CN106097088A - 账务数据的处理方法及系统 - Google Patents

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张鹏
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邵培兴
赵素华
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Abstract

本发明提供一种账务数据的处理方法及系统，所述方法包括：接收账务数据集的处理请求；计算所述请求的预估响应时间；识别所述预估响应时间是否小于所述请求中的期待响应时间；若所述预估响应时间小于所述期待响应时间，则对所述账务数据集进行处理。实施本发明，在接收处理请求后，对该请求的响应时间进行了预估，由此能够大大降低处理超时的几率，防止资源的浪费。

Description

账务数据的处理方法及系统
技术领域
本发明涉及通信领域，更为具体而言，涉及账务数据的处理方法及系统。
背景技术
随着金融行业应用场景的不断拓展，跨系统的账务处理越来越普遍。由于系统之间存在着制约关系，一旦某个中间系统处理超时，则前置系统不得不放弃中间系统的处理结果，并通知该中间系统回滚，从而造成资源的浪费。因此，对于各中间系统的处理时间有着严格的要求。
然而，在现有技术当中，中间系统在接收前置系统发送的处理请求后，往往直接进行相应处理，这种处理方式的结果是大大提升了处理超时的几率，从而导致资源的过度浪费。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种账务数据的处理方法及系统。
一方面，本发明的实施方式提供了一种账务数据的处理方法，所述方法包括：
接收账务数据集的处理请求；
计算所述请求的预估响应时间；
识别所述预估响应时间是否小于所述请求中的期待响应时间；
若所述预估响应时间小于所述期待响应时间，则对所述账务数据集进行处理。
另一方面，本发明实施方式提供了一种账务数据的处理系统，所述系统包括：
接收模块，用于接收账务数据集的处理请求；
计算模块，用于计算所述接收模块接收的请求的预估响应时间；
识别模块，用于识别所述计算模块计算出的预估响应时间是否小于所述接收模块接收的请求中的期待响应时间；
处理模块，用于在所述识别模块的识别结果为所述预估响应时间小于所述期待响应时间的情形下，执行下述处理：对所述账务数据集进行处理。
实施本发明提供的账务数据的处理方法及系统，在接收处理请求后，对该请求的响应时间进行了预估，由此能够大大降低处理超时的几率，防止资源的浪费。
附图说明
图1是根据本发明实施方式的一种账务数据的处理方法的流程图；
图2示出了图1所示的处理S200的一种实施方式；
图3是根据本发明实施方式的一种账务数据的处理系统的结构示意图；
图4示出了图3所示的计算模块200的一种实施方式。
具体实施方式
为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
图1是根据本发明实施方式的一种账务数据的处理方法的流程图。参见图1，所述方法包括：
S100：接收账务数据集的处理请求。
其中，所述请求中例如可以包括：期待响应时间以及账务数据集内元素(账务数据)的数量。
S200：计算所述请求的预估响应时间。
S300：识别所述预估响应时间是否小于所述请求中的期待响应时间，若是，则执行处理S400，若否，则执行处理S500。
S400：对所述账务数据集进行处理。
S500：反馈告警信息。
如图2所示，在本发明的一些实施方式中，处理S200可以通过下述方式实现：
S210：根据数据处理线程的数量、所述账务数据集内元素的数量以及所述账务数据集的时间损耗参数，计算所述账务数据集的预估处理时间。
S220：计算从当前时刻到所述账务数据集的可处理时刻之间的预估等待时间。
S230：以所述预估处理时间与所述预估等待时间之和作为所述预估响应时间。
关于预估处理时间以及预估等待时间的具体计算方法，将在下文结合具体示例进行详细阐述。
为实现对账务数据集进行更加合理的调度，在本发明的一些实施方式中，在执行处理S400前，根据所述账务数据集的时间压力以及重要度，计算所述账务数据集的优先级；根据计算出的优先级，确定所述账务数据集在待处理队列中的执行序位。相应地，在所述账务数据集位于所述待处理队列的队首的情形下，执行处理S400。同样地，关于时间压力以及优先级的计算方法将在下文进行具体阐述。
以下结合具体示例对本发明的实施方式进行具体说明。
步骤1：接收前置系统发送的账务数据的处理请求。
其中，该请求中包含期待响应时间和账务数据集中元素(账务数据)的数量。
步骤2：根据数据处理线程的数量、所述账务数据集内元素的数量、以及所述账务数据集的时间损耗参数，计算所述账务数据集的预估处理时间。
其中，时间损耗参数例如包括：数据解析耗时t解析、规则引擎处理耗时t规则、计算引擎处理耗时t计算、额度控制引擎处理耗时t限额、其他条件控制耗时t控制、单表/多表数据查询和更新耗时t数据库、以及结果文件组装耗时等t组装。
可以通过大量的非功能测试形成正态分布数据，然后结合6δ(Six Sigma，一种质量管理技术)理论来确定上述参数，并存入参数表中。
以所述账务数据集内元素的数量为100，数据处理线程的数量为5为例，预估处理时间T＝t解析+100/5(t规则+t计算+t限额+t控制+t数据库)+t组装。
