高可用数据服务交易系统架构
高可用性与容错方案
高可用性与容错方案在当今数字化的时代，系统的稳定性和可靠性变得至关重要。
无论是企业的关键业务系统，还是互联网服务平台，都需要确保在面临各种故障和异常情况时能够持续运行，为用户提供不间断的服务。
这就引出了高可用性和容错方案的重要概念。
高可用性，简单来说，就是指系统在较长时间内能够持续、稳定地提供服务的能力。
一个具有高可用性的系统能够在预期的运行时间内，尽可能减少停机时间，以满足用户的需求。
而容错方案则是为了应对系统可能出现的错误和故障，采取的一系列措施和技术手段，以确保系统能够在故障发生时继续运行或者快速恢复正常。
想象一下，一家电商公司正在进行一年一度的大型促销活动，大量用户涌入网站进行购物。
如果此时系统出现故障，导致无法下单、支付或者查询订单，这不仅会给用户带来极大的不便，还会给企业造成巨大的经济损失和声誉损害。
因此，为了避免这种情况的发生，企业必须提前规划和实施高可用性与容错方案。
要实现高可用性，首先需要从系统的架构设计入手。
采用分布式架构是一个常见的选择，将系统的各个功能模块分布在不同的服务器上，避免单点故障。
例如，将数据库服务器、应用服务器和缓存服务器分开部署，通过负载均衡技术将请求均匀地分配到各个服务器上，从而提高系统的整体处理能力和可靠性。
冗余技术也是提高高可用性的重要手段。
这包括硬件冗余，如服务器的电源、硬盘、网络接口等都可以采用冗余配置，当一个部件出现故障时，备用部件能够立即接管工作，确保系统不中断运行；数据冗余，通过数据备份和数据复制技术，保证数据的安全性和可用性，即使主数据库出现故障，备用数据库也能够迅速切换上线，继续提供服务。
监控和预警系统是高可用性方案中不可或缺的一部分。
通过实时监控系统的各项指标，如 CPU 使用率、内存使用率、网络流量、磁盘空间等，能够及时发现系统的异常情况，并通过短信、邮件等方式向管理员发送预警信息，以便管理员能够在故障发生之前采取措施进行处理，避免问题的扩大化。
证券行业大数据交易系统构建方案
证券行业大数据交易系统构建方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 行业现状分析 (4)1.2 市场需求调研 (4)1.3 项目目标与范围 (5)第2章大数据技术概述 (5)2.1 大数据概念与特性 (5)2.1.1 概念 (5)2.1.2 特性 (5)2.2 大数据技术在证券行业的应用 (6)2.2.1 数据采集与存储 (6)2.2.2 数据处理与分析 (6)2.2.3 个性化推荐与精准营销 (6)2.2.4 风险管理与监管 (6)2.3 大数据技术发展趋势 (6)2.3.1 人工智能与大数据融合 (6)2.3.2 区块链技术在大数据领域的应用 (6)2.3.3 边缘计算与大数据 (6)2.3.4 大数据安全与隐私保护 (7)第3章系统架构设计 (7)3.1 总体架构 (7)3.1.1 数据源层 (7)3.1.2 数据存储层 (7)3.1.3 数据处理与分析层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 数据架构 (7)3.2.1 数据流向 (8)3.2.2 数据格式 (8)3.2.3 数据存储 (8)3.2.4 数据处理与分析 (8)3.3 技术架构 (8)3.3.1 分布式技术 (8)3.3.2 大数据处理技术 (8)3.3.3 数据挖掘与机器学习技术 (8)3.3.4 云计算技术 (9)3.3.5 安全技术 (9)第4章数据采集与预处理 (9)4.1 数据源分析 (9)4.1.1 交易数据：包括股票、债券、基金等证券产品的交易行情、交易量、交易价格等数据。
(9)4.1.2 财务数据：涵盖上市公司的财务报告、财务指标、盈利预测等数据。
(9)4.1.3 市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、政策法规等影响证券市场的数据。
94.1.4 新闻与公告：涉及上市公司的新闻报道、公告信息等。
(9)4.1.5 社交媒体数据：包括微博、论坛、博客等平台上的投资者言论及观点。
(9)4.2 数据采集技术 (9)4.2.1 交易数据采集：通过证券公司、交易所等机构提供的API接口，实时获取交易数据。
高可用架构设计：保证系统的稳定性与可靠性
高可用架构设计：保证系统的稳定性与可靠性高可用架构设计指的是设计一种系统架构，以保证系统具有高稳定性和可靠性的特点。
在当今数字化时代，系统的高可用性对于许多企业和组织来说至关重要，因为系统的不可用性可能导致业务中断、数据丢失以及用户流失等严重后果。
下面将讨论高可用架构设计的重要性和一些常见的架构策略。
首先，高可用架构设计的重要性在于确保系统能够持续地提供服务，即使在面临硬件故障、软件错误或自然灾害等问题时也能保持运行。
对于一些关键业务系统，例如金融交易系统、电子商务平台和医疗健康系统，系统中断可能会导致巨大的经济损失和用户的不满。
