CN115080250A - 数据处理的方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种数据处理的方法、装置及系统。该方法可以包括以下步骤:在满足预警条件的情况下,将校验任务根据预设分配方法得到第一校验任务的数量和待转移的第二校验任务的数量;将第二校验任务转移至备用云设备;发送第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU;接收DPU发送的第一查询结果,根据第一查询结果确定第一校验任务的第一校验结果;接收备用云设备发送的第二校验任务的第二校验结果,其中,第二校验结果由备用云设备根据DPU发送的第二查询结果确定,第二查询结果由DPU根据备用云设备或本机发送的第二委托查询消息查询得到。通过实施本申请实施例,可以降低处理校验任务的设备的数据处理压力。

Description

数据处理的方法、装置及系统
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种数据处理的方法、装置及系统。
背景技术
交易系统中为避免自成交(一个交易账户提交的某标的物的购买委托与该标的物的卖出委托成交,称为自成交),在交易账户进行交易前需要对该交易账户的委托进行校验。但是在委托量激增的时段,会导致负责校验的设备的数据处理压力过大。因此。如何降低负责校验的设备的数据处理压力是需要解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据处理的方法、装置及系统,可以在委托量激增的时段,降低负责校验的设备的数据处理压力。
第一方面,本申请实施例提供了一种数据处理的方法,包括以下步骤:
在满足预警条件的情况下,将校验任务根据预设分配方法得到第一校验任务的数量和待转移的第二校验任务的数量;
将所述第二校验任务转移至备用云设备;
发送所述第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU;
接收所述DPU发送的第一查询结果,根据所述第一查询结果确定所述第一校验任务的第一校验结果;
接收所述备用云设备发送的第二校验任务的第二校验结果,其中,所述第二校验结果由所述备用云设备根据所述DPU发送的第二查询结果确定,所述第二查询结果由所述DPU根据所述备用云设备或本机发送的第二委托查询消息查询得到。
可选的,该方法还包括以下步骤:
在所述第一校验结果以及所述第二校验结果通过校验的情况下,将委托数据发送至撮合服务器。
可选的,该方法还包括以下步骤:
在所述第一校验结果或者所述第二校验结果未通过校验的情况下,发送用于提醒所述委托数据异常的预警消息。
可选的,所述预警条件包括以下至少一种:
预设周期内的委托量大于预设委托量;
本机的CPU的占用率达到预设占用率。
可选的,所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量根据所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量的预设比值确定。
第二方面,本申请实施例提供了一种数据处理的装置,包括:
分配模块,用于在满足预警条件的情况下,将校验任务根据预设分配方法得到第一校验任务的数量和待转移的第二校验任务的数量;
转移模块,用于将所述第二校验任务转移至备用云设备;
发送模块,用于发送所述第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU;
接收模块,用于接收所述DPU发送的第一查询结果,根据所述第一查询结果确定所述第一校验任务的第一校验结果;
所述接收模块,还用于接收所述备用云设备发送的第二校验任务的第二校验结果,其中,所述第二校验结果由所述备用云设备根据所述DPU发送的第二查询结果确定,所述第二查询结果由所述DPU根据所述备用云设备或本机发送的第二委托查询消息查询得到。
可选的,所述装置还包括:
处理模块,用于在所述第一校验结果以及所述第二校验结果通过校验的情况下,将委托数据发送至撮合服务器。
可选的,所述处理模块,还用于在所述第一校验结果或者所述第二校验结果未通过校验的情况下,发送用于提醒所述委托数据异常的预警消息。
可选的,所述预警条件包括以下至少一种:
预设周期内的委托量大于预设委托量;
本机的CPU的占用率达到预设占用率。
可选的,所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量根据所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量的预设比值确定。
第三方面,本申请实施例提供了一种数据处理的系统,系统包括:
如第二方面所述的装置;
DPU,用于根据第一委托查询消息得到第一查询结果以及根据第二委托查询消息得到第二查询结果,并将所述第一查询结果发送至所述装置以及将所述第二查询结果发送至备用云设备;
以及,所述备用云设备,用于接收所述装置转移的第二校验任务以及接收所述DPU发送的第二查询结果,以及用于发送所述第二校验任务的第二校验结果至所述装置。
第四方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括处理器和存储器,所述处理器和存储器相互连接,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器被配置用于调用所述程序指令,执行如第一方面所述的方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如第一方面所述的方法。
第六方面,本申请实施例提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,所述计算机可操作来使计算机执行如第一方面所述的方法。
