银行系统的高并发架构
银行卡系统解决方案
银行卡系统解决方案一、背景介绍银行卡系统是指银行通过发行和管理银行卡，提供与银行卡相关的各种金融服务的系统。
随着电子支付的普及和金融科技的发展，银行卡系统在现代金融行业中扮演着至关重要的角色。
为了满足用户的需求，银行卡系统需要具备高效、安全、便捷等特点，同时要与其他金融系统和第三方支付平台进行良好的对接。
二、系统架构银行卡系统的架构包括前端交互界面、核心处理系统、数据库和安全防护系统等组成部分。
1. 前端交互界面：前端交互界面是用户与银行卡系统进行交互的窗口，包括网银、手机银行、ATM机等。
通过友好的界面设计和简洁明了的操作流程，用户可以方便地进行账户查询、转账、充值、消费等操作。
2. 核心处理系统：核心处理系统是银行卡系统的核心，负责处理用户的各种交易请求，包括账户管理、交易结算、风险控制等。
该系统需要具备高并发处理能力和稳定性，能够快速响应用户的请求，并保证交易的安全性和准确性。
3. 数据库：数据库是存储银行卡系统各种数据的关键组成部分，包括用户信息、交易记录、账户余额等。
数据库需要具备高可用性和数据安全性，能够保证数据的完整性和一致性。
4. 安全防护系统：安全防护系统是保障银行卡系统安全的重要环节，包括身份认证、交易加密、安全监控等。
通过采用多层次的安全防护措施，如密码学算法、防火墙、入侵检测系统等，保障用户的账户和交易安全。
三、功能需求银行卡系统需要满足以下功能需求，以提供全面的金融服务：1. 账户管理：用户可以通过银行卡系统进行账户开户、销户、修改个人信息等操作，包括身份认证、账户余额查询、交易明细查询等。
2. 转账和支付：用户可以通过银行卡系统进行转账和支付操作，包括向他人转账、支付商户、缴纳水电费等。
系统需要支持实时到账、批量转账等功能，并确保交易的安全性和准确性。
3. 存取款业务：用户可以通过银行卡系统进行存款和取款操作，包括现金存取、支票存取等。
系统需要支持自助设备（如ATM机）的自动存取款功能，并确保资金的安全。
银行核心业务系统介绍
系统架构与技术特点
分布式架构
现代银行核心业务系统通常采用分布式架构，将不同功能模块划 分为独立的服务器节点，提高系统的可扩展性和稳定性。
高可用性设计
为保证系统的持续稳定运行，银行核心业务系统具备高可用性设 计，包括负载均衡、容错机制和备份恢复等功能。
微服务架构
采用微服务架构，将系统划分为一系列小型的、独立的服务，降 低系统的复杂性，提高开发效率和维护便利性。
业务流程自动化
通过自动化流程降低人力成本，提高工作 效率，实现业务流程的智能化和自动化。
数据治理与安全
加强数据治理和安全防护，保障数据安全 和客户隐私，提升系统的可信度和安全性 。
系统性能优化
通过优化系统架构、算法等手段，提高系 统的处理速度、吞吐量和并发能力，满足 业务高峰期的需求。
未来银行核心业务系统的展望与前景
求。
利用云计算技术实现计算资 源的灵活扩展和按需使用， 提高系统的处理能力和效率
。
大数据技术
人工智能技术
运用大数据技术对海量数据 进行处理和分析，为业务决
策提供数据支持。
引入人工智能技术，实现智 能风控、智能客服等应用， 提升客户体验和服务效率。
系统优化与升级的方向
用户体验优化
注重用户需求和体验，优化界面设计、操 作流程等，提高系统的易用性和友好性。
风险指标监控
实时监控各类风险指标，如 不良贷款率、资本充足率等 ，确保银行风险水平在可控 范围内。
风险预警与处置
对可能出现的风险进行预警 ，并制定相应的处置措施， 降低风险损失。
客户关系管理的功能
客户服务与支持
提供多样化的客户服务方式，如电话客 服、在线客服、邮件等，解决客户问题
OLTP的名词解释
OLTP的名词解释OLTP，即联机事务处理（Online Transaction Processing）是一种管理和处理大量实时数据的计算机处理方式。
