2026-10-20 16:33:59
深圳农商银行基于OceanBase的两地三中心架构通过“2+2+1”同城五副本与“1+1+1”异地三副本部署,结合自动化切换平台,实现了同城RPO=0/RTO<30秒、异地switchover RPO=0/RTO分钟级的容灾能力,并在2023年深圳暴雨中成功完成无损切换,支撑业务连续运行。
一、分布式数据库建设情况1. 当前部署架构深圳农商银行采用“两地三中心+仲裁站点”的OceanBase数据库部署模式,具体架构如下:
机房内故障:RPO=0(数据零丢失),RTO<30秒(故障恢复时间小于30秒),通过节点级快速切换实现。
同城机房故障:RPO=0,RTO<30秒,依托同城双机房五副本架构实现无缝切换。
异地故障(Failover):RPO>0(可能存在少量数据丢失),RTO为分钟级,适用于灾难场景下的紧急切换。
异地切换(Switchover):RPO=0,RTO为分钟级,支持计划内的无损主备切换。

OceanBase已支撑深圳农商银行30余个生产业务系统,按业务类型划分如下:
系统根据重要程度、性能负载及数据量分配至不同集群,通过多租户能力动态调度计算资源,实现高效支撑与成本优化。
二、分布式数据库实施投产实践1. 针对不同类型系统投产的注意事项国外数据库平迁:
改造难度评估:优先排查不兼容点(如DBMS包依赖),若风险可控则启动适配测试;若风险较高(如跑批过程依赖特定功能),需评估数据库厂商排期或应用自研可行性。
慢SQL优化:识别原数据库中的慢SQL,在同等规格环境下测试性能劣化情况,区分执行计划问题与算子性能问题,并积累至内部知识库。
租户配置:根据原数据库资源、数据量及增长趋势,确认OceanBase租户配置(如是否分布式、字符集、读写分离等),并通过性能压测与割接演练保障投产安全。若系统存在大量复杂SQL导致性能瓶颈,建议选择重构路线。
重构系统:利用OceanBase存储引擎的编码能力处理冗余列,通过自动压缩减少存储空间浪费,使业务侧聚焦性能优化。需注意表字段数量,避免查询整行开销过大;待OceanBase支持列存后,可更好处理大宽表数据。
主机下移:涉及数据库语法改造,需应用开发团队介入版本调整。语法选择可参考行内运维习惯与开发团队适配经验。
新建系统:关键评估因素包括数据库适配性及同业投产案例,由开发团队根据实际需求推荐。
为保障系统平稳落地,深圳农商银行联合OceanBase及其他厂商构建了技术支持体系:
基于原生分布式架构的两地三中心部署,实现了同城RPO=0/RTO<30秒、异地switchover RPO=0/RTO分钟级的容灾能力。在2023年9月深圳暴雨导致部分系统可用性下降的极端场景中,OceanBase数据库顺利完成异地switchover无损切换,支撑业务在异地持续运行,验证了架构的先进性与可靠性。
2. 高效支撑信创改造OceanBase的成熟兼容性与配套工具降低了异构数据库迁移成本,通过屏蔽分布式特性复杂度,加速了业务迭代上线进程,有效支撑了信创改造目标。
3. 节约硬件投入成本,提升资源利用率尽管分布式架构增加了数据副本数,但OceanBase节点均具备业务承载能力,结合多租户与数据压缩技术,整体硬件投入保持在合理范围。例如,银行卡前置系统迁移后存储空间下降70%,交易响应耗时减少10%,实现了降本增效。
4. 深度对接,自主运维通过运维自动化建设与切换演练,行内统一切换平台与OCP实现API对接,形成标准化一键切换流程。在暴雨灾害中,运维团队1分钟内完成数据库switchover切换,展现了自主运维能力与应急响应效率。
5. 突破挑战场景,推动生态共建