【摘要】
面对高并发账户记录查询问题，按照本文的介绍一步一步操作，就能有效提升性能。点击了解高并发账户记录查询

问题描述

高并发账户记录查询在银行、互联网企业、通信企业中广泛存在。例如：网上银行、手机银行、电商个人账户查询、互联网游戏账户等等。这类查询有三个共同点：

1、数据总量非常大。用户数量本身就非常多，再加上多年的账户数据，数据量可以达到几千万甚至上亿条。

2、访问人数众多。几百万甚至上千万人访问，属于高并发查询。

3、不能让用户等待。手机、网页要达到秒级响应，否则严重影响用户体验。

下面以某银行账户活期明细查询为例，给出这类问题的解决办法。

某银行共一亿个活期账户，每个账户平均每月有 7 条数据，每年数据总量 84 亿条。每条数据中的机构字段，还要关联分支机构表（几千条）记录。在性能上，要求单台服务器支持一千个以上的查询，响应时间不能超过 1 秒。

有序行存

活期明细数据随着时间增长非常快，一年就有 84 亿条。如果放到内存中，需要大量内存空间，硬件投入成本太高，所以要放到硬盘上存储。分支机构表只有几千条数据，可以放在内存中存储。

在硬盘上存储，要考虑是行存还是列存。列存数据分块压缩，能减少遍历数据量。但由于账户查询是随机的，整块读取会有额外解压计算。而且每次取数都针对整个分块，复杂度较高，性能不如行存。因此，这个场景要选择行存存储，如下图：

图 1：行存和列存

具体的实现可以采用 Java、C++、SPL 等高级语言。这里我们以代码量最少的 SPL 语言为例讲解。

代码示例 1

A1：连接生产数据库，用游标读取活期存款数据，按照账户 id 排序。

A2：建立本地组表文件。

A3：建立组表，并从数据库游标读取活期存款明细数据，写入文件。

其中，A3 中的 @r 选项，就是建立行存文件。一年 84 亿条数据都导出，时间会比较长。但是这是一次性的工作，后续就只需要追加增量数据即可。增量数据的追加方法，后面会有介绍。如果按照账户排序会对生产数据库造成较大压力，可以导出之后基于文件排序。排序使用 SPL 的 sortx 函数，具体用法参见函数参考。

利用索引

要利用索引提速，先要对明细文件建立索引。由于明细数据量大，建立的索引文件也会很大。很难全部加载到内存中。可以建立多级索引，如下图：

图 2：多级缓存

还是以 SPL 为例，建立多级索引，只需要在“代码示例 1”的基础上，增加一个网格即可：

代码示例 2

A4：对行存文件建立索引文件。

加载的索引级别越多，占用存储空间越大。同时，账户 id 的跨度变小，加载到内存中后，索引效果也会变好。查询时可以根据内存大小，尽可能加载更多级别的索引，可以有效提高查询速度。

在查询之前，系统初始化或者数据变动时，要预先加载多级索引，以 SPL 代码为例：

代码示例 3

A1：判断全局变量中是否存在 detailR，如果存在，表示已经加载了索引。

B1：如果全局变量中没有 detailR，那么打开组表加载三级索引。@2 或者 @3 表示加载 2 或者 3 级索引。

B2：detailR 存入全局变量。

这段预先加载的初始化代码（代码示例 3），可以保存成 init.dfx，放入集算器主目录（main path），在节点机（unitServer）启动的时候会自动被调用，如下图：

图 3：节点机自动调用初始化代码

由于我们提前准备好的活期数据是对账户 id 物理有序的，查询时根据索引找到账户 id 后，可以在硬盘连续读取，显著减少磁盘 IO，有效提速，如下图：

图 4：索引和有序行存

查询账户 10100，先利用内存中预先加载的多级索引和索引文件，快速定位到活期明细数据文件中的位置，再连续读取到账户 id 有变化为止。因为数据是按照账户 id 物理有序的，所以文件的其他位置不可能再有 10100 账户的数据了。

利用索引查询的示例代码如下：

代码示例 4

A1：全程变量 detailR 已经缓存了三级索引，现在可以基于它利用索引，按照条件取出账户为 10100 的记录。

每个账户的数据量并不大，所以可以全部读入内存。

活期明细前端应用（网页或者 APP），要通过集算器的 JDBC 驱动调用 SPL 代码查询。调用的时候，需要将账户 id 作为参数传给 SPL 程序。例如：定义一个网格参数 countid，传入账户 id 为 10100。A1 中的代码就要改为：=detailR.icursor (;ID==countid,index_detailR_id).fetch()。