CN115878423A - 高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备 - Google Patents
高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115878423A CN115878423A CN202211607714.XA CN202211607714A CN115878423A CN 115878423 A CN115878423 A CN 115878423A CN 202211607714 A CN202211607714 A CN 202211607714A CN 115878423 A CN115878423 A CN 115878423A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- main server
- data
- batch
- subordinate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明提供了一种高并发场景批次完结判断方法,包括:主服务器接收跑批任务;主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器;若干下属服务器处理若干笔待处理数据以得到已处理数据;若干下属服务器对若干笔已处理数据标记处理时间;主服务器轮询若干下属服务器以获取每台下属服务器中最后已处理数据;主服务器根据最后已处理数据获取最终时间;主服务器根据最终时间与预设时间计算间隔差值;主服务器判断间隔差值是否满足预设条件;当满足预设条件,主服务器将对应的跑批任务储存至数据库。本方案还提供一种系统及其计算机设备。本发明技术方案有效解决了现有跑批系统中因小部分数据丢失而无法判断完结,使得系统卡住造成资源浪费的问题。
Description
技术领域
本发明涉及金融科技技术领域,尤其涉及一种高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备。
背景技术
针对现有银行系统中的批次跑批系统,由于批次以及并发分布式原因,大部分场景不太好判断该批次是否已经结束,大部分方案是根据总数与已处理数完全一致判断批次结束。同时针对某些场景由于网络原因或者中间件原因可能存在丢数那么根据现有的方案无法判断结束,批次将一直处于处理中或者未完结状态。同时针对部分数据的丢失可以通过后续的查找补全等,银行业务中的数据是多方对比的,如果因为一个批次中一个数据的丢失而导致跑批系统不能得以持续运行,造成了较大的资源浪费。
发明内容
本发明提供了一种高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备,可以减少资源浪费。
第一方面,本发明实施例提供一种高并发场景批次完结判断方法,所述高并发场景批次完结判断方法包括:
主服务器接收跑批任务,其中,所述跑批任务包括若干笔待处理数据;
所述主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器;
若干所述下属服务器处理若干笔所述待处理数据以得到已处理数据;
若干所述下属服务器对若干笔已处理数据标记处理时间;
所述主服务器轮询所述若干下属服务器以获取每台所述下属服务器中最后已处理数据;
所述主服务器根据所述最后已处理数据获取最终时间;
所述主服务器根据所述最终时间与预设时间计算间隔差值;
所述主服务器判断所述间隔差值是否满足预设条件;
当所述间隔差值满足所述预设条件,所述主服务器将对应的所述跑批任务储存至数据库。
所述若干下属服务器对若干笔所述待处理数据标记处理时间包括:
若干所述下属服务器将第一笔所述已处理数据处理完的时间点作为累计时间;
若干所述下属服务器将新一笔所述已处理数据处理完的时间点作为新时间;
若干所述下属服务器以所述新时间替换所述累计时间;以及
若干所述下属服务器标记所述累计时间为处理时间。
所述主服务器根据所述最后已处理数据获取最终时间包括:
所述主服务器轮询所述若干下属服务器以获取若干所述处理时间;以及
所述主服务器获取最后一个所述处理时间作为最终时间。
所述主服务器根据所述最终时间与预设时间计算间隔差值包括:
所述主服务器根据预设时间获取当前时间;以及
所述主服务器对比所述最终时间与所述当前时间计算两者的间隔差值。
所述主服务器判断所述间隔差值是否满足预设条件包括:
所述主服务器判断所述间隔差值是否大于预设阈值;
当所述间隔差值大于所述预设阈值,满足所述预设条件;以及
当所述间隔差值小于或等于所述预设阈值,不满足所述预设条件。
主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器之后,所述高并发场景批次完结判断方法还包括:
主服务器标识所述跑批任务为正处理状态。
所述主服务器将所述已处理数据储存至数据库之后,所述高并发场景批次完结判断方法还包括:
所述主服务器标记所述跑批任务更新完结。
第二方面,本发明实施例提供一种计算机设备,所述计算机设备包括:
