去O上云｜欧派家居核心系统引入PolarDB，每秒处理万次事务

欧派选择阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB PostgreSQL版（以下简称PolarDB-PG）最初是由于目前的上云趋势，感觉架构优秀、非常稳定，给了整个团队使用的信心。体验之后发现，PolarDB-PG云上运行体验比自建Oracle更容易扩缩容，云上运维比较专业，相比于我们自己运维响应快、解决问题效率高。

—— 欧派运维负责人

1. 客户介绍

1.1 关于欧派 

欧派家居集团股份有限公司创立于1994年，是国内综合型的现代整体家居一体化服务供应商。欧派家居2022年的年营收达200多亿元，连续四年入选中国制造业民营企业500强，是国内龙头定制家居品牌商。

2015年，欧派全面启动“欧派制造2025”战略，融合互联网、大数据与人工智能制造，通过数字化打通销售、研发、生产制造、物流运输等全套环节，打造以MTDS终端设计营销服务管理系统、WCC智能拆单系统、MSCS生产调度控制系统、APS+XMES柔性生产制造管理系统、MCTS物流管理信息系统五大主干系统构成，全流程协同，实现自动化与智能化的智造系统。

1.2 核心系统

欧派的MSCS系统在整个生产和制造流程中发挥着核心作用。举个例子，当用户订购一个衣柜时，前端的设计软件会生成渲染图并传输到MSCS系统中。该系统将执行诸多操作，包括将整个产品拆解为多个板材、五金等组件。拆解完成后，还会进行技术审核、价格审核等一系列流程，最终把生成的子单元进行路由分配，交由生产系统执行生产的最后阶段。

MSCS系统的顺利运行对于整个系统的上游和下游有着至关重要的意义。MSCS系统上游是独立的客户订单，下游是不同的生产工厂，是整个生产系统能够顺利运转的核心中枢。

2. 欧派遇到的业务挑战

2.1 实时响应的挑战和巨大的业务压力

从监控数据来看，数据库每秒进行的全表扫描操作涉及近一亿行记录，而每秒的数据插入和更新操作约3000行。这反映出该系统在日常运营中承受着相对较高的业务负荷。

2.2 密集更新导致的IO问题

综上所述，面对TB级别日常数据更新的挑战，通过优化磁盘I/O效率、强化数据库垃圾回收机制，并采取有效的表空间管理策略，是确保数据处理系统高效、稳定运行的关键。

2.3 对Oracle生态的高度依赖

▶︎ 3.1.4 读写分离的效果

主数据库的流量：下图展示了主数据库每日的在线交易流量情况。在日常业务高峰时段，主数据库需要承受每秒超过2万次的事务提交压力，突显出作为在线交易核心的TP数据库对及时处理能力和高效运作的严格需求。

从数据库的流量：下图展示了从数据库每天的查询流量情况。观察可见，查询分析业务每日的事务提交量平均仅为数十次，但普遍处理速度较慢，这主要归因于大多数事务属于分析报告类型的业务。这映射出AP数据库的一个显著特征，即倾向于执行大规模查询而事务流量相对较低。

3.2 TB级别大表优化，承载高强度IO更新

面对大数据时代下对数据库系统提出的严峻挑战，尤其是在处理超大规模数据表时，PolarDB针对4TB级别大表引发的性能瓶颈，采取了一系列创新性策略，不仅从底层架构上进行了优化，还考虑了实际运行环境下的效率与稳定性问题。以下是对PolarDB所实施优化措施的深入解析与扩展讨论。▶︎ 3.2.1 PolarDB-PG的文件校验流程简化在传统的数据库管理系统中，确保数据完整性通常要求在每次数据写入前进行繁琐的文件校验过程，这包括定位写入位置、验证文件状态等步骤，尤其是对于拥有数千个分段文件的大表而言，这一过程成为了显著的性能拖累。PolarDB-PG通过智能算法优化，实现了在保障数据完整性的前提下，精简了这一流程，具体体现在：

• 智能预计算与缓存策略：系统在首次访问或定期维护时，预先计算并存储各分段文件的写入位置信息，后续写操作直接利用这些预计算结果，避免了每次写入都需遍历文件的低效行为。

• 动态分段管理：设计了一套高效的分段文件管理系统，能够根据写入压力动态调整分段策略，减少文件碎片化，进一步优化写入路径，从而在源头上降低了频繁文件操作的需求。

• 自适应更新策略：缓存系统具备智能感知功能，能够根据表的实际更新频率动态调整缓存刷新策略，确保数据的新鲜度与准确性，同时平衡了内存使用与查询效率。

• 优化并发处理与资源管理：有效缓解了高并发环境下文件描述符的限制问题，确保了数据库在处理大量并发请求时的稳定性和效率，减少了系统级错误的发生概率。

• 提升系统资源利用率与稳定性：通过减少不必要的系统调用，优化了操作系统资源分配，降低了CPU占用率，提升了系统整体的稳定性和长期运行的可靠性。