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遙遙領(lǐng)先的華為數(shù)據(jù)庫故障,導(dǎo)致中國銀行app中斷服務(wù)

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2026,1月1日元旦當(dāng)天,中國銀行APP故障:


故障原因,先有消息說因?yàn)檫B接池滿、無法與數(shù)據(jù)庫建立新的連接導(dǎo)致。

但進(jìn)一步暴漏的信息,這里的“連接池”是數(shù)據(jù)庫內(nèi)的線程池BUG,導(dǎo)致上層應(yīng)用無法和數(shù)據(jù)庫建立連接,問題直指GaussDB。

現(xiàn)場曾重啟數(shù)據(jù)庫、華為的相關(guān)人員也介入解決問題,但故障依久,最終故障持續(xù)了超過1個小時,才恢復(fù)正常。

我對故障具體細(xì)節(jié)并不關(guān)心,去年(2025年)金融行業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施問題頻發(fā),四大行有兩家都未能幸免(工行與中行),支付寶更是在2024雙11后,又于2025雙12出問題。細(xì)看每一次故障原因各不相同,每一次故障也都有獨(dú)自的特點(diǎn)。

托爾斯泰在《安娜.卡烈林娜》中有一句流傳很廣的名言:“幸福的家庭千篇一律,不幸的家庭各有各的不幸”。

對應(yīng)技術(shù)層面:“不宕的系統(tǒng)一直運(yùn)行,宕機(jī)的系統(tǒng)各有宕機(jī)的原因”。

分析每家故障的原因,試途尋找“中行APP故障原因”、“工行APP故障原因“,“支付寶雙11/雙12故障原因”,就像分析“這個家庭為什么不幸福”、“那個家庭為什么不幸福”一樣沒有意義,因?yàn)椤安恍业募彝ジ饔懈鞯牟恍摇薄?/p>

不如提高視角,問一個共性的問題:“為什么現(xiàn)在會有這么多故障”?“我們走錯了方向嗎”?

這個問題太宏大,我還要聚焦焦,只討論現(xiàn)代商業(yè)管理系統(tǒng)吧。我在這篇中,用最直白的話解釋過了,這么多故障的根因,就是數(shù)據(jù)庫不強(qiáng)。

因?yàn)閿?shù)據(jù)庫不強(qiáng),不得不把更多的壓力轉(zhuǎn)移到上層(應(yīng)用層),導(dǎo)致應(yīng)用層架構(gòu)復(fù)雜,出現(xiàn)問題的概率,大大增加。

而且復(fù)雜的架構(gòu),導(dǎo)致高可用切換行同虛設(shè),事到臨頭時,無法確保數(shù)據(jù)一致的切換,導(dǎo)致每次故障時間都是以“小時”為單位。

從底層硬件、操作系統(tǒng),到數(shù)據(jù)庫,再到中間件、上層應(yīng)用系統(tǒng),這一整套現(xiàn)代商業(yè)管理系統(tǒng),是美帝摸索了幾十年探索出來的技術(shù)路線。

單說數(shù)據(jù)庫,從上世紀(jì)七零年代做為一門獨(dú)立的軟件門類開始,到現(xiàn)在發(fā)展已逾50多年,美帝在這方面有著深厚的積累,華為又不是上帝,數(shù)據(jù)庫又只是華為的支線業(yè)務(wù),比不上美帝本不足為奇。只要我們的技術(shù)方向不錯,追平美西方就不是問題。

但關(guān)鍵就是,我們的技術(shù)方向錯了。

這么頻繁的故障頻率,四大中兩家不足三個月內(nèi),接連出問題;

中小銀行我都懶的說,故障時間都以“天”為單位了;

支付寶在敏感時間點(diǎn)接連出問題,要是還覺得一切OK,就當(dāng)我啥也不懂吧。

我們在用開發(fā)應(yīng)用層軟件的方法,開發(fā)基礎(chǔ)軟件。先不要急著反駁我,下面我證明給你看,中行與工行的數(shù)據(jù)庫、華為高斯,到底基不基礎(chǔ)、強(qiáng)不強(qiáng)。

先說一個問題:“誰最有資格評價一個數(shù)據(jù)庫強(qiáng)與弱”。

不是你也不是我,而是處理器 --- CPU

數(shù)據(jù)庫也是程序,數(shù)據(jù)庫并不是跑在空氣中,而是運(yùn)行在CPU之上。對CPU而言,任何程序不過是一段段代碼,數(shù)據(jù)庫也是,它并不例外、并不特殊。

CPU有豐富的手段衡量一段代碼的好壞,我們先用一個最簡單的例子,牛刀小試一把。我以一條極簡單的SQL為例,統(tǒng)計它所用的指令數(shù)量。

先以PG為例,先介紹一下基本環(huán)境:目標(biāo)表vage2,大小206MB,共有4列,ID列為主鍵。當(dāng)前后臺進(jìn)程為24636。

