> 根據麥肯錫相關報告顯示，2020 年全球支付業收入 11 年來首次下降。黑天鵝事件讓支付行為發生重大轉變，現金使用量大幅下降，商務服務從線下快速轉移至線上，這些轉變為支付參與者帶來了新的機會與挑戰。

2021 年，支付業收入指標快速修復反彈，其中，數字支付在面對危機時展現出來的敏捷性成為推動經濟更快復甦的重要因素之一。如菲律賓電子錢包 GCash 在2022 年 Q1，註冊使用者數首次超過 6000 萬，達到覆蓋菲律賓 83% 成年人口的里程碑。

在此輪快速修復與爆發增長中，企業間的競爭優勢之戰也拉開帷幕。整個支付業開啟二次變革，由多場景單一服務向全場景數字化運營轉變，數字支付從便利選擇變為基本服務，為數字化經濟和產業網際網路注入新的活力。

**部分企業已經透過基礎設施升級、技術架構迭代和新技術的引入，透過科技創新手段提升了成本控制能力、提高了服務質量、最佳化了單位成本生產效益，繼續擴大自身優勢和市場規模。**

### 關於作者

**作者：周貴卿**

*OceanBase 解決方案架構師、分散式資料庫佈道者。擁有近十年基於傳統 Oracle 的開發經驗，曾主導電信行業 BOSS 核心系統技術架構，參與制定 IETF RFC8543 標準，翻譯出版 O'Reily《ZooKeeper, Distributed Process Coordination》書籍，對分散式一致性協議有著深入的研究；曾就職 CNNIC，作為“網際網路域名管理技術國家工程實驗室”骨幹，推動國家域名核心系統分散式改造；前京東雲 IaaS 架構師，主導多個行業解決方案的設計實施。是分散式技術的擁躉者和狂熱者。*

## 數字支付面臨新挑戰

數字支付的技術架構經過多年的發展，已從單體架構逐漸發展為微服務、單元化等分散式架構，但鮮有企業採用原生分散式資料庫，在最核心的資料底座上缺少業務發展的強有力支撐。

早期數字支付的傳統資料庫架構大多采用單機資料庫，因為其簡單易用，且強 ACID（Atomic 原子性，Consistency 一致性，Isolation 隔離性，Durability 永續性），幫助支付企業快速積累了一定市場規模。

隨著業務增長，單機資料庫的容量、效能很容易達到上限，應用架構開始升級為分散式架構。與此同時，基於中介軟體的分庫分表方案應運而生，這種方式短期內有效解決資料激增、高併發等問題，但本質還是單機資料庫的橫向組合，與之也帶來一系列其他的問題，制約了企業在新一輪增長期的發展。

### 業務連續性難保障

保證業務連續性是數字支付的重中之重，主要包括高可用、高容災。高可用需要資料庫在機房斷電、網路異常、磁碟靜默等故障，甚至是光纖斷掉等極端情況下，仍然能保證資料 0 丟失，業務正常執行；高容災則是指在地震、火災、洪水等本地資料庫遇到災難時，備災資料庫能快速承擔起本地資料庫任務的能力。

傳統的單機資料庫遇到故障後，業務可能長時間中斷，甚至資料丟失；即使能做到高可用、高容災，也依賴於作業系統、儲存硬體、資料庫等多元件的整合分級實現，與業務自身應用的配合度低，切換要求高、難度大，不足以保證數字支付企業的業務連續性。

### 頻繁分庫分表效率低下

數字支付企業的業務初期，資料量不大時，採用單機資料庫架構往往就能很好地正常執行。但當業務發展到一定規模時，伴隨資料量激增，要麼選擇不斷增加單機資料庫；要麼分庫分表，分庫分表也就意味著要做技術改造，這對整體架構設計能力的要求甚高，稍微有設計不合理之處，都將可能使系統的整體效能、可用性大打折扣。

此外，分庫分表也就意味著要在一定時間內停止業務，對運維人員來說則是大量的資料清理、拆庫拆表的繁瑣工作。大量的資料庫例項，也將導致運維的複雜度直線上升，造成整體運維效率低下。

### 儲存成本日益高昂

毋庸置疑，隨著多年的發展和積累，導致資料量的激增，數字支付企業的資料庫成本會越來越高。

*   一是監管要求的熱資料儲存週期要求，以及監管審查的全量資料儲存要求；
    
*   二是業務增長導致不斷增加的資料庫的硬體成本；
    
*   三是分庫分表的多例項的資源利用率低，造成計算資源浪費；
    
*   四是累積的海量資料儲存導致儲存成本的上升。

因此，數字支付企業的儲存成本普遍高於其他對資料儲存時間要求較低的企業。

### 高併發時穩定性差

隨著移動網際網路的到來，海量高併發場景的背後都需要數字支付企業做穩定支撐，如直播帶貨搶購時、超低折扣商品秒殺時需要同時呼叫第三方支付的介面，保證使用者的交易、支付等行為正常；如透過技術手段將銀行、第三方支付等多種支付整合於一體的聚合支付，每天都面臨著大量高併發的場景。

