在构建保险核心系统时，工程师必须像设计分布式数据库般进行数据分层治理。
我们通过五大解耦策略实现系统弹性伸缩：
- 冷热数据分层存储
突发性场景险种如同缓存中的热数据，80%的请求集中在20%时间段。这类短周期数据适合采用TTL自动归档机制，与寿险等长期保单冷数据物理隔离，避免高频IO拖累OLTP性能。就像Redis与HBase的配合，既保证实时响应又降低存储成本。 - 事务日志与状态快照分离
核保流程产生的过程数据如同Kafka流式日志，当工作流状态机推进到承保终态后，中间态日志立即降级为归档数据。这种CQRS模式将动态工作流元数据与静态保单文档分离，如同Git仓库中提交记录与最终代码的关系，既保证流程可追溯又提升主库查询效率。 - 分布式ID生成服务
全局递增保单号这类强一致性需求，应该像Snowflake算法般抽取为独立服务。通过预分配号段和分段锁机制，将原本串行的MySQL自增ID转化为可水平扩展的分布式序列生成器，如同Zookeeper的znode分配策略，既保证业务连续性又突破并发瓶颈。 - 读写分离与CQRS架构
配置中心这类读多写少场景，天然适合主从复制+读写分离设计。借鉴CAP定理取舍，写入层采用异步双写保证最终一致，查询层通过多级缓存（本地缓存+Redis+ES）实现毫秒响应，这种架构如同CDN网络，用边缘节点化解中心压力。 - 第三方数据沙箱隔离
外部数据源必须像Docker容器般运行在独立命名空间，通过API网关进行熔断限流。这种设计符合最小权限原则，如同微服务架构中的BFF层，既保障核心业务SLA，又能快速切换数据供应商。当征信接口故障时，核心承保系统仍可降级运行。
在数据生命周期治理上，投保单库与保单库的分离本质上实现了MVCC多版本控制。投保库作为WAL（预写日志），支持实时OLAP分析；保单库作为物化视图，支撑高并发OLTP查询。这种架构完美诠释康威定律——系统架构映射组织协作方式，通过领域驱动设计实现7*24小时不间断服务。