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张小明 2026/3/13 4:35:55
成都网站开发团队,郑州网站seo公司,北碚免费建站哪家做得好,在线图片处理网站原文来源#xff1a; https://tidb.net/blog/900b3544 导语 面对全省 1.4 亿人口、30 万 QPS 并发的极限压力#xff0c;山东健康码与电子健康卡系统成功完成了从 MySQL/Oracle 到 TiDB 的架构升级。本文基于山东腾安信息科技有限公司数据库负责人李冲在 TiDB 地区活动济…原文来源 https://tidb.net/blog/900b3544导语面对全省 1.4 亿人口、30 万 QPS 并发的极限压力山东健康码与电子健康卡系统成功完成了从 MySQL/Oracle 到 TiDB 的架构升级。本文基于山东腾安信息科技有限公司数据库负责人李冲在 TiDB 地区活动济南站的经验分享深度复盘 TiDB 在政务大数据场景中的落地实践与经验。![](https://tidb-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/media/unnamed-1765364177985.jpg) 作者李冲山东腾安信息数据库负责人业务挑战数字政务的“极限大考”在过去几年中如果要寻找一个最能考验数据库“高并发、高可用、高弹性、高稳定”的业务场景各省市的“健康码”与“电子健康卡”无疑是具有代表性的场景。对于 TiDB 数据库而言这场“大考”来得尤为猛烈。TiDB 承担了山东省大数据局、省卫健委以及烟草行业等多个核心民生平台的主要存储业务。其中山东省健康码与电子健康卡项目覆盖了全省 1.4 亿人口面临着日均 2-3 亿条数据写入、峰值 QPS 突破 30 万的极限压力。“这不仅是技术问题更是民生底座的稳定性考验。”李冲在回顾项目历程时坦言。在如此庞大的数据量级下展码记录单表突破 1300 亿行传统单机数据库架构如履薄冰。面对海量数据存储以及全省跨地域的数据实时同步需求如何在保证业务不停摆的前提下完成从 MySQL/Oracle 向国产分布式数据库的架构升级这是一场关于架构韧性的深度突围。选型逻辑当传统架构撞上“数据高墙”在项目初期或者是为了快速上线或者是沿用旧有习惯团队曾使用 MySQL 和 Oracle 支撑业务。但随着用户量的爆发式增长传统架构的“隐形天花板”很快显现。MySQL 的“分库分表”之痛在健康码项目初期主要是基于 MySQL 快速搭建了系统。但随着数据量激增MySQL 的局限性暴露无遗。首先是写入性能瓶颈随着表数据增长BTree 的深度增加导致写入效率急剧下降而业务端每天有数亿条数据必须实时落库。其次是扩展性噩梦虽然可以通过分库分表来缓解压力但这不仅增加了业务层的开发复杂度更在后续扩容时带来了巨大的运维成本。李冲形象地比喻道“MySQL 的扩展存在上限且主节点故障会影响 100% 的写入这在民生项目中是不可接受的。”Oracle 的“资源争抢”困局电子健康卡项目原本使用 Oracle 数据库但由于与多个业务系统共用集群当电子健康卡的高并发请求涌入时不仅自身响应变慢甚至影响了同一数据库上的其他业务。此外在国产化的大趋势下Oracle 始终存在供应链安全隐患。为什么最终选择 TiDB在对比了多种方案后团队最终锁定了平凯数据库 TiDB主要基于六大核心逻辑国产且优秀合规性平凯数据库 TiDB 是国产自主研发的数据库完全符合国产化替代要求在健康码等民生项目中消除了供应链安全隐患。真正的分布式高弹性这是应对政务流量洪峰的“救命稻草”。TiDB 支持计算与存储的独立在线水平扩展能在不停机的情况下轻松应对突发流量或平滑缩容。MySQL 强兼容低成本高度兼容 MySQL 生态使得上层业务几乎无需改动代码即可迁移极大地降低了开发人员的学习成本和系统的改造维护成本。HTAP 能力实时分析从 TiDB 3.0 到后续版本引入 TiFlash列存真正实现了一套架构同时满足高频交易OLTP和复杂报表分析OLAP的需求做到实时数仓一体化。高可用容灾高可靠基于 Raft 协议的多副本机制支持节点自动均衡与故障自愈。在扩容、迁移或节点故障时避免了传统数据库的停机风险RTO 小于 30 秒。人才储备与信任软实力团队在健康码实战中积累了丰富的 TiDB 运维开发经验且 TiDB 在过往政府项目中表现平稳建立了深刻的信任基础。深度复盘两大核心民生项目的架构演进案例 1山东省健康码——从 MySQL 到 TiDB 的架构跃迁健康码项目的架构演进是一个典型的从“因为急用所以简单”到“因为重要所以强壮”的过程。项目的 1.0 阶段处于 2020 年底疫情初期为快速响应需求团队使用 MySQL 构建应用。到了 2021 年的 2.0 阶段随着数据量暴涨引入了 TiDB v3.0 集群利用其扩缩容机制应对流量。