国产数据库技术架构算法的方法论HotDBP

1、检验国产分布式事务数据库技术架构与核心算法的方法论技术创新，变革未来理论常识：教科书上阐述的分布式事务数据库的技术架构，内置隐含数据分片健的优 势与陷阱、内置按需数据分片键的优势与陷阱；核心算法之一：识别分布式事务功能谎言的方法 ，讲述金标委要求的分布式事务读一 致原理、分布式事务写一致原理，及如何 测试产品能否做到，做不到会有何危害；核心算法之二：识别分布式死锁功能谎言的方法，讲述金标委要求的分布式死锁检测 原理、分布式死锁解除原理，及如何测试产品能否做到，做不到会有何危害；核心算法之三：识别分布式唯一约束功能谎言的方法，讲述金标委要求的分布式主键 值唯一约束原理、分布式唯一索引值唯一约束原

2、理，及如何测试产品能否做到，做不 到会有何危害；核心算法之四：识别跨数据中心级灾备双活功能谎言的方法，讲述分布式事务数据库 行业的容灾双活的种类要求、原理等，及如何测试产品能否做到，做不到会有何危害。概 述为何需要分布式事务数据库产品123分布式事务数据库的性能验证方法论4分布式事务数据库的功能验证方法论5跨数据中心级灾备双活功能验证方法论目录CONTENTS分布式事务数据库的架构原理支付APP微信云闪付F5/LVSF5/LVS高可用APPAPPAPP.APP.支付宝APP微信云闪付F5/LVSF5/LVS高可用APPAPPAPP.APP.应用分布式应用负载均衡业务_1业务_2业务_4业务_3

3、业务数据 N业务数据 3业务数据 2业务数据 1分布式事务数据库业务_1业务_2宝业务_4业务_3集中式数据库业务数据Oracle/DB2分布式事务数据库高可用分布式事务数据库 计算节点分布式事务数据库 存储节点.集中式数据库瓶颈：吞吐量和存储量分布式事务数据库水平吞吐能力扩展Oracle/DB2为多进程模式，MySQL为单进程多线程模式，分布式架构更好支撑海量连接、海量并发、海量吞吐的业务场景。应用分布式应用负载均衡集中式 转型 分布式集中式数据库 vs 分布式事务数据库的技术架构：吞吐量、并发量、水平扩展分布式事务数据库行业的常见“网络术语”分库分表：TDDL为代表OLTP分库：水平拆分、

4、垂直拆分分表：单库内部拆分为多个表，类似表分区问题：拆分后不支持分布式事务、跨库JOIN、唯一约束、数据聚合等数据库中间件：MyCAT为代表数据拆分：水平拆分、垂直拆分表水平拆分：按行的拆分键值来分散存储问题：拆分设计复杂，拆分后不支持分布式事务、跨库JOIN等NewSQL：CouchBase为代表数据拆分：水平拆分表水平拆分：按照主键或唯一索引，或默认设置的字段值拆分问题：拆分设计简单，拆分后不支持悲观锁、单调递增序列、吞吐量受限等基础功能数据分片：分片设计要智能算法实 现按业务特征的字段做数据分片应用透明：等同集中式数据库SQL语法：除存储过程、自定义函数、PL/SQL、视图外，全部兼容数

5、据正确：唯一约束、实时强一致 分布式事务、RC/RR/SR隔离级别唯一约束：唯一约束值全局唯一数据副本：副本数据之间做到强一 致分布式事务数据库行业的基础功能核心功能名称甲骨文Oracle RAC热璞数据库HotDB蚂蚁金服OceanBase阿里云DRDS中兴GoldenDB腾讯TDSQL百度云XDB华为云DDM开源MyCAT类分布式事务应用透明分布式事务读一致分布式事务写一致悲观锁分布式死锁检测分布式死锁解除时间等动态函数数值全局一致分片字段有关的唯一约束分片字段无关的唯一约束异构索引精确定位查询范围全局序列单调递增分片键按业务需要的自定义按业务需要的数据分片设计智能优化表对象分片键在线变更