通过实施本申请实施例,可以在满足预警条件的情况下,将原来由本机执行的校验任务中的部分校验任务转移至备用云设备,然后本机和备用云设备再分别根据接收到的DPU发送的委托查询结果确定校验结果,并且本机接收备用云设备发送的校验结果从而可以得到完整的校验结果。以此方式可以降低负责校验的设备(本机CPU)的数据处理压力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种数据处理的系统的架构示意图;
图2为本申请实施例提供的另一种数据处理的系统的架构示意图;
图3为本申请实施例提供的一种数据处理的方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的另一种数据处理的方法的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的一种数据处理的装置的组成示意图;
图6为本申请实施例提供的另一种数据处理的装置的组成示意图;
图7为本申请实施例提供的一种电子设备的组成示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。
本申请的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区分不同的对象,或者用于区别对同一对象的不同处理,而不是用于描述对象的特定顺序。此外,本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
需要说明的是,本申请实施例中,“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方法不应被解释为比其他实施例或设计方案更优地或更具优势。确切而言,使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。在本申请实施例中,“A和/或B”表示A和B,A或B两个含义。“A,和/或B,和/或C”表示A、B、C中的任一个,或者,表示A、B、C中的任两个,或者,表示A和B和C。
证券期货交易过程中,有些行为是监管严厉打击的行为,例如自成交行为。自成交行为是指一个交易账户提交的某个标的物的购买委托与该交易账户自己提交的同一标的物的卖出委托成交的行为。例如,交易账户A提交了一个关于标的物B的购买委托,又提交了一个关于标的物B的卖出委托,然后交易账户A关于标的物B的购买委托与交易账户A关于标的物B的卖出委托成交了,这种行为就是自成交行为。由于自成交涉及到价格操纵,会扰乱正常价格,因此需要被监管严厉打击。
证券期货交易系统中,为防止出现自成交情况,会在风控系统中对该交易账户针对某标的物的所有购买委托的最高买入价以及所有卖出委托的最低卖出价进行校验。也就是说,当接收到交易账户的交易委托时,需要执行如上所述的校验任务。该校验任务往往是由风控系统的本机CPU(主机CPU)执行,但是,在委托量(交易委托的数量)激增的情况下,会给本机CPU造成巨大的数据处理压力。因此,如何降低负责校验的设备(本机CPU)的数据处理压力是需要解决的问题。
为了更好地理解本申请实施例的技术方案,先对本申请实施例可能涉及的一种数据处理的系统进行介绍。请参见图1,为本申请实施例提供的一种数据处理的系统的架构示意图。如图1所示,该数据处理的系统可以包括:本机11、DPU12以及备用云设备13。其中,本机可以包括本机CPU111。备用云设备13可以是由独立主机或者是主机集群承载的虚拟服务器。本机11接收来自交易账户对于具体标的物的交易委托,并产生校验任务;将第一校验任务分配给本机CPU111以及将第二校验任务转移至备用云设备13;将第一校验任务对应的第一委托查询消息发送至DPU12。备用云设备13接收到第二校验任务后将第二校验任务对应的第二委托查询消息发送至DPU12。由于第二校验任务从本机11中转移而来,因此第二校验任务对应的第二委托查询消息也可以由本机11发送至DPU12。DPU12接收到第一委托查询消息后在数据库中进行查询得到第一查询结果,并将第一查询结果发送至本机11。DPU12接收到第二委托查询消息后在数据库中进行查询得到第二查询结果,并将第二查询结果发送至备用云设备13。然后本机CPU111可以根据第一查询结果确定第一校验结果;备用云设备13可以根据第二查询结果确定第二校验结果。备用云设备13在确定第二校验结果后将第二校验结果发送至本机CPU111,从而使得本机CPU111得到了全部的校验结果。
请参见图2,为本申请实施例提供的另一种数据处理的系统的架构示意图。如图2所示,该数据处理的系统包括:本机21和备用云设备22。其中,本机21包括本机CPU211,以及DPU212。也就是说,DPU212部署于本机之中。本机CPU211、DPU212以及备用云设备22的功能作用可分别参考图1所示的本机CPU111、DPU12以及备用云设备13的功能作用。下面,结合图3-图4对本申请实施例涉及的方法进行描述说明。
请参见图3,为本申请实施例提供的一种数据处理的方法的流程示意图,应用于主机,可以包括步骤S301-步骤S305:
步骤S301:在满足预警条件的情况下,将校验任务根据预设分配方法得到第一校验任务的数量和待转移的第二校验任务的数量。
在一种可能的实现方式中,预警条件包括以下至少一种:预设周期内的委托量大于预设委托量;本机的CPU的占用率达到预设占用率。
其中,预设周期包括但不限于0.5秒、1秒、2秒等。委托量是指接收到的交易委托的数量。购买委托以及卖出委托均属于交易委托。交易账户在预设周期内每提交一个关于标的物的交易委托都会使得在预设周期内接收到的委托量加一。
预设委托量可以是预先设置的固定数值的委托量。例如,预设委托量可以是10万。当预设周期内接收到的委托量大于10万时,则达到了预警条件;当预设周期内接收到的委托量小于等于10万时,则说明未达到预警条件。
