KingbaseES赋能多院区医院信创转型：浙江省人民医院异构多活信息底座实践解析

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1 项目背景与挑战：多院区集团化医院的信创突围

作为浙江省规模最大的综合性三甲医院，浙江省人民医院拥有四大运行院区、两个在建院区及八家托管分院，横跨杭州、绍兴两地。其信息系统若长期依赖国外数据库与硬件，将面临两大核心风险：

• “卡脖子”风险：核心技术与供应链安全性存忧；
• 业务连续性挑战：多院区数据互通与容灾能力不足。

此外，医院信创改造需克服三大复杂性：

1. 数据兼容性：各院区系统异构，数据双向同步要求高；
2. 业务连续性：改造期间需保证99.99%的业务可用性；
3. 容灾能力：需实现跨城多活、负载均衡与RTO≤10分钟的超高标准。

2 战略规划：以LIS系统为突破口的渐进式路径

浙江省人民医院选择LIS系统（实验室信息系统） 作为首攻目标，基于三层精准考量：

考量维度	具体原因	预期价值
业务重要性	连接检验科与临床科的核心桥梁，患者体验敏感	优化医疗服务流程
数据规模	日均处理2万+标本，数据量适中，影响可控	降低试点风险
可复制性	与HIS、PACS等系统交互频繁，经验可推广	为全栈国产化奠基

这一选择体现了 “由点及面、稳中求进” 的信创改造哲学。

3 技术架构设计与核心创新

3.1 异构多活数据底座架构

基于KingbaseES，可以构建一个支撑多院区协同的先进数据架构，其核心拓扑如下图所示：

浙江省人民医院基于金仓数据库构建的异构多活架构，实现了四大技术突破：

• 异构组网：金仓数据库与非信创数据库双轨并行，确保业务无缝过渡。

• 多活容灾：多院区互为灾备，通过负载均衡横向分流压力，实现RTO≤10分钟、RPO=0。

• 多写同步：通过KFS工具构建环状数据同步网络，支持存量与增量数据校验。
  

• 卫星方案：在小型院区部署轻量化节点，保留核心功能，降低网络依赖。

在数据迁移阶段，浙人医采用了电科金仓双轨并行、分阶段推进方案保障平滑切换：迁移至金仓数据库之后，原有非信创系统作为备用数据库保持活跃，遇有突发情况可随时切换回原系统。系统上线前浙人医还围绕故障应急进行了多轮演练，模拟Oracle主库故障切换到国产库、国产数据库集群故障自动转移、国产数据库单边故障、Oracle单边故障、院区网络中断国产数据库与Oracle各自独立运行、关闭部分服务器模拟硬件故障等多种场景，确保系统切换万无一失。

架构代码：多活同步配置

-- 金仓数据库多活节点配置示例
ALTER SYSTEM SET sync_commit = 'on';
ALTER SYSTEM SET max_wal_senders = 10;
ALTER SYSTEM SET wal_keep_segments = 64;
ALTER SYSTEM SET hot_standby = 'on';
-- 环状数据同步路由配置
CREATE NODE node_1 WITH (TYPE = 'master', HOST = '192.168.1.10', PORT = 5432);
CREATE NODE node_2 WITH (TYPE = 'slave', HOST = '192.168.1.11', PORT = 5432);
CREATE REPLICATION ROUTE route_1 WITH (NODE = node_1, node_2);

3.2 双轨并行迁移方案

为保障业务连续性，浙人医采用 “蓝绿部署” 思想，设计双轨并行方案：

阶段	目标	关键技术	业务影响
数据同步	准实时同步Oracle与金仓数据	异构数据同步工具	无感知
灰度切换	逐步将查询服务切至国产库	流量调度与负载均衡	每次暂停<5分钟
全量上线	金仓提升为主库，Oracle为备库	事务一致性保障	零停机回退能力

此方案在类似实践中也得到验证，其API服务、患者360等模块切换时，每个模块业务暂停时间不超过5分钟。

4 性能优化与成效验证

4.1 数据库性能调优策略

浙江省人民医院针对医疗场景特点，实施了多项性能优化：

• 缓存技术：利用内存缓存高频访问数据，减少数据库IO压力。
• 异步IO处理：采用多线程并行IO模型，提升并发处理能力。
• 大事务拆分：将复杂事务按400条SQL为一组拆分，提升同步效率。

性能监控代码

# 数据库性能监控指标采集
import psutil
import time
def collect_db_metrics():
metrics = {}
# IOPS监控
disk_io = psutil.disk_io_counters()
metrics['iops_read'] = disk_io.read_count
metrics['iops_write'] = disk_io.write_count
# 吞吐量监控
metrics['throughput_mb'] = (disk_io.read_bytes + disk_io.write_bytes) / (1024 * 1024)
# 延迟监控
start_time = time.time()
# 执行示例查询
end_time = time.time()
metrics['query_latency_ms'] = (end_time - start_time) * 1000
return metrics
# 定时采集（每30秒）
while True:
print(collect_db_metrics())
time.sleep(30)

4.2 成效数据对比

富阳院区试运行期间的关键性能指标：

性能指标	优化前	优化后	提升幅度
数据调用时间	约2秒	≤0.3秒	提升60%
数据库IOPS	未披露	10,000+	显著提升
系统每小时访问量	未披露	40万+	承载能力增强
业务连续性	99.9%	99.99%	提升一个数量级

此外，业务高峰时系统响应延迟不超过0.3秒，数据调用效率整体提升60%，达到了极致性能体验。

四十载勇攀高峰，浙人医这家全国最年轻的省人民医院，不仅在构建学科高地、优化人才生态、推动集团化发展方面走在了浙江乃至全国前列，更领跑数智赋能领域前沿。浙人医与电科金仓也将继续携手，为构建自主可控的医疗信息化体系、守护人民健康福祉贡献更多力量。

5 经验总结与行业启示

浙江省人民医院的信创实践为医疗行业提供了可复制的技术样本：

1. 技术选型观：重视产品成熟度、兼容性、易运维性，而非单纯追求功能全面。
2. 迁移策略：采用双轨并行、分阶段推进，最大限度降低业务风险。
3. 架构设计：异构多活与容灾能力并重，满足医疗场景的高标准要求。

这一实践不仅验证了国产数据库在核心医疗系统中的可靠性，更探索出了一条从 “单点突破”到“全栈赋能” 的医疗信创之路。

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