它主要用于处理各种交易，如订单处理、银行交易、航空订票等。
OLTP系统通常涉及多个用户和并发处理，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
1. OLTP的概念OLTP是一种面向交易的计算机数据处理系统，旨在通过实时处理和监控，提供高性能、高并发、高可用性的服务。
其主要目标是处理快速且频繁的交易请求，并利用数据库系统来管理和存储数据。
2. OLTP系统的特点（1）实时性：OLTP系统需要及时响应用户的请求，并迅速处理交易。
用户可以即时得到结果反馈，通常在毫秒级别。
（2）高并发性：OLTP系统需要同时处理大量的交易请求，能够支持多个用户的并发访问和操作。
它需要有效地管理和调度资源，以确保高性能和高效率。
（3）数据一致性：OLTP系统需要保持数据的一致性和完整性，在多个用户的并发操作中，能正确地处理数据的读写请求，并确保数据的一致性。
（4）事务管理：OLTP系统通过事务来管理交易操作，保证所有操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
事务的定义和控制对于确保数据的正确性至关重要。
3. OLTP系统的架构OLTP系统的架构通常采用客户端-服务器或多层架构。
客户端可以是桌面应用程序、Web应用程序或移动应用程序，向服务器发送交易请求。
服务器端包括应用服务器和数据库服务器。
应用服务器负责接受和处理客户端请求，并通过与数据库服务器的交互来完成数据的读写操作。
4. OLTP的应用场景（1）电子商务：OLTP系统在电子商务领域中得到广泛应用。
通过OLTP系统，用户可以实时下单、查询订单状态、付款等。
（2）银行业务：银行的交易处理、转账、支票清算等都是OLTP系统的典型应用。
用户可以通过ATM机、网银或手机银行进行交易。
（3）航空订票：OLTP系统可以支持航空公司的订票系统，使用户能够实时查询机票信息、订购机票并完成支付，提高订票的效率和便利性。
银行核心业务系统的架构设计与优化
银行核心业务系统的架构设计与优化随着金融业不断发展和进步，银行核心业务系统的架构设计和优化成为一个很重要的话题。
银行核心业务系统是指银行日常业务中最为关键的系统，包括账户管理、存款、贷款、支付、清算等，其稳定性和可靠性直接关系到银行的经营和发展。
在这篇文章中，我们将探讨银行核心业务系统的架构设计和优化的相关问题。
一、银行核心业务系统的架构设计银行核心业务系统的架构设计是建立在技术实力和业务需求之上的，因此，它必须要能够支持大规模并发访问和数据处理，同时要保证系统的可靠性和安全性。
银行核心业务系统的架构通常采用分布式架构，这样系统可以分成多个模块运行，从而保证系统的可用性。
具体来说，银行核心业务系统的架构设计应包括以下几个方面：1. 数据存储：数据存储方案是银行核心业务系统最关键的部分。
数据存储应该采用高可靠性和高可用性的存储方案，同时还需要支持高并发的访问。
传统的存储方案主要包括存储阵列、网络存储和直接连接存储器等，但是这些方案都存在一定的局限性。
目前，云存储和分布式存储是较为先进的存储方案，可以提高存储性能和可靠性。
2. 业务逻辑：银行核心业务系统的业务逻辑应该符合国家法律和监管要求，同时也应该满足银行自身的业务需求。
因此，业务逻辑应该在功能性和安全性方面都经过充分的考虑。
业务逻辑应该采用底层逻辑处理和中间件通信的机制，最终能够实现高效、稳定的业务处理。
3. 处理能力：银行核心业务系统的处理能力应该能够满足预期的业务规模和业务增长。
为了达到这个目标，应该采用分布式处理和云计算等技术，将处理能力分散到不同的服务器上，从而提高系统的处理效率和吞吐量。
