新一代银行核心系统如何高效处理海量数据
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2017.07.10

互联网金融快速发展,银行业竞争加剧,各家银行更加注重普惠金融服务的发展,因此更加重视海量数据的处理能力。拥有强大的数据处理能力才能拥有更强竞争力。
长亮科技新一代核心业务系统架构从封闭走向开放,从横向和纵向两个层面进行系统架构优化,使核心系统具有良好的应用扩展能力和高效的业务处理能力,为支持海量数据处理提供全面的解决方案。
核心系统横向扩展能力系统在应用架构上采用应用与数据库服务分离的部署架构,有效避免应用服务与数据库服务的相互影响。在应用服务部署上支持针对业务处理的不同,按照应用服务模块分别部署不同的应用服务器,有效提高系统应用服务的高弹性和高扩展性,实现10000TPS的账务处理能力,并可以根据日后业务发展需要灵活地增加应用服务器,做到应用服务的无限扩展。
系统采用纯JAVA语言开发,支持在PCServer硬件平台部署有效降低应用扩展带来的硬件投入;系统应用部署采用主备模式,有效提高系统运行的稳定性和健壮性,在主备模式下始终都是在活动的模式下,只是主机始终保持对外服务的优先处理,备机始终保持对外服务的监听,一旦主机出现故障无法服务,系统自动将交易服务切换到备机,始终保持单节点应用对外提供高效稳定的应用服务。
核心系统在应用内部采用4大处理技术有效提升单点应用内部的业务处理能力和处理效率,增加了系统业务吞吐量。
读写分离技术:系统支持账务处理与信息查询的分离处理,交易完成后系统通过应用平台底层消息通讯机制将相关交易信息推送到信息查询系统,系统针对客户的账户查询提高独立的查询服务应用减少对其他联机交易服务的影响。
分表技术:系统考虑到针对大的交易信息表或交易流水表采用分表存储,支持将其拆分成多个结构相同的子表,根据hash算法分别存储到不同子表有效降低单表数据储存量提高系统查询效率。
缓存技术:系统提供参数缓存和SQL缓存两大处理技术,通过参数缓存系统将业务处理中常用参数一次加载到内存中提高业务处理能力;SQL缓存系统支持在交易前统一一次性执行交易中SQL语句,将数据存放在交易缓存中,后续业务处理时数据库查询访问只需访问缓存中的数据,有效减少业务处理与数据库的交互次数。
异步处理技术:系统针对一些客户账务处理,提供异步处理机制,自动识别目前账户处理锁等待时机和账务处理效率,发现账户处理有锁等待系统将交易处理请求转为异步处理模式,即将账户的业务处理请求转为收单记录下业务处理信息,由系统联机处理平台进行后续处理,有效避免死锁对系统处理的影响。
新一代系统以SOA的设计思想采用分布式技术架构,支持负载均衡,同时吸收互联网架构的部分优点,具备横向扩展能力,支持高并发,支持“两个亿”的业务处理能力(即:亿级账户数量,亿级日交易量),有效支撑银行核心系统未来海量数据业务处理能力。系统通过多项技术创新和内部功能优化,极大地提升系统业务海量数据能力。目前多家银行成功上线并稳定运行,不仅支持银行传统业务发展,也支持新兴互联网业务开展。

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