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支付系统设计:对账处理(二)

 


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本文摘要:每笔交易都需要各参与者的记录一致,没有偏差。

每笔交易都需要各参与者的记录一致,没有偏差。会计系统的工作是找到不同的记录,即轧制帐户,然后通过人工或自动解决问题的不同,即追加帐户。

对于电子商务系统来说,每一笔交易都必须在所有涉及主体的外部匹配:交易主体,如果发起人是个人,就必须从个人交易历史记录中找到这笔交易。但是,因为大多数人都有电子记录,所以一般会得到iTunes的账单和交易记录,让用户自己去。交易输了,一般是商户。商户外侧的会计处理与用户外侧相同,也意味着获得会计单。

交易渠道的外侧,这是会计的重点,一是验证交易流水,二是验证交易佣金,但租赁地下渠道进行销售。那个有什么样的记录呢现在主要有两个。

一个是交易记录,另一个是支付记录。会计处理流程一般来说,会计流程涉及下列步骤:上海渠道会计iTunes、当地交易记录计划、轧制账户、平均账户。渠道对账单iTunes银行、第三方支付、银联等,基本上获得账单iTunes的功能。

但是,也有少数工作不能做或者做得太多的银行,只账单找后台,不拿到账单iTunes功能。对开发人员来说,这里有几个洞。账单的形式不同,有文本、XML、csv。为了以前需要统一处理,在账单iTunes完成后,必须进行标准化处理。

下载方式不同,有HTTP、HTTPS、FTP。iTunes程序必须按照渠道协议处理。

iTunes的时间不同,一般是凌晨1点以后,到中午12点为止都可以使用。如果在预期的时间取得近乎的数据,必须注意重试加载。稳定性差。FTP服务器有问题是常见的。

渠道外侧的解决方案往往是重新启动。因此,重试机制是合适的。

让我们来看看第三者支付的账单状况。银行直接账单状况:在技术选定中,HTTPS可以使用apachehtpclient构筑链接池和断点继续传输,ApacheCommons的NetAPI也可以使用。

但是,无论哪个,都必须设定重试次数和链接强的时间。重试次数和间隔的设定要注意,重试过于频繁,容易伤害服务器的时间间隔过大,以前的处理顺序不会堵塞。5~10分钟是合适的重试间隔。

链接超时是指当服务器经常出现问题时,连接在注册时间内提供近似的数据,即自动插入。这更容易被忽视。我们有一次系统出现问题,渠道外侧的FTP自爆后重新启动,客户端关闭,还在等待新的链接。

渠道对账单的标准化,比如微信的账单,他是csv格式,交易时间也包括在内的信息。这是微信外部缴纳的时间。

这个时间不会成为陷阱。公共账户ID、商户号码、子商户号码、设备号码:这些信息必须检查,保证是自己的名单,微信也不能发送王家的名单,微信的订单号码,商户的订单号码:这两个是订单的核心。

前者是微信外部产生的订单号码,在微信缴纳模块的返回值中。但是,如果不能收到这个返回值的话,在当地的记录中有机会。

后者是我们发送给微信的订单号码,一般以此为基础。两边的数据都有这个价值。用户标志、交易类型、交易状态、银行支付、货币种类、总额、企业红包金额:这些是单一的核心字段,必须保证双方完全一致。商品名称、商户数据包、手续费、汇率:这些是附加检查。

某宝的账单,使用文本格式,用空格隔开。他们家非常简单,只有商户订单号码、交易流水号码、交易时间、缴纳时间、缴纳人员、交易金额、交易类型、交易状态等字段。

由于各渠道的账单形式不同,收到账单后,下一步将账单标准化处理,可以统一处理轧制账单和以前的工作。标准化的账单数据可以放在文件系统或数据库中。这各不相同的交易数据量。