由于CPU可以用于执行校验任务,但不只是执行校验任务,还需要执行其他任务。因此,若仅根据委托量来判断是否达到预警条件可能考虑不够合理。因此,还可以通过判断在接收到预设周期内的交易委托时,CPU的占用率是否达到预设占用率来判断是否达到预警条件。例如,设置预设占用率为70%,当接收到预设时间范围内的交易委托时,CPU的占用率为65%,则判断未达到预警条件;若接收到预设周期内的交易委托时,CPU的占用率为85%,则判断达到了预警条件。
此外,还可以根据委托量以及CPU的占用率共同判断是否达到预警条件。
在一个示例中,根据委托量以及CPU的占用率共同判断是否达到预警条件的方法可以是:
当委托量小于预设委托量时,根据CPU的占用率是否大于预设占用率判断是否达到预警条件。若CPU的占用率大于预设占用率,则判断达到了预警条件;若CPU的占用率小于预设占用率,则判断未达到预警条件。若委托量大于预设委托量时,则判断达到预警条件。
在另一个示例中,根据委托量以及CPU的占用率共同判断是否达到预警条件的方法可以是:
当CPU的占用率小于预设占用率N1时,根据委托量是否大于预设委托量M1判断是否达到预警条件。若委托量大于预设委托量M1,则判断达到了预警条件。若委托量小于等于预设委托量M1且大于预设委托量M2,则将委托量转换为需要占用的CPU大小,从而得到该委托量下所导致增加的预估CPU占用率。然后再判断当前CPU占用率与预估CPU占用率之和是否大于预设占用率N2。在当前CPU占用率与预估CPU占用率之和大于预设占用率N2的情况下,则判断达到了预警条件,若当前CPU占用率与预估CPU占用率之和小于预设占用率N2,则判断未达到预警条件。若委托量小于等于预设委托量M2,则判断未达到预警条件。当CPU占用率大于预设占用率N2,则判断达到预警条件。其中,预设占用率N1小于预设占用率N2,预设委托量M1大于预设委托量M2。
需要说明的是,以上仅为根据委托量以及CPU的占用率共同判断是否达到预警条件的举例,不应对本申请实施例构成任何限定。
第一校验任务的数量以及第二校验任务的数量的预设分配方法可以是,设置本机CPU最多可处理的校验任务数量,若校验任务数量大于本机CPU最多可处理的校验任务数量,则第一校验数量为本机CPU最多可处理的校验任务数量,第二校验任务数量为校验任务数量与本机CPU最多可处理的校验任务数量之差。例如,若本机CPU最多可处理的校验任务的数量为10万。若预设周期内存在15万校验任务,那么此时分配得到的第一校验任务的数量为10万,第二校验任务的数量为5万。若存在9万校验任务,则第一校验任务的数量为9万,第二校验任务的数量为0。
在一种可能的实现方式中,所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量根据所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量的预设比值确定。
第一校验任务和第二校验任务均属于校验任务。校验任务根据来自于交易账户提交的(交易)委托而产生。也就是说,每当接收到来自于交易账户的委托,都会随之产生相应的校验任务。例如,本机接收到携带有交易账户标识的交易委托后,为避免交易委托中存在自成交行为,从而需要进行风险评估,因此会对每一个接收到的携带有交易账户标识的交易委托均产生一个对应的校验任务。校验任务用于指示后续对于该交易委托所需要进行的风险评估操作。
根据第一校验任务的数量与第二校验任务的数量可以得到第一校验任务的数量以及第二校验任务的数量。例如,校验任务的总量为15万,第一校验任务的数量与第二校验任务的数量的预设比值为2/3,那么第一校验任务的数量为6万,第二校验任务的数量为9万。可以理解的是,根据校验任务的总量以及预设第一比值得到第一校验任务的数量从而进一步可以得到第二校验任务的数量,以及根据校验任务的总量以及预设第二比值得到第二校验任务的数量从而可以进一步得到第一校验任务的数量等均属于根据第一校验任务的数量与第二校验任务的数量可以得到第一校验任务的数量以及第二校验任务的数量的变形。
需要说明的是,当交易委托的总量足够大时,校验任务的总量也会相应的足够大,从而可能会存在分配后的第一校验任务的数量仍然满足预警条件的情况。为了避免这种情况,需要先考虑本机CPU处理校验任务的能力,在满足本机CPU可以处理校验任务的数量的条件下,再进行分配。或者,若第一次分配后的第一校验任务的数量仍然满足预警条件,则可以将第一次分配后的第一校验任务的数量当做原始校验任务的数量进行第一校验任务与第二校验任务的第二次分配,判断第二次分配后的第一校验任务对应的委托量是否满足预警条件。在仍满足预警条件的情况下,则重复第二次的分配步骤,直至不再满足预警条件。
步骤S302:将所述第二校验任务转移至备用云设备。
交易委托为交易账户对应于某一标的物提出的购买或者卖出委托,因此,可以理解的是,因交易委托而产生的校验任务也与标的物相对应。在一种可能的实现方式中,可以根据校验任务中对应的标的物优先确定将该校验任务归为第一校验任务还是归为第二校验任务。例如,预先设置在满足预警条件下交由本机CPU处理的校验任务所对应的标的物包括标的物A、标的物B和标的物C,由备用云设备(例如,备用云主机)处理的校验任务所对应的标的物包括标的物E、标的物F和标的物G。那么在满足预警条件下,若校验任务中存在标的物A、标的物B或者标的物C对应的校验任务,则优先将该部分校验任务划入第一校验任务;若校验任务中存在标的物D、标的物E或者标的物F对应的校验任务,则优先将该部分校验任务划入第二校验任务。由于根据标的物的不同来分配第一校验任务和第二校验任务时,第一校验任务的数量和第二校验任务的数量可能不会符合预设分配方法。在一种可能的实现方式中,若划分后的第一校验任务的数量不再满足预警条件,则优先按照标的物的不同来分配第一校验任务的数量和第二校验任务的数量。在另一种可能的实现方式中,也可以在根据标的物的不同将校验任务划分为第一校验任务或者第二校验任务之后,再根据预设分配方法调整一定数量的第一校验任务为第二校验任务或者调整一定数量的第二校验任务为第一校验任务。本申请实施例对此不作任何限定。可以理解的是,当不满足预警条件时,由于全部校验任务均可由本机CPU执行,则无需对标的物所对应的校验任务进行第一校验任务和第二校验任务的划分。
