對賬，可以發現渠道方與我方交易中的差異。根據差異的不同，再做具體的操作。隨着美的支付接入的渠道增多，日交易量逐漸增大的情況下，人工對賬已經不能滿足財務的要求，系統對賬提上日程
待解決的問題
01
替代人工對賬，解放人工對賬的工作量，提升對賬效率，實現系統自動化
02
對賬差異可自動進行對應處理，輸出對賬結果
1人工對賬
2對賬系統V1.01
★
系統自動從渠道下載對賬單
查詢系統交易流水
以渠道對賬單為准，對比美的支付交易流水
以美的支付交易流水為准，對比渠道對賬單
獲得對賬差異、對賬結果
系統架構
★
對賬流程
明細對賬
弊端
單線程分頁查詢渠道賬單數據庫中數據、分頁查詢銀行流水數據、分頁查詢支付流水數據；對賬速度慢，對賬5000筆交易需要耗時5小時以上；對賬不准確，漏單
3、對賬系統V1.02★
引入Redis，使用Redis的交集特性，可快速完成對賬處理
引入多線程
將所有歷史差異都查詢出來重新對賬，避免漏單
只需要查詢一次渠道賬單數據和我司交易流水
速度快，對賬2W筆，耗時15分鍾
★
優化之后的對賬流程
弊端
對賬過程中所有鏈路都是同步調用，數據量過大的情況下導致RPC調用超時；渠道對賬單中的數據存儲至數據庫中，量大的情況下，會導致數據插入耗時較長，且有大量RPC調用；人工對賬時，需要回滾刪除歷史對賬數據，做一次回滾操作
4、對賬系統V2.0★
系統拆分
引入MQ
異步化
賬單數據不入庫
★
拆分之后的架構
對賬前置系統
渠道賬單下載配置：按照下載配置，IT自動按時到各自渠道下載原始賬單
渠道賬單與標准賬單映射：按照映射關系，系統自動將渠道原始賬單，轉換為預先定義的標准賬單
內部轉換系統
對賬單下載配置：按照下載配置，系統自動執行SQL映射中的SQL語句，組織為原始賬單
對賬單SQL映射：獲取內部賬單的SQL語句映射，根據SQL語句，查詢數據庫
內部賬單與標准賬單映射：若配置的SQL映射非標准賬單，則配置與標准賬單的映射關系。系統自動按照映射關系，轉換為標准賬單
對賬核心系統
對賬主流程：
1：加載對賬左方的標准賬單，以訂單號為key，訂單金額等其他信息為value，存儲至Redis的Map對象中；加載所有訂單號存儲至Redis的Set對象中
2：加載對賬右方的標准賬單，以訂單號為key，訂單金額等其他信息為value，存儲至Redis的Map對象中；加載所有訂單號存儲至Redis的Set對象中
3：加載歷史差異數據，以訂單號為key，訂單金額等其他信息為value，存儲至Redis的Map對象中；加載所有訂單號存儲至Redis的Set對象中
4：對比對賬左方和對賬右方的訂單總金額、總筆數
5：獲得對賬結果，插入對賬結果
6：異步調用明細對賬流程
7：主流程結束
明細對賬流程：
1：利用Redis的Set集合對象，取交集；獲得訂單號一致的數據集合
2：利用Redis的Set集合對象，取差集；獲得訂單號不一致的數據集合
3：訂單號一致的數據集合，取Redis中對應的Map對象中的訂單信息，對比訂單的金額是否一致。若一致，則賬平；否則為差異，差異類型：金額不一致
4：訂單號不一致的數據集合，與歷史差異數據集合再次進行取交集操作，獲得訂單號一致的數據集合和訂單號不一致的數據集合
5：訂單號一致的數據集合，取Redis中對應的Map對象中的訂單信息，對比訂單的金額是否一致。若一致，則賬平，類型為日切差賬平；否則為差異，不做更新操作
6：訂單號不一致的數據集合，判斷是否新增差異。若為新增差異，則差異類型為：左有右無、左無右有
7：根據明細對賬的最終結果，更新對賬結果數據
8：將差異數據信息發送MQ消息，進入差錯處理流程
對賬差異處理流程：
對賬差異數據發送至MQ之后，由對賬核心消費，將對賬差異數據存儲至數據庫
差錯處理系統（V2.0未實現）
對賬差異數據發送至MQ之后，由對賬核心消費，將對賬差異數據存儲至數據庫
成果
每日對賬流水近30w數據，對賬核心流程耗時不超過20秒
發薪日對賬流水近50w數據，對賬核心流程耗時不超過30秒
5、對賬系統V3.0（進行中）★
實現差錯處理
賬平數據不入庫
實現其他優化
★
6、結語★
經過對賬系統的逐步優化，對賬完全實現系統自動化
對賬的效率大幅提升