存储器,用于存储程序指令;以及
处理器,用于执行所述程序指令以实现如上述的高并发场景批次完结判断方法。
第三方面,本发明实施例提供一种跑批系统,系统包括主服务器和若干下属服务器,其中,
所述主服务器,用于接收跑批任务,其中,所述跑批任务包括若干笔待处理数据;
所述主服务器,用于将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器;
若干所述下属服务器,用于处理若干笔所述待处理数据以得到已处理数据;若干所述下属服务器,用于对若干笔已处理数据标记处理时间;
所述主服务器,用于轮询所述若干下属服务器以获取每台所述下属服务器中最后已处理数据;
所述主服务器,用于根据所述最后已处理数据获取最终时间;
所述主服务器,用于根据所述最终时间与预设时间计算间隔差值;
所述主服务器,用于判断所述间隔差值是否满足预设条件;以及
所述主服务器,用于当所述间隔差值满足所述预设条件,所述主服务器将对应的所述跑批任务储存至数据库。
若干所述下属服务器还包括:
第一计时模块,用于将处理完第一笔所述已处理数据的时间作为累计时间;
第二计时模块,用于将处理完新一笔所述已处理数据的时间作为新时间;
替换模块,用于若干下属服务器以所述新时间替换所述累计时间;
标记模块,用于标记所述累计时间为处理时间。
上述高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备,通过将跑批任务拆分下发到若干的下属服务器;下属服务器执行跑批任务,并在每跑完一笔数据的时候记录下跑批的完的时间;通过轮询对比找出最后一笔的最终时间;将最终时间与预设时间,超过预设时间则判定改跑批任务完成,从而不会出现因为一个批次中一个数据的丢失而导致跑批系统不能得以持续运行的现象,进而避免因这种现象所造成了较大的资源浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例,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示出的结构获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的流程图。
图2为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第一子流程图。
图3为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第二子流程图。
图4为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第三子流程图。
图5为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第四子流程图。
图6为本申请实施例提供的跑批系统的内部结构示意图。
图7为图6所示的跑批系统的工作节点的内部结构示意图。
图8为本申请实施例提供的计算机设备的内部结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的规划对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,换句话说,描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,还可以包含其他内容,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于只清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
请结合参看图1,图1为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的流程图。高并发场景批次完结判断方法包括如下步骤。
步骤S101,主服务器接收跑批任务。
具体地,工作人员卸数到系统,并生成跑批任务,跑批系统采用的是分布式存储器。系统可以同时生成多个跑批任务,其中,跑批任务包括若干笔待处理数据,经过拆分后分配给到若干个下属服务器同时进行,这样作可以提高效率。但是同时,因为拆分到多给下属服务器,在数据处理的过程同样难免会带来数据在传输的过程中的丢失或者损坏,因此以对比全部数据的完整性来判断批次是否跑完会导致数据重复跑,造成系统资源的浪费。
步骤S102,主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器。
具体地,主服务器将一个跑批任务中的若干笔待处理数据下发给空闲的下属服务器,下属服务器进行处理数据。主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器之后,主服务器标识跑批任务为正处理状态,将正在处理数据的下属服务器标识为工作状态。具有正处理状态的跑批任务不会再被下发,具有工作状态的下属服务器不会再被下发执行任务。
步骤S103,若干下属服务器处理若干笔待处理数据以得到已处理数据。
具体地,下属服务器进行对数据的处理。