4. 安全性：银行核心业务系统的安全性是最为重要的方面，包括身份认证、访问控制、数据加密、安全审计等多个方面。
在架构设计时，应该充分考虑不同的安全问题，并采用相应的安全技术进行保护。
二、银行核心业务系统的优化随着业务规模和业务增长，银行核心业务系统需要不断地优化升级。
银行卡系统解决方案
银行卡系统解决方案一、背景介绍随着现代社会的发展，电子支付方式的普及和使用频率的增加，银行卡系统的重要性日益凸显。
银行卡系统是指银行通过发行和管理银行卡，实现用户在各种支付场景下进行安全、便捷的资金流转的一套系统。
本文将详细介绍银行卡系统解决方案，包括系统架构、功能模块、技术支持等方面的内容。
二、系统架构银行卡系统解决方案的架构主要包括前端交互层、中间业务层和后端数据层。
1. 前端交互层：用户通过ATM机、POS机、网上银行等终端设备与银行卡系统进行交互。
前端交互层需要提供友好的界面和稳定的连接，确保用户能够顺利进行各种操作。
2. 中间业务层：中间业务层是银行卡系统的核心，负责处理用户的各种请求和业务逻辑。
其中包括账户管理、资金流转、交易记录等模块。
中间业务层需要具备高并发处理能力和强大的安全性，确保用户的资金安全和交易准确性。
3. 后端数据层：后端数据层主要负责存储和管理用户的账户信息、交易记录等数据。
数据层需要具备高可靠性和高性能，确保数据的完整性和一致性。
三、功能模块银行卡系统解决方案需要提供以下功能模块，以满足用户的各种需求。
1. 账户管理：用户可以通过银行卡系统进行账户开户、销户、冻结、解冻等操作。
系统需要提供完善的身份验证机制，确保账户的安全性。
2. 资金流转：用户可以通过银行卡系统进行存款、取款、转账、支付等操作。
系统需要确保资金的安全性和准确性，同时提供实时的资金变动通知。
3. 交易记录：银行卡系统需要记录用户的交易历史，包括交易时间、交易金额、交易类型等信息。
用户可以通过系统查询交易记录，以便进行账务管理和对账。
4. 安全管理：银行卡系统需要提供多重安全机制，包括身份认证、交易密码、动态验证码等，以确保用户的账户和交易的安全。
5. 报表统计：银行卡系统需要提供各种报表和统计功能，包括账户余额统计、交易流水统计、用户活跃度统计等，以便银行管理者进行业务分析和决策。
四、技术支持银行卡系统解决方案需要借助先进的技术手段来实现高效、安全、稳定的运行。
核心银行系统
核心银行系统1. 简介核心银行系统（Core Banking System，简称CBS）是银行业务的核心运营系统，用于处理和管理银行的关键业务，如账户管理、交易处理、清算结算等。
核心银行系统通过集成多个子系统和模块，提供全面的银行业务支持，并与其他金融机构和支付系统进行交互。
本文档将介绍核心银行系统的功能、架构、优势以及使用场景等方面。
2. 功能核心银行系统包含以下主要功能：2.1 账户管理核心银行系统可以管理各类银行账户，包括个人储蓄账户、企业账户、借记卡账户、信用卡账户等。
系统可以记录账户的开户信息、持有人信息、账户余额以及账户状态等。
2.2 交易处理核心银行系统支持各类交易处理，包括存款、取款、转账、支付、兑换等操作。
系统可以根据账户余额、账户状态以及交易限制等条件进行交易处理，并保证交易的安全性和准确性。
2.3 清算结算核心银行系统具有清算结算功能，可以处理大额支付、跨境支付以及实时支付等场景下的支付结算。
系统可以与支付系统进行对接，实现资金划拨、清算核算以及结算确认等操作。
2.4 风险管理核心银行系统可以进行风险管理，包括反洗钱、反欺诈、风险评估等方面的处理。
系统可以监控账户活动、交易行为以及风险指标，及时发现和防范潜在的风险事件。
2.5 报表统计核心银行系统可以生成各类报表和统计数据，包括资金流水报表、客户活动报告、业务数据统计等。
系统可以根据不同需求进行定制化报表，方便银行管理层进行业务分析和决策。
