金仓你够可以的？ 弄一个开封菜 “KFS” 给我坑了？
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同学，SQL SERVER迁移到国产数据库方案，KingBaseEs 自己看一下吧！
上个月问我那个数据库可以替换SQL SERVER的人，又来问了，说他们有一个系统，开发都裁了，现在就一个运维支撑那个系统，然后说是数据库顶不住了，问咋办！ 怎么转国产。
我当时想说俩字，凉拌。后面我就顺道,一天和金仓的一个技术老师吐槽，现在国产不好干，什么客户都有，金仓的老师一拍大腿，找我们呀，我们早就搞出一个 KFS。
我说什么，KFS，你晚上请我吃肯德基，开封菜。人家说，不是，不是，我们开发出来一个专门应对迁移中难点的迁移系统，就针对这样，开发没有，就剩运维在苦撑的系统，尽量不用运维来把数据库迁移到金仓的数据库系统上。
我就逗笑地说，你们能解决迁移的问题吗？ 迁移我们干过，可不是那么容易的，先不说存储过程和函数，咱们就说那个密集型小事物就够烦人的。 说着，我的拿出我的数据库迁移中的高级经验，难为难为金仓的技术。
我就问， 密集小事务会导致磁盘 IO 打满，串行入库无法利用多核 CPU，简单并行入库又存在数据乱序和事务一致性难以保证的风险，咋办呀老师，是不是也凉拌了！
人家冲我一乐，您真问到点子上，我们就知道你这个刺头容易出难题，我们早就解决这个问题了，他和我说他们通过三个手段解决了小事务的问题。
1 批量提交： 将逐条执行的 SQL 改为批量打包传输，显著减少网络往返（RTT），TPS 可大幅提升 。
2 小事务合并： 将相邻事务中同表的 SQL 进行归并，减少 prepareStatement 的次数（如从 7 次降至 4 次），降低数据库解析开销和 CPU 损耗 。
3 Statement 缓存： 缓存已生成的 SQL 模板，命中后直接复用执行计划，省去词法分析和语法解析步骤
三个方案联合在一起，小事务的问题，就可以解决了。
我愣住了，我这个这么难的问题，他解决了，一个国产的“开封菜”，你行呀，来咱们上难度，我就不信问不倒你个国产！
我就问了，咱们这么高级的“开封菜”，大表数据传输一定是并行的对吧，那咱们这个数据并行传输会不会乱呀！ 有的产品可是经常的乱那么一下子，这个咱们不会对吧！ 我坏笑着看着对他！
然后这老师，一反常态的，也开始坏笑看着我，说你说的是内谁对吧，我说谁，他说就不告诉你。然后一本正经的说，这个问题我们早就解决了，我们的“开封菜” 演进出两个方法，
1 负载均衡 (LB)： 动态感知各通道队列深度，实时选择最空闲的通道执行。
2 行哈希 (Row Hash)： 根据“模式名+表名+键值”进行 Hash 分配，确保同一行数据始终在同一通道内有序处理，同时让单表大事务也能利用多通道并行，突破瓶颈。
而且我们还可以通过多通道复合位点记录，在进程重启后通过“两个关键位点+三段区间判定”策略，确保数据不重不丢，我们管这个叫 Exactly-Once 技术。
我们开封菜，可开封了。
我心里想这么牛，不会蒙我吧！ 我就问他 ，老师咱们有架构图吗？ 人家“咣蹟” 就给我微信发过来一张图，后面还告诉我不要外传，不过就算外传了也没事，人家这个上保险了。
在详细的看官方文档就行 https://bbs.kingbase.com.cn/documentGuide?recId=c3f448eede450dfbd8cadf68a991b40f
我就好奇，我说，什么保险，这系统里面还有保险。那个技术老师看着我又开始坏笑，说，刘老师不请我吃个“开封菜”，你请我吃了“开封菜”，我才能告诉你“开封菜”的保险在哪。
我这一看空手套白狼是没戏了，行吧，KFC能有多贵，只见金仓老师冲着KFC的柜台，说点单，先来10个全家桶。
当时我心脏病就犯了！！
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