因此，通过设计高可用架构，可以降低系统中断的风险，并提高用户满意度。
其次，高可用架构设计的目标是消除系统单点故障。
单点故障是指系统中一个关键组件的失效引起整个系统的停机。
为了提高系统的可靠性，可以采用以下几种常见的架构策略：1.多点冗余：在架构中引入冗余节点或组件，使系统具有备用的能力。
例如，可以设计主备系统或使用集群和负载均衡技术来实现多个节点之间的数据同步和负载分担，从而避免单点故障的影响。
2.容错处理：通过使用容错技术来处理系统错误，以保证系统正常运行。
例如，可以使用容错机制如错误检查和纠正码、校验和、故障恢复和自动重启等方法，为系统提供容错能力。
3.水平扩展：通过增加系统的计算和存储能力来应对系统负载的增加。
水平扩展可以通过增加服务器、分布式存储、使用云服务等方式来实现，从而提高系统的吞吐量和并发处理能力。
4.数据备份和恢复：定期进行系统数据的备份，并设计合理的数据恢复策略。
备份数据可以存储在分布式文件系统、云存储或磁带库等多种介质上，以便在数据丢失或损坏时能够及时恢复。
此外，在高可用架构设计中还需要考虑到以下几个方面：1.故障检测和自动恢复：设计监控系统来检测故障，并采取自动恢复措施。
例如，通过心跳检测、自动重启或替换故障节点来提高系统的可靠性和稳定性。
2.性能监控和调优：实时监测系统的性能，并根据监测结果进行相应的调优。
交易系统技术方案
交易系统技术方案1. 简介交易系统是指实现金融交易的软件系统，它扮演着连接交易参与者与市场的桥梁角色。
本文将介绍一个可行的交易系统技术方案，该方案基于现代技术栈，旨在提供高效、安全和可靠的交易环境。
2. 架构设计2.1. 前端设计交易系统的前端设计需要考虑易用性和效率。
我们建议使用响应式设计，使得系统能够在多种设备上进行访问，包括桌面、手机和平板电脑。
前端可以使用流行的Web开发框架如React或Vue.js来构建用户界面，以实现良好的用户体验。
2.2. 后端设计交易系统的后端设计应该具备可伸缩性和高性能。
我们推荐采用微服务架构，将交易系统拆分为多个独立的服务，每个服务负责一个特定的功能模块。
这将使开发团队能够更好地理解和维护系统，并且能够根据需求灵活地进行扩展。
后端服务可以使用Java、Python或Node.js等流行的编程语言来实现。
数据库可以选择使用关系型数据库如MySQL或PostgreSQL，或者使用NoSQL数据库如MongoDB或Redis。
此外，应该考虑使用消息队列来实现异步通信，以提高系统的性能和可靠性。
2.3. 数据存储交易系统对于数据的存储需要考虑高可用性和数据一致性。
我们建议使用主从复制和数据分片的技术来实现高可用性和水平扩展。
同时，应备份数据以应对突发状况，并定期进行数据恢复测试以确保备份的有效性。
2.4. 安全设计交易系统的安全设计至关重要。
我们建议使用SSL证书和HTTPS协议来加密通信，以防止数据被窃取或篡改。
系统应该使用身份验证和权限控制机制，以确保只有授权用户能够访问系统的敏感信息和功能。
此外，应采用防火墙、入侵检测系统和日志监控来确保系统的安全性。
2.5. 监控与优化为了保证交易系统的高可用性和性能，系统应该实施监控和优化策略。
可以使用监控工具来实时监测系统的状态和性能指标，如CPU和内存使用率、网络延迟、交易响应时间等。
同时，定期进行系统的性能测试和压力测试，并对性能瓶颈进行分析和优化。
高可用性架构设计：构建稳定和可靠的系统
高可用性架构设计：构建稳定和可靠的系统在当今数字化时代，高可用性架构设计已经成为企业建设稳定和可靠系统的关键因素之一。
随着云计算、大数据和物联网等新兴技术的不断发展，越来越多的企业开始意识到高可用性架构设计的重要性。
本文将从何为高可用性架构设计、为什么需要高可用性架构设计以及如何实现高可用性架构设计等方面展开探讨，希望读者能对高可用性架构设计有更深入的了解。
一、何为高可用性架构设计高可用性架构设计是指系统能够在面临各种异常情况时，仍能保持持续可靠、稳定运行的能力。
一个高可用性系统应该保证在任何情况下都能够继续提供所需的服务，而不受到任何异常事件的影响。
这些异常事件不一定是由技术层面引起的，也有可能是由自然灾害、人为失误等多种因素导致的。
在高可用性架构设计中，系统应该能够快速检测异常事件，并且自动地进行故障转移和恢复，确保系统的稳定性和可靠性。
在现代企业应用架构中，高可用性不仅仅是一个选项，而是一个必须考虑的因素。
无论是电子商务平台、金融系统还是社交媒体应用，都需要保证系统能够随时随地提供稳定、可靠的服务。
传统的单点故障架构可能已经无法满足用户的需求，因此高可用性架构设计已经成为了现代企业必备的一部分。
二、为什么需要高可用性架构设计1.用户需求日益增长：随着互联网的普及和移动互联网应用的快速发展，用户对于系统稳定性和可靠性的要求也越来越高。
用户不再满足于系统能够在正常情况下提供稳定的服务，而是希望系统能够在面临各种异常情况下依然保持稳定运行。
