2024年工商银行分布式技术及应用白皮书

工商银行分布式技术及应用

1. 分布式技术发展历程

• 原始分布式时代（20世纪70年代末到80年代初）：奠定分布式计算基础。
• 分布式计算兴起（20世纪90年代）：分布式渲染和SOA广泛应用。
• 微服务架构时代（2005年后）：系统更加模块化，易于管理和扩展。
• 云计算和虚拟化技术（21世纪初至今）：形成资源池和云原生架构。

2. 分布式技术产业发展现状

• 微服务框架：Dubbo和Spring Cloud最受欢迎。
• 分布式事务：多采用自研TCC、SAGA及可靠消息模型。
• 软负载：HAProxy和Nginx各有优势。
• 消息和缓存：Kafka和Redis占据主导地位。
• 数据库：基于Mysql+分布式访问层的方案较为常见。
• 开发框架：Springboot成为标配。
• 配置及监控：Apollo、ELK、Zipkin等工具广泛使用。
• 熔断限流：Hystrix和Sentinel有广泛应用。
• 混沌工程：少数银行已实践。

3. 分布式体系发展现状

• 软负载均衡：高可用、可扩展，广泛应用于银行核心互联网应用。
• 分布式服务：高性能、灵活、可扩展，日均调用量260亿次。
• 分布式事务：支持多种事务解决方案，日均支撑业务调用量数亿次。
• 分布式消息：基于Kafka，日均消息量千亿级，TPS百万级。
• 分布式数据库：大规模云化部署，支持万级TPS。
• 分布式缓存：高性能、动态扩展，日均交易量达十亿级。
• 分布式批量：通过数据分片和自动调度提升并行处理能力。
• 分布式文件存储：高可用、水平扩展，支持数十个应用系统。
• 分布式对象存储：支持万级TPS，数据存量千余TB。

4. 分布式体系业务场景落地

• 核心银行系统：实现业务基础服务、核心账户体系等完整闭环处理。
• 账务型应用：提供高性能、强一致性的事务保障，支撑6万TPS交易。
• 信息型应用：支撑大容量数据分片存储，实现横向扩展。
• 交互型应用：提供极致用户体验，支撑十万TPS处理能力。
• 转发型应用：提供高并发、高可靠的弹性支持，支持近十万TPS。

5. 总结与展望

• 分布式技术体系下沉至基础设施：通过Service Mesh和服务网格架构实现服务治理和业务逻辑解耦。
• 多地多中心部署：提高系统高可用性和灵活性，降低网络延时损耗。
• 最佳实践输出：大型金融机构通过转型经验输出，加速同业转型升级。