数据处理方法和设备与流程

1.本技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及数据处理方法和设备、计算机存储介质、计算机程序产品以及清分系统。


背景技术：

2.随着互联网对传统支付的冲击，交易数据的处理方式（例如清分方式）已发生翻天覆地的变化。例如，传统的政府定价逐渐转变为市场化定价。清算机构、收单行、发卡行及商户等主体之间的定价关系也随着行业、合作、地方经济等原因而变得多样化。
3.随着业务的发展，越来越多的商户需要个性化数据处理规则（例如个性化清分规则），但该个性化数据处理规则相关的参数量随着接入的商户增加以及不同收单发卡业务的开展，以笛卡尔积的方式增长，参数量将会达到千万级以上。在如此海量的参数规模下，例如每调整一次清分规则，增加新参数后，后台参数也必须同步修改，容易出现参数录错以及更新错误等运维人员操作风险。
4.而且在大量的并发事务同时处理时，海量的参数匹配很容易产生性能问题，例如表现为cpu使用率剧增，拖累所有事物处理效率。


技术实现要素：

5.根据本发明的一个方面，提供了一种数据处理方法，所述方法包括：接收交易数据；对所述交易数据进行解析，以获取多个业务参数；根据所述多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数；以及基于所述归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，并采用所述第一规则对所述交易数据进行处理。
6.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述业务参数为根据数据处理规则进行适应性分组后的数据处理因子。
7.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述一级参数配置表包括维度分散的多个参数。
8.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述一级参数配置表包括商户、收单机构以及发卡机构。
9.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，根据所述多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数包括：根据所述多个业务参数与所述一级参数配置表中参数的相似度，确定所述归并参数。
10.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，根据所述多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数包括：在所述多个业务参数中的一部分与所述一级参数配置表中对应参数集合匹配时，将所匹配的参数集合确定为归并参数。
11.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，基于所述归并参数在二级参数配置表中确定第一规则包括：利用所述归并参数在多级缓存中进行参数匹配，确定所述二级参数配置表中对应的二级参数集合；以及根据所述多个业务参数中的至少一部分与所述二级
参数集合的匹配，确定所述第一规则。
12.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述多级缓存包括第一级缓存、第二级缓存以及第三级缓存，其中所述二级参数配置表中的第一部分存储在所述第一级缓存中，所述二级参数配置表中的第二部分存储在所述第二级缓存中，所述二级参数配置表全部存储在所述第三级缓存中。
13.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，在所述第一级缓存中进行所述二级参数配置表中的热点参数不通配缓存；在所述第二级缓存中进行所述二级参数配置表中的所有参数通配缓存。
14.作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，利用所述归并参数在多级缓存中进行参数匹配：利用所述归并参数利用类二分查找在所述第一级缓存中进行参数匹配；在未匹配成功时，按照字典树方式在所述第二级缓存中进行参数匹配；以及在仍未匹配成功时，最后在所述第三级缓存中进行参数匹配。
15.根据本发明的另一个方面，提供了一种数据处理设备，所述设备包括：接收装置，用于接收交易数据；解析装置，用于对所述交易数据进行解析，以获取多个业务参数；确定装置，用于根据所述多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数；以及处理装置，用于基于所述归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，并采用所述第一规则对所述交易数据进行处理。