(1 row)

上面是顯示一些基本信息。

按如下步驟,可以得到執(zhí)行某SQL時所使用的CPU指令數(shù):

步1:使用perf,打開CPU ”指令數(shù)“計數(shù)器,針對進(jìn)程24636,統(tǒng)計它執(zhí)行的指令數(shù):

是不是沒想到,CPU內(nèi)計數(shù)器,說起來很玄乎的概念,打開它竟十分的簡單,一條perf命令就可以了。

"instructions:u"中的“:u”,是只統(tǒng)計用戶態(tài)執(zhí)行的指令數(shù)。我們排除于內(nèi)核態(tài)的指令,去除一些干擾,統(tǒng)計結(jié)果更精準(zhǔn)。

步2:到后臺進(jìn)程24636對應(yīng)的Session中,執(zhí)行目標(biāo)SQL:


步3:回到“步1”的perf命令窗口,Ctrl+C,就能看到結(jié)果了:


105,649,就是“步2”的SQL所用指令數(shù)。一條極簡SQL,使用了10萬多條CPU指令。CPU只需不足一秒,就能跑出結(jié)果?,F(xiàn)代處理器,還是很強(qiáng)悍的。

我不是要說高斯基不基礎(chǔ)、強(qiáng)不強(qiáng)嗎?跑題了嗎?

并沒有。

單看一個指令數(shù),確實(shí)沒啥意義,但橫向?qū)Ρ榷鄠€數(shù)據(jù)庫,就有意思了。

下面看看同樣的表、同樣的SQL,在華為高斯數(shù)據(jù)庫中,使用了多少條CPU指令。

在高斯中,目標(biāo)表大小為196MB:


和在PG中基本相同(PG中是206MB)。

列數(shù)量(4列)、行數(shù)(300萬行)完全相同,連插入的數(shù)據(jù)都完全一樣。

高斯是線程模式,先要得到后臺線程號,步驟如下:

步1:得到線程標(biāo)識:47503107229440


步2:在gdb中調(diào)試高斯的進(jìn)程:


步3:把線程標(biāo)識47503107229440,轉(zhuǎn)為16進(jìn)制:0x2b342dd50700


再使用"i thr",列出所有線程

步4:搜索0x2b342dd50700,就能得到線程號:25416


繼續(xù)步5。

步5:使用perf,打開CPU ”指令數(shù)“計數(shù)器,這次針對線程25416,統(tǒng)計它執(zhí)行的指令數(shù):

步6:在線程25416對應(yīng)的gsql Session中執(zhí)行目標(biāo)SQL:


步7:回到perf,Ctrl+C:


在高斯中,執(zhí)行和PG同樣的SQL,使用了989,183條指令。

還記得PG使用了多少條指令嗎,105,649條。高斯是PG的9.36倍

數(shù)據(jù)量相同、列相同、連數(shù)據(jù)都一模一樣,執(zhí)行相同的SQL,高斯使用的指令數(shù)是PG的9倍多。

這意味著什么,表達(dá)同樣的意思、說同樣的話,PG使用了1萬個字,高斯使用9萬多個字。高斯使用的字?jǐn)?shù),是PG的9倍多。

說句不好聽的話,我聽到我兒子幼兒園同學(xué)們的談話,費(fèi)話極多、還有大量的重復(fù)、邏輯略微混亂,能用一個字說清的,可能用了9個字才說清楚。有時候用了9個字也沒有說清楚。

華為高斯和幼兒園小朋友不同是,高斯用9個字,把話說清楚了

為什么是這樣?

我這里使用的技術(shù)極簡單,僅用一條perf命令,只觀察了一個計數(shù)器的結(jié)果:指令數(shù)。高斯的表現(xiàn)就已經(jīng)這樣了,還需要從L1~L3 Cache、TLB、iCache、前端吞吐、譯碼效率、ROB/RS/LB/SB使用情況、流水線STALL比例、……,等等方面完整分析嗎。(上面這些分析我計劃后面開一個系列好好講講)

CPU中的計數(shù)器可是多達(dá)近千個的,可以對程序進(jìn)行全方面的profilling。

我想表達(dá)的意思是:基礎(chǔ)軟件開發(fā)有自己的知識體系,從處理器層對程序進(jìn)行profilling,也僅是其中的一環(huán)。從現(xiàn)實(shí)的表現(xiàn)看,華為高斯團(tuán)隊并不掌握基礎(chǔ)軟件開發(fā)的知識體系。

但高斯仍是一個典型的工程實(shí)現(xiàn)很棒的應(yīng)用層軟件。

我是說,高斯是一個應(yīng)用軟件,工程質(zhì)量很棒。但高斯并不是一個基礎(chǔ)軟件。原因是走錯了方向,在按應(yīng)用層軟件的思路,開發(fā)基礎(chǔ)軟件。

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