【金融业分布式数据库选型及HTAP场景实践】作为数据基础设施的重要组成部分，数据库在其中扮演着重要的角色。近些年来，数据库整体发展也呈现出较之以往很大的不同。其一、是开源数据库受到更为广泛的关注，从多家机构的最新报告来看，开源数据库无论从产品数量还是受关注程度都超过商业数据库。开源这一新模式，正成为未来数据库发展的主流。其二、是云计算成为未来主要资源供给方式得到普遍共识。已经有越来越多的企业选择在云上构建基础环境，包括云上数据库的发展速度也远高于非云环境。据乐观估计，在未来5~10年云数据库将占据整体数据库市场的七成以上。此外，对迁移到公有云、使用多云环境等问题，也普遍被企业所接受。其三、是数据融合趋势，针对数据多场景应用，使用融合技术简化访问，提升效率。作为数据使用高地，金融行业一方面对数据库有着极高的要求，一方面又面临很多来自数据新的挑战，诸如海量规模、高并发、数据安全、实时分析等诉求亟待解决。分布式数据库的出现，迎合这一发展趋势，对于金融企业解决上述问题带来新的解决思路。本文从金融用户角度入手，对如何选择分布式数据库及选型后的最优实践进行阐述。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
这个地方通了，大腿、肚子和背竟然都瘦了，脾胃也好了，试试吧！
脾胃失调会引起肥胖，而事实上，不但脾胃失调会引起肥胖，肝胆失调也是会引起肥胖的，它通常体现在大腿内侧和外侧，以及腰部的两侧，长赘肉。如果你属于肝胆失调，不妨试试拍打。
拍肝经：清除大腿内侧赘肉！
刮肝经，其实就是用手掌根推大腿内侧的肝经。每天睡觉的时候，用手掌根从大腿根部推到膝盖附近，把这条肝经的位置推300下。学过拍打的朋友，可以直接拍打腿内侧肝经即可，拍打垂直于皮肤渗透力更深，还起到同频共振，效果更佳。
肝经又叫足厥阴肝经，本经一侧有14个穴位（左右两侧共28穴）：大敦，行间，太冲，中封，蠡沟，中都，膝关，曲泉，阴包，足五里，阴廉，急脉，章门，期门。
（不会取穴？关注“林君董氏奇穴”公众号，点击穴位查询或在公众号内输入任意穴位即可查找穴位！）
简单地说就是大腿内侧，大腿根部到膝盖附近。
敲胆经：清除大腿外侧赘肉！
大腿外侧胆经有一个天然的标志，就是人们裤线的循行位置。要想减去这个部位上的赘肉，只需要拿指节去敲打就可以了。
因为这些穴位都在皮肤下面的肌肉层，并不在皮肤表面，所以敲打的时候，力度要能渗透到肌肉里面去。
只有像以上那样敲打，效果才真正地明显。
胆经又叫足少阳胆经，共44穴，左右合88穴。你站起来，手指尖顺着侧面裤缝到膝盖那一条线，其实主要就是敲环跳、风市、中渎、膝阳关四个穴位。
清除腰上的赘肉，敲带脉区！
曾经我们就说过，带脉不通，小腹必胖。如果腰上有赘肉，可以敲腰两边的带脉区，这里是肝胆经的循行位置，就像带子一样围着人体，所以只要敲带脉，就可把腰两边的赘肉敲下去。敲带脉很简单，只要平躺着，手握空拳，每天坚持敲打300次，由轻到重，以舒服为宜，不久这些"游泳圈"自然就下去了。
本经脉交会穴为带脉（带脉同名穴位）、五枢、维道（足少阳经）共3穴，左右合6穴。
简单地说就是就是腰那里的位置，平躺下来的时候，后背的脂肪会被挤到腰部，就是脂肪那里，也就是腰部最细的那个点。