步骤S104,若干下属服务器对若干笔已处理数据标记处理时间。
若干下属服务器对若干笔已处理数据标记处理时间的具体过程将在下文详细描述。
步骤S105,主服务器轮询若干下属服务器以获取每台下属服务器中最后已处理数据。
具体地,主服务器轮询若干下属服务器,查询每个下属服务器中处理时间最晚的已处理数据,并获取其处理完的时间。
步骤S106,主服务器根据最后已处理数据获取最终时间。
具体地,主服务器标记该最晚处理的已处理数据为最后数据,这个最后数据也是该跑批任务中下发到该台下属服务器的最后一笔数据。
步骤S107,主服务器根据最终时间与预设时间计算间隔差值。
具体地,主服务器根据最后数据的最终时间与预设时间计算间隔差值的具体过程将在下文详细描述。
具体地,可以理解的,本方案采用的是主服务器先轮询每台下属服务器,获取每台最后一笔数据;再获取每台最后一笔数据的处理时间;再去一一对比,判断是否完成;即先找出全部的最后一笔数据,再找出时间与预设时间对比,最后再找出满足条件的最终时间。在另一些可以实施的案例中,也可以为先对比找出整个跑批任务中最后处理的数据,获取整个跑批任务中全部处理时间,再对全部处理时间排序之后,再与预设时间对比获取间隔差值。两者的区别在于先找出整个跑批任务的最终时间再比较,另一个是只找出每台下属服务器处理的最终时间先比较,再找出最后处理时间,两种方法都是可行的方法,在此不做限定。
步骤S108,主服务器判断间隔差值是否满足预设条件,当间隔差值满足预设条件,执行步骤S109。
主服务器判断间隔差值是否满足预设条件的具体过程将在下文详细描述。
步骤S109,主服务器将对应的跑批任务储存至数据库。
具体地,当间隔差值满足预设条件,即是最后一笔数据处理的时间跟预设时间大于配置的阈值,即认为该跑批任务完结更新批次的状态。主服务器将已处理数据储存至数据库之后,主服务器标记跑批任务更新完结。当间隔差值不满足预设条件,主服务器等待并获取新的最终时间,直到满足预设条件。
请结合参看图2,图2为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第一子流程图。步骤S104包括如下步骤。
步骤S202,若干下属服务器将第一笔已处理数据处理完的时间点作为累计时间。
具体地,下属服务器在处理完第一笔待处理数据后会标记其处理时间,这个处理时间就作为累计时间。
步骤S204,若干下属服务器将新一笔已处理数据处理完的时间点作为新时间。
具体地,下属服务器在处理完新一笔处理数据后会标记其处理时间,这个处理时间就作为新时间。
步骤S206,若干下属服务器以新时间替换累计时间。
步骤S208,若干下属服务器标记累计时间为处理时间。
具体地,下属服务器每处理完一个待处理数据就会记录一次时间,并把这个时间覆盖掉上一个的时间,即只会存在一个时间点,这个时间点就作为处理时间。即只记录两次,但只保留一个处理时间,这种处理方式可以减少相关数据堆积在存储器里。
请结合参看图3,图3为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第二子流程图。步骤S106包括如下步骤。
步骤S302,主服务器轮询若干下属服务器以获取若干处理时间。
步骤S304,主服务器获取最后一个处理时间作为最终时间。
具体地,即主服务器轮询若干下属服务器获取所有处理时间中最后一个作为最终时间。
请结合参看图4,图4为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第三子流程图。步骤S107包括如下步骤。
步骤S402,主服务器根据预设时间获取当前时间。
步骤S404,主服务器对比最终时间与当前时间计算两者的间隔差值。
具体地,主服务器根据预设时间获取当前时间,如预设时间可以为当天工作时间后2小时等,即设置一个更新判断时间点。更具体可以为每小时等,根据实际生产需要设定。同时统一设置一个预设时间,也可以设置多个预设时间,进行不同步地时间判断。
请结合参看图5,图5为本申请实施例提供的高并发场景批次完结判断方法的第四子流程图。步骤S108包括如下步骤。
步骤S502,主服务器判断间隔差值是否大于预设阈值。
步骤S504,当间隔差值大于预设阈值,满足预设条件。
步骤S506,当间隔差值小于或等于预设阈值,不满足预设条件。
具体地,通过间隔差值是否大于预设阈值来判断批次是否更新完结,防止了传统的根据总数与完成数相比较,相等则判断完结的方法的弊端,如丢失数据的场景则会导致批次一直处于未完结,而这种情况在高并发的条件是难以避免的,同时基于银行流水的特殊场景,数据是由多方保存而且更新频繁,即使丢失一小部分的数据也可以通过其他方式得到补充。
综上,通过使用一个分布式存储器以批次的维度存储批次中数据,并记录批次的处理时间。通过不断替换批次最后一笔处理时间,再使用定时任务轮询观察该批次的处理时间,比较最后一笔处理时间距离当前的时间的间隔差值,若距离当前时间超过一定的阈值则判定任务已处理完成,即更新批次完结。
请结合参看图8,其为本申请实施例提供的计算机设备的内部结构示意图。计算机设备10包括存储器11和处理器12。存储器11用于存储程序指令,处理器12用于执行程序指令以实现上述高并发场景批次完结判断。
