CN108074086A - 计费系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种计费系统，该系统包括：计费设备、MongoDB数据库和话单生成设备；其中，所述计费设备用于通过线程接收请求数据，对所述请求数据进行业务处理和校验后，生成详单数据，将所述详单数据插入MongoDB数据库中对应的数据表中；所述MongoDB数据库用于对所述详单数据进行分类集群处理并存储；所述话单生成设备用于从所述MongoDB数据库中读取所述详单数据，并根据不同的业务生成对应的话单文件。

Description

计费系统
技术领域
本发明涉及信息系统架构技术，尤其涉及一种计费系统。
背景技术
现有计费系统架构设计是将业务处理的逻辑分为多个模块分工合作完成。具体的，所述模块包括：请求处理模块、批价打折模块、详单记录模块和话单同步模块；其中，请求处理模块用于实现请求信息的接收、应答和记录以及产品的批价；批价打折模块用于实现打折优惠计算最终价格，以及生成话单文件；详单记录模块用于记录详单数据；话单同步模块用于将话单文件同步到平台以及BOSS。
在现有的计费系统中，计费业务分为四类，每一类业务都由多个模块组成，每个模块都有自己的输出数据供后续模块继续处理，程序模块和文件目录较多；数据流向较为复杂。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例期望提供一种计费系统及方法，以实现对数据的高效率操作，减少因为多次交互造成的数据错误风险，同时简化数据流向，增加话单生成的效率。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供一种计费系统，所述系统包括：计费设备、MongoDB数据库和话单生成设备；其中，所述计费设备用于通过线程接收请求数据，对所述请求数据进行业务处理和校验后，生成详单数据，将所述详单数据插入MongoDB数据库中对应的数据表中；所述MongoDB数据库用于对所述详单数据进行分类集群处理并存储；所述话单生成设备用于从所述MongoDB数据库中读取所述详单数据，并根据不同的业务生成对应的话单文件。
在本发明其它实施例中，所述计费设备还用于：读取配置信息生成多个子进程，在各所述子进程中建立线程池并启动多个所述线程；其中，每个所述子进程对应不同的计费业务。
在本发明其它实施例中，所述计费设备具体用于：对所述请求数据进行数据解析，并集中处理业务校验、产品批价、会员打折、活动优惠的数据计算和处理，生成所述详单数据。
在本发明其它实施例中，所述话单生成设备具体用于：循环检查所述MongoDB数据库中的详单数据，在查询到新的详单数据时，根据配置字段对所述新的详单数据进行分字段提取，组装文件和内容，生成全量话单文件，并放入对应的全量话单文件目录。
在本发明其它实施例中，所述话单生成设备还用于：循环扫描所述全量话单文件目录，在查询到新的全量话单文件生成时，复制并保存所述新的全量话单文件。
在本发明其它实施例中，所述话单生成设备还用于：拆解所述全量话单文件，提取所述详单数据，并将所述详单数据组装成同步文件同步给各个平台。
在本发明其它实施例中，所述MongoDB数据库具体用于：将所述详单数据分为业务数据集群、话单数据集群和配置数据集群分别进行存储。
在本发明其它实施例中，所述业务数据集群具体用于存储业务处理过程中的处理数据，并采用哈希值分流模式进行记录。
在本发明其它实施例中，所述话单数据集群具体用于存储最终生成的详单和话单数据，并采用哈希值分流模式进行记录。
在本发明其它实施例中，配置数据集群具体用于存储从Oracle数据库中同步的局数据信息。
本发明实施例提供的计费系统，包括：计费设备、MongoDB数据库和话单生成设备；其中，所述计费设备用于通过线程接收请求数据，对所述请求数据进行业务处理和校验后，生成详单数据，将所述详单数据插入MongoDB数据库中对应的数据表中；所述MongoDB数据库用于对所述详单数据进行分类集群处理并存储；所述话单生成设备用于从所述MongoDB数据库中读取所述详单数据，并根据不同的业务生成对应的话单文件。如此，实现了计费系统的整合集中，并通过多进程、多线程的方式将整个计费的流程进行了简化；MongoDB内存数据库的使用，有效的减少了程序和物理数据库之间的交互，提高了数据查询效率，并通过集群的方式对计费数据进行有效分类管理，分担减轻了数据存储压力，提升了操作效率。
附图说明