傳統資料庫架構需要根據業務發展提前規劃容量，不支援動態擴縮容，不具備突發流量的承載能力。面對短時間大量的支付、交易等 SQL 請求，如果每一條 SQL 都增加 1 毫秒的延遲，使用者將會有延時等待的不佳體驗，資料庫也很有可能直接當機。

### 大資料分析過程漫長

中國的數字支付無論在市場規模還是增長速度一直引領全球支付市場，也基於不斷的業務創新，包括場景數字化運營轉變。不論是第三方支付還是聚合支付，都有從面向 B 端商家進行大資料分析的場景，如商家查詢近期交易的彙總資料、分潤資料統計分析等；到面向 C 端的使用者畫像的精準營銷場景，如支付收單與銀行資料聯動等。

由於傳統架構通常將 OLTP 和 OLAP 分為兩套資料庫，當遇到需要大資料分析的場景時，往往需要將負責 OLTP 資料庫的資料同步至 OLAP 資料庫，再由 OLAP 資料庫進行大資料分析，大多統計分析時效為 T+1，影響商業決策時效性，也制約了業務模式的創新和發展。

## 數字支付亟需底層基礎設施升級

數字支付正面對新一輪機遇與挑戰，面對不斷攀升的資料成本，亟需資料庫最根基的底層基礎設施升級。

從單機資料庫到基於中介軟體的分庫分表資料庫，沒有從根本上解決問題。隨著資料爆發式增長，不僅穩定性無法有效保障，效能下降也直接帶來了服務體驗下降，同時資料庫相關的硬體、儲存等成本也會越來越高，但計算、運維等效率卻並沒有相應提升。部分支付企業引入原生分散式資料庫，實現了資料底座的高可用、高擴充套件、高效能等架構升級。

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除了將價格高昂的單機資料庫替換為成本更低的普通 PC 伺服器，原生分散式資料庫與傳統資料庫在底層有著本質的區別，能有效解決數字支付企業遇到的以上種種挑戰。

**第一，原生分散式資料庫在設計之初，就是假定硬體是不可靠的，資料會被系統自動打散儲存在不同的副本中，這些副本可以儲存在不同的機櫃、機房、地域，實現了城市級的無損容災需求。** 多副本之間透過分散式一致性協議保證全域性資料一致性，資料修改後其他副本保證成功提交，因此具備高容災能力。

在高可用方面，原生分散式資料庫也有其核心優勢。如原生分散式資料庫 OceanBase，基於分散式選舉協議在故障發生時可進行自主選舉，當少數派節點發生當機時快速無損自動切換，達到 RTO=0，RTO<30 秒，達到國家標準定義的最高等級容災標準；且內建多種強校驗機制，能自動發現多副本資料不一致、網路資料錯誤、磁碟靜默錯誤等，保證資料強一致。

**第二，原生分散式資料庫能夠在普通 PC 伺服器上實現無限水平擴充套件，實現計算、儲存資源的線性擴充套件能力，數字支付企業無需再進行繁瑣的人工擴容、複雜的分庫分表建設，有效降低運維複雜度，提升運維效率。** 如原生分散式資料庫 OceanBase 的一張表即可擴容至 PB 級、千億條記錄以上，數字支付企業可按需配置算力資源，靈活擴充套件、收縮資源。

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在無限水平擴充套件的基礎上，原生分散式資料庫解決了分庫分表的全域性一致性、跨庫事務、複雜關聯查詢、負載均衡等問題，實現了超級資料庫計算叢集，如原生分散式資料庫 OceanBase 實際案例中單個叢集超 1000 節點，整個叢集透過 MVCC、全域性索引，保證全域性一致性和高效能。

**第三，從昂貴的單機資料庫到普通 PC 伺服器，硬體成本就已經大幅降低。** 此外，原生分散式資料庫在儲存空間、計算資源的利用率上也更上一層樓。如原生分散式資料庫 OceanBase，因其完全自研儲存引擎，能有效發揮基於資料變長-定長的儲存壓縮技術、基於資料編碼的儲存壓縮技術、基於資料日誌分離的低成本儲存技術。

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與 MySQL 和 Oracle 資料庫相比，同一業務的資料儲存量，OceanBase 大約是後者的 1/4～1/3，能有效降低 70%～90% 的儲存成本。

**第四，分散式資料庫的彈性伸縮能力，能夠幫助數字支付企業平穩迎接高併發。** 如原生分散式資料庫 OceanBase，基於執行緒加協程的技術，具有超高的連線數，單點連線數是其他資料庫的 5～8 倍，叢集的連線數可按照節點數線性增長。

此外，OceanBase 具備提前解行鎖（ELR）能力，讓業務在面對大促、秒殺等高併發場景，最佳化分散式事務響應能力，提升系統的整體吞吐能力。如同等規格下，MySQL 熱點行更新 3000TPS，OceanBase 透過 ELR 可達到 3500～10000TPS。