综上,通过使用一个分布式存储器以批次的维度存储批次中数据,并记录批次的处理时间。通过不断替换批次最后一笔处理时间,再使用定时任务轮询观察该批次的处理时间,比较最后一笔处理时间距离当前的时间的间隔差值,若距离当前时间超过一定的阈值则判定任务已处理完成,即更新批次完结。
其中,处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central ProcessingUnit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其它数据处理芯片,用于运行存储器11中存储的程序指令。
存储器11至少包括一种类型的可读存储介质,该可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元,例如计算机设备的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备,例如计算机设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(FlashCard)等。进一步地,存储器11还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据,例如高并发场景批次完结判断的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
请结合参看图6,图6为本申请实施例提供的跑批系统的内部结构示意图。跑批系统1000包括主服务器100和若干下属服务器200。
主服务器100,用于接收跑批任务,其中,跑批任务包括若干笔待处理数据。
具体地,工作人员卸数到系统,并生成跑批任务,跑批系统采用的是分布式存储器。系统可以同时生成多个跑批任务,其中,跑批任务包括若干笔待处理数据,经过拆分后分配给到若干个下属服务器同时进行,这样作可以提高效率。但是同时,因为拆分到多给下属服务器,在数据处理的过程同样难免会带来数据在传输的过程中的丢失或者损坏,因此以对比全部数据的完整性来判断批次是否跑完会导致数据重复跑,造成系统资源的浪费。
主服务器100,用于将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器200。
具体地,主服务器将一个跑批任务中的若干笔待处理数据下发给空闲的下属服务器,下属服务器进行处理数据。主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器之后,主服务器标识跑批任务为正处理状态,将正在处理数据的下属服务器标识为工作状态。具有正处理状态的跑批任务不会再被下发,具有工作状态的下属服务器不会再被下发执行任务。
若干下属服务器200,用于处理若干笔待处理数据以得到已处理数据。
若干下属服务器200用于对若干笔已处理数据标记处理时间。
具体地,下属服务器进行对数据的处理。
主服务器100,用于轮询若干下属服务器200以获取每台下属服务器200中最后已处理数据。
主服务器100,用于根据最后已处理数据获取最终时间。
主服务器100,用于根据最终时间与预设时间计算间隔差值。
具体地,可以理解的,本方案采用的是主服务器先轮询每台下属服务器,获取每台最后一笔数据;再获取每台最后一笔数据的处理时间;再去一一对比,判断是否完成;即先找出全部的最后一笔数据,再找出时间与预设时间对比,最后再找出满足条件的最终时间。在另一些可以实施的案例中,也可以为先对比找出整个跑批任务中最后处理的数据,获取整个跑批任务中全部处理时间,再对全部处理时间排序之后,再与预设时间对比获取间隔差值。两者的区别在于先找出整个跑批任务的最终时间再比较,另一个是只找出每台下属服务器处理的最终时间先比较,再找出最后处理时间,两种方法都是可行的方法,在此不做限定。
主服务器100,用于判断间隔差值是否满足预设条件。
主服务器100,用于当间隔差值满足预设条件,主服务器100将对应的跑批任务储存至数据库。
具体地,当间隔差值满足预设条件,即是最后一笔数据处理的时间跟预设时间大于配置的阈值,即认为该跑批任务完结更新批次的状态。主服务器将已处理数据储存至数据库之后,主服务器标记跑批任务更新完结。
请结合参看图7,图7为本申请实施例提供的下属服务器的内部结构示意图。若干下属服务器200包括第一计时模块201、第二计时模块202、替换模块203以及标记模块204。
第一计时模块201,第一计时模块用于将处理完第一笔已处理数据的时间作为累计时间。
具体地,下属服务器在处理完第一笔待处理数据后会标记其处理时间,这个处理时间就作为累计时间。
第二计时模块202,第二计时模块用于将处理完新一笔已处理数据的时间作为新时间。
具体地,下属服务器在处理完新一笔处理数据后会标记其处理时间,这个处理时间就作为新时间。
步骤S206,若干下属服务器以新时间替换累计时间。
替换模块203,替换模块用于以新时间替换累计时间。
标记模块204,标记模块用于标记累计时间为处理时间。