6、表对象分片类型在线变更SELECT多表关联UPDATE多表关联DELETE多表关联SSL连接加密国标密钥算法数据库误操作快速恢复危险SQL拦截表结构和表索引优化推荐同城双数据中心灾备/双活一键切换目录CONTENTS为何需要分布式事务数据库产品123分布式事务数据库的性能验证方法论4分布式事务数据库的功能验证方法论5跨数据中心级灾备双活功能验证方法论分布式事务数据库的架构原理Applications(e.g mysql client)Applicatio nApplicationApplicationlicationApplicationApplicationApplicatio nAppli

7、cationSQLMySQLServer(mysqld)(MySQLServermysqld)MySQLServer(mysqld)StorageNDB Cluster(data nodes)(ndbd)(ndb(ndbd)ManagementManagement Server(ndb_mqmd)ManagementClient(e.g ndb_mgm)教科书定义的分布式事务数据库的技术架构及功能特性局部内模式全局概念模式分布式 数据库 增加的全局自治分片模式分布模式全局DBMS局部概念模式局部概念模式局部概念模式全局外模式局部内模式局部内模式局部 数据库局部 数据库局部 数据库集中式 数据库

8、 原有的场地自治局部DBMS全局外模式全局外模式模式一模式二模式三模式四分布式数据库：是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个结点具有独立处理能力（称为场 地自治），可以执行局部应用。同时每个结点也能通过网络通讯子系统执行全局应用（称为全局自治）。App SELECT * FROMTABLE_NAMEWHERE ID=14;ScanScanScan(ndbDat aDat ad)Dat aDat aData计算汇 总d)国内三种主流金融行业的分布式事务数据库的技术架构揭秘：应用层和路由层耦合业务代码组件业务代码Data Sharding组件Dingata Sha

9、rd配置中心架构特征：1、应用程序层借助驱动程序嵌入数据路由信 息和实现简单的数据结 果集合并2、数据存储层的数据分片由应用程序层控制，业务代码Data Sharding组件MySQL/Oracle/DB2等数据库应用程序层路由层数据存储层支付宝APP微信F5/LVSF5/LVS高可用业务_1应用负载均衡Data Shardin解析获取位置位置g业务_1Query 0K聚合结果集国内三种主流金融行业的分布式事务数据库的技术架构揭秘：数据缓存节点和数据持久节点结合Client LayerApplicnatioApplicationClientClientClientSQL LayerProxyP

10、roxyIncrement Data LayerFull Data Layer ChunkServerMergeServerVIPUpdateServerUpdateServerUpdateServerUpdate Server ChunkServer MergeServerChunkServer MergeServerVIPUPDATE TABLE_NAMESET WHERE ID100;UPDATE TABLE_NAMESET WHERE ID100;UPSETDATE TABLE_N WHERE IDME0;RESULESRESULESA RESULES10合并结果应用程序层数据库接入层

11、增量数据层全量数据层架构特征：1、架构分成：应用层、数据库接 入层、数据缓存层、数据持久层 共计四部分，做到应用层完全透 明。2、数据库接入层：实现DDL/DML/DQL/DCL等全部功能。3、数据缓存层：负责单个数据分片内、单机多个数据分片、多机 多个数据分片的数据操作和事务 控制。4、数据持久层：从数据缓存层将数据持久到固态硬盘或闪存硬盘 上。国内三种主流金融行业的分布式事务数据库的技术架构揭秘：计算节点和存储节点组合支付宝APP微信云闪付F5/LVSF5/LVS高可用APPAPPAPP.APP业务数据 N业务数据 1业务数据 2业务数据 3分布式事务数据库业务_1业务_2.业务_4业务_

12、3分布式事务数据库.分布式事务数据库水平扩展分布式事务数据库应用服务负载均衡应用服务后端分布式分布式事务数据库的计算节点分布式事务数据库的存储节点MySQL/Oracle/DB2等数据库架构特征：1、架构分成：应用层、计算节点、存储节点三部分，做 到应用层完全透明2、计算节点层：需要实现数 据库服务端全部的DDL/DM L/DQL/DCL等全部功能，另 外要实现连接池、高可用、 事务、死锁等全部功能3、存储节点层：负责单个数据分片内的数据操作和事务控制应用服务前端接入应用程序层分布式事务应用透明的计算节点架构和引入管理协调节点架构的差异存储节点引入“管理协调节点”带来的问题优势：性能问题：响应

