腾讯云国产数据库TBase在保险行业的应用实践

本文是腾讯云高级工程师李巍在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录，演讲主题是《腾讯自研HTAP数据库TBase的应用实践》。

今天给大家分享的主要内容包括两部分:

• TBase概述；
• TBase在保险公司的应用实践。

李巍演讲现场

搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“1106李巍”即可下载本视频演讲PPT。

TBase概述

TBase是腾讯自主研发的新一代分布式NewSQL国产数据库，具备业界领先的HTAP能力，在提供NewSQL便利性的同时还能完整支持事务并保持SQL兼容性，现已开源，详情请点击☞微信支付用的数据库开源了

首先我们来看看TBase的发展历程，TBase是从社区的PostgreSQL发展而来，最早就是替换Oracle的部分场景，发展到今天成为一个功能完备的企业级分布式HTAP数据库。

从2011年到现在，八年的时间TBase走过了3个时代。

2011-2013单机时代，作为离线的TDW大数据平台的一个互补，提供小数据量的实时展示。最重要的特性就是跟大数据平台互联互通。

2013-2016 OLTP时代，随着业务发展单机计算瓶颈逐渐凸显，促使我们进行集群化，早期集群化的过程主要是侧重OLTP型业务，在这个阶段我们做到了单集群超过200台，日请求量达到10亿。

2016年进入了HTAP时代，TBase跟随腾讯云一起，面对更多的客户，了解到企业对OLAP类场景需求迫切，促进了我们在OLAP领域的成长。

TBase依托内外部客户实践，一直专注于提升数据库的通用性，对客户屏蔽分布式的细节。TBase在兼容SQL标准、提供完整的分布式事务能力的同时，保证了金融级数据容灾，在数据安全、分布式执行器的优化以及读写分离等方面也做了很多工作。

截至2019年10月，TBase在HTAP、地理信息系统、实时高并发等场景有了多个标杆客户，例如内部的腾讯大数据，微信广告，腾讯地图，腾讯游戏等，线上实例数超过200，节点规模突破1000，最大单集群存储超过200TB，单日请求量超过10亿。

TBase在保险公司的应用实践

在我们早期跟保险公司做交流的时候，客户有五个基本需求：

1. 高扩展性。保险公司大家都知道比如寿险、车险、财产险，业务量都很大，随着业务规模的扩大，需要数据库为它的快速发展提供支撑。

2. 分布式事务。数据一致性是金融行业的核心诉求。

3. 高可用性。比较容易理解，要求7×24小时的服务保障，RTO秒级，RPO为0。

4. 多业务隔离。因为保险公司是分业务的，业务又可能是分省的，每一个业务都有不同的集群，会带来比较大的成本支出，所以要求业务既能共享，又需要做隔离，这里我们是怎么做的，下面会详细介绍。

5. 易运维。保险行业非常重视安全性，客户要求我们系统私有化部署，最终上线之后运维会交给客户，是否易运维是一个很大的考量点。

1

高扩展性

首先看一下高扩展性，大家看一下TBase的架构就明白了，红框是TBase的内核，内核分三类主要的节点，第一类是GTM的节点，这个节点保证分布式事务的一致性，第二类节点是协调节点，是用户访问的一个接口层，用户查询访问我们协调节点会翻译成查询计划，在数据节点做数据计算，把结果返回到协调节点，做汇总，再返回给应用。第三类就是数据节点，负责数据计算和存储。这里可以看到：如果你觉得当前的集群支撑不了业务，加一些机器过来就可以提升你的处理能力，集群的处理能力与TBase的规模呈准线性的增长。

这里我们做了一个测试，横坐标是机器的台数，纵坐标是吞吐量，可以看到是集群处理能力跟集群规模是准线性的增长关系。

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分布式事务

再看一下分布式事务对金融业务的重要性。

举一个例子，转帐场景下，从B账户转5块钱给A账户，假如说用分库分表的模式考虑这个问题。有另外一个事务，是查询这两个账户的和，如果在前面两个转帐事务之前可以查到账户余额是10+10是20块钱，这个是没有问题的。如果有一个事务3，这里面会出现一个情况，首先在B转出账户提交之前，另外一个查询是在A转入的提交之后，到达节点时间的差异，这里面会出现一个问题，就是说两个的和会多出5块钱出来，就出现读不一致。

还有一种场景，假设我在第一个账户转入之前，在第二个账户转出之后，这里面会有一个问题，就会发现会少5块钱，分库分表的模式下读一致性不是能时刻保持的。假如说还有一个事务，在两个事务都提交之后再去读的话，就会发现两个账户和是OK的，是没有问题的。这说明一个问题，就是在分布分表的场景下不能保证任意时刻的读一致性，这在金融场景是很严重的后果。业务一般会在业务逻辑上来规避这个问题，这就导致业务开发复杂度会变高。

TBase做了一些事情来减轻业务开发的复杂度，引入一个全局时钟的节点，就是上面的GTM，提供全局统一时间戳，进行全局事务的一致性同步，通过TBase MVCC机制可以保证任意时间的一致性。