具体地,下属服务器每处理完一个待处理数据就会记录一次时间,并把这个时间覆盖掉上一个的时间,即只会存在一个时间点,这个时间点就作为处理时间。即只记录两次,但只保留一个处理时间,这种处理方式可以减少相关数据堆积在存储器里。
上述实施例中,通过将跑批任务拆分下发到若干的下属服务器。下属服务器执行跑批任务,并在每跑完一笔数据的时候记录下跑批的完的时间。通过轮询对比找出最后一笔的最终时间。将最终时间与预设时间,超过预设时间则判定改跑批任务完成,从而不会出现因为一个批次中一个数据的丢失而导致跑批系统不能得以持续运行的现象,进而避免因这种现象所造成了较大的资源浪费。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘且本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
以上所列举的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属于本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种高并发场景批次完结判断方法,其特征在于,所述高并发场景批次完结判断方法包括:
主服务器接收跑批任务,其中,所述跑批任务包括若干笔待处理数据;
所述主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器;
若干所述下属服务器处理若干笔所述待处理数据以得到已处理数据;
若干所述下属服务器对若干笔已处理数据标记处理时间;
所述主服务器轮询所述若干下属服务器以获取每台所述下属服务器中最后已处理数据;
所述主服务器根据所述最后已处理数据获取最终时间;
所述主服务器根据所述最终时间与预设时间计算间隔差值;
所述主服务器判断所述间隔差值是否满足预设条件;以及
当所述间隔差值满足所述预设条件,所述主服务器将对应的所述跑批任务储存至数据库。
2.如权利要求1所述的高并发场景批次完结判断方法,其特征在于,所述若干下属服务器对若干笔所述待处理数据标记处理时间包括:
若干所述下属服务器将第一笔所述已处理数据处理完的时间点作为累计时间;
若干所述下属服务器将新一笔所述已处理数据处理完的时间点作为新时间;
若干所述下属服务器以所述新时间替换所述累计时间;以及
若干所述下属服务器标记所述累计时间为处理时间。
3.如权利要求1所述的高并发场景批次完结判断方法,其特征在于,所述主服务器根据所述最后已处理数据获取最终时间包括:
所述主服务器轮询所述若干下属服务器以获取若干所述处理时间;以及
所述主服务器获取最后一个所述处理时间作为最终时间。
4.如权利要求1所述的高并发场景批次完结判断方法,其特征在于,所述主服务器根据所述最终时间与预设时间计算所述间隔差值包括:
所述主服务器根据预设时间获取当前时间;以及
所述主服务器对比所述最终时间与所述当前时间计算两者的间隔差值。
5.如权利要求1所述的高并发场景批次完结判断方法,其特征在于,所述主服务器判断所述间隔差值是否满足预设条件包括:
所述主服务器判断所述间隔差值是否大于预设阈值;
当所述间隔差值大于所述预设阈值,满足所述预设条件;以及
当所述间隔差值小于或等于所述预设阈值,不满足所述预设条件。
6.如权利要求1所述的高并发场景批次完结判断方法,其特征在于,主服务器将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器之后,所述高并发场景批次完结判断方法还包括:
主服务器标识所述跑批任务为正处理状态。
7.如权利要求1所述的高并发场景批次完结判断方法,其特征在于,所述主服务器将所述已处理数据储存至数据库之后,所述高并发场景批次完结判断方法还包括:
所述主服务器标记所述跑批任务更新完结。
8.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括:
存储器,用于存储程序指令;以及
处理器,用于执行所述程序指令以实现如权利要求1至7中任一项所述的高并发场景批次完结判断方法。
9.一种跑批系统,其特征在于,系统包括主服务器和若干下属服务器,其中,
所述主服务器,用于接收跑批任务,其中,所述跑批任务包括若干笔待处理数据;
所述主服务器,用于将若干笔待处理数据分发到若干下属服务器;
若干所述下属服务器,用于处理若干笔所述待处理数据以得到已处理数据;
若干所述下属服务器,用于对若干笔已处理数据标记处理时间;
所述主服务器,用于轮询所述若干下属服务器以获取每台所述下属服务器中最后已处理数据;
所述主服务器,用于根据所述最后已处理数据获取最终时间;
所述主服务器,用于根据所述最终时间与预设时间计算间隔差值;
所述主服务器,用于判断所述间隔差值是否满足预设条件;以及
所述主服务器,用于当所述间隔差值满足所述预设条件,所述主服务器将对应的所述跑批任务储存至数据库。
10.如权利要求9所述的跑批系统,其特征在于,若干所述下属服务器还包括:
第一计时模块,用于将处理完第一笔所述已处理数据的时间作为累计时间;
第二计时模块,用于将处理完新一笔所述已处理数据的时间作为新时间;