最终在 3.0 阶段为确保绝对的数据安全构建了双数据中心的主备集群高可用架构。亿级流量下的集群设计最终的架构是一个庞然大物主数据中心部署了 30 个 TiDB 节点用于计算130 多个 TiKV 节点用于存储承载微信、支付宝等端的展码请求。备数据中心则部署了 90 多个 TiKV 节点通过 TiDB Binlog早期方案与主库同步。为了互不干扰团队利用 HAProxy 进行读写分离与流量分发将 15 个 TiDB 节点专门用于对外服务另外的节点用于内部统计查询和核酸数据同步。特别值得一提的是“场所码”场景涉及全省 900 多万个场所信息的管理和每日 3000 多万次的扫码记录写入。通过 TiDB 的原生分布式能力系统成功抗住了高峰期的并发写入压力并在后期业务调整时通过缩容操作平稳释放了资源避免了硬件浪费。案例 2电子健康卡——“116”省市数据同步的破局如果说健康码是“高并发”的代表那么电子健康卡解决的则是“数据孤岛”与“网络复杂性”的难题。该项目旨在解决医疗卫生机构“一院一卡、互不相通”的问题。但山东省网络环境复杂省平台与 16 个地市之间通过专网连接网络抖动时有发生。如果所有流量都直接打到省平台不仅数据库压力大且一旦专网中断地市业务将瘫痪。为此团队设计了一套“116”分布式架构建立一个省级集群作为数据中心负责全省数据的汇总与分析同时在每个地市独立部署 TiDB 集群保障本地业务的实时性与高可用。核心技术攻坚解决“环形同步”死循环最棘手的问题在于省市数据的双向实时同步。方案采用了 TiCDC Kafka 构建流式数据管道地市数据变更通过 TiCDC 写入 Kafka 同步至省库反之亦然。这就带来了一个经典的分布式难题数据环形复制Loopback——省库同步给市库的数据会被市库的 CDC 再次捕获并回传给省库形成死循环。团队通过在 CDC-SINK 服务中植入智能校验逻辑解决了这一难题。在数据同步前系统先对数据做 Hash 计算并存入缓存。当 Kafka 消息环形回来时系统会比对 Hash 值与缓存如果命中则说明是“回环数据”直接丢弃。这一精巧的设计成功保障了 17 个集群间数据的一致性与稳定性。一线运维的“五个最佳实践”结合数年的运维实战李冲总结了五条极具价值的“运维最佳实践”正在或计划使用分布式数据库的团队可作参考。计算存储必须物理隔离在云化部署或虚拟化环境中曾出现因混合部署导致 CPU 资源争抢虚拟化层无法有效隔离导致查询延迟抖动。在规划阶段计算节点和存储节点必须在物理层面打散或根据硬件特性CPU vs 磁盘进行针对性分配。警惕虚拟存储池的“邻居干扰”如果虚拟机挂载的是共享的分布式存储池如 Ceph而该存储池同时服务于其他高 I/O 业务会产生严重的“邻居干扰” 。条件允许应尽量直通物理盘NVMe SSD若必须使用虚拟存储务必划分独立的存储池以实现 I/O 隔离。负载均衡的“带宽陷阱”在高并发场景下代理节点本身可能成为瓶颈。建议运维团队确认网卡带宽规格并采用多组 HAProxy 策略将不同类型的业务流量拆分既避免单点带宽瓶颈又保留了高可用能力。百亿级大表的“生存法则”面对 70 亿条业务记录这样的超级大表数据归档是必修课。直接使用 DELETE 语句删除过期数据在 TiDB以及所有 MVCC 机制的数据库中是灾难性的不仅速度慢还会产生大量 Tombstone 记录影响读性能。建议按时间创建分区通过drop partition方式删除数据高效且不影响性能.归档时则推荐使用 Dumpling 工具配合 Filter 筛选条件进行冷备。GC垃圾回收的时间艺术TiDB 基于 MVCC多版本并发控制机制GC 负责清理旧版本数据。GC 时间的设置是一门艺术时间太短可能导致长事务失败或者备份工具如 Dumpling因找不到快照点而报错Snapshot too old时间太长则会导致历史版本堆积查询变慢占用大量存储空间。建议将 GC 的运行时间窗口调度到业务低峰期如半夜并在执行大表删除操作后密切关注 GC 状态。结语国产数据库的生态与未来从健康码、电子健康卡到如今融合政务、医疗、交通等多元场景的 “鲁通码”TiDB 已在山东省青岛、烟台、淄博等多个地市落地生根。作为支撑政务服务的关键数据底座TiDB 凭借透明分布、高弹性、高稳定性及 HTAP 等核心能力以低门槛接入、敏捷迭代的优势大幅降低了核心政务系统的建设与运营成本为政府数字化转型注入强劲动力。国产数据库的突围之道不仅是简单的软件替换更是完整生态的构建。稳定的产品版本、完善的生态工具、懂业务的团队正是构建这一生态的三大支柱。在政务大数据 “极限施压” 的实战考场上TiDB 与山东腾安信息的合作交出了高分答卷不仅验证了技术方案的可靠性更为数字政务底层架构改造提供了一条可复制、可推广的演进路径。
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