交易结果数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，特别涉及一种交易结果数据处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网以及电子商务技术的发展，网上购物、网上缴费等已成为很多人消费的一种方式。支付公司在和银行类机构发生资金交易时，银行侧因处理需要时间，因此会导致交易从支付公司发出后到主动调取到交易结果或银行侧异步通知交易结果的这段时间，交易状态一直处于处理中状态。支付公司通常在各类业务系统中进行定时主动调取交易结果，得到结果后自动进行交易状态收敛。现有技术中的交易结果调取方法，无法支持更细粒度的调单规则配置，对于不同特征的交易订单采取相同的交易结果调取策略，无法使用户快速、准确得到交易结果数据，难以满足调取方式的灵活性、快速性需求。


技术实现要素：

3.本公开实施例提供了一种交易结果数据处理方法、装置、设备及存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种交易结果数据处理方法，包括：
5.接收第一业务系统的交易结果调取数据；
6.根据交易结果调取数据获取交易特征参数，将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数；
7.根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果。
8.在一个可选地实施例中，根据交易结果调取数据获取交易特征参数，包括：
9.解析交易结果调取数据，得到交易订单的场景标识、商户会员号、渠道标识、产品类型标识以及交易金额中的一种或多种交易特征参数。
10.在一个可选地实施例中，将交易特征参数输入预先构建的调单模型之前，还包括：
11.构建用户的交易特征参数集；
12.将交易特征参数集划分为商户维度、渠道维度、场景维度、产品维度以及金额维度；
13.构建每个维度与调度策略的映射关系，得到构建好的调单模型，其中，不同的调度策略对应不同的调取次数和调取时间。
14.在一个可选地实施例中，构建每个维度与调度策略的映射关系，包括：
15.根据商户对应的会员等级，构建不同会员等级的商户对应的调度策略；
16.根据交易对应的支付渠道，构建不同支付渠道对应的调度策略；
17.根据交易对应的支付场景，构建不同支付场景对应的调度策略；
18.根据交易对应的银行产品，构建不同银行产品对应的调度策略；
19.根据交易对应的支付金额，构建不同支付金额对应的调度策略。
20.在一个可选地实施例中，还包括：
21.根据不同维度的组合，构建组合维度对应的调度策略。
22.在一个可选地实施例中，根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果，包括：
23.将交易结果调取数据以及调取时间和调取次数存入调单流水表；
24.通过支持数据分片的定时任务，按照调取时间拉取调单流水表中未处理完成的交易结果调取数据，向第二业务系统发出交易结果调取请求；
25.判断是否成功获取交易结果，若成功获取交易结果，则更新交易结果调取状态为完成状态，若没有成功获取交易结果，则更新调取次数以及下次调取时间，将更新的调取次数和调取时间存入调单流水表。
26.在一个可选地实施例中，得到调取的交易结果之后，还包括：
27.通过预设的加密算法对交易结果进行数据加密；
28.将加密后的交易结果存入区块链中；
29.接收交易结果查询请求，并获取查询请求对应的用户身份信息；
30.验证用户身份信息，当验证通过时，从区块链中获取查询请求对应的交易结果加密数据，对加密数据进行解密，将解密后的数据发送给验证通过的用户查看；
31.当验证不通过时，发送身份验证失败的提示信息。
32.第二方面，本技术实施例提供了一种交易结果的处理装置，包括：
33.接收模块，用于接收第一业务系统的交易结果调取数据；
34.调取策略确定模块，用于根据交易结果调取数据获取交易特征参数，将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数；
35.交易结果调取模块，用于根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果。
36.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述实施例提供的交易结果数据处理方法。
37.第四方面，本技术实施例提供了一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述实施例提供的交易结果数据处理方法。
38.本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
39.根据本技术实施例提供的交易结果数据处理方法，获取到该订单对应的交易结果调取数据之后，能够解析交易特征参数，根据交易订单的不同特征参数以及预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数，能够根据不同交易订单的特征，通过模型得到与该订单对应的调取时间和调取次数，实现根据不同交易结果的特征选择不同的调度策略，例如，重要的交易结果可快速优先调取，使交易状态快速收敛，让用户尽快获取交易结果，满足调取方式的灵活性、快速性需求。
40.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
