO一般为全局单点或主备节点，TSO的最大时 间戳分配能力成为整个系统的最大事务能力， 扩展性受限
• 读事务跟据时间戳进行可见性判断，当碰到可 见锁时，需要等待解锁。由于事务采用异步提 交，在高并发读写冲突时，性能较低
ULT
Sync every 60 sec
DEBTP (ULT + Error)
STP Client
(LLT, LLTError)
STP Client
…
STP Client
(LLT, LLTError)
(LLT, LLTError)
Shared Memory & Local API
✓ 单调递增性：逻辑时钟始终保持单调递增，不受物理时钟
④ pre-write primary
⑧ 异 步 commitsecondary
⑦ commit primary andreturn
Buffer
A5
…
Node1
row c1:data c1:lock c1:write
A 2:
2:
2: data@1
A 1:5
1:p
1:
Buffer B3
Node2
rooww cc11:ddaataa B 2: B 1:3
Node
…
Node
• 任何事务都需要与GTM进行 2-3 次 交互，性能扩展受限
我们熟知的分布式事务机制有哪些？
Google BigTable Percolator 机制
Client
① 开始事务
④ 提交事务
Coordinator
② 获取开始时间戳 ⑥ 获取提交时间戳
TSO
③ 事务写入缓存
⑤ pre-write secondary
• 只读事务通过时间阻塞、比对数据的时间 戳和自身事务的时间戳进行可见性判断， 从而实现“外部一致性读”
Sequence Time Protocol 分布式序列时钟协议
STP是什么？能做什么？
STP Server
STP Server
Raft 协议 同步逻辑时钟
…
STP Server (Primary)
GPS Master
GPS Master
Atomic Master
Atomic Master Sync every 30 sec
Atomic Master
Computer Node
Computer Node
Computer Node
• True Time：基于GPS时钟和原子钟校时和授 时，能确保任何一个 Time Master与“全球标 准时间”基本一致，但由于网络、local clock影 响，任何 2 个节点的时间相差控制在不超时
回调影响
✓ 高可靠性：STP Server 一主多备，采用一致性 Raft 协议
同步逻辑时钟
✓ 高可用性：STP Client 与 Server之间采用
DEBTP(Dynamic Error Based Time Protocol ) 同步逻辑时 间，且 Server 与每个 Client 之间都维持独立的动态时间误 差，既可以适应网络抖动，也可以满足不同节点的复杂网络 状态。时间误差根据时间同步、网络状态进行动态调整