因此，为了满足用户的需求，企业需要考虑采用高可用性架构设计来提升系统的稳定性和可靠性。
2.数据安全性要求提高：随着大数据和物联网等新兴技术的发展，企业所需处理的数据量也越来越大。
在这些数据中，可能包含了大量的敏感信息，例如用户的个人资料、金融交易记录等。
如果系统出现故障，可能会导致数据丢失或泄露，对企业造成重大的损失。
因此，为了保证数据的安全性，企业需要采用高可用性架构设计来确保系统能够随时提供稳定和可靠的服务。
系统故障解决方案之容灾与高可用架构
系统故障解决方案之容灾与高可用架构容灾与高可用架构是系统故障解决方案中重要的组成部分。
在今天依赖计算机系统的信息时代，系统故障可能导致严重的业务中断和数据丢失，因此采取有效的容灾与高可用架构是保障系统稳定运行和数据安全的关键。
一、容灾与高可用架构概述容灾（Disaster Recovery）是指在系统遭受硬件故障、软件故障、自然灾害等不可预测事件影响后，能够快速恢复系统正常运行状态。
高可用（High Availability）则是指系统能够在故障发生时保持连续运行，确保业务持续性和可用性。
容灾与高可用架构则是为实现系统的容灾与高可用而构建的技术架构。
它通过使用冗余系统、负载均衡、故障转移等技术手段，确保系统在发生故障时能够自动切换到备份系统或备用设备上，从而快速恢复服务，确保业务不中断。
二、容灾与高可用架构的实现方式1. 冗余备份：通过备份系统、数据冗余、硬件冗余等方式进行备份与冗余，确保系统在关键组件或设备故障时能够无缝切换到备用设备上，减少业务中断时间。
2. 负载均衡：通过将用户请求分发到多个服务器上，平衡系统的负载，避免单点故障导致系统崩溃。
常见的负载均衡方式包括DNS轮询、硬件负载均衡器等。
3. 故障转移：将主要服务运行在主节点上，备份服务运行在备用节点上，通过实时监测主节点状态，一旦主节点发生故障，备用节点可以自动接管并提供服务，实现故障的快速切换。
4. 数据同步与备份：建立数据同步机制，确保主节点上的数据可以实时或定时地同步到备用节点上，保障数据的一致性和完整性。
同时，将数据备份至远程或离线存储，防止数据丢失。
5. 分布式系统：通过将系统拆分成多个独立的子系统，各个子系统运行在不同的服务器上，实现资源的分布和负载的均衡，提高系统的可用性和可扩展性。
三、容灾与高可用架构的应用场景容灾与高可用架构广泛应用于关键业务、金融、电子商务、互联网等领域，以确保系统的稳定运行和业务的连续性。
1. 数据中心：大型数据中心通常采用多层架构来实现容灾与高可用性。
商业银行IT系统整体架构
商业银行IT系统整体架构概述商业银行是金融行业的主要组成部分之一，在现代经济中扮演着至关重要的角色。
商业银行需要一个支持自己业务运营的IT系统，而整体架构的设计对于IT系统的稳定性、性能和功能进行综合考虑，是实现业务目标的基础。
商业银行IT系统的整体架构主要由以下几个部分组成：前台交互系统、中间业务处理系统、后台数据库存储系统、安全管理系统。
前台交互系统前台交互系统是客户与商业银行直接进行交互的部分，涵盖了网站、APP、自助设备等多个终端。
其功能包括账户管理、财务转账、网上支付等业务。
前台交互系统要求界面友好、操作简单、响应迅速。
同时，为了提高用户体验、提高服务质量、提高银行品牌形象，商业银行应该在前台交互系统中加入一些创新的业务和服务。
中间业务处理系统中间业务处理系统是商业银行IT系统的核心，负责实现网上银行交易的核心业务处理。
例如，存款、汇款、信用卡、贷款等，它是实现整个IT系统考虑到业务需求和系统性能的重要部分。
商业银行中间业务处理系统主要应当采用分布式、异步、对等计算等技术，并设置合理的业务分块切分来实现业务功能。
后台数据库存储系统后台数据库管理系统是商业银行IT系统的后台处理部分，主要包括数据存储、管理、备份、恢复、读写性能等，具有重要的稳定性和安全性。
数据库系统应当采用高性能、高可用性、可配置化的特点。
对于大型商业银行，需要进行多级数据备份，确保数据不会因为存储系统的问题而丢失。
安全管理系统随着网络安全问题的日益严峻，安全管理系统已经成为商业银行IT系统不可或缺的部分，要求对系统的安全运行、用户信息的保护和机密数据的加密具有重要意义。
商业银行的安全管理系统应该符合国际网络安全标准，包括用户认证、数据加密、防火墙和入侵检测等多种技术。
商业银行IT系统整体架构是对商业银行IT系统进行全面规划和设计的关键步骤，需要充分考虑到商业银行的业务需求、技术支持、安全保障等各个方面。
通过恰当应用现代化的技术和设备，有助于提升银行的业务水平、管理效率和用户体验，从而加强银行的市场地位和竞争力。
FusionCompute架构原理介绍
将vCPU调度到其它Node运行
适用场景
• 针对大规格、高性能虚拟机场景，适用Oracle、 SQL Server等关键应用
• 能感知NUMA架构的其它应用的性能提升
特性价值
• 针对Oracle等关键应用，可使应用性能提升 20%！