41.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
42.图1是根据一示例性实施例示出的一种交易结果数据处理方法的实施环境图；
43.图2是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的内部结构图；
44.图3是根据一示例性实施例示出的一种交易结果数据处理方法的流程示意图；
45.图4是根据一示例性实施例示出的一种交易结果数据处理方法的时序图；
46.图5是根据一示例性实施例示出的一种交易结果的处理装置的结构示意图。
具体实施方式
47.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
48.可以理解，本技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本技术的范围的情况下，可以将第一字段及算法确定模块成为第二字段及算法确定模块，且类似地，可将第二字段及算法确定模块成为第一字段及算法确定模块。
49.图1是根据一示例性实施例示出的一种交易结果数据处理方法的实施环境图，如图1所示，在该实施环境中，包括服务器110以及终端120。
50.服务器110为交易结果的处理设备，例如为技术人员使用的电脑等计算机设备，服务器110上安装有交易结果的处理工具。终端120上安装有需要进行交易结果处理的应用，当需要获取交易结果时，技术人员可以在计算机设备110发出交易结果的处理请求，该请求中携带有请求标识，计算机设备110接收该请求，获取计算机设备110中存储的交易结果数据处理方法。然后利用交易结果数据处理方法获取到交易结果。
51.需要说明的是，终端120以及计算机设备110可为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此。计算机设备110以及终端120可以通过蓝牙、usb(universal serial bus，通用串行总线)或者其他通讯连接方式进行连接，本技术在此不做限制。
52.图2是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的内部结构图。如图2所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种交易结果数据处理方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种交易结果数据处理方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本技术方案相
关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
53.现有技术中，支付公司通常在各类业务系统中定时调取交易结果数据，得到交易结果后自动进行状态收敛。但这类过于固定的调度策略，具有下述缺陷：一是无法支持更加细粒度的结果调取规则配置，如优质vip商户的调单频率更快、不同的银行产品的调单速率也不相同；二是每种交易对应一张交易流水表，对应一个调度，定时查询交易流水表压力大；三是对于分库分表系统，一个时间周期内待调单的交易记录分布在多个库上，每次调度需要查多个数据库，程序设计不合理，需要改善；四是原有定时调单任务不支持数据分片能力，只能单机执行调单任务，导致其调单效率十分低下。
54.基于此，本技术实施例提供了一种交易结果数据处理方法，获取到该订单对应的交易结果调取数据之后，能够解析交易特征参数，根据交易订单的不同特征参数以及预先构建的调单模型，得到计算的调取时间和调取次数，通过不同的交易订单特征可以灵活选择不同的结果调取策略，使交易状态快速收敛，让用户尽快获取交易结果，满足调取方式的灵活性、快速性需求。
55.下面将结合附图3，对本技术实施例提供的交易结果数据处理方法进行详细介绍。该方法可依赖于计算机程序实现，可运行于基于冯诺依曼体系的数据传输装置上。该计算机程序可集成在应用中，也可作为独立的工具类应用运行。
56.请参见图3，为本技术实施例提供了一种交易结果数据处理方法的流程示意图，如图3所示，本技术实施例的方法可以包括以下步骤：
57.s301接收第一业务系统的交易结果调取数据。
58.在执行步骤s301之前，还包括通过第一业务系统判断是否需要调取交易结果。其中，第一业务系统指的是支付系统，例如，第一业务系统为支付宝支付平台，用户通过支付宝支付平台发起一笔现金交易，或者第一业务系统为微信支付平台，用户通过微信支付平台发起一笔现金交易。第一业务系统向银行发起交易后，获取交易目前的处理状态，若交易的处理状态为处理中，则确定需要向银行系统调取交易结果数据。
59.进一步地，第一业务系统确定需要进行交易结果调取之后，将该笔交易的交易结果调取数据同步到调取模块，其中，交易结果调取数据包括交易的场景数据、商户数据、交易渠道数据、产品类型数据、交易金额数据等。调取模块接收到第一业务系统的交易结果调取数据之后，根据交易特征选择不同的调度策略。
60.s302根据交易结果调取数据获取交易特征参数，将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数。
61.在一种可能的实现方式中，将交易特征参数输入预先构建的调单模型之前，还包括构建调单模型。
62.具体地，构建用户的交易特征参数集，收集预设时间段内大量用户的交易特征参数，得到交易特征参数集。例如，收集近半年来，所有交易用户的特征参数，特征参数包括用户的场景标识、商户会员号、渠道标识、产品类型标识以及交易金额等特征参数，得到交易特征参数集。