16.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述业务参数为根据数据处理规则进行适应性分组后的数据处理因子。
17.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述一级参数配置表包括维度分散的多个参数。
18.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述一级参数配置表包括商户、收单机构以及发卡机构。
19.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述确定装置配置成：根据所述多个业务参数与所述一级参数配置表中参数的相似度，确定所述归并参数。
20.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述确定装置配置成：在所述多个业务参数中的一部分与所述一级参数配置表中对应参数集合匹配时，将所匹配的参数集合确定为归并参数。
21.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述处理装置配置成：利用所述归并参数在多级缓存中进行参数匹配，确定所述二级参数配置表中对应的二级参数集合；以及根据所述多个业务参数中的至少一部分与所述二级参数集合的匹配，确定所述第一规则。
22.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述多级缓存包括第一级缓存、第二级缓存以及第三级缓存，其中所述二级参数配置表中的第一部分存储在所述第一级缓存中，所述二级参数配置表中的第二部分存储在所述第二级缓存中，所述二级参数配置表全部存储在所述第三级缓存中。
23.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，在所述第一级缓存中进行所述二级参数配置表中的热点参数不通配缓存；在所述第二级缓存中进行所述二级参数配置表中的所有参数通配缓存。
24.作为上述方案的补充或替换，在上述设备中，所述处理装置配置成：利用所述归并
参数利用类二分查找在所述第一级缓存中进行参数匹配；在未匹配成功时，按照字典树方式在所述第二级缓存中进行参数匹配；以及在仍未匹配成功时，最后在所述第三级缓存中进行参数匹配。
25.根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机存储介质，所述介质包括指令，所述指令在运行时执行如前所述的方法。
26.根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前所述的方法。
27.根据本发明的又一个方面，提供了一种清分系统，所述系统包括如前所述的数据处理设备。
28.本发明的实施例的数据处理方案对参数进行层次化管理（分设在一级参数配置表和二级参数配置表中），使得分组后参数总量减少。另外，本发明的实施例的数据处理方案还根据从交易数据中解析出的多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数并基于该归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，以便对交易数据进行处理。这样，该数据处理方案不但减少了参数录入量，降低了人工参数录错以及更新错误的风险，还提升了参数查找效率。
附图说明
29.从结合附图的以下详细说明中，将会使本技术的上述和其他目的及优点更加完整清楚，其中，相同或相似的要素采用相同的标号表示。
30.图1示出了根据本技术的一个实施例的数据处理方法的流程示意图；图2示出了根据本技术的一个实施例的数据处理设备的结构示意图；图3示出了根据本技术的一个实施例的多级参数配置表之间的映射关系的示意图；以及图4示出了根据本技术的一个实施例的清分系统多级缓存查询方案的示意图。
具体实施方式
31.在下文中，虽然将示例性实施例描述为使用多个单元来执行示例性过程，但是应理解，这些示例性过程也可由一个或多个模块来执行。
32.而且，本发明的控制逻辑可作为非瞬时计算机可读介质而包含在包含可执行程序指令的计算机可读介质上，该可执行程序指令由处理器等实施。计算机可读介质的实例包括，但不限于，rom、ram、光盘、磁带、软盘、闪盘驱动器、智能卡和光学数据存储装置。计算机可读记录介质也可分布在连接有网络的计算机系统中，使得例如以分布式方式储存并实施计算机可读介质。
33.除非具体地提到或者从上下文中显而易见，否则如这里使用的，将术语“大约”理解为在本领域中的正常公差的范围内，例如在平均值的2个标准差内。