图1为MongoDB数据库的示意图；
图2为MongoDB数据库启动服务后加载数据过程的示意图；
图3为MongoDB数据库映射数据过程的示意图；
图4为本发明实施例提供的计费系统的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的计费系统的网络拓扑图。
具体实施方式
在本发明的各实施例中，针对现有计费系统的不足和缺点进行了重新构建，引入高效率的MongoDB内存数据库，并将计费业务处理功能进行集中整合，达到高效率的应答消息、实时的数据剔重、简便化的数据流向和高性能的数据操作等功能。
在本发明的各实施例中，计费系统将四类计费请求业务整合为“计费处理”和“话单处理”两个部分。“计费处理”采用多进程、多线程(建立线程池)方式进行业务的批价和打折等处理；“话单处理”取数据生成上报话单文件；并结合MongoDB数据库实现数据的高效率操作处理，减少了程序和脚本模块众多难以管理和理解的问题。
具体的，“计费处理”服务启动后，会生成多个子进程，并在子进程中建立线程池启动多线程；接收从客户端发来的数据请求，在线程中进行请求的业务处理，包括数据校验、批价、打折等；最后生成详单数据，插入MongoDB数据库中；可以理解的是，计费处理内部的请求、批价打折处理是主要业务流程不能省略，本发明实施例提供的计费系统只是对这两个功能进行了优化。
“话单处理”服务，是从MongoDB数据库中读取详单数据，根据不同的业务生成对应的话单文件，再由shell脚本取数据上报；“话单处理”的整合去掉了现有系统一大堆繁琐的脚本文件的执行和调用；现有系统既不利于使用，也不利于管理，而本发明实施例提供的计费系统只需要将全量文件递交，即可由该部分自动生成各个平台的话单文件。
因此，本发明各实施例提供的计费系统，在整合后没有中间文件的生成，减少了因为多次交互造成的数据错误风险，并简化了对账操作，增加了话单生成的效率。
需要说明的是，MongoDB数据库的工作原理是：将保存在磁盘的数据加载到内存中进行操作，在第一次启动时将需要同步的数据从物理库中加载，并保存到磁盘，触发器会触发更新后的数据。如图1所示，在MongoDB数据库中存在着两个file，两个view；其中，两个file分别是data file和journal file，两个view分别是shared view和private view；两个file是对磁盘而言的，而两个view是对内存而言的。
如图2所示，在启动服务后，MongoDB数据库请求操作系统将Data file映射到Shared view，此时操作系统只管映射这个动作，并不将数据加载到Shared view中，而是由MongoDB数据库在需要时再将数据进行加载到Shared view；然后，如图3所示，MongoDB数据库请求操作系统将Shared view映射到Private view，之后MongDB数据库对数据的读写操作都是直接对Private view操作。
图4为本发明实施例提供的计费系统的结构示意图，图5为本发明实施例提供的计费系统的网络拓扑图。如图4及图5所示，本实施例提供的系统包括：计费设备、MongoDB数据库和话单生成设备；
其中，所述计费设备用于通过线程接收请求数据，对所述请求数据进行业务处理和校验后，生成详单数据，将所述详单数据插入MongoDB数据库中对应的数据表中；所述MongoDB数据库用于对所述详单数据进行分类集群处理并存储；所述话单生成设备用于从所述MongoDB数据库中读取所述详单数据，并根据不同的业务生成对应的话单文件。
所述计费设备还用于：读取配置信息生成多个子进程，在各所述子进程中建立线程池并启动多个所述线程；其中，每个所述子进程对应不同的计费业务。
需要说明的是，所述计费设备具体用于：对所述请求数据进行数据解析，并集中处理业务校验、产品批价、会员打折、活动优惠的数据计算和处理，生成所述详单数据。
具体的，所述话单生成设备具体用于：循环检查所述MongoDB数据库中的详单数据，在查询到新的详单数据时，根据配置字段对所述新的详单数据进行分字段提取，组装文件和内容，生成全量话单文件，并放入对应的全量话单文件目录。
进一步地，所述话单生成设备还用于：循环扫描所述全量话单文件目录，在查询到新的全量话单文件生成时，复制并保存所述新的全量话单文件；拆解所述全量话单文件，提取所述详单数据，并将所述详单数据组装成同步文件同步给各个平台。
