对账中心设计与实现

本文内容:
1、对账中心简介
2、对账中心由简到繁
3、对账中心的适用场景和作用

对账中心简介

我们在工作中肯定听过很多“xx 中心”，用户中心、商品中心、订单中心…… 今天要和大家聊的正如题所述--对账中心，它不像其他中心的名气那么大，甚至很多人都没有听过它，但是它的地位的确很重要，尤其是在微服务架构流行的当下。下面我们就一步步的认识并了解对账中心。

对账中心基本概念

一听到“对账”，我想大多数人脑海里浮现的是：这不是财务领域的工作吗？跟我们业务系统有什么关系?
这里我给对账下了 2 个定义，以便大家理解。
狭义：财会领域，主要是对数据的业务发生日期、金额等信息的核对。
广义：两个同类数据集合，集合内元素一致性的核对。

我们今天所讨论的就是广义上的对账，所以用一句话描述对账中心就是：具备核对两个同类数据集合内元素一致性能力的一个独立系统。 当然，这只是它最核心的一个能力，只有这个能力还远远不够。就像我们去银行开个户，只能存、取钱是远远不够的，我还需要查看明细、余额变动短信提醒…… 后面的内容也会涉及到对账中心的非核心能力。

我们通过下图来了解几个名词，参与的对账方、多账、少账、平账、错账。

在上图中，A、B 就是参与对账方（如果是多方对账，拆分到最底层也是双方先比对，比对结果再作为一方和其他参与方比对），我们假设以A为基准，左边绿色部分是在 A 有在 B 没有，我们称作A 多账；同理，右边蓝色部分就是A 少账；中间橙色部分是 AB 双方都有的，我们称作平账；红色部分的错账是平账里的一种特殊场景，需要特殊说明一下。

例如：A 里有一条数据 orderId=10005，amount=100.00，B 里有一条数据 orderId=10005，amount=80.00
如果只核对 orderId，那么核对结果就是平账，如果 amount 也要核对，那么这两条数据就属于错账了。

对账的种类划分

•对账时效：实时对账、周期对账
实时对账就是数据只要一发生变动，就取双方的数据进行核对，一般多用来比较状态；
周期对账就是我们常说的按天(T+1，T+2...)、按月来核对。•业务场景：金额对账、流水对账、状态对账•对账模式：交易对账、资金对账
交易对账就是我们最常见的，两个系统中每一条交易记录的核对；
资金对账主要是和财务相关的。

对账中心应该具备的能力

•对账任务的管理
每个接入的场景称作一个对账任务，任务多了就需要有一个后台来管理，比如任务的开启、暂停，动态的配置每个任务的数据筛选规则、比对规则•差异结果告警、输出
差异结果需要及时告知相关的负责人，也能够对差异结果进行下载导出，便于后续的处理流程•源数据、比对结果的数据管理
数据的持久化，能够支撑不同的数据源•多场景、多模式的数据核对能力
能够支撑各个接入方的不同需求

对账中心由简到繁

对账中心 1.0

任何脱离业务的设计都是耍流氓，所以首先要交代一下业务背景，这也是我们为什么要做对账中心的原因。

业务背景：
用户在确认服务完成后，该笔订单的费用并不会实时的打到商家的账户，而是清算之后有一个冻结期（冻结期的长短根据业务而定，这也是很多公司维护商家和消费者共同权益的一种做法）。
有一个解冻的任务负责扫描需要解冻的资金流水，满足解冻条件了，就会通知账户中心某个账户某笔订单收入可以解冻了，解冻后商家就可以自由的处理这笔钱了。
我们通知账户中心采用的技术手段是发 MQ 消息，由于是异步处理，所以肯定有消息未到达，或者消费方处理失败的情况。如果是未触发系统告警的失败，是很难发现的，只能等到商家反馈才知道有解冻失败的，给用户的体验很不好。

基于这个背景，我们需要有一个系统（人工取数采用Excel比对不是长久之计）来解决这个痛点，能够暴露出系统的问题，提升用户体验。

我们先来确定一下对账的流程：

在选型时我们做了如下对照，前2种是比较靠谱的，最终根据我们的业务特点，选择了第一种，文件+内存。

确定对账流程和技术选型之后就有了最初的一个架构，如下图所示：

需要参与比对的业务方，按照对账中心的规范（约定大于开发），生成指定格式的的对账文件，并且把文件上传到 FTP 对应的目录下等待对比。

采用 FTP 是为了使对账中心与业务系统解耦，对账中心不会直接调业务系统的接口、更不能直接连业务系统的数据库来获取数据，为了对账而把业务系统搞挂了，就得不偿失了。

对账文件的要求有两点： 第一，生成和解析要容易实现；第二，文件要尽可能占用较小的磁盘空间。
基于这 2 点的考虑，我们采用的是.txt（当然.csv 也可以），加上特定的分隔符，每行表示一条记录。

对账中心按约定好的路径、格式去获取文件并解析，生成对应的 Java 对象，放到集合中，然后利用集合自身的特性交集（平账）、差集（多账/少账）得到比对结果，并保存到提前建好的和该业务场景对应的结果表中。通过 WEB 后台页面就可以查看、处理差异结果。

有一点需要特殊说明一下：
集合本身具有去重的特性，如果对账文件中有相同的记录，会被自动去重，如果业务要求这种数据也要比对出来，就需要在添加进集合时做一些特殊处理，确保集合中的数据和对账文件中的数据完全一致。

到此，基本的业务需求算是满足了，线上运行也确实暴露出了业务系统的一些问题。接下来大家也能猜到，肯定会有其他的业务场景陆续接入。但接入了几个场景后，现有架构存在的问题就慢慢暴露出来了。

