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保司核心系统——万亿级保单背后的数据分库设计

mhr18 2025-05-16 14:50 1 浏览 0 评论

在构建保险核心系统时,工程师必须像设计分布式数据库般进行数据分层治理。

我们通过五大解耦策略实现系统弹性伸缩:

  1. 冷热数据分层存储
    突发性场景险种如同缓存中的热数据,80%的请求集中在20%时间段。这类短周期数据适合采用TTL自动归档机制,与寿险等长期保单冷数据物理隔离,避免高频IO拖累OLTP性能。就像Redis与HBase的配合,既保证实时响应又降低存储成本。
  2. 事务日志与状态快照分离
    核保流程产生的过程数据如同Kafka流式日志,当工作流状态机推进到承保终态后,中间态日志立即降级为归档数据。这种CQRS模式将动态工作流元数据与静态保单文档分离,如同Git仓库中提交记录与最终代码的关系,既保证流程可追溯又提升主库查询效率。
  3. 分布式ID生成服务
    全局递增保单号这类强一致性需求,应该像Snowflake算法般抽取为独立服务。通过预分配号段和分段锁机制,将原本串行的MySQL自增ID转化为可水平扩展的分布式序列生成器,如同Zookeeper的znode分配策略,既保证业务连续性又突破并发瓶颈。
  4. 读写分离与CQRS架构
    配置中心这类读多写少场景,天然适合主从复制+读写分离设计。借鉴CAP定理取舍,写入层采用异步双写保证最终一致,查询层通过多级缓存(本地缓存+Redis+ES)实现毫秒响应,这种架构如同CDN网络,用边缘节点化解中心压力。
  5. 第三方数据沙箱隔离
    外部数据源必须像Docker容器般运行在独立命名空间,通过API网关进行熔断限流。这种设计符合最小权限原则,如同微服务架构中的BFF层,既保障核心业务SLA,又能快速切换数据供应商。当征信接口故障时,核心承保系统仍可降级运行。

在数据生命周期治理上,投保单库与保单库的分离本质上实现了MVCC多版本控制。投保库作为WAL(预写日志),支持实时OLAP分析;保单库作为物化视图,支撑高并发OLTP查询。这种架构完美诠释康威定律——系统架构映射组织协作方式,通过领域驱动设计实现7*24小时不间断服务。


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