每笔交易都需要各参与者的记录一致，没有偏差。会计系统的工作是找到不同的记录，即轧制帐户，然后通过人工或自动解决问题的不同，即追加帐户。对于电子商务系统来说，每一笔交易都必须在所有涉及主体的外部匹配:交易主体，如果发起人是个人，就必须从个人交易历史记录中找到这笔交易。
但是，因为大多数人都有电子记录，所以一般会得到iTunes的账单和交易记录，让用户自己去。交易输了，一般是商户。
商户外侧的会计处理与用户外侧相同，也意味着获得会计单。交易渠道的外侧，这是会计的重点，一是验证交易流水，二是验证交易佣金，但租赁地下渠道进行销售。那个有什么样的记录呢现在主要有两个。一个是交易记录，另一个是支付记录。
会计处理流程一般来说，会计流程涉及下列步骤:上海渠道会计iTunes、当地交易记录计划、轧制账户、平均账户。渠道对账单iTunes银行、第三方支付、银联等，基本上获得账单iTunes的功能。
但是，也有少数工作不能做或者做得太多的银行，只账单找后台，不拿到账单iTunes功能。对开发人员来说，这里有几个洞。账单的形式不同，有文本、XML、csv。
为了以前需要统一处理，在账单iTunes完成后，必须进行标准化处理。下载方式不同，有HTTP、HTTPS、FTP。iTunes程序必须按照渠道协议处理。iTunes的时间不同，一般是凌晨1点以后，到中午12点为止都可以使用。
如果在预期的时间取得近乎的数据，必须注意重试加载。稳定性差。FTP服务器有问题是常见的。渠道外侧的解决方案往往是重新启动。
因此，重试机制是合适的。让我们来看看第三者支付的账单状况。
银行直接账单状况:在技术选定中，HTTPS可以使用apachehtpclient构筑链接池和断点继续传输，ApacheCommons的NetAPI也可以使用。但是，无论哪个，都必须设定重试次数和链接强的时间。
重试次数和间隔的设定要注意，重试过于频繁，容易伤害服务器的时间间隔过大，以前的处理顺序不会堵塞。5~10分钟是合适的重试间隔。链接超时是指当服务器经常出现问题时，连接在注册时间内提供近似的数据，即自动插入。
这更容易被忽视。我们有一次系统出现问题，渠道外侧的FTP自爆后重新启动，客户端关闭，还在等待新的链接。
渠道对账单的标准化，比如微信的账单，他是csv格式，交易时间也包括在内的信息。这是微信外部缴纳的时间。
这个时间不会成为陷阱。公共账户ID、商户号码、子商户号码、设备号码:这些信息必须检查，保证是自己的名单，微信也不能发送王家的名单，微信的订单号码，商户的订单号码:这两个是订单的核心。前者是微信外部产生的订单号码，在微信缴纳模块的返回值中。但是，如果不能收到这个返回值的话，在当地的记录中有机会。
后者是我们发送给微信的订单号码，一般以此为基础。两边的数据都有这个价值。
用户标志、交易类型、交易状态、银行支付、货币种类、总额、企业红包金额:这些是单一的核心字段，必须保证双方完全一致。商品名称、商户数据包、手续费、汇率:这些是附加检查。某宝的账单，使用文本格式，用空格隔开。
他们家非常简单，只有商户订单号码、交易流水号码、交易时间、缴纳时间、缴纳人员、交易金额、交易类型、交易状态等字段。由于各渠道的账单形式不同，收到账单后，下一步将账单标准化处理，可以统一处理轧制账单和以前的工作。标准化的账单数据可以放在文件系统或数据库中。这各不相同的交易数据量。
每天数百万以上的量，适合文件系统。数据库操作者慢，资源也浪费。
文件系统的标准化包括文件格式的标准化:统一用于csv、json或xml格式。用于hadoop和spark的话，用于csv是下流的自由选择。文件存储统一化:文件目录、文件名称必须遵循统一命名规范。