每天数百万以上的量,适合文件系统。数据库操作者慢,资源也浪费。文件系统的标准化包括文件格式的标准化:统一用于csv、json或xml格式。

用于hadoop和spark的话,用于csv是下流的自由选择。文件存储统一化:文件目录、文件名称必须遵循统一命名规范。

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为了减缓处理速度,我们使用hdfs作为文件系统,不利于以前的会计处理。当地交易记录打算使用当地交易记录,总的来说,不能做任何事情,需要使用原始数据。

大部分系统都用于mysql,这意味着在MySQL上结账。会计时需要大量的数据查询,不会影响在线业务。数据规模小,如达到100万,不太合适。当然,另一个自由选择是为了保存库继续会计,非常简单,也不影响在线业务。

这是典型的空间交换时间的做法。如果业务大到必须分成表格才能处理,会计数据的计划也不同。

用于分库也不现实。因为分库一般是基于主体id,而不是基于渠道id,所以必须在多个库中展开会计,效率反而减少了。制作分表库也需要资源。

在这种情况下,必须实时将数据存储在(hdfs)文件系统或NOSQL数据库中。交易记录是缴纳系统的核心数据,因此信用、控制等应用很多,需要交易记录数据。

这些应用于交易记录的市场需求还不完全一致,为了提高性能,交易记录不会用于异步的方法将数据传递给用户。交易记录在入库时,将信息发送到信息系统。用于方面监听这个消息,收到新消息后,从交易记录库中搜索数据,获取数据,改版到库中。关于这样的数据实时的文章很多,这里不详细说明。

轧制帐户的轧制帐户根据客户的订单号码,与当地交易记录和渠道交易记录完全一致。从算法的角度来看,计算两组的差异。

单独运营时,可以使用的算法很多,这里不详细说明。我们建议使用mapreduce来轧制帐户。这有一个优点,可以根据订的记录和当地记录在同一个reduce处理上的优点,可以更容易地进行数据检查。

轧制帐中仅次于的孔,必须数重复点的问题。例如,以整个0点为重复点,没有问题。当地23:59开始的交易,到达渠道外侧后,可能会在00:01处理。这笔交易是第二天的账户。

在实际处理中,交易可以在渠道的外侧处理,花费几分钟。对于重复点附近无法证明的帐户,可以在时间窗口、时间窗口内的数据、第二天的会计时处理。

平账发现双方不完全一致的数据,应如何处理?数据量不大时,记录一起,人工筛选完毕。但是,如果数据量相当大的话,每天条,人工处理成本过高。这种没有统一的处理方法,必须根据有问题的数据进行分析,自动处理。

交易记录的会计处理主要有当地未缴纳的情况,缴纳渠道已缴纳的情况。这主要是由于当地没有正确接管渠道发行的异步通报。

一般处理是将当地状态变更为已缴纳,实现呼吁的预处理,如通报业务人员等。当地已经缴纳,缴纳渠道已经缴纳,但金额不同,这需要人工检查。

当地已经缴纳,但缴纳渠道没有记录,或者当地没有记录,缴纳渠道有记录。除了避免跨越日本的因素外,这种情况非常罕见,必须在理解原因后处理。对于支付的会计处理,当地没有支付,支付渠道已经支付,支付渠道不同,将当地变更为支付状态,到达以前的处理。

当地已经支付,缴纳渠道已经支付,但金额不同,必须人工检查的当地已经支付,但是缴纳渠道没有记录,或者缴纳渠道有记录,但是当地没有。除了避免跨日因素外,这种情况非常罕见,必须在理解原因后进行处理。总之,会计工作,简单也不简单。

要细心理解业务,自由选择合适的结构。读者:缴纳系统设计:缴纳系统账户模型(1)(公共编号:)记录:本文由产品经理社区作者@凤凰品牌熊(微信号公共编号:shamphone)原创发表。

凤凰品牌的熊,程序员的设计师。在中科辅龙、三星(中国)研究院和国内大型互联网公司工作。2014年重新加入爱人奇艺,负责建设数据仓缴纳系统。文章未经允许,不得出版。

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