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基于多数据库的商户清分负载均衡分片算法研究
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张晖
摘?要：在商户清分批处理作业中，应用程序的高并发数和单机设备的资源利用率总是有一定上限，数据库本身的处理能力和通讯带宽也对批处理作业有一定的约束。根据清分数据商户原子性特征，设计了一种负载均衡的分片算法，实现清分批处理任务在多应用、多数据库间分布式、高并发协同完成，集群节点还可以线性扩展。通过实验测试，对比使用该算法前后的负载均衡性能，分片算法能够在保证商户原子性的情况下有效均衡清分流水，显著提高清分服务器集群的并发读写性能，从而证明了該算法的有效性。
关键词：分布式;高并发;商户原子性;清分
：TP312???：A
ResearchonLoadBalancingPartitionAlgorithmofMerchant
SortingbasedonMulti-database
ZHANGHui
（ChinaUnionPayMerchantServicesCo.，Ltd.，Shanghai201203，China）
hz-job@163.com
Abstract：Inthemerchantsortingbatchtasks，highconcurrencyofapplicationsandresourceutilizationofsingleequipmentalwayshaveacertainupperlimit.Processingcapacityandcommunicationbandwidthofthedatabasealsohavecertainconstraintsonbatchjobs.Accordingtotheatomicityofmerchantsortingdata，thispaperproposestodesignaloadbalancingpartitionalgorithmtorealizethedistributedandhigh-concurrencycollaborativecompletionofsortingbatchprocessingtasksamongmultipleapplicationsanddatabases.Theclusternodescanalsobelinearlyexpanded.Experimentaltestismadebycomparingtheloadbalancingperformancebeforeandafterusingthealgorithm.Resultsverifythattheproposedpartitionalgorithmcaneffectivelybalancethesortingpipelineundertheconditionofensuringtheatomicityofmerchants，andsignificantlyimprovetheconcurrentread-writeperformanceofthesortingservercluster，whichprovesitseffectiveness.
Keywords：distributed;highconcurrency;merchantatomicity;sorting
1??引言（Introduction）
数据清分系统通常要面对庞大的、多方的交易数据，根据一定的业务、勾兑和计算规则对数据进行清洗、拼接和计算等处理，从而得到各利益参与方的资金分配结果，为下游的资金结算和划付提供依据。以上要求决定了清分系统每次处理的数据量都是千万级别的，大型支付机构甚至达到亿级的流水处理量，并且通常要勾兑三方以上的源流水，业务逻辑复杂，处理时效要求高，处理时间段集中在各方联机交易系统完成日切之后的几个小时内，还要为异常情况下重跑批的补救工作留有足够的冗余时间。在互联网数据爆炸式增长的大背景下，传统的应用单机（IBM小型机）高并发已经凸显出IO和CPU瓶颈，应用和数据库分离也存在吞吐量[1]和网络带宽[2]（千兆网络交换机）的性能瓶颈。为此，需要借助一定的负载均衡算法将庞大的业务处理均衡地分散到多节点（应用+数据），以便多机（PC服务器）集群[3]并行分布式处理，实现处理能力的线性扩展。这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能，可以满足不断增长的负载需求[4]。由于具有横向扩展性，增
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