虚拟化前 虚拟化后 60% 10% 10% 60%
Server1 Server2 Server1 Server2
白天
晚上
60%
10%
70%
70%
VM 1
10%
VM 1 60%
Server VM 2 Server VM 2
白天
晚上
代码编译 OA办公
峰值时间 谷底时间
24时 8时
8时 24时
第4页
价值2：虚拟化技术提高可用性
第10页
主要功能特性
第11页
兼容行业特殊操作系统
FusionCo
mpute 控制域
客户VM
客户VM
客户VM
客户VM
PV后端 驱动
PV 前端驱动
PV 前端驱动
PV 前端驱动
PV 前端驱动
FusionCompute
客户VM
客户VM
定制化…
PV 前端驱动
PV 前端驱动
• 兼容一个新的操作系统，需要厂商提供配套的PV驱动程序，华为具备PV驱动开发能力 • 兼容主流的Windows、Linux操作系统
第14页
虚拟机热迁移技术(VM Motion)
App
App
FusionCompute
京东商城企业架构
可用性
多 • 品类丰富 • 功能多 • 交易量大
好
• 高可用性 • 高可扩展性 • 低成本
省 • 高人效 • 高时效 • 低成本
可扩展性
成本
1 架构愿景
质量要求
可用性
互操作 性
可管理 性
性能
可靠性
可伸缩 性
安全性
概念 完整性
可维护 性
可重用 性
质量 要求
可支持 性
可测试 性
易用性
3 架构愿景
总体架构原则
1. 分流
水平扩展 业务分区
应用：集群，无状态，提高访问量 数据：读写分离，提高性能
商品读库，商品写库
应用：按业务域划分成不同子系统 数据：数据分区
商品库、交易库
分片
应用：不同业务类型分片 数据：分库分表，提高数据容量
将交易系统中的秒杀以及 非重要系统剥离出去
动静分离
应用：分层，功能与非功能
总体原则
1 业务平台化
1. 基础业务下沉 2. 可复用
4 容错设计
1. 核心服务自治，服务能够被 彼此独立的修改、部署、发 布新版本和管理
2. 应用系统集群，可水平扩展 3. 多机房部署，多活
总体原则
2
抽象化
1. 服务抽象化，引用不需要关心服务实现
2. 应用集群抽象化，集群位置透明
3. 数据库抽象化，应用程序用逻辑SQL操 作数据库
1. 高可用性
系统架构简单清晰，应用系统间耦合低， 容易水平扩展，增加和修改业务功能方便 快捷
自动化运维。整体系统可用性99.99%，单个 系统可用性99.999%。全年故障时间整个系统 不超过50分钟，单个系统故障不超过5分钟
交易系统技术方案
3.和安全性要求。
4.培训与售后服务：为用户提供培训和技术支持，确保用户能够熟练使用系统，并提供长期的售后服务。
本交易系统技术方案旨在为用户提供一个稳定、高效、安全的交易环境。通过实施本方案，将有效提高交易效率，降低交易成本，为我国金融行业的持续发展奠定坚实基础。
2.高性能缓存
应用缓存技术，降低数据库访问压力，提升系统响应速度。
3.加密与安全
采用强加密算法，保障数据传输和存储的安全性，防止数据泄露。
4.消息中间件
利用消息队列技术，实现系统组件间的高效通信，降低系统耦合度。
5.数据库优化
对数据库进行分库分表，使用索引优化查询，提高数据处理能力。
五、系统安全策略
1.数据安全
采用SSL/TLS等加密协议，对数据进行加密传输，确保数据传输安全。
2.认证授权
实施多因素认证机制，确保用户身份真实，控制用户权限，防止未授权访问。
3.安全审计
记录系统操作日志，进行安全事件追踪，定期进行安全审计。
4.网络安全
部署防火墙和入侵检测系统，防范网络攻击，保障系统网络安全。
5.应急预案
2.业务逻辑层
实现交易业务的核心逻辑，包括订单管理、交易撮合、风险管理等功能。
3.数据访问层
负责数据的存取操作，通过数据接口与数据库层交互，提供数据服务。
4.数据库层
存储用户数据、交易数据等，采用高效稳定的数据库管理系统。
四、核心技术选型
1.分布式计算
采用分布式架构，提高系统处理能力，实现负载均衡，确保系统高可用性。
制定应急预案，对可能的安全事件进行快速响应，降低风险损失。
金融交易系统高可用性设计与应用
金融交易系统高可用性设计与应用随着金融行业不断发展，金融交易系统在金融市场的作用越来越重要。
金融交易系统的高可用性设计与应用成为了当今金融科技领域的热门话题之一。
高可用性设计可以保证金融交易系统的稳定和安全，避免因系统故障而造成的损失，并且满足金融交易系统高负载、高并发等性能要求。
一、高可用性设计的意义和要素高可用性设计是为了保证系统的可用性和稳定性，降低系统出现故障的可能性和危害程度，从而使金融交易系统达到一个可接受的水平。
高可用性设计要素包括硬件、软件、网络、存储、数据备份、负载均衡、故障处理等。
针对金融交易系统的特点，高可用性设计更强调对系统的稳定、可靠性、安全性和可恢复性。
