面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

编写委员会 本报告由以下单位及人员共同编写： ❖编写单位： 大数据技术标准推进委员会中国民航信息网络股份有限公司 ❖编写组主要成员（排名不分先后）： 齐丹阳、刘思源、姜春宇、马鹏玮、刘蔚、杨佳星、白智萌、邢统坤、田丰、刘中一、李莉、黄向平、李梦箫、阎松柏 前言 随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司（以下简称“中国航信”）在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。 目录 第一章概述...............................................................................................................1一、核心业务场景.....................................................................................................1二、系统应用现状.....................................................................................................2三、数据库应用现状.................................................................................................3第二章海量数据实时计算框架系统架构...............................................................5一、内存融合架构支撑高并发低延迟数据服务.....................................................5二、云化部署方案实现弹性扩展与成本效益双赢.................................................7第三章海量数据实时计算框架核心技术.............................................................10一、高性能内存映射数据库技术...........................................................................10二、高性能内存映射集群缓存技术.......................................................................12三、高性能内存映射远程过程调用技术...............................................................13四、分布式状态协同框架.......................................................................................15五、核心技术体系总结...........................................................................................17第四章应用案例.......................................................................................................19一、实施背景...........................................................................................................19二、技术落地...........................................................................................................19三、实施效果...........................................................................................................21四、行业范式价值...................................................................................................23第五章总结与展望...................................................................................................25一、技术总结...........................................................................................................25二、未来方向...........................................................................................................27三、结语...................................................................................................................28 第一章概述 一、核心业务场景 随着航空票价动态调整、分销渠道多元化和历史运价回溯需求提升，运价计算系统需在多数据源接入、高并发查询和复杂规则匹配条件下，持续保障计算结果的准确性、响应时效和系统稳定性。中国航信运价系统是其自主研发的核心平台，由研发中心运价系统开发部负责，专为实时处理全球航班的动态定价设计。该系统主要包含航班查询系统、运价搜索系统和运价计算系统，主要服务于航空公司及其分销渠道，支持机票销售、高精度历史回溯和多数据源兼容等关键业务场景。系统按业务场景分为国际运价计算系统、国内运价计算系统以及附加服务计算系统。 在机票销售功能方面，系统提供实时运价计算（Pricing）及退改签价格计算（Repricing），能够自动化处理复杂行程的定价需求。在高精度历史回溯方面，确保系统可以存储长达两年的运价数据，以便在旅客退改签时精准复现原始票价计算逻辑。在多数据源兼容方面，系统支持来自ATPCO、SITA、各航空公司私有运价以及低成本航空（LCC）的数据，增强了市场适应性和灵活性。 运价计算系统按业务场景分为三大子系统，主要包括国际运价计算系统、国内运价计算系统以及附加服务计算系统，覆盖了国内绝大部分航空公司约1200个office以及携程等3600余个代理人或外航office。国际和国内运价计算系统能够为航班行程提供即时准确的定价与计算规则，其服务贯穿于机票销售全流程，包括预定前查询、预订时的实时计算、变更和退票时的费用重算，系统根据行程、舱位、 销售时间、旅客身份等多种条件动态检索并结合规则校验，返回包含税费和代理费在内的总价格，确保价格准确无误和业务操作合规。在附加服务计算系统中，旅客可通过航空公司官网或机场柜台实时查询并购买座位选择、预付费行李等增值服务。运价计算系统基于行程、舱位及旅客属性等多维信息，动态整合库存与运价数据，实现精准计价，并全面支持预付费查询、现场销售及退改操作，确保全渠道服务的自动化、一致性与用户体验便捷性。 二、系统应用现状 运价计算系统数据处理具有数据规模庞大、时效性要求严苛、数据结构高度复杂等特点。在客票运价计算这一高并发、强规则依赖、大数据量的典型场景下，传统数据库受到“存储—传输—计算”分离的架构范式的限制，难以突破性能瓶颈。这导致其在实际应用中普遍存在性能瓶颈突出、扩展性与成本矛盾、业务适配性差等局限，已成为制约高精度、实时化运价计算效率的关键瓶颈。 1.性能瓶颈突出 运价计算需实时访问高达10TB级别的历史数据，但传统数据库依赖网络传输与磁盘I/O，在毫秒级响应场景下表现不佳，面临严峻挑战。以集中式架构为例，其在数据跨节点传输、进程间通信及对象反序列化等环节引入显著延迟，导致平均响应时间超过5秒，远无法满足全球分销系统（GlobalDistributionSystem，GDS）近2400TPS的高并发业务需求。 2.扩展性与成本矛盾 传统共享存储架构存在明显的单点性能瓶颈，难以实现线性扩展。随着业务规模持续增长，系统往往被迫通过频繁升级硬件来维持性能，但其处理成本的增长速度显著超过业务量的实际增速。以Oracle、MySQL等关系型数据库为例，当数据规模达到TB级别时，不仅硬件投入大幅攀升，商业数据库的许可费用也急剧增加。 3.业务适配性差 在实际运行中，航空运价规则高度复杂，通常包含至少33类销售条件和3000余个业务元素。传统关系型数据库采用固定Schema设计，难以支撑如此动态、多变的配置需求。以退改签场景为例，系统需关联多层级的历史计算结果，而关系模型缺乏原生指针机制，无法高效表达对象间的直接引用关系。为实现数据关联，不得不依赖多次表连接或应用层反序列化，不仅增加查询复杂度，还因频繁的对象重建带来显著性能开销，进一步制约系统效率。 三、数据库应用现状 在数据库应用架构方面，面临内存冗余数据拷贝、序列化性能瓶颈、分布式一致性保障难题三大挑战。 1.内存冗余数据拷贝 在当前架构下，用户态地址空间（UserMode）与内核态地址空间（KernelMode）之间多次数据拷贝引发显著CPU开销。传统数据库在处理复杂对象时，需要通过系统调用将数据从内核缓冲区复制至用户空间，随着运价数据量增长至TB级，该开销不仅浪费CPU资源，更使端到端响应延迟近似线性上升，严重制约系统扩展性。尤其在高频读取场景中，数据规模的膨胀加剧了存储资源的消耗，而反复 的内存拷贝操作使得硬件资源利用率不断降低，导致导致性能与成本难以兼顾。 2.序列化性能瓶颈 由于跨节点传输依赖字节级通信协议，系统需将航班规则树等具有深层嵌套结构的对象强制扁平化为字节流。这一过程不仅割裂了对象的逻辑关联性，还因频繁的序列化与反序列化操作造成额外开销。在民航运价系统中，单次跨节点请求可能涉及数千个嵌套对象的传输，传统序列化方案不仅导致网络带宽占用激增，同时开发人员也需耗费大量精力维护数据传输层与业务逻辑层之间的映射关系，显著抬高了系统复杂性与运维成本。 3.分布式一致性保障难题 在云原生转型过程中，传统垂直扩展的单机架构与云化趋势相悖，不仅缺乏横向扩展能力，其低效的数据同步机制还难以保障多副本间的一致性，无法适应动态弹性的业务需求，从而对实时运价计算等时敏型业务的准确性构成风险。 随着航空公司运价产品的多元化发展，国际运价数据远超系统建设时的预估，传统架构下数据更新效率低下、硬件资源利用率不足等问题日益凸显。系统不仅面临着单节点存储容量逼近物理极限，更因数据预处理耗时过长导致运价规则生效延迟，直接影响了航空公司的收益管理与市