替换模块,用于若干下属服务器以所述新时间替换所述累计时间;
标记模块,用于标记所述累计时间为处理时间。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211607714.XA CN115878423A (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211607714.XA CN115878423A (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115878423A true CN115878423A (zh) | 2023-03-31 |
Family
ID=85767466
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211607714.XA Pending CN115878423A (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115878423A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116308215A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 云账户技术(天津)有限公司 | 一种组批出款信息的生成方法、装置及相关设备 |
-
2022
- 2022-12-14 CN CN202211607714.XA patent/CN115878423A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116308215A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 云账户技术(天津)有限公司 | 一种组批出款信息的生成方法、装置及相关设备 |
CN116308215B (zh) * | 2023-05-17 | 2023-07-21 | 云账户技术(天津)有限公司 | 一种组批出款信息的生成方法、装置及相关设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109299157B (zh) | 一种分布式大单表的数据导出方法及装置 | |
CN106570027B (zh) | 一种事务型任务处理方法及装置 | |
CN111061758B (zh) | 数据存储方法、装置及存储介质 | |
CN108765142B (zh) | 电子装置、多区块链整合控制方法和计算机可读存储介质 | |
CN115878423A (zh) | 高并发场景批次完结判断方法、系统及其计算机设备 | |
WO2019148728A1 (zh) | 电子装置、分布式系统执行任务分配方法及存储介质 | |
CN108196959A (zh) | Etl系统的资源管理方法及装置 | |
WO2020143181A1 (zh) | 数据存储方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN115480894A (zh) | 一种实现分布式延时任务的方法、装置及设备 | |
CN107678856B (zh) | 一种处理业务实体中增量信息的方法及装置 | |
CN110659272A (zh) | 数据清洗方法和系统 | |
CN110442754B (zh) | 标签更新方法及装置、分布式存储系统 | |
CN113553331A (zh) | 基于数据库的多服务间积分日志id生成方法 | |
CN110888739B (zh) | 延迟任务的分布式处理方法与装置 | |
CN113761052A (zh) | 数据库同步方法和装置 | |
CN112328602A (zh) | 一种数据写入Kafka的方法、装置及设备 | |
CN103179017A (zh) | 事件提醒方法和系统 | |
CN115563114A (zh) | 一种分布式唯一键约束方法、装置、设备和存储介质 | |
US11157367B1 (en) | Promotional logic during database differential backup | |
CN114020719A (zh) | 一种应用于异构数据库的证照数据迁移方法 | |
CN114064666A (zh) | 一种数据仓库的同步系统及其方法 | |
CN113220230B (zh) | 数据导出方法及其装置、电子设备以及存储介质 | |
CN110990640A (zh) | 一种数据判定方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN110688387A (zh) | 一种数据处理方法及装置 | |
CN113239061B (zh) | 智慧法院数据更新方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |