一、项目背景及目标

1.项目背景

（1）战略安全层面

金融是国家关键信息基础设施重点领域，监管持续强化核心系统国产化、自主可控、安全合规管理要求，旨在解决核心技术受制于人的“卡脖子”问题，加速银行业淘汰国外集中式技术栈，将金融命脉的底层软硬件（芯片、操作系统、数据库）全面更换为国产自主可控技术，以应对供应链断供或网络攻击的极端风险。

（2）监管合规层面

应监管要求，金融行业需完成系统的信创单轨运行。这一要求是筑牢金融安全防线、防范系统性风险、实现关键基础设施自主可控的核心举措，也是金融机构履行合规义务、保障业务连续性的硬性指标。

（3）业务架构层面

信用风险管理系统是我行信贷业务全生命周期管理、押品管理、额度管理等功能的重要系统。由11个独立应用子系统和1个数据底座组成的系统群，该系统群具有业务场景覆盖广、核心逻辑复杂度高、数据类型多样且体量大、上下游关联系统众多等显著特征，导致其信创适配改造在技术验证、数据迁移、业务连续性保障等方面均面临极高挑战。因此，本次改造并非单纯的技术栈替换，而是要以信创适配为契机，同步完成底层性能扩容与架构现代化升级，实现技术自主、性能提升与架构升级的多重目标。

2.项目目标

（1）全栈适配与合规达标：实现操作系统、芯片、服务器、中间件、数据库的全栈国产化100%替代，彻底摆脱国外技术依赖，达到技术自主可控。同时系统满足金融数据安全、监管报送等合规要求。

（2）松耦合架构与敏捷扩展：由传统集中式架构升级为微服务分布式架构，通过拆解业务域边界，实现系统功能的“松耦合、高内聚”设计，优化代码逻辑以减少不必要的数据冗余与资源内耗。通过组件化设计，使得后续新信贷产品的接入与功能迭代能够快速响应、低风险扩充，摆脱老架构“牵一发而动全身”的改造困境。

（3）高性能保障与弹性伸缩：在国产化环境下针对性调优核心交易链路，保障资源占用率控制在合理水位且处理效率全面提升。系统架构需原生支持横向弹性扩容以应对突发流量峰值，并预留纵向扩展能力以满足未来业务量与数据量的持续增长需求。实现批量处理能力从178分钟降低到30分钟，日均处理能力大幅提升。

（4）业务连续与数据平滑过渡：采用单轨运行、一次性切换方案，在信创技术栈全面替换过程中，短时间内完成102亿历史全量数据向国产数据库的无损、精准迁移，确保对业务无影响，在途业务可正常开展。

二、创新点

1.架构体系重构

针对传统单体架构集中度高、部署灵活性不足的痛点通过拆解业务域边界，实现系统功能的“松耦合、高内聚”设计，确立各服务组件独立部署、独立迭代的标准化开发规范，为信创适配奠定灵活可控的底层架构基础。