为了减缓处理速度，我们使用hdfs作为文件系统，不利于以前的会计处理。当地交易记录打算使用当地交易记录，总的来说，不能做任何事情，需要使用原始数据。大部分系统都用于mysql，这意味着在MySQL上结账。
会计时需要大量的数据查询，不会影响在线业务。数据规模小，如达到100万，不太合适。当然，另一个自由选择是为了保存库继续会计，非常简单，也不影响在线业务。
这是典型的空间交换时间的做法。如果业务大到必须分成表格才能处理，会计数据的计划也不同。
用于分库也不现实。因为分库一般是基于主体id，而不是基于渠道id，所以必须在多个库中展开会计，效率反而减少了。
制作分表库也需要资源。在这种情况下，必须实时将数据存储在(hdfs)文件系统或NOSQL数据库中。交易记录是缴纳系统的核心数据，因此信用、控制等应用很多，需要交易记录数据。
这些应用于交易记录的市场需求还不完全一致，为了提高性能，交易记录不会用于异步的方法将数据传递给用户。交易记录在入库时，将信息发送到信息系统。用于方面监听这个消息，收到新消息后，从交易记录库中搜索数据，获取数据，改版到库中。关于这样的数据实时的文章很多，这里不详细说明。
轧制帐户的轧制帐户根据客户的订单号码，与当地交易记录和渠道交易记录完全一致。从算法的角度来看，计算两组的差异。单独运营时，可以使用的算法很多，这里不详细说明。我们建议使用mapreduce来轧制帐户。
这有一个优点，可以根据订的记录和当地记录在同一个reduce处理上的优点，可以更容易地进行数据检查。轧制帐中仅次于的孔，必须数重复点的问题。例如，以整个0点为重复点，没有问题。
当地23:59开始的交易，到达渠道外侧后，可能会在00:01处理。这笔交易是第二天的账户。
在实际处理中，交易可以在渠道的外侧处理，花费几分钟。对于重复点附近无法证明的帐户，可以在时间窗口、时间窗口内的数据、第二天的会计时处理。平账发现双方不完全一致的数据，应如何处理？数据量不大时，记录一起，人工筛选完毕。
但是，如果数据量相当大的话，每天条，人工处理成本过高。这种没有统一的处理方法，必须根据有问题的数据进行分析，自动处理。交易记录的会计处理主要有当地未缴纳的情况，缴纳渠道已缴纳的情况。
这主要是由于当地没有正确接管渠道发行的异步通报。一般处理是将当地状态变更为已缴纳，实现呼吁的预处理，如通报业务人员等。当地已经缴纳，缴纳渠道已经缴纳，但金额不同，这需要人工检查。
当地已经缴纳，但缴纳渠道没有记录，或者当地没有记录，缴纳渠道有记录。除了避免跨越日本的因素外，这种情况非常罕见，必须在理解原因后处理。对于支付的会计处理，当地没有支付，支付渠道已经支付，支付渠道不同，将当地变更为支付状态，到达以前的处理。当地已经支付，缴纳渠道已经支付，但金额不同，必须人工检查的当地已经支付，但是缴纳渠道没有记录，或者缴纳渠道有记录，但是当地没有。
除了避免跨日因素外，这种情况非常罕见，必须在理解原因后进行处理。总之，会计工作，简单也不简单。要细心理解业务，自由选择合适的结构。读者:缴纳系统设计:缴纳系统账户模型(1)(公共编号:)记录:本文由产品经理社区作者@凤凰品牌熊(微信号公共编号:shamphone)原创发表。
凤凰品牌的熊，程序员的设计师。在中科辅龙、三星(中国)研究院和国内大型互联网公司工作。
2014年重新加入爱人奇艺，负责建设数据仓缴纳系统。文章未经允许，不得出版。原始文章允许禁止发布。
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