3. 架构核心银行系统通常采用分布式架构，包括前端应用、应用服务器、数据库以及与其他系统的接口。
以下为核心银行系统的典型架构：┌──────────────────────────┐ ┌──────────────────────────┐│ 前端用户界面│ │ 交易接入接口││ (Web、移动端) │ │ (支付系统、其他系统) │└──────────────────────────┘ └──────────────────────────┘│▼ ┌──────────────────────────┐ ┌──────────────────────────┐│ 应用服务器集群│◄───►│ 数据库服务器集群││ (负责业务逻辑和处理) │ │ (存储账户、交易等数据) │└──────────────────────────┘ └──────────────────────────┘4. 优势核心银行系统具有以下优势：4.1 高可靠性核心银行系统采用分布式架构，具有高可靠性和容错性，能够处理高并发的交易请求，并保证交易的准确性和稳定性。
银行的操作系统信息和业务资料
银行的操作系统信息和业务资料1. 操作系统信息1.1 选择合适的操作系统银行作为一个数据密集型的行业，对操作系统的稳定性、安全性和可靠性要求较高。
常见的操作系统包括Windows、Linux和Unix。
•Windows操作系统：Windows操作系统具有友好的图形用户界面和丰富的应用软件支持，适用于日常办公和前台业务系统。
然而，Windows操作系统在大规模并发处理和稳定性方面还存在一些挑战。
•Linux操作系统：Linux操作系统是一种开源的操作系统，具有出色的稳定性和可靠性，广泛应用于服务器和后台数据处理。
对于银行系统而言，Linux的高性能和高并发能力使之成为一个理想的选择。
•Unix操作系统：Unix操作系统是早期的一种多用户、多任务操作系统，具备较高的稳定性和安全性，但相对较贵且更加适合大型银行系统。
1.2 硬件要求在选择操作系统之前，银行需要评估所需的硬件配置。
•中央处理器（CPU）：银行系统需要具备足够的CPU处理能力，以支持高并发的交易处理和数据分析。
•内存（RAM）：大容量的内存对于银行系统来说尤为重要，以确保高效的数据读写和快速的响应速度。
•存储设备：银行需要可靠的存储设备来存储海量的交易数据和用户信息，包括硬盘和固态硬盘（SSD）。
•网络设备：作为一个分布式系统，银行需要强大的网络设备，以确保各个分支机构和服务端的快速通信和数据传输。
2. 业务资料2.1 客户信息管理2.1.1 客户基本信息银行需要对客户的基本信息进行管理，包括但不限于客户姓名、性别、出生日期、身份证号码、联系方式等。
这些信息是开户、办理贷款和其他金融服务的必要依据。
2.1.2 账户信息银行需要记录每个客户的账户信息，包括账户类型、账户号码、开户日期、余额等。
这些信息是进行资金调拨、利息计算和账户查询的基础。
2.2 交易管理2.2.1 存款业务银行需要记录客户的存款业务，包括存款金额、存款日期、存款方式等。
三大银行（工行、建行、农行）新IT架构总览
三⼤银⾏（⼯⾏、建⾏、农⾏）新IT架构总览企业上三板，三板企业再融资->请找“三板车” ⼀、中国建设银⾏ 建设银⾏数据中⼼在“新⼀代”核⼼系统、“两地三中⼼”基础设施建设中，进⾏了⼀系列技术架构创新，提⾼了系统吞吐能⼒和资源供给效率，提升了系统可靠性，⼤⼤增强了数据中⼼风险防范⽔平。
以电⼦渠道为例，业务量从2012年每⽉21 亿笔增加到2016年179亿笔，年均增长72%。
2016年“双⼗⼀”的核⼼业务系统交易峰值接近8000 笔/秒，较2015年增长81%，所有系统均顺利应对业务⾼峰，充分验证了建⾏新⼀代系统架构的健壮性。