核心优势如下：

简单灵活，支持独立部署：每个微服务组件都具备轻量化、灵活性的特点，能够实现独立部署，大幅降低了部署的复杂度与资源依赖。

专注专业，团队高效维护：单个微服务可由熟悉业务的小型团队独立负责管理与维护，团队能更聚焦于特定服务的迭代与优化，实现更高的开发效率与更可靠的服务质量。

松耦合，高内聚，易扩展：服务之间采用松耦合设计，而每个微服务内部则保持高内聚特性，支持按需对单个服务进行独立扩展，能灵活响应业务需求变化。

语言与工具无关，适配性更强：架构不绑定特定的开发语言或工具栈，可根据业务场景与技术优势自由选择合适的技术方案，更高效地达成业务目标。

2.自研SQL语法适配迁移工具

在信创背景下，针对Java应用从Oracle迁移至TDSQL过程中SQL语法改写工作量大、易出错的痛点，本项目自研基于源码级抽象语法树（AST）重写与外部化规则配置的SQL自动迁移方法。区别于传统的运行时SQL拦截转换或人工替换方案，本方法使用Java解析器和SQL解析器，在构建预处理阶段对Java源码进行双向AST解析，先定位并提取代码中的SQL字符串字面量，再依据独立于代码的SQL语法映射配置文件，对SQL语句进行精确的语法树级翻译与重构，最终将生成的TDSQL兼容SQL写回Java源文件。该方案实现了SQL转换逻辑与业务代码的解耦、转换规则与转换引擎的解耦，既保证了静态SQL的全自动精准迁移，又为动态SQL提供了明确的辅助重构指引，显著提升了Oracle至TDSQL应用迁移的效率与可靠性，为信创环境下的数据库国产化替代提供了一种非侵入、可扩展、低成本的自动化技术路径。其处理流程如下图所示：

3.核心交易性能调优

聚焦信创适配过程中的性能瓶颈，重点研究慢交易识别与治理机制，建立完善的SQL治理机制，综合运用索引优化、SQL语句重写、业务逻辑重构等手段，深入探究国产数据库与中间件的性能优化策略，通过全方位调优显著提升系统高并发交易处理能力与响应效率。

针对信创场景下Oracle迁移至TDSQL时大量慢SQL难以提前暴露的痛点，提出“左移治理、规则与大模型协同、全流程闭环”的SQL智能治理建设思路。在开发阶段以IDE插件和CI门禁为载体，将梳理的Oracle至TDSQL兼容性与性能专项规则库前移，对SQL实行静态审查，同时引入大模型为库表设计及SQL给出智能优化建议，实现问题预防；在测试阶段通过Agent自动采集SQL真实执行状态、表结构与统计信息，关联生成多维SQL治理报告，推动团队精准整改。整体形成“开发期静态预防—测试期动态深治—知识持续反哺”的治理闭环。其核心创新点：

大模型与规则引擎协同的迁移治理模式：将大模型能力与确定性规则检查深度融合，规则负责拦截确定性问题（不兼容语法、索引失效等），大模型处理复杂优化（等价改写、执行计划解读），二者互补，既有刚性又有弹性。

（1）面向信创迁移的专项多维规则体系：构建覆盖Oracle至TDSQL语法兼容、性能陷阱（如隐式转换、大偏移量分页）、架构规范（如必须主键、字符集约定）的规则矩阵，填补迁移场景下开发期质量左移的空白。

（2）“左移+右联”的全生命周期闭环：将治理从运行态左移至开发与测试，同时通过运行数据反向优化规则与模型，结合知识库沉淀优秀案例，使平台治理能力随项目推进持续生长。

SQL治理平台架构如下图所示：

4.全量+增量数据迁移策略

针对102亿海量历史数据的平稳迁移需求，研究并落地“全量+增量”一体化数据迁移方案，构建跨库数据一致性校验机制。一是在系统业务连续性要求下，实现非信创数据库向信创数据库的高效迁移，最大限度缩短切换窗口，降低对业务的连续性影响；二是在数据方案及合规要求下，在确保迁移准确性的同时，提升迁移执行效率，保障数据资产安全合规，为后续信创环境下的业务稳定运行奠定坚实的数据基础。数据迁移架构如下图所示：

5.提升批量服务能力

针对信贷业务批量作业耗时长、资源占用高的问题，研究分布式批量处理技术，升级批量框架以支持可视化可视化配置，引入任务队列、多线程并行及分片执行等机制；结合数据分库分表策略，从架构层面大幅缩减批量作业运行时长（线上产品批量由874分钟缩短至152分钟，主批量由178分钟缩短至30分钟），提升批处理自动化与智能化水平。

批量调度界面如下图所示：

三、项目技术方案

1.项目规划

信贷系统信创改造项目实施大致周期计划如下（总体实施周期大概为14个月）

2.项目实施

根据项目目标以及信创要求，构建满足要求的信贷系统。本次信贷系统信创改造将使用国芯的海光服务器、麒麟操作系统、应用中间件使用宝兰德、数据库使用TDSQL数据库。同时对于现有部分功能进行调优升级，以保障系统高效、稳定的运行。重要实施点至少包括以下内容：