**第五，HTAP 是近年來資料庫領域的新興趨勢，旨在打破原有 OLTP 和 OLAP 的壁壘，讓事物處理和決策分析更高效。** 相較於傳統資料庫只能分別進行 OLTP 和 OLAP，分散式資料庫天然具備將這二者相結合的能力，大幅縮短數字支付企業大資料分析的時長。

如原生分散式資料庫 OceanBase，能將 OLTP 和 OLAP 部署在同一套資料庫叢集，透過資料整合避免資訊孤島，真正做到一份資料既能做事務處理又能實時分析，為數字支付企業提供更快、更準的資料分析。

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## 分散式升級後，降本提效效果顯著

### 一、利楚商服：儲存成本下降74%，分潤統計時間縮短近1倍

利楚商服是聚合支付的領軍企業之一，旗下擁有聚合支付中臺“掃唄”、商戶輕  SaaS “賦佳”、全域營銷中臺“有域” 3 大產品體系。其中，“掃唄”位居聚合支付行業規模前二。作為創新型網際網路企業，利楚商服密切關注新興技術發展趨勢並積極投入實踐，為穩定支撐未來業務的持續增長，選擇進行分散式升級。

聚合支付企業的資料庫每天都要支撐海量的交易場景、支付場景，日積月累的資料導致利楚商服的儲存成本持續攀升。升級至分散式資料庫 OceanBase 後，基於 LSM-Tree 的儲存架構和自適應高階壓縮技術，**利楚商服某業務從 MySQL 遷移至 OceanBase 後，整體儲存成本下降 74%。**

利楚商服每天的訂單量非常大，如面向代理商等場景，涉及到彙總清算和分潤分析，所以在進行聯機交易的同時也有不少實時統計分析的需求。以分潤統計分析為例，應用 OceanBase 之前，分潤統計通常需要 30～40 分鐘才能分析完成，應用 OceanBase 之後，**只需 15 分鐘即可統計分析完畢，時間縮短近 1 倍，商家滿意度也由此大幅提升。**

同時部分 T+1 的統計分析依賴其他列存資料庫，應用 OceanBase 後，依靠 HTAP 引擎，實現了準實時數倉分析的能力，同時也簡化了架構的複雜度。

### 二、GCash：運維效率大幅提升，資料壓縮比近90%

GCash 是菲律賓電信公司 Globe Telecom 旗下的小額支付系統，截止 2022 年 Q1，已經擁有超 6000 萬的註冊使用者，超 500 萬的入駐商家，超 17 萬家存取款站點，目前已經成為菲律賓國內第一大電子錢包。隨著業務的爆發式增長，GCash 的 MySQL 叢集已達儲存上限，需要頻繁進行人工拆分清理資料；大量的資料庫例項，讓 DBA 陷入低效迴圈等一系列問題出現。於是，GCash 決定升級至全新的分散式資料庫架構。

透過 OceanBase 提供的遷移服務，GCash 在不停機的情況下實施全站業務向分散式資料庫的完整遷移，**並採用三可用區高可用架構，保障任意可用區級別故障業務不中斷。**

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GCash 原有上百個 MySQL 例項出現問題時都需要單獨處理，運維成本高昂，藉助 OceanBase 的多租戶能力，資源池化後僅用 10 餘套叢集全部容納。此外，OceanBase 提供運維管理工具（OCP），包括資料庫元件及相關資源的全生命週期管理、監控告警，效能診斷、故障恢復，備份恢復等， 大幅提升運維效率及 DBA 幸福感。

**GCash 原有單資料庫的資料近 5T，遷移至 OceanBase 後壓縮至不到 500G，資料壓縮比近 90%，** 增量資料遷移也有基本接近的資料壓縮比，資料儲存空間因此顯著提升。同時，這也意味著很長一段時間運維同學不需要進行資料歸檔、資料清洗，可以將精力放在更重要的事情上。

## 結語

數字支付將會驅動數字化產業模式升級，透過對多元場景的覆蓋，促進產業網際網路場景協同性提高，深入商戶企業的供應鏈、金融鏈等，將商戶企業的資金流、資訊流和物流打通，驅動商戶企業業務模式的變革升級。

面對新一輪的機遇與挑戰，數字支付不僅在需要商業模式上與時俱進，也需要在基礎設施和技術架構上更新迭代，淘汰過時或中間臺的技術，引入多元化的包括人工智慧、原生分散式等新技術，降低運維成本，提高生產效益，充分夯實基礎設施能力，不斷鞏固深化數字支付的領先優勢。

乘勢而上，OceanBase推動數字支付精益增長

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