可靠性和性能是需要同时考虑的问题，可靠性我们采用GTM时间戳来保证可靠。扩展性上，因为GTM做的事情非常少，我们做过测试，在腾讯内部，一个256G内存64CPU的机器的GTM下，在集群规模比较大的场景下，可以跑到千万级别的TPS，这里有一个国际上的专利号，大家有兴趣可以查阅一下。

3

高可用

我们这个部署图是基于某保险公司，因为只有北中心跟南中心，所以我们是采用了两地两中心的部署，这个可以扩展成两地三中心的部署模式。

这张图显示的不仅仅是我们的数据域，也就是前面说的TBase内核模块，还有我们的控制域，就是我们的OSS管控系统，包括Etcd set， Center set和Confdb set，etcd set保证我们的管控系统都是可靠的。这里提一点，TBase集成了一个读写平面的特性，如果你对数据的实时性要求没那么高，可以通过我们的读平面进行数据读取，比如说数据的抽取，可能抽取出去，到其他系统做一些离线的计算。

这里面基于刚才说的部署模式，可以做一个故障场景的分析，还是分南北中心部署，通过VPC访问我们的服务，如果各个平面出现故障， TBase是怎样来保障服务的延续性。

首先来看最重要的读写平面的主CN故障之后会怎么做，假设说读写平面的主CN宕掉了，OSS会把同城的备CN升主，备CN升主会有一个问题，就是备平面不可用。我们的OSS系统会做一个事情，把读写层面的VIP映射到主CN，这样读写面和只读面会转向一个平面，会给主平面带来一些开销，但是保证了可靠性。

第二个场景是同城的备CN故障，会出现什么情况？这里备CN只会影响读请求但是不影响写请求，这里面只做一个操作，把只读VIP指向写VIP，这里面读写平面会承担之前只读平面的那部分压力，但是保证了只读业务不受影响。

假设主DN挂掉是什么情况，这里面也会把备DN做一个升主，如果备DN 升主之后，之前备平面不能用了，会把备DN所在平面的VIP做一个切换，转到读写上面去，就保证只读平面可以正常运行。

如果是跨城故障场景呢？假设说跨城的CN挂掉了，可以看到跨城的VIP其实指向两个CN，只需要做一件事情把这个VIP对应的故障CN删掉就可以了，不会影响只读，原来两个可以选一个，切换之后只是没得选。

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多业务隔离

TBase具备了多租户隔离能力，满足了保险机构要求按照业务、省份、分公司等多个维度进行资源隔离的诉求。

分为三个层级，从上至下是：系统管理层，通过租户来发起资源的申请，释放，或者是查看等；第二层是租户层，管理租户内部的权限；第三层是资源管理层，真正的将节点按照资源划分到服务器内。

在租户基础上，第二层对租户做权限分层，一个租户只有一个项目，只能看到这个项目，如果第二个租户有两个项目，可以看到这两个项目，但是第一个租户是看不到这两个项目的。租户管理这层，租户申请一些实例，最终会体现到物理资源里面去，这里面对物理资源可以简单说一下。我们对服务器的资源做了一个切分，比如说有一个比较强劲的物理机，比如说有100个核500多G的内存，一般的应用比如说一个测试库用不了这么大的一些资源，我们可以把这些资源做一些切分，通过租户对集群规模的申请，会智能的把这些资源分配到对应机器上去。最终会达到资源共享，可能租户1的实例的节点会分布到多台机器上，但是在多个实例之间又是相互隔离的。

上图是多租户在真实业务部署的案例，假设每个APP对应的就是其中一个服务实例，多租户这里面最重要的就是底下这层OSS管控系统，所有的实例，对TBase来说，是同一套管控系统管控的。一个管控系统可以管控多个实例，这样运维起来很方便。假设一个管控系统管理一个集群，这样运维人员处理的时候会非常的麻烦，管理多个集群可能要登录多个OSS。TBase这样一套OSS管理所有的实例，资源都是通过这一套管理系统做分配，也减轻了运维的工作。

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易运维

通过TBase OSS管控系统，可以实现监控数据展示、告警配置以及告警记录查询、日常运维操作（集群扩容，主备切换，配置更改、多活配置等）、数据库备份与恢复、慢查询分析、性能巡检等一系列功能，极大的提升了运维效率以及问题定位的效率。

在自动化运维上，我们做了一个可视化的界面，主要是监控数据的展示、告警配置、扩缩容、数据库的备份恢复、慢查询、性能巡检报告，这个页面展示的我们节点分布的情况，还有可以查看运行状态、进行各种操作等。备份管理页面，TBase的备份目前是备到HDFS上，存量可以选几天备一次。数据恢复，涉及到多个结点怎么协调，恢复到什么时候才是一致的状态，因为每个节点的数据提交时间是不一样的，假设说所有的结点都恢复到十点，就可能会出现一个不一致的事务，TBase恢复系统会帮你智能选择一个一致的状态，提供给你一些可选择时间点；或者我们还提供另外一个选择，如果你了解这块的话，可以选择自己把时间的点算出来，这样会更精确。

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