在一种可能的实现方式中,备用云设备的数量可以大于1台。
当备用云设备的数量大于1台时,在满足预警条件下分配到本机CPU以及各台备用云设备的校验任务的数量的预设分配方法包括但不限于以下几种方式。一种预设分配方法可以是:将校验任务的数量均匀分配至本机CPU以及各台备用云设备;若分配至本机CPU的校验任务的数量仍然满足预警条件,则再次根据预设分配方法对分配至本机CPU的校验任务再次进行分配。一种预设分配方法可以是:先确定本机CPU所能处理的最大校验任务的数量,将对应的校验任务的数量分配给本机CPU后,将剩余数量的校验任务均匀分配至各台备用云设备。一种预设分配方法可以是:先确定本机CPU所能处理的最大校验任务的数量,将对应的校验任务的数量分配给本机CPU后,先确定第一备用云设备所能处理的最大数量的校验任务,将第一备用云设备所能处理的最大数量的校验任务分配至第一备用云设备。若将校验任务分配至第一备用云设备后还有校验任务未进行分配,则确定第二备用云设备所能处理的最大数量的校验任务,根据第二备用云设备所能处理的校验任务的最大数量进行分配。以此类推。一种预设分配方法可以是:在满足预警条件的情况下,根据预先设置的处理校验任务的设备与标的物的对应关系,确定本机CPU以及各个备用云设备的校验任务的数量。若存在某一或某些标的物对应的校验任务超过对应的处理校验任务的设备的处理能力时,将相应的超过处理能力的校验任务分配至特地用于处理本机CPU以及各台备用云设备所超过处理能力的校验任务;或者,将超过处理校验任务的设备处理能力的校验任务转移至分配到的校验任务最少的备用云设备。本申请实施例对此不作任何限定。例如,预先设置本机CPU优先处理标的物A对应的校验任务,备用云设备1优先处理标的物B对应的校验任务,备用云设备2优先处理标的物C对应的校验任务。则优先将标的物A对应的校验任务分配至本机CPU,将标的物B对应的校验任务转移至备用云设备1,将标的物C对应的校验任务转移至备用云设备2。若标的物A对应的校验任务超过主机CPU处理校验任务的处理能力时,则可以将超出部分的标的物A对应的校验任务转移至优先处理标的物B对应的校验任务的备用云设备1和/或优先处理标的物C对应的校验任务的备用云设备2;或者,也可以将超出部分转移至备用云设备3。其中,备用云设备3未设置优先处理的标的物对应的校验任务。
步骤S303:发送所述第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU。
在一种可能的实现方式中,可以由本机直接发送第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU。在另一种可能的实现方式中,可以先由本机CPU查询到适配于第一校验任务相对应的标的物的标的物类型(也就是第一校验任务对应的交易委托所对应的标的物的标的物类型)的风控云设备后,由风控云设备向DPU发送第一校验任务对应的第一委托查询消息。本申请实施例不作任何限定。
步骤S304:接收所述DPU发送的第一查询结果,根据所述第一查询结果确定所述第一校验任务的第一校验结果。
DPU在接收到本机发送的第一委托查询消息后,根据第一委托查询消息中的交易账户标识在数据库(例如硬件数据库)中查询该交易账户针对具体标的物的全部购买委托并筛选出最大参考买入价,以及查询该交易账户针对该具体标的物的全部卖出委托并筛选出最小参考卖出价。可以理解的是,该具体标的物是指与该第一委托查询消息相对应的标的物。每个第一委托查询消息均有与之对应的标的物以及交易账户标识。DPU将筛选出来的最大参考买入价以及最小参考卖出价发送至本机。也就是说,第一查询结果包括最大参考买入价和/或最小参考卖出价。其中,最大参考买入价和最小参考卖出价为该交易账户关于该标的物的历史交易中的最大买入价以及最小卖出价。本机接收到第一查询结果后,根据第一查询结果以及对应的与该第一委托查询消息对应的交易委托所涉及的买卖方向(购买或者卖出)和价格确定针对于购买相应的标的物的委托的最大目标买入价以及针对于卖出相应标的物的委托的最小目标卖出价。具体可以是:将该交易账户关于该标的物的最大参考买入价或者最小参考卖出价与交易账户此次的交易委托的价格进行比较,从而可以得到交易账户关于该标的物的全部交易委托(包括历史交易委托以及此次交易委托)的最大买入价(也就是最大目标买入价)和最小卖出价(也就是最小目标卖出价)。也就是说,最大目标买入价为交易账户针对某一标的物的全部交易委托(包括历史交易委托以及此次交易委托)所确定的最大买入价;最小目标卖出价为交易账户针对该标的物的全部交易委托(包括历史交易委托以及此次交易委托)所确定的最小卖出价。在一个示例中,当接收到的DPU发送的最大参考买入价为50,最小参考卖出价为100,此次交易委托的买卖方向为卖出方向,价格为90,则根据最大参考买入价、最小参考卖出价,以及对应的与该第一委托查询消息对应的交易委托所涉及的买卖方向(此次交易委托的购买方向为卖出方向)和价格(此次交易委托的价格为90)确定针对于购买相应的标的物的委托的最大目标买入价为50,以及,针对于卖出相应标的物的委托的最小目标卖出价为90。在另一个示例中,当接收到的DPU发送的最大参考买入价为50,最小参考卖出价为100,此次交易委托的买卖方向为买入方向,价格为40,则根据最大参考买入价、最小参考卖出价,以及对应的与该第一委托查询消息对应的交易委托所涉及的买卖方向(此次交易委托的购买方向为买入方向)和价格(此次交易委托的价格为40)确定针对于购买相应的标的物的交易委托的最大目标买入价为50,以及,针对于卖出相应标的物的交易委托的最小目标卖出价为100。在得到最大目标买入价和最小目标卖出价之后,比较最大目标买入价与最小目标卖出价。若最大目标买入价小于等于最小目标卖出价,则得到的第一校验结果为校验通过;若最大目标买入价大于最小目标卖出价,则得到的第一校验结果为校验不通过。
