轻松筹首创了“大病救助”模式，帮助了众多病患在第一时间解決了医疗资金等问题，为了从源头解决了医疗资金问题。而在轻松筹这样全球 5.5 亿用户信赖的大病筹款平台的背后，是日益增长的各种数据。面对这样数据量所造成的巨大挑战，阿里云 POLARDB 是如何帮助轻松筹践行“善 DNA”的呢？本文就为大家分享。
关于轻松筹
2014 年 9 月, 轻松筹成立。“轻松筹”作为公司旗下的首要产品,“善 DNA”可谓贯穿了整个发展历程。轻松筹将目标聚焦在公众健康保障领域，各功能板块都与百姓的健康息息相关。由轻松筹首创的“大病救助”模式帮助众多病患在第一时间解決了医疗资金等问题。
为了从源头解决医疗资金问题, 轻松筹于 2016 年 4 月推出了“轻松互助”业务, 其目的在于抱团抵抗大病风险, 一人患病, 众人均推救助金。并与多家保险公司达成合作，推出多款会员定制的保险产品，至此, 轻松筹“全民健康保障体系”正式建成。
目前, 轻松筹在自主研发的“区块链”技术的加持下, 再一次开创了行业先河。“阳光链”将大病救助、公益机构及互助行动的捐赠记录、资金流向公开透明，为公益事业及大病救助的发展指明了新方向。历时 4 年, 轻松筹体系 (包含大病救助、轻松互助、轻松 e 保、轻松公益、轻松健康) 在全球 183 个国家和地区的用户总数超过 5.5 亿、筹款总额超过 255 亿元。
轻松筹的“大病救助”场景
由轻松筹首创的“大病救助”模式，通过社交强关系为大病患者提供高效便捷的筹款渠道，目前已经帮助 235 万个大病家庭，筹集了 255 亿元善款。
轻松筹大病救助平台能够为多达千万的用户提供筹款服务，每周增加的相关数据量多达 10GB，包括发起筹款的项目信息、用户分享信息、订单数据等，不断增加的数据，很容易在目前的 RDS 数据库上，达到存储的上限。轻松筹通过将数据迁移至阿里云 POLARDB，很好的解决了存储容量和性能的瓶颈。
轻松筹基于阿里云 POLARDB 的简单架构设计
轻松筹最为看重就是阿里云 POLARDB 存储容量大和免分库分表的特性。因为阿里云 POLARDB 采用了集群架构，并且采用了计算和存储分离以及读写分离的机制，所以其存储容量最高能够支持 100TB，用户无需因为单机容量的天花板而去购买多个 MySQL 实例做分片，并且也不需要考虑分库分表，因此就简化应用的开发，同时也降低了运维的负担。
其次，轻松筹还看中了 POLARDB 强大的读写分离能力。当应用程序使用集群地址时，POLARDB 通过内部的代理层对外提供服务，应用程序的请求都先经过代理，然后才访问到数据库节点。Proxy 不仅可以做安全认证和保护，还可以解析 SQL，把写操作发送到主节点，把读操作均衡地分发到多个只读节点，实现自动的读写分离。对于轻松筹的小程序而言，在后台使用 POLARDB 集群就像使用一个单点的 MySQL 数据库一样简单。
此外，在性能方面，阿里云 POLARDB 利用基于 Redo 的物理复制代替基于 Binlog 的逻辑复制，提升主备复制的效率和稳定性，即使对大表进行加索引、加字段等 DDL 操作，也不会造成数据库的延迟，能够实现毫秒级延迟。此外，POLARDB 内置并行查询引擎，对执行时长超过 1 分钟的复杂分析类 SQL 加速效果明显。这样的性能优势能够很好地满足轻松筹的需求。
POLARDB 助力“大病救助”平台
数据管理效率提升
在阿里云 POLARDB 的强大能力的基础之上，轻松筹的“大病救助”平台的数据管理效率有了非常大的提升，其主要体现在以下三个方面：
自适应数据增长
轻松筹的大病筹款项目随着时间的累积，每年以上 T 以上的结构化数据进行新增进行存储。每年新增数据表达到数百个，单表数据量更是达到亿级别。由于 POLARDB 采用分布式存储服务，能够根据数据增长自适应增加存储空间，按照实际数据使用量进行计费，不必为数据容量的限制和升级所担忧。
724 高可用服务
阿里云 POLARDB 采用自带读写分离的 Active-Active 多活高可用集群架构，能够更好的监测故障和进行快速故障自动恢复，确保 99.95% 的高可用服务的同时，集群自带只读节点，使得系统的聚合读取性能成倍提升。
即时数据检索和查询
大病筹款的数据需要周期性批量写入到 POLARDB，而同时又需要支持即时的检索查询和分析处理，POLARDB 的读写分离架构，很好的支撑了这类场景。同时，POLARDB 还能够在几分钟以内在线增加只读节点，进一步提升系统的吞吐处理能力，结合读写分离连接地址，自动进行请求的识别转发，通过自适应负载均衡处理，让集群的计算力能够发挥到最大，消除了计算瓶颈。
本文作者：桐碧 2018
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