13、时间变长，存在性能毛刺可靠性问题：交互环节增多，增加隐患点有状态转移：有状态的信息从计算节点转移到管理协调节点，管理协调节点水平扩展数量受分布式一致性协议限制用应层有状态计算节点有状态计算节点有状态计算节点存储节管理协调节点管理协调节点管理协调节点无状态计算节点无状态计算节点update 1;存储节点存储节点存储节点点 Query okupdate 1;Commit；Commit okQuery okError请求存储节点 及协调存储节点返回状态update 1;Query ok;Commit；Commit ok无状态计算节点Query ok;update 1;Query ok;update

14、1;计算节点成为有状态的问题优势：问题：有状态信息维护在“指挥官”计算节点上，则要求计算节点的算法处理能力更强大优势：减少故障环节，稳定性更好；减少网络交互，响应 时间更短，吞吐量更大国内三种主流金融行业的分布式事务数据库的技术架构揭秘：技术架构优劣总结维度项数据缓存节点和数据持久节点结合计算节点和存储节点组合应用层和路由层耦合技术生态自建重建融入现有生态融入现有生态数据分片智能自动的数据分片智能自动的数据分片人为设计的数据分片稳定可靠服务集群负载均衡式 服务HA高可用式服务集群负载均衡式 服务HA高可用式服务HA高可用式分布式事务支持支持不支持数据一致性强强不支持分布式死锁支持自动智能的死锁

15、检测 支持自动智能的死锁解除支持自动智能的死锁检测 支持自动智能的死锁解除不支持数据库语法支持度高高低全局统一数据库视图支持支持不支持扩展性在线水平扩容缩容在线水平扩容缩容停机且有限水平扩展可维护性简单简单复杂硬件设施中等成本低成本低成本文件系统自研定制标准通用标准通用目录CONTENTS为何需要分布式事务数据库产品123分布式事务数据库的性能验证方法论4分布式事务数据库的功能验证方法论5跨数据中心级灾备双活功能验证方法论分布式事务数据库的架构原理分布式事务数据库的性能验证方法论及陷阱保证数据一致,满足应用要求为前提唯一约束功能：是否开启全局唯一约束唯一约束特征：全局唯一约束为单字段、两个字段

16、、 三个字段，表对象上单个全局唯一约束、两个全局 唯一约束锁类型：悲观锁、乐观锁事务类型：分布式事务是 实时强一致、弱一致、 补偿机制副本一致：副本之间是实时强一致同步、准实时强 一致同步、异步同步数据安全：白名单、危险SQL拦截、误操作闪回等性能验证以实际业务场景为基准架构要求：以生产环境要求的部署架构配置要求：以生产环境要求的参数配置场景要求：以真实业务场景的全部或部分抽取为压测场景常规参考：非真实业务场景的TPCC/Sysbench只作为参考时长要求：每个性能场景用例至少30分钟及以上，前10分 钟压测数值废除事务场景：验证大事务的能力，一个TPS包含上百个QPS，一个TPS操作的数量范

17、围大目录CONTENTS为何需要分布式事务数据库产品123分布式事务数据库的性能验证方法论4分布式事务数据库的功能验证方法论5跨数据中心级灾备双活功能验证方法论分布式事务数据库的架构原理VIP数据副本数据副本数据副本数据副本dn_1dn_2APPAPPAPP数据副本数据副本数据副本数据副本dn_3dn_4LVS/F5/A10LVS/F5/A10计算节点计算节点计算节点SESSION 1：TRANSACTION 1：批量插入1000条数据TRANSACTION 2：删除上一步插入的1000条数据Query ok;Query ok;Begin;INSERT INTO TABLE_NAME VALU

18、ES（XXX），（XXX）; COMMIT;Begin;DELETE FROM TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;COMMIT;Begin;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）; COMMIT;Begin;DELETE FROM TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;COMMIT;Begin;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）; COMMIT;Begin;DELETE FROM TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）; COMMIT;Begin