二、金融交易系统高可用性的实现方法1.系统软硬件设计金融交易系统要求硬件的可靠性、稳定性和高性能，从而保障系统对大规模数据处理的能力，同时，要求软件系统采用高可用性、高可扩展性和高安全性等设计思路，确保系统的灵活性和稳定性。
2.负载均衡负载均衡可以帮助系统在高负载下保证正常运行，平衡、分配请求到不同的服务器上。
不同的服务器之间可以相互协作，增强系统的容错性和稳定性，从而更好地保证系统的可用性，减少系统故障的影响。
3.故障转移系统故障转移是通过将故障的服务转移至备用设备上实现的。
这种技术可以保证业务的连续性和可靠性，对于限时的交易和数据的处理，能够在短时间内得到有效的处理。
同时，它还能够在出现故障时快速恢复并保障系统的可用性。
4.备份和恢复数据备份是金融交易系统高可用性的重要保障措施。
对于成交记录等数据，需要每天进行备份，以防将来的数据丢失或出现错误。
同时，针对不同的系统将制定出不同的数据恢复方案，能够在需要时让系统快速恢复或还原。
三、高可用性设计的应用金融交易系统高可用性设计应用广泛，既可以在交易系统、结算系统、清算系统等金融业务中使用，也可以在政府的相应系统、企业的信息系统及通讯系统等各实际应用中使用。
1.交易系统高可用性是金融交易系统的基石之一。
高可用系统部署方案
高可用系统部署方案
为了实现高可用性，我们建议将数据库和应用系统部署在不同的服务器上，以减少彼此影响。
例如，在算法交易服务应用中，系统的CPU和内存消耗较大，如果再加上数据库的资
源占用，就会导致系统负载过重。
因此，我们将应用系统和数据库分布在不同的服务器上，以便于管理和提高整体性能。
我们的高可用性部署方案图由客户端、应用系统和数据库三部分组成，共有5台服务器。
客户端通过连接应用系统的虚拟IP接入到应用系统的服务。
应用系统的主备可以实现互备，由群集决定当前连接是接入到哪一台。
当主机发生故障时，2
分钟左右可自动重连到备机。
数据库部分使用镜像功能，应用系统在连接到数据库的连接串中就指定主备IP。
当主机发生
故障时，数据库镜像故障转移会在1秒钟内自动转移到镜像服务器上。
2、测试结果显示，该方案能够实现自动故障转移，但仅
基于操作系统网络层面，当应用系统软件本身停止时无法进行故障转移。
建议开发一套系统监控及故障裁决组件系统来解决这个问题。
3、备选方案是在项目上线初期，客户量相对较少的情况下使用简约方案实现，其中主机IP为192.168.187.150，见证服务器IP为192.168.187.152和192.168.187.120，客户端虚拟IP为192.168.187.220，应用主机兼数据库见证机主数据库服务器镜像IP为192.168.187.151，客户端镜像数据库服务器。
该方案成本较低，但缺点是应用系统没有备机，且主应用系统兼做数据库见证服务器，容易出现连接故障。
建议将三台服务器部署在同一个域内以解决这个问题。
高可用性设计：基本概念与原则(十)
高可用性设计：基本概念与原则引言：在信息技术蓬勃发展的今天，高可用性设计成为了企业和组织追求的目标之一。
高可用性设计指的是系统或应用在面对各种故障或异常情况时，能够不中断或仅有短暂中断地继续提供服务的能力。
本文将讨论高可用性设计的基本概念和原则，并着重探讨其在不同领域的应用。
一、高可用性设计的基本概念：高可用性设计具有以下几个基本概念：1. 容错性：容错性是指系统能够在出现故障或错误时，通过自动检测和纠正错误来保证系统的正常运行。
常见的容错技术包括备份和冗余，以及故障检测和恢复机制。
2. 可恢复性：可恢复性是指系统在遭受破坏、故障或错误后，能够迅速恢复到正常状态并继续提供服务的能力。
系统备份、数据恢复和快速故障恢复是实现可恢复性的关键手段。
3. 扩展性：扩展性是指系统能够通过添加硬件或增加资源的方式来满足用户不断增长的需求。
将系统设计为可扩展的能够保证在用户量或负载增加时仍能提供高质量的服务。
二、高可用性设计的原则：高可用性设计需要遵循一些基本原则，以确保系统在各种情况下都能保持稳定和可靠。
1. 多样化的技术栈：通过使用多样化的技术栈，避免单点故障，并降低系统的风险。
例如，在网络架构中，使用多个供应商的路由器和交换机，这样即使一个设备故障，其他设备仍然能够继续提供服务。
2. 自动化运维：自动化是提高可用性的重要手段。
通过自动化运维可以降低人为错误带来的风险，同时提高系统的响应速度和部署效率。
常见的自动化运维工具有配置管理工具、自动化测试和自动化监控等。
3. 弹性设计与弹性架构：弹性设计是指系统能够在用户需求变化或负载波动时能够自动调整和适应。
弹性架构则是指系统各个组件之间的松耦合与可替换性，以便于对故障进行隔离和处理，从而提高系统的可用性和稳定性。
4. 安全性设计：高可用性设计需要保证系统的安全性，防止未经授权的访问或恶意攻击导致系统的中断或崩溃。
采用安全防护策略，包括身份验证、数据加密、入侵检测等，是实现高可用性设计的重要组成部分。
IT基础架构高可用性介绍PPT课件
虚拟以太网 Virtual Ethernet架构
15
虚拟SCSI架构
16
虚拟光纤卡架构