34.在下文中，将参考附图详细地描述根据本发明的各示例性实施例的数据处理方案。
35.图1示出了根据本技术的一个实施例的数据处理方法1000的流程示意图。如图1所示，数据处理方法1000包括如下步骤：
在步骤s110中，接收交易数据；在步骤s120中，对所述交易数据进行解析，以获取多个业务参数；在步骤s130中，根据所述多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数；以及在步骤s140中，基于所述归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，并采用所述第一规则对所述交易数据进行处理。
36.在一个实施例中，步骤s110中的“交易数据”为待处理的与交易相关的数据。例如，该交易数据是交易日志中记录、将进行数据处理（例如清分处理）的成功交易。在本发明的上下文中，“清分”是指对交易日志中记录的成功交易，逐笔计算交易成本及交易费用（手续费、分润等），然后按照清算对象汇总轧差形成应收或应付金额。
37.该交易数据例如可从商户、收单机构、发卡机构等获得。在一个实施例中，步骤s110可包括：从商户、收单机构等各种机构接收交易信息流；验证该交易信息流的合法性（例如，该信息流是否完整，所指明的交易是否已成功等）；将符合要求的交易信息流进行预处理（例如格式转换）以获得待处理（例如清分）的交易数据。
38.在步骤s120中，对该交易数据进行解析，以获取多个业务参数。在一个实施例中，该多个业务参数为根据数据处理规则进行适应性分组后的数据处理因子。例如，该多个业务参数为与清分相关的各类要素，包括商户、机构1（例如域32）、机构2（例如域33）、机构3（例如域100）、交易代码等。
39.接着，在步骤s130中，根据所解析的多个业务参数与预先设置的一级参数配置表比较，确定归并参数。在确定归并参数后，在步骤s140中基于该归并参数在二级参数配置表中确定第一规则。该一级参数配置表和二级参数配置表为预先设置。在一个实施例中，一级参数配置表由多个不同的一级参数组成。二级参数配置表由多个归并参数、多个二级参数以及多个数据处理规则组成。另外，一级参数和二级参数的设置可根据业务不同而相应地设置。例如，可将维度分散且业务较为重要的参数作为一级参数，如商户等要素。根据一级参数的相似度决定出归并参数，此归并参数可用于确定数据处理规则。
40.参考图3，它示出了根据本技术的一个实施例的多级参数配置表之间的映射关系的示意图。如图3所示，示出了一级参数配置表310以及二级参数配置表320。其中，一级参数配置表310包括多个参数组合，例如位于第一行的参数11和参数21、位于第二行的参数12和参数22、位于第三行的参数13和参数32等等。二级参数配置表320包括多个归并参数、二级参数以及清分规则，例如，位于第一行的归并参数1、参数m1以及清分规则1，位于第二行的归并参数2、参数m2以及清分规则2等。
41.继续参考图3，一级参数配置表310中第一行的参数（参数11和参数21）映射到二级参数配置表320中的归并参数1，一级参数配置表310中第二行的参数（参数12和参数22）映射到二级参数配置表320中的归并参数1，一级参数配置表310中第三行的参数（参数13和参数23）映射到二级参数配置表320中的归并参数2。需要说明的是，上述参数配置表（即一级参数配置表310和二级参数配置表320）仅用作示例，配置表的具体形式可根据实际需要而进行更改，并不限于图3所列举的具体形式。例如，一级参数配置表310中的每一行可包括更多的一级参数。又例如，二级参数配置表320中的每一行可包括更多的二级参数。
42.另外，尽管图3中仅示出了两级参数配置表（即一级参数配置表310和二级参数配
置表320），本领域技术人员可以理解，可根据需要设置更多级参数配置表，而不限于两级。
43.在一个实施例中，步骤s130中的一级参数配置表包括维度分散的多个参数。举例来说，该一级参数配置表包括商户、收单机构以及发卡机构。
44.在一个实施例中，步骤s130可包括：根据所述多个业务参数与所述一级参数配置表中参数的相似度，确定所述归并参数。例如，在所述多个业务参数中的一部分与所述一级参数配置表中对应参数集合匹配时，将所匹配的参数集合确定为归并参数。
45.这样，通过对参数进行层次化管理，可将参数总量降低至百分之一甚至千分之一，减少参数录入量。这样不仅能降低人工参数录错及更新错误风险，提高对外服务质量。而且降低了运维的复杂度。
46.而且，数据处理方法1000根据从交易数据中解析出的多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数并基于该归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，以便对交易数据进行处理。这样，该数据处理方法1000也有利于后续数据处理规则的获取。