19、;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;COMMIT;Begin;DELETE FROM TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）; COMMIT;管理平台Query ok;Query ok;SESSION 2：SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;Quer

20、y ok;Query ok;Query ok;Query ok;SELECT COUNT(*) 出的结果为0或1000；第一步骤：开启一个SESSION，包含两个事务，一个是INSERT 1000条数据，一个是DELETE 1000条数据，两个事务反复交替并发执行，无 间隔时间；第二步骤：开启第二个SESSION进行SELECTCOUNT(*) 操作，查询所有节点的数据总数，该操作应反复并发执行，多次验证，应为0或者1000，保障分布式事务的数据读一致。分布式事务数据库产品特性：分布式事务的数据读一致性等同数据副本单数据库的功能效果及验证方法第一步骤：开启一个SESSION，反复并发执行INS

21、ERT操作，批量插入1000条数据，中间无间 隔时间；第二步骤：登录后端节点，在计算引擎端反复进行kill所有到某个存储节点连接的操作，执行5-10分钟；第三步骤：停止第一个SESSION的插入操作； 第四步骤：统计所有存储节点的数据行数，应为1000的整数倍，保障分布式事务的数据写一致。VIPLVS/F5/A10LVS/F5/A10数据副本数据副本数据副本数据副本dn_1dn_2APPAPPAPP数据副本数据副本数据副本数据副本dn_3dn_4计算节点计算节点计算节点SESSION 1:自动提交模式反复执行：批量插入1000条数据Query ok;Query ok;INSERT INTO T

22、ABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;INSERT INTO TABLE_NAME VALUES（XXX），（XXX）;INSERT INTO TABLE_NAME VAL

23、UES（XXX），（XXX）;管理平台Query ok;Query ok;SESSION 2：SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME;Query ok;Query ok;Query ok;Query ok;SELECT COUNT(*) 出的结果为1000的整数倍；KIL L分布式事务数据库产品特性：分布式事务的数据写

24、一致性等同数据副本单数据库的功能效果及验证方法数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本dn_4IDNAME11abcIDNAME12abcIDNAME13abcIDNAME14abcVIPLVS/F5/A10LVS/F5/A10dn_1dn_2APPAPPAPPdn_3点计算节点计算节计算节点INSERT INTO TABLE_NAME(ID,NAME) VALUES (11,abc),(12,abc), (13,abc), (14,abc);INSERT INTO TABLE_NAME(ID,NAME)VALUES(11,abc);INSERT INTO TABLE_

25、NAME(ID,NAME)VALUES(12,abc);INSERT INTO TABLE_NAME(ID,NAME)VALUES(13,abc);INSERT INTO TABLE_NAME(ID,NAME)VALUES(14,abc);管理平台开启A客户端执行A事务：BEGIN;SELECT * FROM TABLE_NAME WHERE ID=11 FOR UPDATE;SELECT * FROM TABLE_NAME WHEREID=11 FOR UPDATE;开启B客户端执行B事务：BEGIN;SELECT * FROM TABLE_NAME WHERE ID=14 FOR UPDA

26、TE;SELECT * FROM TABLE_NAME WHEID=14 FOR UPDATE;依旧在A客户端继续执行A事务：UPDATE TABLE_NAME SET NAME=bcd WHERE ID=14;依旧在B客户端继续执行B事务：UPDATE TABLE_NAME SET NAME=bcd WHERE ID=11;UPDATE TABLE_NAME SETNAME=bcd WHERE ID=14;UPDATE TABLE_NAME SETRENAME=bcd WHERE ID=11;出现死锁发生锁争用，死锁检测模型Query ok; 判断第一步骤：在数据分片到不同存储节点的前提下

27、第二步骤：制造分布式事务死锁1）以下两行数据分布在不同数据节点2）开启一个客户端执行A事务，如下：select * from table_name where id=11 for update;update table_name set name=bcd where id=14;3）开启另一个客户端执行B事务，如下：select * from table_name where id=14 for update;update table_name set name=bcd where id=11;Query ok;Query ok;Query ok;Query ok;Query ok;Query

