分布式|首发丨阿里云刘伟光：3.5万字拆解「核心系统转型」，核心从业者怎样寻得「出路」？(17) 收入

数据分布式架构的作业拆分与事务控制：数据分布式存储之后，一个作业中的数据按照合理的规则进行数据分包，以数据包为单位并发处理以提升执行效率，同时，要考虑分包策略对数据库事务的影响。

同时，调度框架的高可用性也非常重要，完善的重试、断点续作等自动化异常处理机制，可以大大降低运维人员的人工介入，在提升效率的同时避免人工干预带来新的风险。
4.多种模式、高性能和保障一致性的分布式事务组件
核心应用服务的分布式化和数据分布式存储，必然会引入分布式事务。分布式事务组件具有以下能力：

多种事务模式：支持TCC、SAGA等多种分布式事务实现模式；支持跨服务、跨数据库的分布式事务需求；
异常处理能力：支持空回滚、防悬挂等能力，完善的异常处理机制，包括挂起事务、异常事务的重试、监控与告警等处理。

5.高性能、多协议且具备灵活路由规则的API网关
在部分银行的实践中，云原生分布式核心在银行整体IT架构中对外还是一个完整的系统。在这种架构下，核心系统可以通过API网关作为对外服务门户，实现服务治理、协议转换等统一的处理；同时，在单元化架构下，基于API网关进行服务路由分发，是单元化必备的能力。
对于API网关，需要具备如下几方面的特点：

高性能：作为每个对外服务都经过的链路节点，高性能是API网关最基础的要求；
支持多协议和协议转换：支持常见RPC协议（Dubbo、HTTP等）和行内特色通讯协议的自动转换能力；
灵活的路由规则配置：支持自定义扩展路由策略，从而可以快捷的实现单元化路由功能；
服务治理能力：在网关层提供熔断、限流、降级、访问控制等治理能力。

3.3.4.2分布式数据能力
分布式数据能力有三种不同的架构模式：分布式数据库、传统关系型数据库+分布式数据中间件体系、分布式数据库+分布式数据访问中间件。
这三种模式中，推荐采用“分布式数据库+分布式数据访问中间件”模式配合单元化架构，在充分发挥分布式数据相关优势（容灾、自研可控、弹性）的同时，又能享受单元化架构带来的红利。
1.分布式数据库
应用于金融核心系统的分布式数据库，必须在核心金融场景中稳定运行、经过严格的验证。分布式数据库应具备以下几方面的能力，降低核心系统研发和运维难度：

分布式事务引擎：内置成熟的分布式事务引擎，严格支持事务的ACID属性；
透明可扩展：支持对应用透明的在线平滑扩缩容，提供不受限的数据容量和处理能力；
极致的高可用：作为核心系统数据库，需要有完备的高可用架构和高可用等级；
同城容灾RPO为零：确保同城容灾可切换、敢切换；
满足自研可控需求：国内自主知识产权的数据库，安全可控。

2.传统关系型数据库+分布式数据中间件体系
基于传统关系型数据库和分布式数据中间件，也可以实现数据分布式存储与访问能力。该模式下，分布式数据中间件体系需要包含以下组件：

分布式数据访问组件：支持对应用代码透明的分库分表、读写分离和全表扫描，能够生成全局唯一序列号，可以实现平滑扩容；
数据同步组件：实现数据变更的准实时处理。通常用于数据多副本同步、分库分表数据汇聚、分布式缓存更新等场景。

3.分布式数据库+分布式数据访问中间件
在单元化架构下，通常采用这种模式。分布式数据库基于业务数据某个维度切分为多个集群部署，每个集群相互独立；数据访问中间件提供对应用透明的集群选择能力。