步骤3：计算从当前时刻到所述账务数据集的可处理时刻之间的预估等待时间。
由于每个前置系统请求处理的账务数据集内元素的数据量与预估处理时间之间成线性关系，因此，可以根据已经处理的数据量估算剩余的处理时间(即所述等待时间)。
步骤4：以计算出的预估处理时间与预估等待时间之和作为预估响应时间。
步骤5：将计算出的预估响应时间与所述请求中的期待响应时间进行比较，若所述预估响应时间大于或等于所述期待响应时间，则反馈告警信息，若所述预估响应时间小于所述期待响应时间，则执行步骤6。
步骤6：解析所述账务数据集。
例如，根据与前置系统约定的记录分割方式或字段长度将所述账务数据集分割为多条数据记录，若识别解析出的数据记录的数量与请求中的数据量不一致，或者字段长度错误以致无法完成解析，则反馈告警信息，若解析出的数据记录的数量与请求中的数据量一致，则执行步骤7。
步骤7：根据所述账务数据集的时间压力以及重要度，计算所述账务数据集的优先级。
其中，可以根据所述账务数据集的预估响应时间T响应、实际等待时间T等待、以及期待响应时间T期待计算所述账务数据集的时间压力，例如，所述时间压力可以与T响应/(T期待-T等待)成正相关。此外，优先级例如可以是时间压力与重要度的加权值。
步骤8：根据计算出的优先级，确定所述账务数据集在待处理队列中的执行序位。
步骤9：在所述账务数据集位于所述待处理队列的队首的情形下，调用具有所述数据处理线程的处理器对所述账务数据集进行处理。
在本发明的一些实施方式中，具有多个所述处理器。由于启动处理器需要耗费一定的时间，并且处理器处于启动状态时会占用一定的资源，因此，需要尽量避免频繁启动处理器，并且及时使闲置的处理器进入休眠状态并释放其占用的资源。对此，在本发明的一些实施方式中，在处于启动状态的各所述处理器的剩余处理时间均大于预定阈值的情况下，或者在不存在处于启动状态的所述处理器的情况下，才唤醒一个处于休眠状态的所述处理器对所述账务数据集进行处理。并且，一旦发现存在处于启动状态并且闲置的处理器，则识别除所述闲置的处理器以外其他处于启动状态的处理器中是否存在剩余处理时间小于预定阈值的处理器，若存在，则释放所述闲置的处理器所占用的资源。
步骤10：将处理后得到的结果数据写入结果文件中，并将结果文件反馈给所述前置系统。
在本发明的一些实施方式中，还可以将结果数据存储于数据库中以便于向前置系统提供处理结果的查询服务。此外，还可以通过对结果数据进行分类归并和预处理，或者，减少非敏感数据的方式提高查询效率。
图3是根据本发明实施方式的一种账务数据的处理系统的结构示意图。参见图3，所述系统1000可以包括：接收模块100、计算模块200、识别模块300、以及处理模块400，具体地，
接收模块100用于接收账务数据集的处理请求。
其中，所述请求中例如可以包括：期待响应时间以及账务数据集内元素的数量。
计算模块200用于计算接收模块100接收的请求的预估响应时间。
识别模块300用于识别计算模块200计算出的预估响应时间是否小于接收模块100接收的请求中的期待响应时间。
处理模块400用于在识别模块300的识别结果为所述预估响应时间小于所述期待响应时间的情形下，执行下述处理：对所述账务数据集进行处理。
在本发明的一些实施方式中，系统1000还可以包括告警模块，用于在所述预估响应时间大于或等于所述期待响应时间的情形下，执行下述处理：反馈告警信息。
如图4所示，在本发明的一些实施方式中，计算模块200包括：处理时间计算单元210、等待时间计算单元220、响应时间计算单元230，具体地：
处理时间计算单元210用于执行下述处理：根据数据处理线程的数量、所述账务数据集内元素的数量以及所述账务数据集的时间损耗参数，计算所述账务数据集的预估处理时间。
等待时间计算单元220用于计算从当前时刻到所述账务数据集的可处理时刻之间的预估等待时间。
响应时间计算单元230用于以处理时间计算单元210计算出的预估处理时间与等待时间计算单元220计算出的预估等待时间之和作为所述预估响应时间。
为实现对账务数据集进行更加合理的调度，在本发明的一些实施方式中，系统1000还包括优先级计算模块以及排队模块，具体地，优先级计算模块用于执行下述处理：根据所述账务数据集的时间压力以及重要度，计算所述账务数据集的优先级；排队模块，用于执行下述处理：根据所述优先级计算模块计算出的优先级，确定所述账务数据集在待处理队列中的执行序位。相应地，处理模块300还用于在所述账务数据集位于所述待处理队列的队首的情形下，执行下述处理：对所述账务数据集进行处理。
实施本发明提供的账务数据的处理方法及系统，在接收处理请求后，对该请求的响应时间进行了预估，由此能够大大降低处理超时的几率，防止资源的浪费。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，智能手机或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本发明说明书中使用的术语和措辞仅仅为了举例说明，并不意味构成限定。本领域技术人员应当理解，在不脱离所公开的实施方式的基本原理的前提下，对上述实施方式中的各细节可进行各种变化。因此，本发明的范围只由权利要求确定，在权利要求中，除非另有说明，所有的术语应按最宽泛合理的意思进行理解。