28、 ok;分布式事务数据库产品特性：亚秒级高效智能的分布式死锁检测数据副本数据副本IDNAME14bcd数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本dn_411abcIDNAME12abcIDNAME13abc14abcVIPAPPLVS/F5/A10LVS/F5/A10dn_1dn_2APPAPPdn_3算节点计算节点计算节点计管理平台第一步：死锁检测算法发现锁争用的环形第二步：计算出来解除那个事务已争用到的锁资源，能破解环形锁且是牺牲最小第三步：对被符合要求且保证能破解环形锁的其 中一个或多个事务进行回滚操作分布式事务数据库产品特性：亚秒级高效智能的分布式死锁解除机制的最小死锁解除：选择

29、解除代价Kill queryIDNAMEQuery ok;B事务失败IDNAMEQuery ok;数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本数据副本分区/分片4IDNAME1aIDNAME2bIDNAME3cIDNAME4dVIPLVS/F5/A10LVS/F5/A10分区/分片1分区/分片2APPAPPAPP分区/分片3计算节点计算节点计算节点管理平台前提条件：Table根据ID进行分片/分区，NAME字段具备唯一约束，共计4个分片/分区第一步骤：四个分片/分区各写一条记录，分别为 分片1/分区1写入：（1，a）分片2/分区2写入：（2，b) 分片3/分区3写入：（3，c） 分

30、片4/分区4写入：（4，d）第二步骤：假设ID为5的记录路由到分片1/分区1，分别插入（5，a），（5，b）两条数据功能效果：无论插入数据在本地分片/分区重复或者和异地分片/分区重复，均能够检测出唯一约束冲突分布式事务数据库产品特性：唯一约束保证数据正确UKUKUKUKInsert into table values(1,a);Insert into table values(2,b);Insert into table values(3,c);Insert into table values(4,d);Query ok;Query ok;Query ok;Query ok;Insert in

31、to table values(5,a);唯一约束冲突Insert into table values(5,b);唯一约束冲突目录CONTENTS为何需要分布式事务数据库产品123分布式事务数据库的性能验证方法论4分布式事务数据库的功能验证方法论5跨数据中心级灾备双活功能验证方法论分布式事务数据库的架构原理分布式事务数据库产品特性：从磁盘级数据高可靠至跨数据中心的容灾能力维度类型数据库模式应用服务要求是否可行RPO/RTO定量指标网络要求数据中心距离要求数据副本技术存储硬盘级的高可用阵列卡上的RAID功能实现无要求是RPO=0 RTO=0无限制同一个数据中心存储硬盘RAID块复制服务器级的高可

32、用分布式事务数据库的数据存储节点数据库实例之间数据副本的数 据同步机制，及数据库服务的高可用机制无要求是RPO=0 RTO=3秒无限制同一个数据中心存储引擎级逻辑复制同城数据中心级灾备的高可用分布式事务数据库集群之间跨数据中心数据副本的数据同步机制无要求是RPO=3秒RTO=30秒时延5毫秒，带宽不设限无限制1、初级技术：存储引擎级逻辑复制2、高级技术：自研分布式事务数据库产 品的数据同步组件同城数据中心级双活 的高可用数据库跨数据中心同一份数据主备模式，分布式事务数据库集群 之间跨数据中心数据副本的数据同步机制应用双活是RPO=3秒 RTO=30秒时延5毫秒，带 宽不设限无限制1、初级技术：

33、存储引擎级逻辑复制2、高级技术：自研分布式事务数据库产 品的数据同步组件数据库同一份数据主主模式，分布式事务数据库集群之间跨数据 中心数据副本的多写机制应用双活+不限制否RPO要求做到0 RTO要求做到0时延3毫秒，多 运营商线路，带 宽不设限20公里以内分布式一致协议多写机制数据库不同份数据主主模式（或称数据存储全量，数据服务差 异），分布式事务数据库集群之间跨数据中心数据副本的数据同 步机制应用单元化+应用双 活+区分用户访问入 口是RPO=1秒 RTO=10秒时延5毫秒，多 运营商线路，带 宽不设限80公里以内1、初级技术：存储引擎级逻辑复制2、高级技术：自研分布式事务数据库产 品的数据