47.在一个实施例中，步骤s140包括：利用所述归并参数在多级缓存中进行参数匹配，确定所述二级参数配置表中对应的二级参数集合；以及根据所述多个业务参数中的至少一部分与所述二级参数集合的匹配，确定所述第一规则。
48.在一个实施例中，该多级缓存可包括第一级缓存、第二级缓存以及第三级缓存，其中所述二级参数配置表中的第一部分存储在所述第一级缓存中，所述二级参数配置表中的第二部分存储在所述第二级缓存中，所述二级参数配置表全部存储在所述第三级缓存中。通过采用多级缓存方案，在有限的硬件条件下以及在高并发事务中，可提升参数查找效率及应用处理能力。举例来说，第一级缓存为热点参数缓存，第二级缓存为非热点且支持通配缓存，第三级缓存为redis全量参数缓存。例如，在所述第一级缓存中进行所述二级参数配置表中的热点参数不通配缓存；在所述第二级缓存中进行所述二级参数配置表中的所有参数通配缓存。
49.在一个实际应用中，数据处理设备（例如清分引擎）依次访问第一级、第二级及第三级缓存。例如，首先利用所述归并参数利用类二分查找在所述第一级缓存中进行参数匹配；在未匹配成功时，按照字典树方式在所述第二级缓存中进行参数匹配；以及在仍未匹配成功时，最后在所述第三级缓存中进行参数匹配。
50.参考图4，它示出了根据本技术的一个实施例的清分系统多级缓存查询方案。如图4所示，清分系统可包括：清分引擎410、第一级缓存420以及第二级缓存430，其中第一级缓存420和第二级缓存430均位于本地（故该两级缓存又可分别称为本地一级缓存420以及本地二级缓存430）。在一个实施例中，清分引擎410是一种高度参数化以及高性能清算引擎，一笔交易清算的过程需求经过近百张参数表的匹配，才能完成整个清算过程，这也是多次聚类的结果。每种参数的查询效率也是高效的，这是该清分引擎的特性。一级缓存410为主要因子不通配缓存，该缓存按照索引字段降序排列，可根据传统的类二分查找。二级缓存420为所有因子通配缓存，由于二级缓存参数量较少，可按照字典树方式存储与查找。三级缓存430为redis全量参数缓存，其中一级缓存410、二级缓存420以及三级缓存430中的参数可从参数库440获得。
51.redis（remote dictionary server )，即远程字典服务器，是一个key-value存储
系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。为了保证效率，数据都是缓存在内存中。redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了主从同步。
52.本领域技术人员可以理解，前述多级缓存方案可不限于“三级缓存”，而是可根据实际需要进行变更，例如更改为四级缓存。当参数量为百万级时，多级缓存方案可极大地提升参数匹配和查询的性能。
53.根据本技术的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中存储有指令，当所述指令由处理器执行时，使得所述处理器执行如上文所述的数据处理方法1000。本技术中所称的计算机可读介质包括各种类型的计算机存储介质，可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。举例而言，计算机可读介质可以包括ram、rom、eprom、e2prom、寄存器、硬盘、可移动盘、cd-rom或其他光盘存储器、磁盘存储器或其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码单元并能够由通用或特定用途计算机、或者通用或特定用途处理器进行存取的任何其他临时性或者非临时性介质。如本文所使用的盘通常磁性地复制数据，而碟则用激光来光学地复制数据。上述的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读写信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在asic中。asic可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。
54.另外，本领域技术人员容易理解，本发明的上述一个或多个实施例提供的数据处理方法1000可通过计算机程序来实现。例如，该计算机程序包含在一种计算机程序产品中，该计算机程序被处理器执行时实现本发明的一个或多个实施例的数据处理方法。又例如，当存有该计算机程序的计算机存储介质(例如u盘)与计算机相连时，运行该计算机程序即可执行本发明的一个或多个实施例的数据处理方法。
