蚂蚁金服CTO程立:金融级分布式交易的技术路径

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介:

移动互联网、大数据与云计算作为新的基础设施,催生了新的互联网经济,也正在推动各行各业的升级。在过去十多年中,金融服务飞速发展,移动支付支撑了零售业线上线下的变革,基于大数据的信贷服务支持了无数小微企业的创业创新,老百姓可以随时随地享受曾经高门槛的理财、保险等金融服务。以普惠服务为目标、数据与技术驱动、新型信用体系为基础的新金融已经成为新经济的基石。

伴随着蚂蚁金服在新金融领域的探索,蚂蚁金服技术团队也在金融技术与架构领域不断开拓。从 2005 年每秒处理 1 笔交易到 2015 年双十一每秒处理 8.59 万笔交易,从单一的支付到覆盖微贷、理财、保险、信用、银行等,通过十多年的探索与实践,我们形成了一套包含金融级分布式交易、分布式大数据分析与决策等在内的完整架构与技术体系。

在本文中,我们将与大家交流金融级分布式交易相关的实践与体会。

金融级系统的关键目标

如果将建造系统比作盖楼的话,建一个常规的系统要先立稳四根柱子:高可用、安全、性能、成本。但要建一个移动互联网时代的金融级大厦,除了上述四根柱子需要更加牢固,还需要加上两根柱子:资金安全与数据质量。这六根柱子,是我们在架构蚂蚁金服的每一个系统时的首要目标。

具体来说,我们对一个金融级系统有以下关键目标:

高可用:具备 99.99% 以上的高可用性。系统能够容忍各种软硬件设施的故障,可以在服务不中断的情况下进行升级,在严苛的应用场景下保证承诺的服务质量,容忍各种人为失误。对于关键系统,还需要具备异地容灾能力。

安全:具备多层次检测、感知与防御各类安全攻击的能力。系统有能力实时、精细地分析系统行为与数据流发现异常,必要时可以快速调集资源阻断大规模、有组织的攻击。

性能:对于实时交易业务,要求极快的响应时间与极高并发能力。对于批量业务,要求极大的吞吐量。尤其重要的是,系统必须具备很强的可伸缩性与弹性,在需要时可以快速调集资源应对突发的业务量。

成本:在满足高可用、安全与性能的前提下,成本是一个重要约束。我们将单笔交易的平均处理成本(月交易总笔数/月成本)、以及峰值交易的处理成本(每提升 1000 交易 TPS 需要追加的成本)作为两个关键指标去持续优化。除了必须在基础软硬件与系统关键链路上做极致的优化外,灵活的资源调度与按需伸缩能力是优化成本的关键。

资金安全:这是金融级系统与常规系统的一个关键差异。要做到资金处理绝对不出差错,需要交易与数据具备强一致性,需要在任何故障场景数据不丢不错,需要具备准实时的交易资金核对能力,需要在异常场景下有精细化熔断与快速恢复能力。

数据质量:数据质量是金融服务质量的基础。数据从采集、生成、流转、存储、计算、使用需要经历很多环节,要确保经过这么多环节后,数据依然是准确、完整和及时的,需要系统具备全链路的数据质量管控与治理能力。

金融交易系统是否可以走分布式路线?如何基于分布式的思想与技术达到以上 6 个关键目标?接下来,我们就以蚂蚁金服的实践为基础,分享对这个问题的观点。

分布式金融交易架构与技术

强一致的微服务:微交易架构

微服务是一种广泛应用的分布式架构。通过将系统分解为单一职责、高内聚、松耦合、独立部署、自主运行的“微“服务,可以极大提升系统的灵活性与扩展能力。但由于每一个微服务是自包含的数据与计算单元,当一个有严格一致性要求的交易,被分布在很多节点上执行时,如何保证数据与服务处理达到金融级的强一致性,成为一个难题。尽管可以用支持分布式事务的数据库或数据中间件来保证数据分布时的一致性,但解决不了当服务分布时的一致性问题。由于分布式事务对资源加锁的时间长、粒度大,也制约了系统的可伸缩性与高可用性。

