交易系统热点账户问题(一)

本文探讨了热点账户的定义、面临的问题及四种不同的管理方式,包括乐观锁、悲观锁、数据库行级锁1和2,每种方式都进行了详细的解析并提出了个人看法。

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目录

一、热点账户

二、热点账户常见问题

三、纯修改余额方式及其特点


一、热点账户

        热点账户就是高频进行扣款、入账的账户,也就是热点账户该条数据为热点数据,会被频繁更新。一般热点账户分为两种,一种是频繁扣款的热点账户,另外一种是频繁入账的热点账户。

 

二、热点账户常见问题

        1、性能瓶颈问题

        2、数据库压力问题

        3、成功率问题

 

三、纯修改余额方式及其特点

       1. 乐观锁

        操作方式:

                查询账户数据:

                        SELECT  BALANCE, STATUS, VERSION, … FROM ACCOUNT WHERE ID = ?

                计算余额:

                        POST_BALANCE = BALANCE + AMOUNT

                        或者

                        POST_BALANCE = BALANCE - AMOUNT

                更新账户余额:

                        UPDATE …. BALANCE = POST_BALANCE,VERSION = VERSION +1 WHERE ID = ? AND VERSION = ?

                        更新返回1,更新成功,返回0,更新失败,需抛出异常,回滚事务

                插入账户历史:

                        INSERT … 

 

        优点:

                不会存在阻塞,响应时间快;

                数据库没什么压力;

                在内存里可以完成很多复杂操作;

        缺点:

                成功率不高,真的存在并发时,失败的请求比较多;

                有效的性能依然不高;

 

        一般应对方案:

                采用重试的方式,立即重试三次,以提高成功率

        个人看法:

                这种重试在真正的有量的时候基本没啥作用,相反会徒增数据库的请求量,鄙人觉得这种重试只能解决请求量较小的时候的并发,比如突然同时进来两笔同一个账户的请求,处理失败的话进行重试是可以解决问题的;但是一瞬间进来200笔,甚至更多的话,这种重试没啥作用了。

            

       2. 悲观锁    

        操作方式:

                查询账户数据:

                    SELECT BALANCE … FROM ACCOUNT FOR UPDATE WITH RS

                 计算余额:

                        POST_BALANCE = BALANCE + AMOUNT

                        或者

                        POST_BALANCE = BALANCE - AMOUNT

                更新账户余额:

                        UPDATE …. BALANCE = POST_BALANCE,VERSION = VERSION +1 WHERE ID = ? 

                插入账户历史:

                        INSERT …

 

        优点:

                成功率高;

                性能好;

                在内存里可以完成很多复杂操作(余额签名);

        缺点:

                会存在阻塞,响应时间长;

                数据库压力大;

 

        一般应对方案:

                采用信号量做热点账户资源使用限制,可以控制数据库压力,为数据库分压,且保持在一个客观的性能水平。

        个人看法:

                这种方式能解决大部分的热点账户问题,也是本人之前采取的方式,不过偶尔会存在的超时问题也仅仅是一两笔,其余的都会被信号量拒绝了。

        

        3.数据库行级锁1

        操作方式:

               更新余额:

                    入账:

                            UPDATE BALANCE = BALANCE +AMOUNT WHERE ID = ?

                    扣款:

                            UPDATE BALANCE = BALANCE - AMOUNT WHERE ID = ? AND BALANCE > AMOUNT

               读取账户数据:(读取数据是为了在账户历史插入的时候保留发生后余额)

                            SELECT * FROM ACCOUNT WHERE ID = ? WITH CS 

               插入数据

                            INSERT ...

 

        优点:

                成功率高;

                性能好(相对于2);

                数据库压力也会小(相对于2);

                相应时间也小(相对于悲观锁);

        缺点:

                一些复杂的操作无法在内存完成了(余额签名)

 

        一般应对方案:

                复杂的操作异步化,延迟也就是毫秒级别,或者舍弃签名

 

        个人看法:

                这种方式与悲观锁相比好了很多,数据库压力小,性能高了,许增加上单账户限流或者信号量,防止单账户暴涨的量把数据库压爆。

 

        4.数据库行级锁2

        操作方式:

                更新余额:

                    入账:

                            UPDATE BALANCE = BALANCE +AMOUNT WHERE ID = ?

                    扣款:

                            UPDATE BALANCE = BALANCE - AMOUNT WHERE ID = ? AND BALANCE > AMOUNT

                插入数据

                            INSERT …

                异步更新发生后余额:(或者根据业务情况不需要该步骤)

                            UPDATE  ACCOUNT_HISTORY SET POST_BALANCE = ? WHERE  ACCOUNT_ID =?