55.图2示出了根据本技术的一个实施例的数据处理设备2000的结构示意图。如图2所示，数据处理设备2000包括：接收装置210、解析装置220、确定装置230以及处理装置240。其中，接收装置210用于接收交易数据；解析装置220用于对所述交易数据进行解析，以获取多个业务参数；确定装置230用于根据所述多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数；以及处理装置240用于基于所述归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，并采用所述第一规则对所述交易数据进行处理。
56.在一个实施例中，“交易数据”为待处理的与交易相关的数据。例如，该交易数据是交易日志中记录、将进行数据处理（例如清分处理）的成功交易。在本发明的上下文中，“清分”是指对交易日志中记录的成功交易，逐笔计算交易成本及交易费用（手续费、分润等），然后按照清算对象汇总轧差形成应收或应付金额。该交易数据例如可从商户、收单机构、发卡机构等获得。在一个实施例中，接收装置210可配置成：从商户、收单机构等各种机构接收交易信息流；验证该交易信息流的合法性（例如，该信息流是否完整，所指明的交易是否已成功等）；以及将符合要求的交易信息流进行预处理（例如格式转换）以获得待处理（例如清分）的交易数据。
57.解析装置220配置成对该交易数据进行解析，以获取多个业务参数。在一个实施例中，该多个业务参数为根据数据处理规则进行适应性分组后的数据处理因子。例如，该多个业务参数为与清分相关的各类要素，包括商户、机构1（例如域32）、机构2（例如域33）、机构3（例如域100）、交易代码等。
58.接着，确定装置230根据所解析的多个业务参数与预先设置的一级参数配置表比较，确定归并参数。在确定归并参数后，处理装置240基于该归并参数在二级参数配置表中确定第一规则。该一级参数配置表和二级参数配置表为预先设置。在一个实施例中，一级参数配置表由多个不同的一级参数组成。二级参数配置表由多个归并参数、多个二级参数以及多个数据处理规则组成。另外，一级参数和二级参数的设置可根据业务不同而相应地设置。例如，可将维度分散且业务较为重要的参数作为一级参数，如商户等要素。根据一级参数的相似度决定出归并参数，此归并参数可用于确定数据处理规则。
59.参考图3，它示出了根据本技术的一个实施例的多级参数配置表之间的映射关系的示意图。如图3所示，示出了一级参数配置表310以及二级参数配置表320。其中，一级参数配置表310包括多个参数组合，例如位于第一行的参数11和参数21、位于第二行的参数12和参数22、位于第三行的参数13和参数32等等。二级参数配置表320包括多个归并参数、二级参数以及清分规则，例如，位于第一行的归并参数1、参数m1以及清分规则1，位于第二行的归并参数2、参数m2以及清分规则2等。
60.继续参考图3，一级参数配置表310中第一行的参数（参数11和参数21）映射到二级参数配置表320中的归并参数1，一级参数配置表310中第二行的参数（参数12和参数22）映射到二级参数配置表320中的归并参数1，一级参数配置表310中第三行的参数（参数13和参数23）映射到二级参数配置表320中的归并参数2。需要说明的是，上述参数配置表（即一级参数配置表310和二级参数配置表320）仅用作示例，配置表的具体形式可根据实际需要而进行更改，并不限于图3所列举的具体形式。例如，一级参数配置表310中的每一行可包括更多的一级参数。又例如，二级参数配置表320中的每一行可包括更多的二级参数。
61.另外，尽管图3中仅示出了两级参数配置表（即一级参数配置表310和二级参数配置表320），本领域技术人员可以理解，可根据需要设置更多级参数配置表，而不限于两级。
62.在一个实施例中，一级参数配置表包括维度分散的多个参数。举例来说，该一级参数配置表包括商户、收单机构以及发卡机构。
63.在一个实施例中，确定装置230配置成根据所述多个业务参数与所述一级参数配置表中参数的相似度，确定所述归并参数。例如，确定装置230配置成在所述多个业务参数中的一部分与所述一级参数配置表中对应参数集合匹配时，将所匹配的参数集合确定为归并参数。
64.这样，通过对参数进行层次化管理，可将参数总量降低至百分之一甚至千分之一，减少参数录入量。这不仅能降低人工参数录错及更新错误风险，提高对外服务质量。而且降低了运维的复杂度。
65.而且，数据处理设备2000根据从交易数据中解析出的多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数并基于该归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，以便对交易数据进行处理（例如，清分）。这样，该数据处理设备2000也有利于后续数据处理规则（例如清分规则）的获取。