Claims (10)

1.一种账务数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收账务数据集的处理请求；
计算所述请求的预估响应时间；
识别所述预估响应时间是否小于所述请求中的期待响应时间；
若所述预估响应时间小于所述期待响应时间，则对所述账务数据集进行处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述预估响应时间大于或等于所述期待响应时间，则反馈告警信息。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，计算所述请求的预估响应时间包括：
根据数据处理线程的数量、所述账务数据集内元素的数量以及所述账务数据集的时间损耗参数，计算所述账务数据集的预估处理时间；
计算从当前时刻到所述账务数据集的可处理时刻之间的预估等待时间；
以所述预估处理时间与所述预估等待时间之和作为所述预估响应时间。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在执行所述对所述账务数据集进行处理的处理前，根据所述账务数据集的时间压力以及重要度，计算所述账务数据集的优先级；
根据计算出的优先级，确定所述账务数据集在待处理队列中的执行序位。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
在所述账务数据集位于所述待处理队列的队首的情形下，执行下述处理：对所述账务数据集进行处理。
6.一种账务数据的处理系统，其特征在于，所述系统包括：
接收模块，用于接收账务数据集的处理请求；
计算模块，用于计算所述接收模块接收的请求的预估响应时间；
识别模块，用于识别所述计算模块计算出的预估响应时间是否小于所述接收模块接收的请求中的期待响应时间；
处理模块，用于在所述识别模块的识别结果为所述预估响应时间小于所述期待响应时间的情形下，执行下述处理：对所述账务数据集进行处理。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
告警模块，用于在所述预估响应时间大于或等于所述期待响应时间的情形下，执行下述处理：反馈告警信息。
8.如权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述计算模块包括：
处理时间计算单元，用于执行下述处理：根据数据处理线程的数量、所述账务数据集内元素的数量以及所述账务数据集的时间损耗参数，计算所述账务数据集的预估处理时间；
等待时间计算单元，用于计算从当前时刻到所述账务数据集的可处理时刻之间的预估等待时间；
响应时间计算单元，用于以所述处理时间计算单元计算出的预估处理时间与所述等待时间计算单元计算出的预估等待时间之和作为所述预估响应时间。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
优先级计算模块，用于执行下述处理：根据所述账务数据集的时间压力以及重要度，计算所述账务数据集的优先级；
排队模块，用于执行下述处理：根据所述优先级计算模块计算出的优先级，确定所述账务数据集在待处理队列中的执行序位。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，
所述处理模块还用于在所述账务数据集位于所述待处理队列的队首的情形下，执行下述处理：对所述账务数据集进行处理。
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