而如何你是脾胃失调引起的长胖，可以用以下方法来调和！
脾的运化失调：推左侧小腿上的脾经
脾的运化失调也能造成肥胖。
中医认为，脾主运化，化就是把体内吸收的食物变成精微营养物质变成血液化掉。同时，还要把新鲜血液运到全身的每一处。如果不能运到四肢末梢，那里就会有淤血、垃圾堆积。
所以脾主运化的过程，就是清除体内垃圾、推陈出新的过程，即新鲜气血把沉积的垃圾赶出去的过程。
有人说："我怎么知道是因为脾功能失调造成的肥胖呢？"脾虚通常会引起腹胀，就是吃完饭肚子就胀，甚至有的人即使不吃饭，但一到下午肚子就胀起来了，还有的人夜里睡觉老是流口水。
这些都是脾的运化功能差了。要及时地健脾，才能把这些问题解决。
健脾可以用推脾经的方法。除了一般的减肥之外，还能减腿上、小腹部的赘肉，这些都是脾经所主。
脾经在小腿内侧的这一段穴位很多，也最容易找。当贴着小腿这根骨头的内侧来捏的时候，会找到一些痛点，这些痛点都是穴位。脾经堵塞的人，这些穴位会非常敏感，非常疼痛，这时就要多揉。
另外，揉左侧脾经效果最好。因为这里有一个普遍的规律：比如说肝在右侧，那就多揉右侧的肝经；心脏在左侧，揉心包经的时要揉左侧。
胃功能失调，跪膝法！
胃功能失调，比如吃点儿东西就堵在肚子里，精微不能消化。这时可用一个最简单的方法——跪膝法。
就是在床上，或在地板上铺上垫子，每天跪着走，就可以帮助胃功能恢复正常。
像这么每天跪着走一走，所有的气血就首先奔胃经而去了，原来存积的赘肉就会被带走，被排泄出去。不光是减了肥，膝盖有损伤、有关节炎的，也会随之好转。
大肠功能失调引起肥胖：敲大肠经
如果吸收的东西不能及时地变成血液，就会变成脂肪赘肉堆积在人体里。还有便秘，也会造成体内垃圾排不出去。如果大肠功能失调，胳膊上的反应点会很多。
这时，要经常敲打胳膊正面的大肠经，不但可以消减胳膊上的赘肉，还可以改善便秘的问题。
敲大肠经对老年人还有额外的好处。因为大肠经属于多气多血之经，如果老年人觉得肩膀老痛，经常敲敲大肠经，肩膀的气血就会充足，这对于防治肩膀痛很有好处。简单地说就是敲打胳膊正面。
小肠功能失调：捏手臂内侧
小肠的功能是消化和吸收。如果它的功能减弱，手臂内侧下方小肠经循行的位置就会有松松垮垮的赘肉。
在中医看来，心和小肠相表里，小肠经功能减弱就是心脏给小肠经供血不足了，同时心脏功能也会出现些问题。
怎么解决呢？
很简单，把手举起来做个敬礼的动作，然后用手指肚捏手臂内侧。大拇指是心经的位置，其他四个指肚捏的就是小肠经的位置。
捏的时候一定要挨着捏，边捏边结合点掐、点揉，从腋下往肘上走，一直揉到小臂。
每天坚持，不但这里的赘肉可以减少，而且还能改善心脏供血的功能。另外。肩疼、颈椎病等都会相应地得到解决。所以长期在电脑前工作的朋友们，要经常揉心经和小肠经。
心脏失调也会引起肥胖！
肥胖容易造成心脏负担过重，反过来，心脏功能不好也会造成肥胖，两者是一个恶性循环的关系。
肥胖的原因就是体内的垃圾运不出去，堆积在身体里了。只有靠新鲜的血液才能把垃圾运走，而驱动新鲜血液的动力就是心脏。心脏动力强，气血才有力量，才能够把赘肉吸收并清运出去。
怎么知道肥胖是由于心脏功能弱呢？其实有一些体征可以看出来，比如晚上睡觉的时候经常会觉得憋闷，需要开开窗户，这样的人心脏功能是弱的。还有就是上楼没几步就喘上了，心脏功能也不好。