66.在一个实施例中，处理装置240配置成：利用所述归并参数在多级缓存中进行参数匹配，确定所述二级参数配置表中对应的二级参数集合；以及根据所述多个业务参数中的至少一部分与所述二级参数集合的匹配，确定所述第一规则。
67.在一个实施例中，该多级缓存可包括第一级缓存、第二级缓存以及第三级缓存，其中所述二级参数配置表中的第一部分存储在所述第一级缓存中，所述二级参数配置表中的第二部分存储在所述第二级缓存中，所述二级参数配置表全部存储在所述第三级缓存中。通过采用多级缓存方案，在有限的硬件条件下以及在高并发事务中，可提升参数查找效率及应用处理能力。举例来说，第一级缓存为热点参数缓存，第二级缓存为非热点且支持通配缓存，第三级缓存为redis全量参数缓存。例如，在所述第一级缓存中进行所述二级参数配置表中的热点参数不通配缓存；在所述第二级缓存中进行所述二级参数配置表中的所有参数通配缓存。
68.在一个实际应用中，处理装置240配置成依次访问第一级、第二级及第三级缓存。例如，处理装置240配置成首先利用所述归并参数利用类二分查找在所述第一级缓存中进行参数匹配；在未匹配成功时，按照字典树方式在所述第二级缓存中进行参数匹配；以及在仍未匹配成功时，最后在所述第三级缓存中进行参数匹配。
69.在一个或多个实施例中，上述数据处理设备2000可包括在清分系统中。
70.以下结合清分引擎来进一步介绍数据处理过程（即清分过程）。
71.交易渠道的扩展带来交易信息流爆炸式的增长，清算信息已不再是传统清算的固定要素。例如，在本技术的一个实施例中，交易数据包括交易主键段、交易基本信息段、交易附加信息段。为了满足成员机构的个性化需求，我们要从更多的附加域来获取清算信息。例如，在上述实施例中，交易附加信息段包括第一字段（例如普通段）、第二字段（例如积分段）、第三字段（例如优惠券）等。
72.交易基本信息段包括业务种类、商户代码、收单机构代码等。一般而言，为了遵循技术规范，对外提供的业务种类不能改变。为了提供更好的服务质量，可将业务种类虚拟化，例如将本金业务扩展成多个子本金业务（如本金1、本金2等），这样可以满足各种机构的个性化清算需求。
73.另外，清分引擎是一种高度参数化以及高性能清算引擎。清分过程的各清算方均为成员机构，也即是实角色。往往这些实角色需要做出映射。因此，可在清分过程中引入虚拟角色，且制定出虚拟角色和实角色之间的关系。
74.在本金多方的清算流程中，机构根据参数层次化管理方法录入相应参数，后台参数量将会大大降低，同时运维人员操作风险可控制到最低。接着，清分引擎根据参数规则划分多级缓存，为后续交易清算提供高效的查询方案；然后，根据业务规则获取扩展域带来交易信息流，解析清分相关的各类要素。根据交易属性，在多级缓存中查询本金的清算算法及清算位图；然后根据本金算法和各清算位图进行本金清算。对于虚拟业务手续费的计算，与前述清算步骤相同，需要根据交易属性，在多级缓存中查询费用的清算算法及清算位图；然后根据费用算法和各清算位图进行依赖本金选择和费用清算。为保持更灵活的清算方决定关系，在本金和各类费用清算后，匹配角色机构映射表，获取最终资金清算方。在一个实现方式中，可增加明细扩展字段，各增加角色或者虚拟角色信息及费用采用tlv格式计入该字段。因目前每笔清算明细较大，tlv格式可尽可能控制每笔明细的实际大小，减少后续文件、
汇总等功能的i/o。
75.清算引擎的核心是计费因子，根据计费规则选择不同的计费因子来配置符合业务规则的业务参数，保证清分引擎具有通用性，减少了代码开发的重复性，且精简了业务参数的配置步骤。区别于传统业务种类，本方案中增加虚拟业务种类，比如多种本金清算类型，可支持优惠券、积分等多种模式的本金清算。后续费用清算可依赖前序的本金，也可以依赖个性化本金模式。
76.综上，本发明的实施例的数据处理方案对参数进行层次化管理（分设在一级参数配置表和二级参数配置表中），使得分组后参数总量减少。另外，本发明的实施例的数据处理方案还根据从交易数据中解析出的多个业务参数与预先设置的一级参数配置表的比较，确定归并参数并基于该归并参数在二级参数配置表中确定第一规则，以便对交易数据进行处理。这样，该数据处理方案不但减少了参数录入量，降低了人工参数录错以及更新错误的风险，还提升了参数查找效率。
77.以上仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此。本领域的技术人员可以根据本技术所披露的技术范围想到其他可行的变化或替换，此等变化或替换皆涵盖于本技术的保护范围之中。在不冲突的情况下，本技术的实施方式及实施方式中的特征还可以相互组合。本技术的保护范围以权利要求的记载为准。