CN116308341A - 一种支付通道异常根因定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种支付通道异常根因定位方法。从支付系统中获取支付通道交易数据；将所述支付通道交易数据发送至Flink集群；所述Flink集群对所述支付通道交易数据按照多种维度组合进行分钟级的聚合计算，以统计各个维度下的分钟级成功率；将各个维度下的分钟级成功率与预设的告警阈值进行比较，若每一维度下的分钟级成功率均在预设的告警阈值以上，则结束流程，否则根据低于告警阈值的成功率的所属时间检索同一分钟的其他维度成功率，并根据多个维度成功率的组合定位异常根因。本发明通过多维度的指标计算和成功率分布特征精确定位支付通道的异常根因，以便于精确实施应急处置，尽最大可能减少支付通道异常造成的影响。
Description
技术领域
本发明涉及支付通道异常根因定位技术领域，具体涉及一种支付通道异常根因定位方法。
背景技术
商业银行的跨行资金交易依赖于支付清算机构提供的支付通道来完成资金的跨行清算。由于不同支付清算机构提供的支付通道存在手续费、交易限额、支持的银行、性能、可靠性的差异，商业银行往往会根据业务的要求接入多个支付清算机构提供的支付通道，例如二代支付、银联、网联、三方支付等。当支付通道出现异常时，会影响商业银行的跨行资金交易，商业银行需要快速准确的定位支付通道异常的根因，以便于应急处置，减少对跨行资金交易业务的影响。
针对这个问题，现在采用较多的方法是通过监控支付通道的系统成功率来判断支付通道是否发生异常，进而决定是否关闭异常通道，开启备份通道，从而减少对业务的影响。但是支付通道异常的原因可能来自很多维度，例如：某个通道停机维护、某个银行停机维护、某个通道的某个银行维护、某个通道的某个机房不可用、某个通道的某个服务不可用等等。根本原因可能是一种或者多种维度属性的异常组合导致的。因此，仅仅根据支付通道的系统成功率单一指标无法精确定位通道异常的根因，无法针对精确的异常根因做精确的应急处置，导致无效的甚至是反效果的应急处置。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的不足，提供一种支付通道异常根因定位方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种支付通道异常根因定位方法，包括：
步骤1、从支付系统中获取支付通道交易数据；
步骤2、将所述支付通道交易数据发送至Flink集群；
步骤3、所述Flink集群对所述支付通道交易数据按照多种维度进行分钟级的聚合计算，以统计各个维度下的分钟级成功率，统计的维度包括通道维度、银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度；
步骤4，将各个维度下的分钟级成功率与预设的告警阈值进行比较，若每一维度下的分钟级成功率均在预设的告警阈值以上，则结束流程，否则进入步骤5；
步骤5、根据低于告警阈值的成功率的所属时间检索同一分钟的其他维度成功率，并根据多个维度成功率的组合定位异常根因，具体如下：
若通道维度、银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，则定位通道为异常根因；
若通道维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且银行维度的成功率大于0，则定位通道为异常根因；
若银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且通道维度的成功率大于0，则定位银行为异常根因；
若通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且通道维度、银行维度的成功率均大于0，且则定位通道&银行维度为异常根因；
若通道&银行&通道服务维度的成功率为0，且通道维度、银行维度、通道&银行维度的成功率均大于0，则定位通道&银行维度为异常根因。
进一步的，所述支付系统将支付通道交易数据输出至日志文件中，并通过Flume日志收集系统对所述日志文件进行采集。
进一步的，所述支付通道交易数据包括交易响应码、支付通道编码、银行编码和通道服务编码。
进一步的，所述步骤3中计算各个维度下的分钟级成功率时，将正常失败交易剔除。
有益效果：本发明通过多维度的指标计算和成功率分布特征精确定位支付通道的异常根因，以便于精确实施应急处置，尽最大可能减少支付通道异常造成的影响。
附图说明
图1是本发明实施例的支付通道异常根因定位方法的结构示意图；
图2是根据多个维度成功率的组合定位异常根因的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种支付通道异常根因定位方法，包括：
步骤1、从支付系统中获取支付通道交易数据。具体的，支付通道交易数据包括交易响应码、支付通道编码、银行编码和通道服务编码等，支付系统可以将支付通道交易数据输出至日志文件中，然后通过Flume日志收集系统对上述包含支付通道交易数据的日志文件进行采集。
步骤2、将支付通道交易数据发送至Flink集群。即由Flume日志收集系统将其采集的包含支付通道交易数据的日志文件发送至Flink集群。