1、融合架构：主机平台分布式开放平台 核⼼账务系统，部署在主机平台上 主机平台可⽤性⾼，运⾏稳定，适合作为银⾏核⼼系统运⾏平台，但也存在风险集中、处理能⼒瓶颈、敏捷性不够、价格昂贵等不⾜。
主机资源⽤于核⼼账务系统，利⽤开放平台处理查询业务或者普通维护性交为了更好地利⽤主机资源，建设银⾏提出“主机开放”的融合架构，确保“好钢⽤在⼑刃上”。
查询系统，部署在分布式平台上 查询系统包括：个⼈客户综合积分、贷记卡管理、客户信息查询、对公/对私存款查询、客户渠道。
⽬前各类查询交易总计下移⽇均交易量1.4亿笔，节省主机资源2.6万MIPS，相当于8.22亿元。
查询系统与账务系统分离，既分散了系统风险，⼜提⾼了并发处理能⼒。
最近三年在实际业务量年均增长32% 的情况下，主机MIPS资源零增长，取得了节省投资的良好效果。
在分布式开放平台上，X86服务器替代⼩型机 在开放平台的选择上，由于同等计算能⼒的X86服务器价格只有⼩型机的1/20，所以⾸先在新⼀代架构的应⽤(AP)层中⼤量采⽤X86服务器替代⼩型机，随着替代技术逐步成熟，继续提⾼在数据库(DB)层使⽤X86服务器的⽐例，进⼀步减少⼩型机的数量。
⾃新⼀代实施以来，应⽤层和数据库层部署的X86服务器替代⼩型机已累计节省12.2亿元。
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监控数据索引器
解析数据 转发数据
监控数据分析报警平台
分析数据 报警
监控消息队列 集群
接收数据
存储数据
集群负载均衡
的报警规则等
功能。
银行系统的高并发架构
双十一背后的银行系统
目录页
01
业务情况
02
系统设计
03
保障工作
1 业务情况--交易量
25
14000 12000
交 易 笔 数 (亿 笔 ） 交易金额（亿元）
20 10000 15 8000 6000 4000 5 2000 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10 月 11 月 12 月 0
10
图 1 第三方支付交易月度分布情况
➢ 截至2016年末，与农业银行开展业务合作的第三方支付机构145家。 ➢ 全年第三方支付交易笔数 168.91 亿笔，同比增长 89.21% ；交易金额 11.72 万亿元 , 同比增长
97.69%。（其中，支付宝交易笔数为74.51亿笔，占比44.11%，交易金额为7.25万亿元，占比
存 储 日 志及 数索 据引 集 群 日志索引器 日志消息 缓存集群 应用服务器 log4netappende
HTTP存储、查询等接口
当节点出现故障时
候， 错误日志需要 传送到其他服务器
索引及数据存储
， 这都需要有一套 日志统一管理系统
解析日志
转发日志消息
➢ 日志收集系统是基
接收日志 存储日志数据 集群负载均衡
在第三方支付领域，支付宝（依托电商）和财付通（依托社交）凭 借其各自在相关领域的绝对优势带动了其支付业务的快速发展，两 者占第三方支付总交易金额的90%以上。
性能
保证借记卡10000TPS，贷记卡1000TPS，交易耗时不超过1秒。
2 系统设计--整体架构
第三方支付机构
LB
集中监控
合约 限额
支付 退款
1 业务情况--小结
第三方快捷支付 持续稳定增长
第三方快捷支付方式已经成被大众广泛接受，用户习惯已经养成， 支付交易规模保持快速增长。
交易特点鲜明 系统瞬间负载极高
在“双十一”、春节红包等特殊时点，第三方支付交易吞吐量会数 倍于日常时点，给银行信息系统的生产运维保障带来极大的挑战。
行业集中度 进一步提升
9.3
7 .5
交易量（千万笔）
交 易 峰 值 （ 千 笔 /秒 ）
2015年
2016年
核心银行系统
第三方支付
图2 近两年“双十一”当天第三方支付交易量情况