17
双Virtual I/O Server基本架构
18
双VIO Server推荐架构
19
When VIOS-2 shutdown or Failure
20
服务器计划内的停机会造成了业务的中断
➢ 服务器/业务集中环境下，某些服务器上的负载使用非常不平衡，必须要调
主要包括硬件容错功能部件冗余自动错误诊断修复迂回处理再配置等并具备预分析测试故障管理和变更管理等能力高可用highavailability解决方案架构各类可用性实现方式hatiertapebackupmetromirrorhacmpxd5plvmmirrorconfigurationrtohourshoursdaysminuteshourssecondshourssecondsforwardrecoveryyesyesyesyesbackupwindowhourssecondssecondssecondssecondsdatalossyesyesyesapplicationfailfailfailfailfailcontinue高可用性的实现层次数据库服务raid10双数据拷贝冗余san网络服务器集群并行数据库冗余网络应用伸缩性边缘设备目录二服务器高可用技术介绍一高可用性一般原理三存储高可用技术介绍四it基础架构高可用案例分享产理论把企业仅仅抽象为一个生产函数一种投入产出关系一个追求利润最大化的黑匣子它没有讨论企业内部是如何配置资源的企业是如何组织生产的企业和市场的关系如何各自的边界在哪里
10
服务器双机目标
▪ 计划内停机或非计划内停机都需要服务器的高可用环境存在，目的是保证其 上的业务系统持续运行。
天津港散货电子交易系统高可用性的实现
文 件 系 统 、Ｐ地 址 、 用 程 序 等 。 当节 点 发 生故 障 时该 节 点 上 Ｉ 应
的 资 源 能够 被 其 他 节 点 接 管 。
而 避 免 长 时 间 的服 务 中 断 ， 证 系统 提 供 连 续 的 服务 。 保
１ 高 － 用 性 具 体 实 现 方 案 的 选 择 ． － ｆ
件 实 现 双 机 互 备 。 系 统 高 可 用 性 架 构 为 使 用 ２ 台 高 性 能 的 ｌ ＢＭ ×小 型 机 系统 ， 过 ＨＡＣＭＰ组 成 高 可 用 集 群 ， 机 通 Ａ１ 通 主 过 光 纤 通道技 术和 光纤交换 机连接 到光 纤磁盘 柜上 ， 成 Ｓ 形 ＡＮ架
构。
作 系统 故 障 、 应用 软 件 系统 故 障 等 等 。一 般 情 况 下 ， 术 人 员 技
在 现 场 恢 复 服 务 器 正 常 可 能 需 要 几 分 钟 、 小 时 甚 至 几 天 。在 几
实际 情 况 中 ， 快 的消 除 的故 障 的 方法 是 重启 服 务 器 （ 启后 最 重
信息时代 ＩＩＣ ＣＴＨＬＹ ＴＪＳ Ｎ０ＣＯＧ ＡＮ Ｉ２ＥＮ４ Ｎ ＥＥ０ 第 期 ＆年 Ｏ １
李晓天 （ 天津港散货交易市场 天津 ３０５ ） ０４２
天津港散货 电子 交易系统 高可用性 的实现
ＩＩ 要】 ｜ Ｉ 系统的高可用性要求系统应用能迅速从软件故障或硬件故障中恢复过来。Ｈ Ｃ Ａ ＭＰ管理软件是一款 ＩＭ 生 Ｂ
２ ＨＡＣＭ Ｐ的 相 关 概 念
节 点 （ ｄ ： 点 上 运 行 着 应 用 Ｃｌｓ ｅ ａ ａ ｅ 进 程 Ｎｏ ｅ）节 ｕｔ ｒ Ｍ ｎｇ ｒ
和 关 键 应 用 。 关 键 应 用 访 问 的数 据 来 自于 各 个 节 点 的 共 享磁
hyperbase描述
hyperbase描述Hyperbase描述Hyperbase是一种基于云计算的数据库服务，它通过提供高度可扩展的存储和计算能力，帮助用户构建和管理大规模的数据集合。
与传统的关系型数据库相比，Hyperbase具有更高的性能、更好的可靠性和更低的成本。
Hyperbase以其强大的扩展性而闻名。
它可以容纳大量的数据，并支持高并发的读写操作。
这使得Hyperbase非常适合处理大规模的数据集合，无论是在线交易系统还是分析处理系统。
Hyperbase采用了分布式架构，可以将数据存储在多个节点上。
这样一来，即使某个节点发生故障，也不会影响整个系统的正常运行。
同时，Hyperbase还支持数据的备份和恢复，确保数据的安全性和可靠性。
Hyperbase提供了灵活的数据模型，可以适应不同类型的数据需求。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储和查询。
用户可以根据自己的业务需求，选择合适的数据模型进行数据管理和分析。
Hyperbase还提供了丰富的查询和分析功能。
它支持SQL查询语言，使用户可以方便地进行数据查询和分析。
同时，Hyperbase还提供了全文搜索、流式计算、图计算等高级功能，帮助用户更好地理解和挖掘数据。
Hyperbase还具有良好的性能和可靠性。
它采用了分布式存储和计算技术，可以实现数据的并行处理和高效访问。
同时，Hyperbase 还支持数据的自动分片和负载均衡，确保系统的高可用性和稳定性。
除此之外，Hyperbase还提供了简单易用的管理界面和API接口。
用户可以通过界面进行数据的导入和导出，以及集群的管理和监控。
同时，Hyperbase还提供了SDK和开发工具包，方便用户进行应用开发和集成。
Hyperbase是一种强大的云数据库服务，它通过提供高度可扩展的存储和计算能力，帮助用户构建和管理大规模的数据集合。
无论是在线交易系统还是分析处理系统，Hyperbase都能够提供高性能、高可靠性的服务。
国内eod成功案例
国内eod成功案例国内EOD成功案例1. 案例一：某电商平台EOD成功实践某电商平台在进行EOD（每日交易结束）时，采用了多项措施确保成功。
首先，他们建立了强大的数据中心和高可用性的服务器架构，以确保交易数据的安全和稳定。
其次，他们制定了详细的EOD流程，包括交易结算、数据清算和账务处理等环节。
最后，他们进行了严格的测试和监控，及时发现和解决潜在问题，保证了EOD的成功进行。
2. 案例二：某银行EOD成功实践一家银行为了确保每日EOD的成功，采取了多种措施。
首先，他们建立了高可用性的核心银行系统，确保交易数据的安全和可靠性。
其次，他们进行了详细的交易对账和清算工作，确保每笔交易都能正确结算。
同时，他们还加强了对系统的监控和巡检，及时发现和解决潜在问题。
通过这些措施，该银行成功实现了每日EOD的顺利进行。
3. 案例三：某航空公司EOD成功实践一家航空公司通过优化业务流程和技术手段，成功实现了每日EOD。
他们通过建立高效的航班管理系统和订单处理系统，实现了航班信息的快速更新和订单的及时处理。
同时，他们还建立了完善的数据清算和结算机制，确保每日交易数据的准确性和稳定性。
通过这些措施，该航空公司实现了每日EOD的成功进行。
4. 案例四：某物流公司EOD成功实践某物流公司为了确保每日EOD的成功，采用了多项措施。
首先，他们建立了高效的仓储管理系统和订单处理系统，实现了货物的准时配送和订单的及时处理。
其次，他们加强了对数据的清算和结算工作，确保每日交易数据的准确性和完整性。
最后，他们进行了严格的系统巡检和故障排除，及时发现和解决潜在问题。
通过这些措施，该物流公司成功实现了每日EOD的顺利进行。
5. 案例五：某支付公司EOD成功实践某支付公司通过优化技术架构和流程管理，成功实现了每日EOD。
他们建立了高可用性的支付系统和结算系统，确保交易数据的安全和稳定。
同时，他们加强了对交易数据的清算与结算工作，确保每笔交易都能准确结算。
OLTP的名词解释
OLTP的名词解释OLTP，即联机事务处理（Online Transaction Processing）是一种管理和处理大量实时数据的计算机处理方式。
它主要用于处理各种交易，如订单处理、银行交易、航空订票等。
OLTP系统通常涉及多个用户和并发处理，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
1. OLTP的概念OLTP是一种面向交易的计算机数据处理系统，旨在通过实时处理和监控，提供高性能、高并发、高可用性的服务。
其主要目标是处理快速且频繁的交易请求，并利用数据库系统来管理和存储数据。
2. OLTP系统的特点（1）实时性：OLTP系统需要及时响应用户的请求，并迅速处理交易。
用户可以即时得到结果反馈，通常在毫秒级别。
（2）高并发性：OLTP系统需要同时处理大量的交易请求，能够支持多个用户的并发访问和操作。
它需要有效地管理和调度资源，以确保高性能和高效率。
（3）数据一致性：OLTP系统需要保持数据的一致性和完整性，在多个用户的并发操作中，能正确地处理数据的读写请求，并确保数据的一致性。
（4）事务管理：OLTP系统通过事务来管理交易操作，保证所有操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
事务的定义和控制对于确保数据的正确性至关重要。
3. OLTP系统的架构OLTP系统的架构通常采用客户端-服务器或多层架构。
客户端可以是桌面应用程序、Web应用程序或移动应用程序，向服务器发送交易请求。
服务器端包括应用服务器和数据库服务器。
应用服务器负责接受和处理客户端请求，并通过与数据库服务器的交互来完成数据的读写操作。
4. OLTP的应用场景（1）电子商务：OLTP系统在电子商务领域中得到广泛应用。
通过OLTP系统，用户可以实时下单、查询订单状态、付款等。
（2）银行业务：银行的交易处理、转账、支票清算等都是OLTP系统的典型应用。
用户可以通过ATM机、网银或手机银行进行交易。
（3）航空订票：OLTP系统可以支持航空公司的订票系统，使用户能够实时查询机票信息、订购机票并完成支付，提高订票的效率和便利性。
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高可用数据服务交易系统架构
SDMK = Smart Data Market