步骤3、Flink集群对支付通道交易数据按照多种维度进行分钟级的聚合计算，以统计各个维度下的分钟级成功率，统计的维度包括通道维度、银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度。以支付通道维度的成功率聚合计算为例，Flink集群按分钟聚合统计支付通道的成功交易数、总交易数、正常失败交易数，计算出支付通道维度的每分钟成功率为：每分钟成功交易数/(每分钟总交易数-正常失败交易数)。
步骤4，将各个维度下的分钟级成功率与预设的告警阈值进行比较，若每一维度下的分钟级成功率均在预设的告警阈值以上，则结束流程，否则进入步骤5。
步骤5、根据低于告警阈值的成功率的所属时间检索同一分钟的其他维度成功率，并根据多个维度成功率的组合定位异常根因，例如，当某一分钟A通道维度成功率＝70％，B银行维度成功率＝60％，A通道&B银行维度成功率＝0％，A通道&B银行&C通道服务维度成功率＝0％，告警阈值是50％，那么A通道&B银行维度成功率和A通道&B银行&C通道服务维度成功率低于告警阈值，该步骤将同一分钟的其他维度成功率检索出来，然后进行根因定位。
参见图2，根因定位的具体方式如下：
若通道维度、银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，则定位通道为异常根因；
若通道维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且银行维度的成功率大于0，则定位通道为异常根因；
若银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且通道维度的成功率大于0，则定位银行为异常根因；
若通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且通道维度、银行维度的成功率均大于0，且则定位通道&银行维度为异常根因；
若通道&银行&通道服务维度的成功率为0，且通道维度、银行维度、通道&银行维度的成功率均大于0，则定位通道&银行维度为异常根因。
例如，当PCRCA算法的输入是：A通道维度成功率＝70％，B银行维度成功率＝60％，A通道&B银行维度成功率＝0％,A通道&B银行&C通道服务维度成功率＝0％。即可判断异常根因所属维度是A通道&B银行维度，进而排除其他3种维度组合的可能性，得到精确的异常根因结果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，其它未具体描述的部分，属于现有技术或公知常识。在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种支付通道异常根因定位方法，其特征在于，包括：
步骤1、从支付系统中获取支付通道交易数据；
步骤2、将所述支付通道交易数据发送至Flink集群；
步骤3、所述Flink集群对所述支付通道交易数据按照多种维度进行分钟级的聚合计算，以统计各个维度下的分钟级成功率，统计的维度包括通道维度、银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度；
步骤4，将各个维度下的分钟级成功率与预设的告警阈值进行比较，若每一维度下的分钟级成功率均在预设的告警阈值以上，则结束流程，否则进入步骤5；
步骤5、根据低于告警阈值的成功率的所属时间检索同一分钟的其他维度成功率，并根据多个维度成功率的组合定位异常根因，具体如下：
若通道维度、银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，则定位通道为异常根因；
若通道维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且银行维度的成功率大于0，则定位通道为异常根因；
若银行维度、通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且通道维度的成功率大于0，则定位银行为异常根因；
若通道&银行维度、通道&银行&通道服务维度的成功率均为0，且通道维度、银行维度的成功率均大于0，且则定位通道&银行维度为异常根因；
若通道&银行&通道服务维度的成功率为0，且通道维度、银行维度、通道&银行维度的成功率均大于0，则定位通道&银行维度为异常根因。
2.根据权利要求1所述的一种支付通道异常根因定位方法，其特征在于，所述支付系统将支付通道交易数据输出至日志文件中，并通过Flume日志收集系统对所述日志文件进行采集。
3.根据权利要求1所述的一种支付通道异常根因定位方法，其特征在于，所述支付通道交易数据包括交易响应码、支付通道编码、银行编码和通道服务编码。
4.根据权利要求1所述的一种支付通道异常根因定位方法，其特征在于，所述步骤3中计算各个维度下的分钟级成功率时，将正常失败交易剔除。
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2022
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