为了解决这个难题,我们提出一种使微服务具备强一致性的微交易架构。在这种架构中,涉及到交易操作的微服务具备事务属性。一个微交易提供三种操作TCC(Try-Confirm-Cancel),其中 Try 操作负责业务检查与资源预留,Confirm 操作负责实际操作,Cancel 操作负责释放预留的资源。一次完整的交易由一系列微交易的 Try 操作组成,如果所有的 Try 操作都成功,最终由微交易框架来统一Confirm,否则统一 Cancel,从而实现了类似经典两阶段提交协议(2PC)的强一致性。但不同于 2PC,微交易架构力求高效与可伸缩。TCC 三个操作都是基于本地事务的短事务,Try 操作只预留必须的业务资源,比如一笔交易涉及10元钱,仅预留账户中的 10 元钱,而不是锁定整个账户,TCC 协议在提交时,也没有单独的 Prepare 阶段,将提交协议的成本降到最低。

从 2008 年初上线至今,微交易架构已经应用到蚂蚁金服的各种金融业务场景,经历过历次大促高峰考验,证明这套架构与技术的可行性。

金融级分布式数据库: OceanBase

目前,主要商业数据库本质上是单机系统,其容量、性能和可靠性均依赖于单个或少量高性能服务器与高可靠存储的组合,成本高昂且扩展困难。尽管通过运用微交易架构,可以将对数据操作的压力分拆多个数据库,解决了水平可扩展的问题,但数据库本身的性能、成本与可靠性依然是一个难点。因此,阿里巴巴与蚂蚁金服从 2010 年起,开始研发专门的金融级分布式数据库 OceanBase。

OceanBase 在以下几个方面,对传统数据库架构进行了突破:

高性能:数据库的一个显著特征是总数量比较大,但每天变化(增删改)的数据只是总数据量的很小一部分。因此 OceanBase 将数据划分为基线数据和修改增量。基线数据即数据库在某个时间点的一个快照,存放在每台 OceanBase 服务器的硬盘中,修改增量即快照点之后的增删改数据,相对比较小,通常存放在每台 OceanBase 服务器的内存中。通过这种方式,使得增删改操作基本都在内存中进行,从而获得接近内存数据库的事务处理性能;

强一致:经典的主库+备库方式的数据库,很难兼具高可用与强一致能力。为了解决这个问题,OceanBase 使用多数据副本(>=3)投票协议,对于每个写事务,OceanBase 只有在事务日志(redo log)到达超过半数服务器后,才应答客户。这样当少数服务器(例如 3 台中的 1 台,或者 5 台中的 2 台)异常时,剩下的服务器至少有一台有事务日志,保证了数据库不因为少数服务器故障而导致数据丢失;

高可用:关键业务的数据库必须达到 99.999% 的可用性,服务器故障、机房或网络故障都不能导致数据库不可用。OceanBase 通常由分布于多个机房(3 个或以上)的机群组成,每个机群有完整数据,其中一个机群作为主库对外提供读写服务,其余机群作为备库,接收主库的事务日志和回放日志。当主库故障时,剩下的机群会立刻自动发起投票选举,选出新的主库,新主库从其他机群获得可能存在的最新事务日志并回放,完成后对外提供服务。

目前 OceanBase 已经稳定支撑了支付宝的核心交易、支付与账务,支撑了网商银行的核心系统,经历了多次“双十一”的考验,形成了跨机房、跨区域部署的高可用架构,并在日常运行、应急演练和容灾切换中发挥了重要作用。

异地多活与容灾: 单元化架构

“两地三中心”是一种在金融系统中广泛应用的跨数据中心扩展与跨地区容灾部署模式,但也存在一些问题:在扩展能力上,由于跨地区的备份中心不承载核心业务,不能解决核心业务跨地区扩展的问题;在成本上,灾备系统仅在容灾时使用,资源利用率低,成本较高;在容灾能力上,由于灾备系统冷备等待,容灾时可用性低,切换风险较大。