步骤S305:接收所述备用云设备发送的第二校验任务的第二校验结果,其中,所述第二校验结果由所述备用云设备根据所述DPU发送的第二查询结果确定,所述第二查询结果由所述DPU根据所述备用云设备或本机发送的第二委托查询消息查询得到。
第二委托查询消息与第二校验任务相对应。由于第二校验任务为从本机转移至备用云设备的校验任务,而在转移之前,可以使用校验标识标记校验任务是由本机CPU处理的第一校验任务还是转移至备用云设备的第二校验任务。因此,第二委托查询消息可以是由本机CPU在发送第一委托查询消息时一并发送至DPU,也可以是在第二校验任务转移至备用云设备之后,由备用云设备将第二委托查询消息发送至DPU。本申请实施例对此不作任何限定。
相应的,当备用云设备的数量大于1台时,可以使用校验标识标记校验任务将由哪台处理校验任务的设备进行处理,然后全部校验任务的委托查询消息均由本机CPU发送至DPU。后续DPU可以根据校验标识将查询结果分别发送至各台处理校验任务的设备。或者,也可以由各台处理校验任务的设备分别发送委托查询消息至DPU,本申请实施例对此不作限定。
DPU接收到第二委托查询消息后,将第二查询结果返回至备用云设备。备用云设备根据第二查询结果得到第二校验结果的方法可参考上述步骤S304本机根据第一查询结果得到第一校验结果的具体实现方式,此处不再进行赘述。可以理解的是,当第一委托查询消息和第二委托查询消息均由本机CPU发送至DPU时,DPU可以根据校验任务的校验标识将查询结果相应的发送至本机CPU或者备用云设备。备用云设备在得到第二校验任务的第二校验结果后,将第二校验结果发送至本机。至此,在备用云设备以及DPU的配合下完成了预设周期内的全部校验任务,将部分校验任务转移至备用云设备,由备用云设备得到校验结果后将校验结果发送至本机,从而降低了本机CPU处理校验任务的压力。
在一种可能的实现方式中,在所述第一校验结果以及所述第二校验结果通过校验的情况下,将委托数据发送至撮合服务器。
第一校验结果以及第二校验结果通过校验,说明此次预设周期内的交易委托中不包含有自成交行为的委托。在这种情况下,可以将此次预设周期内的交易委托的委托数据插入数据库(例如,硬件数据库)中,由本机CPU发送给对应的撮合服务器Pod。
在一种可能的实现方式中,在所述第一校验结果或者所述第二校验结果未通过校验的情况下,发送用于提醒所述委托数据异常的预警消息。
第一校验结果或者第二校验结果中若存在未通过校验,说明第一校验任务对应的交易委托或者第二校验任务对应的交易委托中存在自成交行为的委托。对于该存在自成交行为的交易委托,则向相关的风控设备(例如,风控云设备)或者相关的风控系统发送该交易委托数据异常的预警消息,不将该交易委托插入数据库。从而撮合服务器接收不到该交易委托,也不会对该存在自成交行为的交易委托进行撮合。需要说明的是,由于预设周期内的委托量庞大,对应的校验结果也是庞大的,而并非所有的第一校验任务和/或第二校验任务均存在自成交行为。因此,可以根据交易账户标识针对该存在自成交行为的交易委托发送预警消息,而对于同一预设周期内的其他通过校验的校验任务对应的交易委托,则可以将该部分通过校验的交易委托的委托数据插入数据库(例如,硬件数据库)中,由本机CPU发送给对应的撮合服务器Pod。
在一种可能的实现方式中,DPU上可以包括多个vDPU。其中,多个vDPU分别与本机以及备用云设备一一对应。vDPU为利用DPU的硬件以及软件资源虚拟出的为本机以及备用云设备提供服务的虚拟DPU。示例性的,DPU上包括vDPU1和vDPU2,其中,vDPU1可以用于在接收到本机CPU的委托查询消息后,为本机CPU在数据库中查询交易账户针对具体标的物的全部购买委托并筛选出最大参考买入价,以及查询该交易账户针对该具体标的物的全部卖出委托并筛选出最小参考卖出价;vDPU2可以用于在接收到备用云设备的委托查询消息后,为备用云设备在数据库中查询交易账户针对具体标的物的全部购买委托并筛选出最大参考买入价,以及查询该交易账户针对该具体标的物的全部卖出委托并筛选出最小参考卖出价。进一步的,当存在多个备用云设备时,DPU可以再包括与多个备用云设备分别对应的vDPU。
在一种可能的实现方式中,DPU上的多个vDPU可以与多种标的物相对应。示例性的,DPU上包括vDPU1、vDPU2以及vDPU3。其中,vDPU1用于在接收到本机CPU或者某备用云设备发送的委托查询消息后,查询交易账户针对标的物A和/或标的物B和/或标的物C的全部购买委托并筛选出最大参考买入价,以及查询该交易账户针对标的物A和/或标的物B和/或标的物C的全部卖出委托并筛选出最小参考卖出价;vDPU2用于在接收到本机CPU或者某备用云设备发送的委托查询消息后,查询交易账户针对标的物D和/或标的物E的全部购买委托并筛选出最大参考买入价,以及查询该交易账户针对标的物D和/或标的物E的全部卖出委托并筛选出最小参考卖出价;vDPU1用于在接收到本机CPU或者某备用云设备发送的委托查询消息后,查询交易账户针对标的物F和/或标的物G的全部购买委托并筛选出最大参考买入价,以及查询该交易账户针对标的物F和/或标的物G的全部卖出委托并筛选出最小参考卖出价。
请参见图4,为本申请实施例提供的另一种数据处理的方法的流程示意图,应用于DPU,可以包括如下步骤S401-步骤S403:
步骤S401:接收第一委托查询消息和第二委托查询消息,所述第一委托查询消息与第一校验任务对应,所述第二委托查询消息与第二校验任务对应。
第一校验任务与第二校验任务均属于校验任务,随着本机接收到的交易委托而产生。也就是说,每接收到一个交易委托,均将产生一个与交易委托相对应的校验任务。而对于每一校验任务,均会向DPU发送对应的委托查询消息。与第一委托查询消息对应的为第一校验任务,与第二委托查询消息对应的为第二校验任务。第一校验任务为由本机CPU进行处理的校验任务,第二校验任务为由备用云设备处理的校验任务。