具体的，所述MongoDB数据库具体用于：将所述详单数据分为业务数据集群、话单数据集群和配置数据集群分别进行存储，其中，所述业务数据集群具体用于存储业务处理过程中的处理数据，并采用哈希值分流模式进行记录；所述话单数据集群具体用于存储最终生成的详单和话单数据，并采用哈希值分流模式进行记录；配置数据集群具体用于存储从Oracle数据库中同步的局数据信息。
本实施例提供的计费系统，根据现有计费系统业务进行架构重建，对计费系统业务进行集中整合，并且针对现有系统的缺点总结经验，优化系统功能和效率。
具体的，在实际应用本实施例提供的计费系统的过程中，在计费处理服务启动后，会根据不同的端口生成对应的子进程并启动线程池管理，开启线程接收该端口的请求数据，不同的端口可以对应不同类的计费业务，从而实现在一个服务中集中接收请求。请求数据收到后，进行业务处理，数据校验通过后就会将数据插入MongoDB数据库对应的数据表中，并且返回应答消息。话单数据一次性生成，利用MongoDB内存数据库提升查询效率，提升业务处理时间，话单也不需要再进行多次流转生成中间数据。每个进程的线程都循环等待执行该操作，空闲时候处于等待状态，不会造成资源消耗过大。话单处理服务则直接对MongoDB数据表中新生成的话单数据进行分字段提取，生成全量文件。再由脚本程序处理同步。
其具体的处理流程如下：
启动计费处理服务，计费设备读取配置信息，生成子进程，各个子进程用于处理计费系统不同类型的业务。每个子进程进行独立的线程池管理，线程之间互斥接收请求消息，处理完成后循环等待接收消息。
计费设备在消息接收完成后，进行数据解析，集中处理业务校验、产品批价、会员打折、活动优惠等的数据计算和处理，完成校验后，将数据保存到MongoDB数据库中。
话单生成设备根据配置信息，循环检查MongoDB数据库中的表数据，当查询到新数据生成时，根据配置字段将数据提取，组装文件和内容，生成全量话单文件(便于管理和查找数据等)，并放入对应的工作目录。
需要说明的是，现有计费系统需要同步并生成的话单较多，涉及到多个平台的文件交互，而每一个平台以及计费系统自己数据入库所使用的字段并不完全一致，所以针对每个平台的话单文件生成都有自己的一个脚本文件来执行，造成脚本文件众多，管理和使用非常不便；而本实施例提供的计费系统中直接生成一个全量数据文件，有话单处理部分根据需要筛选数据生成同步各个平台的话单文件即便于管理和后续错误的跟踪，也提升了文件生成的效率，且方便了维护后期进行的对账操作。
话单生成设备循环扫描全量话单文件目录，检索到新文件生成时，进行文件保存并复制；拆解全量文件，根据规范标准对数据进行提取，组装成同步文件同步给各个平台。
由此可以看出，在本实施例中，通过使用MongoDB数据库，独立安装在一台主机上运行，并配置备份数据库使数据安全性和完整性得到更高保证；且数据库和程序互相分离，缓解了程序主机内存压力；本实施例的计费系统直接部署在独立的服务器之上，数据更新时的同步只需要一次完成提升了数据同步的效率，和程序模块分离，也减小了资源压力以及服务器故障带来的风险；并且MongoDB数据库对计费业务的处理做了分类集群，更加清晰的做了数据归类，各大模块间不会互相争夺数据资源。方便与提高了数据操作效率。
需要说明的是，在本实施例中，在部署MongoDB数据库时，首先在指定主机上安装MongoDB数据库，设置“主库”、“从库”和“仲裁判断”，保障数据库正确执行。再将Oracle数据库中的局数据信息同步到MongoDB中。为了缓解数据压力，MongoDB对数据做了集群分流，目前设置三类数据存储。
其中，业务数据集群主要用来在业务处理过程中处理的数据，包括请求消息、数据剔重都在这类集群中进行数据的处理。并且对这类数据做了三个集群，采用hash值分流模式记录数据到对应的集群中；话单数据集群单独用来对最终生成的详单和出话单的数据的保存记录，方便后续查询以及后续出话单文件时的取数操作。同样采用三个集群，使用hash值计算对应到指定集群，减轻数据库压力；配置数据集群用来同步Oracle数据库中的局数据信息，会对Oracle各个局数据表进行初次的大表同步。后续有增量数据的时候都会实时的同步增量数据。
在本实施例中，通过将计费操作的部分统一规整为“计费处理”，在统一模块中操作执行，简化了多批次、多流转的过程，直接对当前数据进行实时剔重，让计费的数据应答响应更加明确，数据判断效率更高。
在本实施例中，通过集成“计费处理”功能，只是将处理后的数据记录到MongoDB数据库中，不用再去产生中间存储。话单的生成直接从MongoDB数据库中读取即可；避免多次生成文件、读取文件的操作，提高了话单文件生成的效率，实时出话单，简化了数据流转过程。
在本实施例中，通过将计费处理部分实现在一个模块中执行，使用多进程方式控制每一类的业务，对程序进行集中管理并架构专有的消息接收机制；由子进程自主产生对应的应答接口，将业务进行了集中，而且当增加新类型业务时，也利于后续的扩展。
在本实施例中，通过应用新的技术，调用xml解析工具包进行数据拆分，xml工作包集成了字符解析和校验的功能，通过二次封装，使用函数指针的方式进行调用，并在调用解析过程中进行字符的初次校验；调用xml解析工具包进行数据拆分，提升请求数据的解析效率，对整体业务处理的效率都能得到有效提高，并且能够保证数据解析正确，不用因为数据值过大而导致越界等问题，降低了风险，简化了解析操作。
在本实施例中，通过采用线程池进行多线程管理，在服务启动时就会将业务线程进行启动，接收数据后直接进行业务处理，提升处理效率，降低数据丢失风险。线程池的管理也能有效的对线程进行优化和检查线程状态；提升了线程安全性和稳定性，线程循环等待接收数据，提升业务感知和处理效率，保证数据准确一致。
本实施例提供的计费系统，可以实现计费系统的整合集中，并通过多进程、多线程的方式将整个计费的流程进行简化；MongoDB内存数据库的使用，有效的减少了程序和物理数据库之间的交互，提高了数据查询效率，并通过集群的方式对计费数据进行有效分类管理，分担减轻了数据存储压力，提升了操作效率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种计费系统，其特征在于，所述系统包括：计费设备、MongoDB数据库和话单生成设备；
其中，所述计费设备用于通过线程接收请求数据，对所述请求数据进行业务处理和校验后，生成详单数据，将所述详单数据插入所述MongoDB数据库中对应的数据表中；
所述MongoDB数据库用于对所述详单数据进行分类集群处理并存储；
所述话单生成设备用于从所述MongoDB数据库中读取所述详单数据，并根据不同的业务生成对应的话单文件。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计费设备还用于：
读取配置信息生成多个子进程，在各所述子进程中建立线程池并启动多个所述线程；其中，每个所述子进程对应不同的计费业务。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计费设备具体用于：
对所述请求数据进行数据解析，并集中处理业务校验、产品批价、会员打折、活动优惠的数据计算和处理，生成所述详单数据。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述话单生成设备具体用于：
循环检查所述MongoDB数据库中的详单数据，在查询到新的详单数据时，根据配置字段对所述新的详单数据进行分字段提取，组装文件和内容，生成全量话单文件，并放入对应的全量话单文件目录。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述话单生成设备还用于：
循环扫描所述全量话单文件目录，在查询到新的全量话单文件生成时，复制并保存所述新的全量话单文件。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述话单生成设备还用于：
拆解所述全量话单文件，提取所述详单数据，并将所述详单数据组装成同步文件同步给各个平台。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述MongoDB数据库具体用于：
将所述详单数据分为业务数据集群、话单数据集群和配置数据集群分别进行存储。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述业务数据集群具体用于存储业务处理过程中的处理数据，并采用哈希值分流模式进行记录。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述话单数据集群具体用于存储最终生成的详单和话单数据，并采用哈希值分流模式进行记录。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，配置数据集群具体用于存储从Oracle数据库中同步的局数据信息。
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