问题如下：

1.差异无告警，问题暴露不及时，需要人工去对账后台查看；2.接入门槛高，如架构图中'···'所示，每接入一个场景整个流程的每个环节都要重新开发，而且工作量很大。有点像私人定制，完全没有体现出软件设计中的复用性；3.对账中心自身能力很薄弱。

为了后续更多的场景能够快速的接入，问题能够及时暴露，我们需要对这些问题需要改造优化。改造的两大方向如图所示：

对账中心 2.0

我们仔细分析后发现，导致接入成本高的根本原因在于，每个业务场景的数据载体不通用，这就导致从解析文件开始，后面的所有流程都要定制开发，工作量随之就大大增加。所以就先拿它开刀，抽象出一个通用的数据载体，供后面的流程使用。

如上图所示，对账中心不在关注业务数据的具体字段，在对账中心看来数据主要由 2 部分构成，对比的唯一键（uniqueId）、要对比的内容（compareFileds），不参与对比或者 AB 有差异的内容可以放到拓展类中（jsonObject）。基类自身具备比对的能力，从拓展类中获取要比对的内容。

根本问题解决了，架构也要做相应的调整，于是就有了 2.0 版的架构，如下图所示：

从图上可以看出，对账中心做了很大的调整。

•抽取出了两个引擎，引入了两个中心。由于数据载体得到了统一，所以解析引擎之后的流程都可以按通用的设计方案来实现。•告警中心也提供了两种告警方式，钉钉（简单的差异汇总）和邮件（详细的差异明细）。•唯一键、要对比的内容 也可以通过配置中心实现动态配置（前提是对账文件中有对应的内容）。

差异数据需要特殊说明一下，对账中心有2处会用到差异数据。
一处是告警，把差异的详细信息发送给告警接收人；
另一处是，把差异数据合并到后面比对的数据集合中继续比对。出于2个原因，一是业务数据可能会因时间差出现隔日的情况，数据在A的时间是23:59:59，在B的时间是00:00:00，如果不做处理，第一天会出现A多账，第二天就会出现A少账。我们把历史差异合并到第二天的比对数据中，就可以对平。第二个原因是如果在节假日产生差异，当日告警，后续如果没有差异告警，上班后很容易把节假日的告警忽略。
我们采取的是历史7天的差异会继续参与比对，这样既可以解决上面的2个问题，又不至于每次查询历史所有造成性能问题。

看起来比1.0要好很多了，但随着业务方的不断接入，又暴露出一系列新的问题。

问题如下：

1.对账文件如果要新增某种业务类型的数据，需要二次开发上线；2.接入方反馈接入成本还是很高，能不能连生成对账文件的开发量也省去；3.取数Job分散，不利于管理。
由于Job独立于业务系统，在系统变更人员交接时很容易漏掉这部分内容；4.数据源单一，目前只支持从FTP读取.txt文件；5.如果数据量很大，一次比对内存不够用，对文件拆分比对复杂度又会指数上升；6.无权限控制，项目配置、差错处理所有人都可以操作，存在一定的风险。

对账中心 3.0

针对上面的问题，我们又思考了架构该如何调整。既然文件的弊端暴露出来了，那我们就考虑引入第二种方案--数据库。

既然公司使用了阿里云，内部的数据就都可以拿到，那么公司内部的数据我们就通过业务库直接获取，外部的数据还是通过文件的形式处理。

使用数据库来存放源数据，就要解决如何和业务系统解耦的问题，前面也提到过不能直接连业务库，尽量也别调接口。好在公司有自己的数据仓库，大部分业务数据在数据仓库都可以拿到，数据仓库和业务库又可以互通，所以我们就借助数仓来解决这个问题。

没有数仓的，可以考虑和DBA共同开发数据同步的脚本，达到同样的目的。注意，一定要走从库，一定不能影响到业务系统。
我们依赖数仓还有另外一个很重要的原因，就是数仓的任务调度能力和任务依赖传递能力。取数任务一定要在比对任务之前执行完，否则就会出错。2.0版本时，都是人为的设定任务的执行时间，如果任务耗时是10分钟，下一个任务就要预留出20分钟甚至更长的时间。任务多了之后，设置时间这一项工作就会让人崩溃。

方案确定了，于是就有了 3.0 版的架构，如下图所示：

这样调整之后，就解决了2.0的前5个问题；之前接入方的Java开发工作已经被数仓的SQL脚本所取代，实现了零Java代码接入。我们又增强了配置中心，使配置像写WHERE条件一样灵活。如果变更取数规则，简单配置即可。

我们又接入了公司的Urm系统，实现了权限管理。

同样，系统还存在一系列的问题，这些问题需要在后面的版本继续优化。

问题如下：

1.解析引擎单一，支持的文件格式少，目前只支持 .txt；2.对账时效单一，还不支持实时对账；3.对账模式单一，只支持交易对账。

要达到第一节中所提到的应具备的能力，还有很长的路要走。

对账中心的适用场景和作用

适用场景

1.需要周期、长期对某些数据进行核对；2.大数据量核对，已经超出了Excel的处理能力；3.采用异步方案来保证数据最终一致性的系统；4.财务、审计涉及的业务系统的数据；

作用

1.及时暴露系统问题；2.提升用户体验，问题少了，体验自然就好了；3.提升工作效率，降低人工成本；4.相当于给业务系统又上了一个保险；
这点有点像日志监控系统，平时没有存在感，一旦有异常，就会立即出来告诉你。5.反向推动业务数据存储的规范性。
我们会认为业务数据很完善，一旦和关联系统做比对的时候就会发现，要想把取数口径调一致真没有想象的那么简单。

总结

1、系统的设计一定要以满足业务需求为前提，不能为了炫技而过度设计。
2、要善于发现系统的痛点，这样才能不断完善。