步骤S402:根据所述第一委托查询消息以及所述第二委托查询消息得到第一查询结果和第二查询结果,所述第一查询结果与所述第一委托查询消息对应,所述第二查询结果与所述第二委托查询消息对应。
根据第一委托查询消息/第二委托查询消息中的交易账户标识在数据库(例如硬件数据库)中查询该交易账户针对具体标的物的全部购买委托并筛选出最大参考买入价,以及查询该交易账户针对该具体标的物的全部卖出委托并筛选出最小参考卖出价。可以理解的是,该具体标的物是指与该第一委托查询消息/第二委托查询消息相对应的标的物。每个第一委托查询消息/第二委托查询消息均有与之对应的标的物以及交易账户标识。第一查询结果/第二查询结果包括最大参考买入价和/或最小参考卖出价。其中,最大参考买入价和最小参考卖出价为该交易账户关于该标的物的历史交易中的最大买入价以及最小卖出价。第一查询结果与第一委托查询消息对应,第二查询结果与第二委托查询消息对应。
步骤S403:发送所述第一查询结果至本机CPU,以及,发送所述第二查询结果至备用云设备。
由于第一校验任务由本机CPU进行处理,而第二校验任务由备用云设备进行处理。因此,DPU在得到第一查询结果以及第二查询结果后,可以将第一查询结果发送给本机CPU以及将第二查询结果发送给备用云设备。从而本机CPU可以根据第一查询结果得到第一校验结果,完成本机CPU的校验任务,以及备用云设备可以根据第二查询结果得到第二校验结果,从而完成了转移至备用云设备,需要由备用云设备完成的第二校验任务。
下面结合附图介绍本申请实施例涉及的装置。
请参见图5,为本申请实施例提供的一种数据处理的装置的组成示意图。数据处理的装置500可以包括:
分配模块501,用于在满足预警条件的情况下,将校验任务根据预设分配方法得到第一校验任务的数量和待转移的第二校验任务的数量;
转移模块502,用于将所述第二校验任务转移至备用云设备;
发送模块503,用于发送所述第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU;
接收模块504,用于接收所述DPU发送的第一查询结果,根据所述第一查询结果确定所述第一校验任务的第一校验结果;
接收模块504,还用于接收所述备用云设备发送的第二校验任务的第二校验结果,其中,所述第二校验结果由所述备用云设备根据所述DPU发送的第二查询结果确定,所述第二查询结果由所述DPU根据所述备用云设备或本机发送的第二委托查询消息查询得到。
可选的,数据处理的装置500还包括:
处理模块505,用于在所述第一校验结果以及所述第二校验结果通过校验的情况下,将委托数据发送至撮合服务器。
可选的,处理模块505,还用于在所述第一校验结果或者所述第二校验结果未通过校验的情况下,发送用于提醒所述委托数据异常的预警消息。
可选的,所述预警条件包括以下至少一种:
预设周期内的委托量大于预设委托量;
本机CPU的占用率达到预设占用率。
可选的,所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量根据所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量的预设比值确定。
其中,数据处理的装置500的具体功能实现方式可以参见图3对应的方法步骤,此处不再进行赘述。
请参见图6,为本申请实施例提供的另一种数据处理的装置的组成示意图。数据处理的装置600可以包括:
接收模块601:用于接收第一委托查询消息和第二委托查询消息,所述第一委托查询消息与第一校验任务对应,所述第二委托查询消息与第二校验任务对应。
处理模块602,用于根据所述第一委托查询消息以及所述第二委托查询消息得到第一查询结果和第二查询结果,所述第一查询结果与所述第一委托查询消息对应,所述第二查询结果与所述第二委托查询消息对应。
发送模块603:发送所述第一查询结果至本机CPU,以及,发送所述第二查询结果至备用云设备。
其中,数据处理的装置600的具体功能实现方式可以参见图4对应的方法步骤,此处不再进行赘述。
本申请实施例涉及的系统可参考图1-图2所示的数据处理的系统的架构示意图及说明,此处不再进行赘述。
请参见图7,为本申请实施例提供的一种电子设备的组成示意图。可包括:处理器110、存储器120;其中,处理器110、存储器120和通信接口130通过总线140连接,该存储器120用于存储指令,该处理器110用于执行该存储器120存储的指令,以实现如图3-图4对应的方法步骤。
处理器110用于执行该存储器120存储的指令,以控制通信接口130接收和发送信号,完成上述方法中的步骤。其中,所述存储器120可以集成在所述处理器110中,也可以与所述处理器110分开设置。
作为一种实现方式,通信接口130的功能可以考虑通过收发电路或者收发的专用芯片实现。处理器110可以考虑通过专用处理芯片、处理电路、处理器或者通用芯片实现。
作为另一种实现方式,可以考虑使用通用计算机的方式来实现本申请实施例提供的电子设备。即将实现处理器110,通信接口130功能的程序代码存储在存储器120中,通用处理器通过执行存储器120中的代码来实现处理器110,通信接口130的功能。
该电子设备所涉及的与本申请实施例提供的技术方案相关的概念,解释和详细说明及其他步骤请参见前述方法或其他实施例中关于装置执行的方法步骤的内容的描述,此处不做赘述。
作为本实施例的另一种实现方式,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有指令,该指令被执行时执行上述方法实施例中的方法。
作为本实施例的另一种实现方式,提供一种包含指令的计算机程序产品,该指令被执行时执行上述方法实施例中的方法。
本领域技术人员可以理解,为了便于说明,图7中仅示出了一个存储器和处理器。在实际的终端或服务器中,可以存在多个处理器和存储器。存储器也可以称为存储介质或者存储设备等,本申请实施例对此不做限制。