SDMK提供了API服务，人群数据服务，异步服务等内容；还开放了Lookalike，情景感知，预测引擎，推荐引擎等人工智能服务；降低数据应用场景的难度，帮助更多企业发现数据的深层价值。
SDMK 的功能模块
External
Rely
Storage
Gateway
Service
(TD&3rd)
Log
(in ElasticSearch)
Persistent data
( in MySQL)
Cached data
(in Redis)
Metering
Mes
Que
(by Ka
Adaptor
TD Account
Center
Async Gateway File Service Machine UI
Account
Config&
Calculation
Service Mgmt
Payment Wallet
Config & Assistant
Charging
Report Audit Website
Human UI
Front End Page
Back End Page
OM
业务流程
服务调用基本业务逻辑
用户
Gateway
Account
Metering
Service
验证身份和购买尚有余量检查配额鉴权通过
调用服务推送调用结果
校验身份
查已用量
数据服务
更新计量
调用
N
N
可用性挑战
要求
•计量最终误差要求不高于0.01%
•交易系统可用性要求不低于99.9%
0.01%
1%
99.9%
要求
1.计量准确无误
2.交易-计量闭环，要求高并发下实时计量
3.
容错性
准确
高并发
故障恢复
1.减少系统耦合
2.降低数据库压力
3.应对高并发
4.
易于扩展
异步计量
初始架构：实现功能
Gateway
User
Service
Charging
1
2
Log Storage &Calculation 3
4
5
架构演进：提高效率
Log Storage &Calculation
Charging
2
14
User Gateway
Service
5
Permanent Storage
Cache
Metering
3
Message Queue
63
Lambda
•主数据集（不变层）：Elastic Search中的日志•批处理层结果：MySQL中按天存储的用量•速度层：Redis中的当天和昨天结果
•服务层：按天进行预计算
•查询服务：Metering模块
计算结果的开-闭原则
多种计量指标同时计算，按需取用速度层
实时视图
实时视图
实时视图
调用日志
批处理层主数据集
批处理
视图
批处理
视图
服务层
批处理
视图
用户X购买的Y
服务还剩多少？
消息队列
架构演进：服务降级与重算
Gateway
User
Service
Log Storage
Charging
1
2
4
5
Permanent Storage
Cache
Metering
Mess Que 3
63
1.【事前】预防
2.【事中】自动化故障转移
3.【事中】故障感知
4.【事后】故障恢复 挑战：可用性目标1级
整体服务的高可用性,99.9%（不可用时间每年低于9个小时，每月低于1小时）感知恢复预防发生故障转移
分布式部署，无状态设计
1.所有服务通过nginx 调用，多upstream ，轮询机制
2.服务无状态，必要的状态保存在中央存储中(MySQL/Redis 等)
3.所有调用必须带trackid ，以便定位问题，缩短故障恢复时间
Instance 2
Service
Instance n
Instance 1Nginx Nginx Caller
降低关键路径复杂性与负载
对于SDMK来说，关键路径就是通过Gateway进行的服务调用
1.专注于核心业务，尽量少加入无关的复杂逻辑与数据依赖
2.调用其它服务均需设置超时，避免被外部服务故障影响 适时拆分和合并功能模块
1.降低模块复杂度
2.清晰部署边界
1.熔断机制
2.限制用户处于pending 状态的请求数
3.分服务SLA
4.独立适配器 资源限制对资源的使用进行限制，避免无效或者故障调用耗尽资源用户A 可用资源SDMK 可用资源
用户B 可用资源
服务S1
服务S2
消息系统的选择
1.数据可持久化
2.支持订阅和队列两种方式
3.高性能
4.具有水平扩展性 使用消息系统解耦缓冲
支持故障恢复
应用易扩展
1.所有服务上线之前必须有基本监控与报警
2.基础组件监控与报警
3.业务指标监控与报警
4.调用追踪系统 监控与报警白盒业务组件追踪
服务
Nginx(外)Nginx(内)SDMK 服务数据服务
用户守护用户 监控与报警
黑盒
1.Nginx 监控与报警
2.心跳和守护用户监控
3.外部可用性（端到端）监控与报警监控
端到端
Lua
减少更新带来的故障灰度系统的使用
1.基于用户标识和Lua 的Nginx 分流
2.SCM 系统的配合
3.与守护用户结合使用Nginx 用户守护用户灰度SDMK SDMK 数据服务
Thank you!。