怎么解决这个问题呢？只要每天拿大拇指按揉心包经就行了。把胳臂往前伸平，从腋下到中指的这条直线就是心包经。
按揉的时候，心脏功能比较差或者心血管有轻微淤阻的人，都会发现有相应的痛点在上面。这时，一定要把这个痛点给揉散。
膀胱经失调：后背、臀部上长赘肉
膀胱经在人体的后部。后背、臀部、后腿、脚外侧都是膀胱经循行的位置，像后背、臀部上的赘肉、肥肉多，都是膀胱经的问题。
膀胱经通常的问题就是人体的风寒易堆积在那里。因为它是人体抵御外寒的一个栅栏。
中医认为："风从项后入，寒从脚底生"，就是说风寒都是从膀胱经进来的。
所以好多人后背、臀部上的赘肉摸上去的感觉就像摸一层棉花一样，没有质感，这就是风寒堆积引起的。
如何清除后背膀胱经上的这些赘肉呢？
重点就是驱寒！而驱寒的最好方法就是在后背的膀胱经上刮痧。
如果有人不喜欢刮痧，也可以用拔罐、按摩、捏脊、艾灸的方法，目的都是清除后背的寒气。
而消除臀部上赘肉的方法是趴着，用拍痧掌拍打臀部，可以达到臀部减肥的效果，而且也可以把臀部的寒气排出。还有，大腿后侧、小腿肚子上的赘肉可以用拍打方法来消除。
脾胃失调会引起肥胖，而事实上，不但脾胃失调会引起肥胖，肝胆失调也是会引起肥胖的，它通常体现在大腿内侧和外侧，以及腰部的两侧，长赘肉。如果你属于肝胆失调，不妨试试拍打。
拍肝经：清除大腿内侧赘肉！
刮肝经，其实就是用手掌根推大腿内侧的肝经。每天睡觉的时候，用手掌根从大腿根部推到膝盖附近，把这条肝经的位置推300下。学过拍打的朋友，可以直接拍打腿内侧肝经即可，拍打垂直于皮肤渗透力更深，还起到同频共振，效果更佳。
肝经又叫足厥阴肝经，本经一侧有14个穴位（左右两侧共28穴）：大敦，行间，太冲，中封，蠡沟，中都，膝关，曲泉，阴包，足五里，阴廉，急脉，章门，期门。
（不会取穴？关注“林君董氏奇穴”公众号，点击穴位查询或在公众号内输入任意穴位即可查找穴位！）
简单地说就是大腿内侧，大腿根部到膝盖附近。
敲胆经：清除大腿外侧赘肉！
大腿外侧胆经有一个天然的标志，就是人们裤线的循行位置。要想减去这个部位上的赘肉，只需要拿指节去敲打就可以了。
因为这些穴位都在皮肤下面的肌肉层，并不在皮肤表面，所以敲打的时候，力度要能渗透到肌肉里面去。
只有像以上那样敲打，效果才真正地明显。
胆经又叫足少阳胆经，共44穴，左右合88穴。你站起来，手指尖顺着侧面裤缝到膝盖那一条线，其实主要就是敲环跳、风市、中渎、膝阳关四个穴位。
清除腰上的赘肉，敲带脉区！
曾经我们就说过，带脉不通，小腹必胖。如果腰上有赘肉，可以敲腰两边的带脉区，这里是肝胆经的循行位置，就像带子一样围着人体，所以只要敲带脉，就可把腰两边的赘肉敲下去。敲带脉很简单，只要平躺着，手握空拳，每天坚持敲打300次，由轻到重，以舒服为宜，不久这些"游泳圈"自然就下去了。
本经脉交会穴为带脉（带脉同名穴位）、五枢、维道（足少阳经）共3穴，左右合6穴。
简单地说就是就是腰那里的位置，平躺下来的时候，后背的脂肪会被挤到腰部，就是脂肪那里，也就是腰部最细的那个点。
而如何你是脾胃失调引起的长胖，可以用以下方法来调和！
脾的运化失调：推左侧小腿上的脾经
脾的运化失调也能造成肥胖。