图3 “双十一”当天核心银行系统与第三方支付交易情况
➢ 系统交易率在零时过后的10分钟内快速达到峰值，为日常的6.4倍。 ➢ 交易量从日常的2千多万笔，增长到1.21亿笔，为日常的5.26倍。 ➢ 系统面临最大的挑战来自前零时开始的1个小时。
Kiban a
2 系统设计--日志中心
2 系统设计--集中监控
➢ 该系统能够为
权限控制 配置管理 搜索明细数据 逻辑复合搜索
应用监控系统 提供交易级监 控数据和服务 器系统监控数 据，并且提供 监控历史数据 详情搜索，以 及多种可配置
明细数据索引存储
搜索接口 存储数据
监控数据库
配置数据 监控数据
日 志 收 集 器
2.转发给Kafka
3.读取数据
4.存入ES集群
消 息 队 列
ElasticSearc h
索 引 器
5.搜索日志请求
6.调用Kibana
7.搜索数据
浏 览 器
10.展示搜索结果
日 志 网 站
9.渲染并返回子页面
展 示 组 件
8.返回搜索数据
存 储 集 群
说明：1 ~ 4 表示日志存储场景，5 ~ 10 表示日志搜索展示场景
应用服务
数据访问层
数据路由
RAC集群部署
RAC集群1 实例1 实例2 RAC集群2 实例1 实例2
结果合并
访问代理
缓存服务器部署
节点
节点
...
...
节点 节点
2 系统设计--缓存服务
➢ 主要使用cluster方式，也支持sentinel方式。
➢ 集群中的数据通过分片分布在集群所有的master上，master和slave之间是主从复制的关系。
61.82%）
1 业务情况--交易特点
单位（笔 /小时）
12000000
10000000 8000000 6000000 4000000 2000000 0
零时开始的1个小时内， 系统交易量达到1024万笔
4 3 .7
第三方支付交易量占全行 交易量27.69%，但交易 峰值占比达到80.65%
1 2 .1
数据库
日志中心
快捷支付系统
核心银行
2 系统设计--数据架构
➢ 采用高性能数据库RAC集群部署，保证系统的高可用性。 堆叠扩展的数 据库架构 ➢ 根据业务场景特性，按照客户维度进行分库、分表，每个表再根据日期进行分区， 实现堆叠扩展。 ➢ 通过数据缓存技术实现静态数据及变化不大的数据的缓存，减少数据访问压力。 •数据访问层实现多数据 源、多数据表路由，对开 发人员透明。 •基于ORACLE RAC集 群 部署，多实例保证数据 库高可用 •根据业务场景特性对订 单表等重要数据库表按照 一定维度（如商户号+订 单号、卡号等）进行拆表。 •每个拆分的表再按照日 期进行分区，便于将历史 数据转入历史数据库。
➢ 通过选举机制，master宕机后slave会立刻顶替master继续保证集群正常工作。
2 系统设计--缓存服务
➢ Redis软件的配置、监控、启停、统计分析等纳入分布式缓存管理平台统一管理。
➢ 解决Redis实例碎片化问题，降低运维成本。
➢ 管理平台基于CacheCloud构建，添加了agent代理，用于执行SSH命令。
于 Elasticsearch 、 logstash 和 kibana
...
应用服务器 Logbackappender
应用服务器 logsender
搭建的实时日志查
询、收集和分析系 统，已广泛使用。
2 系统设计--日志中心
Logstas h
Kafk a
应 用 服 务 器
1应用系统(2) HTTP ......
应用系统(N) HTTP
Redis(1)
Redis(2)
Redis(N)
HTTP
HTTP
HTTP
分布式缓存管理平台
2 系统设计--日志中心
日志数据查询与展示
权限控制 简单搜索 逻辑复合搜索 结果展示
➢ 分布式系统中日志
散落的每个服务器 节点， 当系统出现 问题时， 需要快速 的定位问题节点，