34、同步组件异地数据中心级灾备 的高可用分布式事务数据库集群之间跨数据中心数据副本的数据同步机制无要求是RPO=3秒 RTO=30秒时延5毫秒，带 宽不设限无限制1、初级技术：存储引擎级逻辑复制2、高级技术：自研分布式事务数据库产 品的数据同步组件同城数据中心双活及 异地数据中心级灾备 的高可用数据库跨同城数据中心同一份数据主备模式，异地数据中心灾备 模式，分布式事务数据库集群之间跨数据中心数据副本的数据同 步机制应用双活是同城/异地RPO=3秒 同城RTO=10秒 异地RTO=30秒时延5毫秒，带 宽不设限无限制1、初级技术：存储引擎级逻辑复制2、高级技术：自研分布式事务数据库产 品的数据同步组

35、件数据库同一份数据主主模式，异地数据中心灾备模式，分布式事 务数据库集群之间跨数据中心数据副本的多写机制应用双活+不限制否同城/异地RPO要求做到0同城RTO要求做到0 异地RTO要求做到10时延3毫秒，多 运营商线路，带 宽不设限20公里以内分布式一致协议多写机制数据库不同份数据主主模式（或称数据存储全量，数据服务差 异），异地数据中心灾备模式，分布式事务数据库集群之间跨数 据中心数据副本的数据同步机制应用单元化+应用双 活+区分用户访问入 口是同城/异地RPO=1秒 同城RTO=10秒 异地RTO=30秒同城/异地：时 延5毫秒，多运 营商线路，带宽 不设限同城：80公里以内 异地：不限制

36、1、初级技术：存储引擎级逻辑复制2、高级技术：自研分布式事务数据库产 品的数据同步组件分布式事务数据库产品特性：数据分片的存储节点数据零丢失及平滑秒级切换的高可用能力管理平台Active Master数据分片1Primary Node（计算节点）Secondary Node 2（计算节点）Secondary Node 3（计算节点）ActiveMasterStandby Master数据分片2ActiveMasterStandby Master数据分片NHold业务请求Update 1等待数据追平 数据已追平SAtacntidvbey MasterQuery OKQuery OK分布式事务数据

37、库的数据分片的存储节点高可用实现要求及效果：数据分片采用两副本的存储节点，则为双主半同步归档日志复制分布式事务数据库计算节点的内置算法检测、判断和决策单个存储节点的服务故障及恢复过程对应用程序端透明故障判断及切换服务恢复的总时长在秒级保障分布式事务数据库的数据服务可用性达到99.99%及以上保障分布式事务数据库数据安全的可靠性达到99.99%及以上负载均衡分布式事务数据库产品特性：数据分片的计算节点负载均衡及秒级切换的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，S

38、econdary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 级集群初始化.可视化管理平台负载均衡数据分片1数据分片2数据分片NPrimary Node（计算节点）Secondary Node 3（计算节点）SePcorinmdaarryyNNooddee 2（计计算算节节点点）update 1 sellect 1 select 2分布式事务数据库产品特性：高吞吐精确可预测的跨数据中心灾备/双活的数据同步能力操作管控：实现数据流控制和数据同步 控制的功能，做到管控数据操作。高吞吐：数据同步要求做到至少10万TPS，不含大事务和数据库表结构变更情况下时延在3秒以内。多

39、链路冗余：同一个数据包能在多条网 络线路上同时传输，末端会自动选择最 早到达且符合要求的数据包。防网络抖动：支持网络拥塞控制算法抵 御跨数据中心的网络丢包和网络时延抖 动，避免因此发生数据同步的效率大幅 下降。数据同步软件Datapost应用服务fts1分布式事务数据库HotDBMaster应用服务ftsN应用服务fts2机构号A_DataNode1MasterA_DataNode9Standby MasterMasterB_DataNode10MasterMasterB_DataNode18按照 机构号 分片应用服务fts1应用服务ftsN应用服务fts2机构号分布式事 务数据库 HotDB按照 机构号 分片数据同步软件DatapostStandby MasterStandby MasterActive MasterB_DataNode18Standby MasterStandby MasterActive MasterA_DataNode9Active MasterB_DataNode10Active MasterA_DataNode1数据同步软件Datapost数据同步软件Datapost数据