中医认为，脾主运化，化就是把体内吸收的食物变成精微营养物质变成血液化掉。同时，还要把新鲜血液运到全身的每一处。如果不能运到四肢末梢，那里就会有淤血、垃圾堆积。
所以脾主运化的过程，就是清除体内垃圾、推陈出新的过程，即新鲜气血把沉积的垃圾赶出去的过程。
有人说："我怎么知道是因为脾功能失调造成的肥胖呢？"脾虚通常会引起腹胀，就是吃完饭肚子就胀，甚至有的人即使不吃饭，但一到下午肚子就胀起来了，还有的人夜里睡觉老是流口水。
这些都是脾的运化功能差了。要及时地健脾，才能把这些问题解决。
健脾可以用推脾经的方法。除了一般的减肥之外，还能减腿上、小腹部的赘肉，这些都是脾经所主。
脾经在小腿内侧的这一段穴位很多，也最容易找。当贴着小腿这根骨头的内侧来捏的时候，会找到一些痛点，这些痛点都是穴位。脾经堵塞的人，这些穴位会非常敏感，非常疼痛，这时就要多揉。
另外，揉左侧脾经效果最好。因为这里有一个普遍的规律：比如说肝在右侧，那就多揉右侧的肝经；心脏在左侧，揉心包经的时要揉左侧。
胃功能失调，跪膝法！
胃功能失调，比如吃点儿东西就堵在肚子里，精微不能消化。这时可用一个最简单的方法——跪膝法。
就是在床上，或在地板上铺上垫子，每天跪着走，就可以帮助胃功能恢复正常。
像这么每天跪着走一走，所有的气血就首先奔胃经而去了，原来存积的赘肉就会被带走，被排泄出去。不光是减了肥，膝盖有损伤、有关节炎的，也会随之好转。
大肠功能失调引起肥胖：敲大肠经
如果吸收的东西不能及时地变成血液，就会变成脂肪赘肉堆积在人体里。还有便秘，也会造成体内垃圾排不出去。如果大肠功能失调，胳膊上的反应点会很多。
这时，要经常敲打胳膊正面的大肠经，不但可以消减胳膊上的赘肉，还可以改善便秘的问题。
敲大肠经对老年人还有额外的好处。因为大肠经属于多气多血之经，如果老年人觉得肩膀老痛，经常敲敲大肠经，肩膀的气血就会充足，这对于防治肩膀痛很有好处。简单地说就是敲打胳膊正面。
小肠功能失调：捏手臂内侧
小肠的功能是消化和吸收。如果它的功能减弱，手臂内侧下方小肠经循行的位置就会有松松垮垮的赘肉。
在中医看来，心和小肠相表里，小肠经功能减弱就是心脏给小肠经供血不足了，同时心脏功能也会出现些问题。
怎么解决呢？
很简单，把手举起来做个敬礼的动作，然后用手指肚捏手臂内侧。大拇指是心经的位置，其他四个指肚捏的就是小肠经的位置。
捏的时候一定要挨着捏，边捏边结合点掐、点揉，从腋下往肘上走，一直揉到小臂。
每天坚持，不但这里的赘肉可以减少，而且还能改善心脏供血的功能。另外。肩疼、颈椎病等都会相应地得到解决。所以长期在电脑前工作的朋友们，要经常揉心经和小肠经。
心脏失调也会引起肥胖！
肥胖容易造成心脏负担过重，反过来，心脏功能不好也会造成肥胖，两者是一个恶性循环的关系。
肥胖的原因就是体内的垃圾运不出去，堆积在身体里了。只有靠新鲜的血液才能把垃圾运走，而驱动新鲜血液的动力就是心脏。心脏动力强，气血才有力量，才能够把赘肉吸收并清运出去。
怎么知道肥胖是由于心脏功能弱呢？其实有一些体征可以看出来，比如晚上睡觉的时候经常会觉得憋闷，需要开开窗户，这样的人心脏功能是弱的。还有就是上楼没几步就喘上了，心脏功能也不好。
怎么解决这个问题呢？只要每天拿大拇指按揉心包经就行了。把胳臂往前伸平，从腋下到中指的这条直线就是心包经。