架构全面升级：采用微服务架构，按业务域完成服务拆分与解耦，通过服务发现、注册中心实现统一治理，提升系统弹性、可扩展性与迭代效率；

应用功能适配：按照信创数据库设计与开发标准规范，制定项目开发规范，实现国产数据库操作语法的全量适配；

应用功能升级：根据信创数据库性能和规范特点，对系统功能升级，从业务功能与处理效率上全面提升用户体验。如：工作台任务生成和提醒方式；

数据结构优化：按照信创数据库底层逻辑以及性能最佳要求优化数据库设计，在原有数据结构上进行分库、分表操作，以保障在信创数据库中能持续高效运行；

数据分层治理：针对信贷系统海量数据导致数据库臃肿、性能衰减的痛点，规划 “作业库（热数据）+ 历史库（温数据）+ 智能数据湖（冷数据）” 三级存储架构。通过自动化剥离策略，确保核心交易库的持续“瘦身”与高效运行；

构建统一门户：一是摒弃子系统菜单，各子系统功能统一管理；二是引入“千人千面”卡片式工作台，可根据各自习惯和工作重心自定义卡片；三是增加向导式作业，从业务办理角度出发，将需要办理一笔业务所需要操作的不同功能模块进行串联；四是实现同一页面展示不同子系统页面信息，提高用户工作效率。提升作业效率和操作体验；

批量任务升级：升级批量底层框架，将批量任务管理可视化，在界面可进行任务计划配置、任务调度、任务运行状态查看、报错单元定位、报错单元重跑、任务运行耗时视图查看等操作。同时使用配置化队列、多线程处理方式，使之在信创环境下大幅提升运行效率；

数据迁移：制定可行、可靠、风险低的数据迁移方案，降低数据迁移对业务连续性的影响，采取逐表逐字段数据核对机制，保证数据迁移后的完整性与一致性。

3.技术架构

（1）应用架构：信贷系统包括：8个共库应用子系统（大中作业子系统、个人作业子系统、小微作业子系统、同业作业子系统、资产证券化子系统、统计查询子系统、共享服务子系统、统一门户）+1个风险预警子系统+1个额度子系统+1个风险监测子系统+1套基础技术底座。系统部署遵循 “双活双中心” 高可用部署原则，整体架构消除单点隐患。应用架构如下图：

（2）数据库架构：鉴于信贷系统数据量大，表结构复杂，业务功能存在大量的多表关联查询且数据查询条件维度较多的情况。目前的数据分布很难找到合适的分片键，若采用分布式架构将引发大量跨节点事务，严重影响性能。通过对信贷系统生产运行的分析以及按照每年业务增长20%考虑，采用TDSQL集中式部署模式，按照数据的重要程度以及使用频率进行数据分层存储，能至少满足未来5至8年的要求。数据库架构如下图：

（2）数据库架构：鉴于信贷系统数据量大，表结构复杂，业务功能存在大量的多表关联查询且数据查询条件维度较多的情况。目前的数据分布很难找到合适的分片键，若采用分布式架构将引发大量跨节点事务，严重影响性能。通过对信贷系统生产运行的分析以及按照每年业务增长20%考虑，采用TDSQL集中式部署模式，按照数据的重要程度以及使用频率进行数据分层存储，能至少满足未来5至8年的要求。数据库架构如下图：

四、运营情况

系统改造完成上线以来，信贷信创新系统长期稳定连续运行，全天候支撑全行对公、零售、普惠信贷全品类业务办理。系统负载均衡、资源调度高效，高峰时段交易处理顺畅，各类接口交互稳定，跨系统联调响应可靠，未发生卡顿、宕机、数据异常、交易失败等运行问题。

系统日终批处理能力大幅提升，耗时缩短近85%，有效压缩夜间运维窗口，为下游数据报送提供有力支撑。全量历史数据与日间新增数据双向校验一致，日志留存完整、监控预警灵敏，故障处置时效大幅提升，整体运行安全平稳、高效可控，完全适配银行7×24小时不间断业务运营要求。