        优点:

                成功率高;

                性能好(相对于3);

                数据库压力也会小(相对3);

                相应时间也小(相对3);

        缺点:

                代码复杂度高,需要异步化一些处理;

 

        个人看法:

                一些非核心部分的修改及操作,不需要就去掉,需要的话那就异步处理下。

            

 

    以上为本人一些粗浅的看法及实践,如有错误或者不恰当处,还望海涵,帮忙指出,也欢迎留言讨论,邮箱地址laoxilaoxi@foxmail.com,下次一起讨论一下更新余额方式之外的热点账户的一些看法。

    环境:Spring + Mybatis + DB2

    欢迎转载,转载请注明出处,谢谢。            

     

证券交易系统的构建是项复杂且高度专业的任务,需要综合考虑性能、安全性、可扩展性、高可用性以及实时性等关键因素。以下从技术架构设计、实现方案和开发技术选型三个方面进行详细阐述。 ### 技术架构设计 证券交易系统的技术架构通常采用分层架构模式,主要包括接入层、应用层、数据层和基础设施层。 - **接入层**负责处理客户端请求,通常包括 Web 服务器、API 网关、负载均衡器等。为了应对高并发场景,接入层需具备流量调度、限流、熔断等能力,可采用 Nginx 或 Envoy 等组件实现[^2]。 - **应用层**承载核心交易逻辑,包括订单处理、撮合引擎、账户管理、风控系统等模块。该层通常采用微服务架构,通过服务注册与发现机制实现模块解耦,结合服务治理框架(如 Istio、Sentinel)提升系统的可维护性和弹性。 - **数据层**涉及交易数据的持久化、缓存和消息队列。数据库方面,交易订单、账户余额等关键数据通常使用分布式数据库(如 TiDB、CockroachDB)或高性能 OLTP 数据库(如 MySQL 集群)。缓存层可采用 Redis 或 Memcached,用于提升热点数据的访问速度。消息队列(如 Kafka、RocketMQ)则用于实现异步解耦和交易流水的异步处理[^3]。 - **基础设施层**包括计算资源、存储系统、网络架构和安全体系。证券交易系统通常部署在高性能云基础设施上,支持弹性扩容,同时结合容器化(如 Kubernetes)和虚拟化技术实现资源的灵活调度。安全方面需包括访问控制、数据加密、审计日志等机制,确保交易数据的完整性和隐私性。 ### 实现方案 证券交易系统的实现需围绕高性能、低延迟、高可用等核心目标展开。 - **撮合引擎设计**是证券交易系统的核心部分,需支持高频交易和低延迟撮合。撮合引擎通常采用内存数据库结构,结合高性能语言(如 C++ 或 Rust)实现,以减少系统延迟。撮合算法多采用价格优先、时间优先原则,通过双端队列(Order Book)结构维护买卖订单[^3]。 - **风控系统**需实时监控交易行为,防止异常交易和市场操纵。风控规则包括单账户最大下单量、价格波动限制、黑名单管理等。风控系统通常与撮合引擎并行运行,利用流式计算框架(如 Flink 或 Spark Streaming)进行实时分析和拦截。 - **订单生命周期管理**涵盖订单创建、撮合、成交、撤销、结算等全过程。订单状态需在多个系统模块之间保持致性,通常采用分布式事务或最终致性机制,结合消息队列进行异步通知和状态更新。 - **高可用与灾备设计**要求系统具备故障转移和数据备份能力。可通过多活架构实现跨地域部署,结合数据库主从复制、服务熔断、自动重启等机制保障系统稳定性。此外,定期进行压力测试和灾备演练也是保障系统可用性的关键手段。 ### 开发技术选型 在证券交易系统的开发过程中,技术选型需兼顾性能、生态成熟度和运维成本。 - **后端开发语言**建议采用 Java(Spring Boot 框架)、Go 或 C++。Java 在金融领域生态成熟,适合构建高并发服务;Go 具备高性能和简洁语法,适合构建微服务;C++ 则适用于对性能要求极高的撮合引擎[^2]。 - **前端技术栈**可选择 React、Vue.js 或 Angular 等现代前端框架,配合 WebSocket 实现交易行情的实时推送。同时,可结合 WebAssembly 提升前端性能,支持复杂图表和高频数据更新[^2]。 - **数据库选型**中,关系型数据库(如 PostgreSQL、MySQL)适合处理结构化交易数据,而分布式数据库(如 TiDB)则适用于大规模并发场景。对于缓存,Redis 是主流选择,支持持久化、集群部署和高可用架构。 - **消息中间件**建议采用 Kafka 或 RocketMQ,支持高吞吐量和消息持久化,适用于交易流水的异步处理和事件驱动架构。 - **基础设施方面**,推荐使用 Kubernetes 进行容器编排,结合 Prometheus + Grafana 实现系统监控,利用 ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)进行日志分析。对于高性能交易场景,可考虑使用 FPGA 加速撮合引擎,以降低延迟并提升吞吐量[^4]。 ### 示例代码:撮合引擎核心逻辑(Python 模拟) ```python class Order: def __init__(self, order_id, price, quantity, side): self.order_id = order_id self.price = price self.quantity = quantity self.side = side # 'buy' or 'sell' class OrderBook: def __init__(self): self.bids = [] # buy orders self.asks = [] # sell orders def add_order(self, order): if order.side == 'buy': self.bids.append(order) self.bids.sort(key=lambda x: -x.price) # price descending else: self.asks.append(order) self.asks.sort(key=lambda x: x.price) # price ascending self.match_orders() def match_orders(self): while self.bids and self.asks: best_bid = self.bids[0] best_ask = self.asks[0] if best_bid.price >= best_ask.price: trade_price = best_ask.price trade_quantity = min(best_bid.quantity, best_ask.quantity) print(f"Matched {trade_quantity} at {trade_price}") best_bid.quantity -= trade_quantity best_ask.quantity -= trade_quantity if best_bid.quantity == 0: self.bids.pop(0) if best_ask.quantity == 0: self.asks.pop(0) else: break # 示例撮合 book = OrderBook() book.add_order(Order("B1", 100, 10, "buy")) book.add_order(Order("S1", 99, 5, "sell")) book.add_order(Order("S2", 100, 8, "sell")) ``` ---
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