按揉的时候，心脏功能比较差或者心血管有轻微淤阻的人，都会发现有相应的痛点在上面。这时，一定要把这个痛点给揉散。
膀胱经失调：后背、臀部上长赘肉
膀胱经在人体的后部。后背、臀部、后腿、脚外侧都是膀胱经循行的位置，像后背、臀部上的赘肉、肥肉多，都是膀胱经的问题。
膀胱经通常的问题就是人体的风寒易堆积在那里。因为它是人体抵御外寒的一个栅栏。
中医认为："风从项后入，寒从脚底生"，就是说风寒都是从膀胱经进来的。
所以好多人后背、臀部上的赘肉摸上去的感觉就像摸一层棉花一样，没有质感，这就是风寒堆积引起的。
如何清除后背膀胱经上的这些赘肉呢？
重点就是驱寒！而驱寒的最好方法就是在后背的膀胱经上刮痧。
如果有人不喜欢刮痧，也可以用拔罐、按摩、捏脊、艾灸的方法，目的都是清除后背的寒气。
而消除臀部上赘肉的方法是趴着，用拍痧掌拍打臀部，可以达到臀部减肥的效果，而且也可以把臀部的寒气排出。还有，大腿后侧、小腿肚子上的赘肉可以用拍打方法来消除。
领导得知女孩要辞职，对她再三挽留，见女孩心软了，领导拿出两瓶红酒，让女孩帮忙去退掉，没想到女孩听到领导的这个请求后，毫不犹豫地走了。
领导给孩子办满月宴那天，安排女孩用她自己的车，免费接送宾客。
接送完宾客，领导又让她去买4箱红酒，要货比三家，千万别买贵了。女孩找了好大一圈，终于买到了领导指定牌子的红酒。
女孩刚买好酒，领导又打电话来催促，怪她办事不利，买个酒要花这么长时间，让宾客等着急了。
由于女孩是新手司机，不认识路，导航又不准，导致她绕了远路，领导把她一顿数落。
当领导问她多少钱时，女孩告诉他188一箱，总共752元，领导又责怪她买得太贵了，网上只要148，然后只转给她700块钱。
这时，同事给女孩递上一个红包壳，让她记得给领导包红包，女孩很气愤，又不能说什么。
而领导的岳父看见他买这么差的红酒，在亲戚朋友面前丢了面子，把他骂了一顿，领导却推脱说是下属太废物，干不成事，买了一堆便宜货。
女孩的朋友看不下去了，刚好她是做直播带货的主播，马上让同事送来4箱高档红酒，总共6000元。
领导当然不肯付款，这时，他的岳父出来了，高兴地说这个酒好，值得购买，领导不好意思拒绝，只好乖乖付了款。
虽然出了气，但女孩心里还是很不舒服，她出车出力，免费地给领导干私活，没得到一声感谢，反而被领导责怪、谩骂，现在还得给他包红包。
平时工作中，这个领导也经常给下属穿小鞋，不是个好伺候的主。一气之下，女孩决定辞职，她在红包里装了300块钱和一封辞职信。
这是电视剧《二十不惑2》里的一幕，次日，张总找到罗艳，柔声细语地对她再三挽留。
还说现在这份工作很吃香，她一走立马会有200人来应聘，让罗艳再想想，罗艳也有点犹豫了。
这时，张总诚恳地说：“我想请你帮个小忙。”罗艳以为张总要重用她了，一阵激动。
只见张总从桌子底下拿出两瓶红酒，笑嘻嘻地对罗艳说，这是昨晚从罗艳朋友那里买的，希望她帮忙去退掉。
罗艳一听，果然是“猫哭耗子假慈悲”，原来张总挽留她，只是想让她帮忙把两瓶红酒退掉。
罗艳把钱退给他，毫不犹豫地辞职了。
张总不仅免费使唤员工帮他干私活，还要求员工用私家车给他接客，不给油钱也就算了，还倒打一耙地指责员工办事不利。
这种爱占员工便宜的领导，格局实在太小了，在这样的人手底下工作，不仅会受气，也得不到成长。