应理解,在本申请实施例中,处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit,简称CPU),该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessing,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
还应理解,本申请实施例中提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM,简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM,简称EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccess Memory,简称RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(Static RAM,简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM,简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM,简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM,简称DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM,简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM,简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM,简称DR RAM)。
需要说明的是,当处理器为通用处理器、DSP、ASIC、FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件时,存储器(存储模块)集成在处理器中。
应注意,本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
该总线除包括数据总线之外,还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见,在图中将各种总线都标为总线。
还应理解,本文中涉及的第一、第二、第三、第四以及各种数字编号仅为描述方便进行的区分,并不用来限制本申请的范围。
应理解,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复,这里不再详细描述。
在本申请的各种实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各种说明性逻辑块(illustrative logical block,简称ILB)和步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种数据处理的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
在满足预警条件的情况下,将校验任务根据预设分配方法得到第一校验任务的数量和待转移的第二校验任务的数量;
将所述第二校验任务转移至备用云设备;
发送所述第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU;
接收所述DPU发送的第一查询结果,根据所述第一查询结果确定所述第一校验任务的第一校验结果;
接收所述备用云设备发送的第二校验任务的第二校验结果,其中,所述第二校验结果由所述备用云设备根据所述DPU发送的第二查询结果确定,所述第二查询结果由所述DPU根据所述备用云设备或本机发送的第二委托查询消息查询得到。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括以下步骤:
在所述第一校验结果以及所述第二校验结果通过校验的情况下,将委托数据发送至撮合服务器。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括以下步骤:
在所述第一校验结果或者所述第二校验结果未通过校验的情况下,发送用于提醒所述委托数据异常的预警消息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预警条件包括以下至少一种:
预设周期内的委托量大于预设委托量;
本机的CPU的占用率达到预设占用率。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量根据所述第一校验任务的数量以及所述第二校验任务的数量的预设比值确定。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述DPU包括至少两个vDPU,所述至少两个vDPU分别与所述本机以及所述备用云设备一一对应。
7.一种数据处理的装置,其特征在于,所述装置包括:
分配模块,用于在满足预警条件的情况下,将校验任务根据预设分配方法得到第一校验任务的数量和待转移的第二校验任务的数量;
转移模块,用于将所述第二校验任务转移至备用云设备;
发送模块,用于发送所述第一校验任务对应的第一委托查询消息至DPU;
接收模块,用于接收所述DPU发送的第一查询结果,根据所述第一查询结果确定所述第一校验任务的第一校验结果;
所述接收模块,还用于接收所述备用云设备发送的第二校验任务的第二校验结果,其中,所述第二校验结果由所述备用云设备根据所述DPU发送的第二查询结果确定,所述第二查询结果由所述DPU根据所述备用云设备或本机发送的第二委托查询消息查询得到。
8.一种数据处理的系统,其特征在于,所述系统包括:
如权利要求7所述的装置;
DPU,用于根据第一委托查询消息得到第一查询结果以及根据第二委托查询消息得到第二查询结果,并将所述第一查询结果发送至所述装置以及将所述第二查询结果发送至备用云设备;
以及,所述备用云设备,用于接收所述装置转移的第二校验任务以及接收所述DPU发送的第二查询结果,以及用于发送所述第二校验任务的第二校验结果至所述装置。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述处理器和存储器相互连接,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器被配置用于调用所述程序指令,执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103686777A (zh) * 2013-12-26 2014-03-26 河海大学常州校区 一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法
CN104484228A (zh) * 2014-12-30 2015-04-01 成都因纳伟盛科技股份有限公司 基于Intelli-DSC的分布式并行任务处理系统
CN105760998A (zh) * 2016-02-16 2016-07-13 国电南瑞科技股份有限公司 一种引入竞争机制的调频资源调用优化决策系统及方法
US20170235609A1 (en) * 2016-02-12 2017-08-17 Coho Data Inc. Methods, systems, and devices for adaptive data resource assignment and placement in distributed data storage systems
CN112269650A (zh) * 2020-12-18 2021-01-26 北京达佳互联信息技术有限公司 任务调度方法、装置、电子设备和存储介质
CN113452751A (zh) * 2021-05-20 2021-09-28 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 基于云边协同的电力物联网任务安全迁移系统及方法
US20220027283A1 (en) * 2020-07-23 2022-01-27 Arm Limited Cache arrangements for data processing systems
CN114175076A (zh) * 2019-03-27 2022-03-11 澳大利亚商速卡集团有限公司 数字交易处理单元的应用选择
CN114691383A (zh) * 2020-12-31 2022-07-01 京东科技控股股份有限公司 数据处理方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103686777A (zh) * 2013-12-26 2014-03-26 河海大学常州校区 一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法
CN104484228A (zh) * 2014-12-30 2015-04-01 成都因纳伟盛科技股份有限公司 基于Intelli-DSC的分布式并行任务处理系统
US20170235609A1 (en) * 2016-02-12 2017-08-17 Coho Data Inc. Methods, systems, and devices for adaptive data resource assignment and placement in distributed data storage systems
CN105760998A (zh) * 2016-02-16 2016-07-13 国电南瑞科技股份有限公司 一种引入竞争机制的调频资源调用优化决策系统及方法
CN114175076A (zh) * 2019-03-27 2022-03-11 澳大利亚商速卡集团有限公司 数字交易处理单元的应用选择
US20220027283A1 (en) * 2020-07-23 2022-01-27 Arm Limited Cache arrangements for data processing systems
CN112269650A (zh) * 2020-12-18 2021-01-26 北京达佳互联信息技术有限公司 任务调度方法、装置、电子设备和存储介质
CN114691383A (zh) * 2020-12-31 2022-07-01 京东科技控股股份有限公司 数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN113452751A (zh) * 2021-05-20 2021-09-28 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 基于云边协同的电力物联网任务安全迁移系统及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHRISTOPHER TRICK: "What is a DPU (Data Processing Unit)?", 《HTTPS://WWW.TRENTONSYSTEMS.COM/BLOG/WHAT-IS-A-DPU》 *
吴建明WUJIANMING: "DPU(Data Processing Unit)数据处理器", 《HTTPS://ZHUANLAN.ZHIHU.COM/P/424285923》 *

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