因此,蚂蚁金服没有选择“两地三中心”部署模式,而是实现了异地多活与容灾模式。异地多活与容灾架构的基础是对系统进行单元化。每一个单元可以认为是一个缩小规模的、包含从接入网关、应用服务到数据存储的全功能系统。每个单元负责一定比例的数据与用户访问。单元有以下关键特性:

自包含性:比如用户的一次账户充值交易,涉及到的所有计算与数据都在一个单元内完成;

松耦合性:跨单元之间只能进行服务调用,不能直接访问数据库或其它存储。对于一些必须跨单元的交易处理,比如分属于两个不同单元的用户之间的转账交易,跨单元的服务调用次数尽可能少,在业务与用户体验允许的情况下尽量异步处理。这样,即使两个单元之间相距上千公里,也可以容忍跨单元的访问时延;

故障独立性:一个单元内的故障,不会传播到其它单元;

容灾性:单元之间相互备份,确保每个单元在同城和异地都有可在故障期间进行接管的单元。数据在单元间的备份方式,我们以 OceanBase 提供的多地多中心强一致方案为主。

通过单元化架构,能够将一个大规模系统分拆成许多个相对独立的小规模系统,每一个单元系统可以部署到任何地区的数据中心,从而实现了灵活的异地多数据中心部署模式。系统的主要伸缩模式变成单元的增减,但一个单元内部的规模与复杂性不变,降低了系统的复杂性。单元之间的故障隔离,降低了软硬件故障的影响面。“活”的单元和跨单元的快速切换能力,使同城异地的容灾处理更为简单高效。

目前,蚂蚁金服的核心系统已经分布在上海、深圳、杭州等多个城市的多个数据中心,核心交易流量分布在各个数据中心,并且可以进行调度与切换。通过异地多活,系统可以在全国范围内任意扩展,服务器资源得到了充分利用,提升了系统应对地区级灾难的能力。

按需伸缩:弹性混合云架构

每年,支付宝系统都要应对双十一、新春红包等活动的极高交易量。尽管单元化架构让我们具备应对峰值的能力,但要降低高峰期的资源投入,系统还需要具备按需伸缩的能力。

我们解决这个问题的方法是,活动前,在云计算平台上快速申请资源,构建新的单元,部署应用与数据库。然后将流量与数据“弹出”到新的单元,快速提升系统容量。当活动结束后,再将流量与数据“弹回”,释放云计算平台上的资源。通过这种方式,可以大大降低资源采购与运行成本。

弹性操作,需要在流量、数据与资源之间协调一致地操作,尤其是有状态的数据的弹性操作是最困难的,需要不中断业务,也需要保证数据的一致性。这些操作如果依靠运维人员人工执行会十分复杂低效,需要架构、中间件与管控系统的支持。

弹性混合云架构与技术在实践中有以下一些关键点:

1. 通过统一资源调度,灵活地申请与分配计算、存储与网络资源,创建单元,快速部署数据库、中间件与应用;

2. 通过中间件,将应用与基础设施充分解耦,无论流量、数据与资源如何分布,应用系统不需要改变;

3. 通过分布式架构与数据规范,以及中间件支持,保证所有请求、服务、数据、消息等都有全局唯一的 ID 和一致的 ID 编码规则。根据 ID,从接入网关、服务中间件、消息中间件、数据中间件等都能够正确地路由服务请求与数据访问;

4. 通过统一管控平台,将高层的弹性操作,翻译成各个组件的部署与配置指令,并且统一调度执行,使操作协调一致、精准高效。

基于弹性混合云架构,2015 年双十一,支付宝有 10% 的支付流量运行在阿里云计算平台上。2016 年双十一,我们计划将 50% 的高峰期支付流量运行在阿里云计算平台上,带来成本的极大优化。

未来展望与期待

蚂蚁金服的实践证明了在金融级中间件、数据库和云计算平台的支持下,分布式架构可以完全胜任复杂、高要求的金融级交易,并且给出了一种可供参考的技术架构与实施路线。

未来,蚂蚁金服依然会在金融级分布式架构与技术方面深耕与拓荒。在这一领域,我们给自己提出两个新的重大命题:

1. 如何处理每秒 1 亿笔交易:万物互联时代,无处不在的交易终端和无数新的交易场景,会继续带来金融交易量的指数型增长。什么样的架构与技术,可以处理万物互联时代的天量交易,是需要未雨绸缪去攻坚与突破的;

2. 将金融级分布式架构与技术变成“普惠”的云计算服务,为千千万万金融服务机构服务。为了实现这个目标,蚂蚁金服和阿里云共同提出了“蚂云计划”,共建新一代的金融云平台,未来服务全球 5 万家金融机构,共创全球化的普惠金融。

中国已经在金融服务创新上处于世界领先,新金融需要新技术作为底盘与引擎,这是中国金融技术的挑战与机遇。蚂蚁金服期待与中国金融业的专家一起,共同创造未来的新金融技术,为世界技术做出更多中国的贡献。


原文发布时间为:2018-05-9

本文作者:程立

本文来自云栖社区合作伙伴“中生代技术”,了解相关信息可以关注“中生代技术”。

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
19天前
|
监控 算法 网络协议
|
1月前
|
人工智能 文字识别 Java
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
尼恩,一位拥有20年架构经验的老架构师,通过其深厚的架构功力,成功指导了一位9年经验的网易工程师转型为大模型架构师,薪资逆涨50%,年薪近80W。尼恩的指导不仅帮助这位工程师在一年内成为大模型架构师,还让他管理起了10人团队,产品成功应用于多家大中型企业。尼恩因此决定编写《LLM大模型学习圣经》系列,帮助更多人掌握大模型架构,实现职业跃迁。该系列包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构》等,旨在系统化、体系化地讲解大模型技术,助力读者实现“offer直提”。此外,尼恩还分享了多个技术圣经,如《NIO圣经》、《Docker圣经》等,帮助读者深入理解核心技术。
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
|
2月前
|
人工智能 Kubernetes Cloud Native
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
这篇文章讲述了作者因为一个检索问题而学习了ElasticSearch技术,并分享了排查和解决ElasticSearch检索结果与页面展示不符的过程。
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
|
3月前
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
90 5
|
3月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
中国金融分布式数据库,阿里云双料冠军!
中国金融分布式数据库,阿里云双料冠军!
75 7
|
4月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
中国金融分布式数据库,双料冠军!
中国金融分布式数据库同比增长12.1%,阿里云绝对优势夺得公有云市场冠军
|
3月前
|
C# UED 定位技术
WPF控件大全:初学者必读,掌握控件使用技巧,让你的应用程序更上一层楼!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用程序开发中,控件是实现用户界面交互的关键元素。WPF提供了丰富的控件库,包括基础控件(如`Button`、`TextBox`)、布局控件(如`StackPanel`、`Grid`)、数据绑定控件(如`ListBox`、`DataGrid`)等。本文将介绍这些控件的基本分类及使用技巧,并通过示例代码展示如何在项目中应用。合理选择控件并利用布局控件和数据绑定功能,可以提升用户体验和程序性能。
66 0
|
3月前
|
存储 负载均衡 中间件
构建可扩展的分布式数据库:技术策略与实践
【8月更文挑战第3天】构建可扩展的分布式数据库是一个复杂而具有挑战性的任务。通过采用数据分片、复制与一致性模型、分布式事务管理和负载均衡与自动扩展等关键技术策略,并合理设计节点、架构模式和网络拓扑等关键组件,可以构建出高可用性、高性能和可扩展的分布式数据库系统。然而,在实际应用中还需要注意解决数据一致性、故障恢复与容错性以及分布式事务的复杂性等挑战。随着技术的不断发展和创新,相信分布式数据库系统将在未来发挥更加重要的作用。
|
4月前
|
算法 数据库 OceanBase
共识协议的技术变迁问题之Raft协议对分布式系统有什么贡献
共识协议的技术变迁问题之Raft协议对分布式系统有什么贡献
59 8

热门文章

最新文章