更重要的是，员工不听他的，不帮他干活，他就找理由给员工穿小鞋、扣工资，这种利用手中的权利，就肆意侵犯员工利益的人，根本不配当领导。
时间长了，没有员工会愿意和他平肩作战，为他拼命工作，对员工算计得过于精明，就是搬起石头砸自己的脚，迟早要清算。
所以说，罗艳辞职是对的，远离这种没有格局，不懂付出，只想占员工便宜的领导，才能让自己的职场之路越来越顺畅。
那么，你怎么看这件事呢？你会用自己的车，倒贴油钱帮领导干私活吗？
领导给孩子办满月宴那天，安排女孩用她自己的车，免费接送宾客。
接送完宾客，领导又让她去买4箱红酒，要货比三家，千万别买贵了。女孩找了好大一圈，终于买到了领导指定牌子的红酒。
女孩刚买好酒，领导又打电话来催促，怪她办事不利，买个酒要花这么长时间，让宾客等着急了。
由于女孩是新手司机，不认识路，导航又不准，导致她绕了远路，领导把她一顿数落。
当领导问她多少钱时，女孩告诉他188一箱，总共752元，领导又责怪她买得太贵了，网上只要148，然后只转给她700块钱。
这时，同事给女孩递上一个红包壳，让她记得给领导包红包，女孩很气愤，又不能说什么。
而领导的岳父看见他买这么差的红酒，在亲戚朋友面前丢了面子，把他骂了一顿，领导却推脱说是下属太废物，干不成事，买了一堆便宜货。
女孩的朋友看不下去了，刚好她是做直播带货的主播，马上让同事送来4箱高档红酒，总共6000元。
领导当然不肯付款，这时，他的岳父出来了，高兴地说这个酒好，值得购买，领导不好意思拒绝，只好乖乖付了款。
虽然出了气，但女孩心里还是很不舒服，她出车出力，免费地给领导干私活，没得到一声感谢，反而被领导责怪、谩骂，现在还得给他包红包。
平时工作中，这个领导也经常给下属穿小鞋，不是个好伺候的主。一气之下，女孩决定辞职，她在红包里装了300块钱和一封辞职信。
这是电视剧《二十不惑2》里的一幕，次日，张总找到罗艳，柔声细语地对她再三挽留。
还说现在这份工作很吃香，她一走立马会有200人来应聘，让罗艳再想想，罗艳也有点犹豫了。
这时，张总诚恳地说：“我想请你帮个小忙。”罗艳以为张总要重用她了，一阵激动。
只见张总从桌子底下拿出两瓶红酒，笑嘻嘻地对罗艳说，这是昨晚从罗艳朋友那里买的，希望她帮忙去退掉。
罗艳一听，果然是“猫哭耗子假慈悲”，原来张总挽留她，只是想让她帮忙把两瓶红酒退掉。
罗艳把钱退给他，毫不犹豫地辞职了。
张总不仅免费使唤员工帮他干私活，还要求员工用私家车给他接客，不给油钱也就算了，还倒打一耙地指责员工办事不利。
这种爱占员工便宜的领导，格局实在太小了，在这样的人手底下工作，不仅会受气，也得不到成长。
更重要的是，员工不听他的，不帮他干活，他就找理由给员工穿小鞋、扣工资，这种利用手中的权利，就肆意侵犯员工利益的人，根本不配当领导。
时间长了，没有员工会愿意和他平肩作战，为他拼命工作，对员工算计得过于精明，就是搬起石头砸自己的脚，迟早要清算。
所以说，罗艳辞职是对的，远离这种没有格局，不懂付出，只想占员工便宜的领导，才能让自己的职场之路越来越顺畅。
那么，你怎么看这件事呢？你会用自己的车，倒贴油钱帮领导干私活吗？
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