同时，本项目形成了一套适配金融信贷业务系统群的全栈信创改造标准流程、接口适配规范、数据迁移方法论及安全管控体系，已在本行柜面、核心等多条业务线借鉴复用。

五、项目成效

1.自主可控成效

全面实现核心技术100%自主可控，彻底摆脱国外技术绑定；成功突破39个外围异构系统联动改造难题，填补我行复杂信贷业务全栈信创空白，关键技术自主权全面掌握。显著提升了极端情况下业务连续性保障能力与金融风险抵御能力，对维护区域金融稳定具有重要社会价值。

2.业务效能成效

本次信创改造系统性能优化显著，系统整体运行效率大幅增强，业务流转延时大幅降低，批量处理、数据计算、流程审批等关键环节响应迅速，高并发场景下资源占用合理、运行稳定可靠。系统支撑能力显著增强，有效提升业务办理速度与用户体验，降低运营等待成本，同时全面支撑小微、普惠、对公信贷产品快速迭代上线，为信贷业务规模化、高效化开展筑牢技术底座。

3.运维能力成效

形成覆盖芯片、操作系统、中间件、数据库等的全栈信创适配基线，并建立全链路监控告警体系，实现对系统运行状态、资源消耗情况、业务指标的实时感知与异常预警。完善了自动化运维脚本与故障处置流程，构建了标准化的运维操作规范，有效提升了信创环境下系统的稳定性、可维护性和故障响应效率，为业务系统长期、安全、高效运行提供了坚实的运维保障。

4.行业示范成效

在多外围、多场景、大容量、高难度约束条件下完成平稳落地，形成可参考、可复制、可落地的银行信贷系统信创改造实施方法论，辐射带动区域金融行业信创生态整体升级，规模化推广应用价值显著。

六、经验总结

1.项目建设经验

（1）架构选型：务实理性，因地制宜

坚持“业务驱动”原则，基于信贷系统多表关联复杂、缺乏统一分片键的现实条件及未来5至8年业务增长测算，理性选择集中式部署模式，有效规避分布式事务带来的性能损耗风险。

（2）自主可控：技术自研+生态协同双结合

系统采用微服务架构，掌握底层源码与关键技术，摆脱外部依赖；同时深度适配国产芯片、操作系统与数据库，构建国产化生态，实现技术自主、安全可控。

（3）性能优化：历史库分离，轻量化主库

合理规划数据存储，新增历史库部署，冷热数据分离降低主库负载，提升系统处理效率，实时交易效率提升50%，批量作业效率提升500%以上。

（4）全场景测试：全链路校验、全机构试运行

组织全行进行系统全场景、全链路测试，组织所有分支机构开展为期半个月的准生产单系统试运行，逐笔打卡、逐项完成，是确保系统功能完整、业务连续的关键手段。

（5）全方位保障：构建全链路闭环保障体系

进行全场景测试、全链路校验、全周期监控，是保障数据一致、业务连续的关键手段。建立常态化信创系统调优、接口运维、安全迭代机制，是保障系统长期稳定运行的重要措施。

2.推广应用策略与执行

建立机制，工具推行：建立“发现-定位-优化-验证-闭环”的慢交易治理流程，整体形成“开发期静态预防—测试期动态深治—知识持续反哺”的治理闭环。同时自主研发数据库SQL语法适配工具，提升适配效率与准确性。将治理流程与工具推广到其他系统信创实施过程中，保障信创实施过程的高效率、低风险。

用户培训，分层施策：面向操作层、管理层、运维层制定差异化培训方案，累计覆盖1426人次，从不同角度出发，全方位、广覆盖，持续提升系统服务能力与用户体验。

高效沟通，协同处理：建立跨部门专项沟通机制，成立应急响应小组，制定分级响应预案，保障业务平稳运行。定期组织协同复盘，总结推广过程中的问题与经验，优化流程与分工，形成高效协同工作模式。