63.将交易特征参数集划分为商户维度、渠道维度、场景维度、产品维度以及金额维
度，构建每个维度与调度策略的映射关系，得到构建好的调单模型，其中，不同的调度策略对应不同的调取次数和调取时间。
64.在一个可选地实施方式中，为每个维度配置不同的调度策略，将维度与调度策略的对应关系存入映射表中。
65.具体地，根据商户对应的会员等级，构建不同会员等级的商户对应的调度策略，例如，普通商户的交易处理结果的调取时间为3分钟，最多调取次数为5次，vip商户的交易处理结果的调取时间为2分钟，最多调取次数为6次，特级vip商户的交易处理结果的调取时间为1分钟，最多调取次数不限。通过该方案，vip商户的调单频率可以更快。
66.根据交易对应的支付渠道，构建不同支付渠道对应的调度策略，例如，中国银行的交易处理结果的调取时间为3分钟，最多调取次数为5次，中信银行的交易处理结果的调取时间为2分钟，最多调取次数为6次，建设银行的交易处理结果的调取时间为1分钟，最多调取次数不限。通过该方案，可以为不同的银行支付渠道配置不同的调度策略，可以将与商家有合作的银行的调单频率配置的更高，以促进商户选择该银行交易。
67.根据交易对应的支付场景，构建不同支付场景对应的调度策略，例如，水电费缴费的交易结果调取时间为3分钟，最多调取次数为5次，购买商品的交易处理结果的调取时间为2分钟，最多调取次数为6次，转账汇款的交易处理结果的调取时间为30秒，最多调取次数不限。通过给不同的交易场景配置不同的调度策略，可以保证需要紧急获取交易结果的交易场景的结果调取速率更高。
68.根据交易对应的银行产品，构建不同银行产品对应的调度策略，例如，交易是购买银行的理财产品，对应的交易结果调取时间为1分钟，最多调取次数为3次，交易是涉及银行的快捷支付等产品，则对应的交易结果调取时间为20秒，最多调取次数不限。
69.根据交易对应的支付金额，构建不同支付金额对应的调度策略。例如，金额越大，对应的调取时间间隔越短，调取频率更高。例如，一千块钱以下的交易结果，调取时间为3分钟每次，调取次数为3次，达到调取次数依然未返回调取数据时，不再主动调取，等银行系统返回交易结果。一万元以上的交易结果，调取时间为1分钟每次，调取次数为5次，提高调取频率。
70.在一个可选地实施例中，还包括根据不同维度的组合，构建组合维度对应的调度策略。
71.以上维度可以单独使用，也可以组合使用，在一种可能的实现方式中，可以配置组合维度的调度策略，例如，满足vip商户的条件且满足金额范围条件时，配置的调度策略包括调取时间每10秒一次，且调取次数不限，进一步提高调取速率。例如，满足vip商户的条件、满足场景条件且满足支付渠道条件时，配置的调度策略包括调取时间每5秒一次，且调取次数不限。
72.本领域技术人员可自行设置不同的组合维度对应的调度策略，且调度策略中的时间参数和次数参数可根据实际需求设定，本技术实施例不做具体限制。例如，可配置等长调单，指定调单次数，且每次调单的时间间隔都相等。可配置指定时间调单配置，指定不同调单时间段和每次调单时间段内的时间间隔。可配置自定义调单，分别指定每次的调单间隔。
73.得到构建好的调单模型之后，根据交易结果调取数据获取本次的交易特征参数，包括解析交易结果调取数据，得到交易订单的场景标识、商户会员号、渠道标识、产品类型
标识以及交易金额中的一种或多种交易特征参数。将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数。
74.具体地，若交易结果调取数据中仅包含一种交易特征参数，将该交易特征参数输入调单模型，即可得到与该交易特征参数对应的调度策略。若交易结果调取数据中包含组合的多个交易特征参数，则调单模型输出与该组合特征参数对应的调度策略，若交易结果调取数据中包含多个交易特征参数，但没有匹配到组合维度对应的调度策略，则调单模型输出调度频率最快的方案。
75.s303根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果。
76.具体地，得到调取时间和调取次数之后，将交易结果调取数据以及模型输出的调取时间和调取次数存入调单流水表；随后通过支持数据分片的定时任务，按照调取时间拉取调单流水表中指定分片的未处理完成的数据，向第二业务系统发出交易结果调取请求，其中，第二业务系统为银行系统。
77.判断是否成功获取交易结果，若成功获取交易结果，则更新交易结果调取状态为完成状态，若没有成功获取交易结果，则更新调取次数以及下次调取时间，将更新的调取次数和调取时间存入调单流水表。从而实现通过统一调单的方式使得各类交易状态快速收敛。
78.在一个可选地实施例中，得到调取的交易结果之后，对交易结果进行分类整理，例如，根据交易数据的场景码，将相同场景的交易结果存入一张列表，根据支付渠道标识，将相同支付渠道的交易结果存入一张列表。将调取的交易结果数据存入区块链，可以将分类后的交易结果分类存入区块链，不仅提高数据存储的安全性，还便于用户查询数据。
79.具体地，获取交易结果数据，通过预设的加密算法对交易结果进行数据加密。例如，采用sm2、sm4、sm9等加密算法对待加密数据进行加密。在sm9标识密码算法中，标识就是公钥，可以直接用来加密数据。解密时可生成sm9私钥，已对数据进行解密。
80.可选地，可以根据分类后的交易结果，给不同类型的交易结果确定不同类型的加密等级。例如金额较大的交易结果，加密等级为一级，对全部数据进行加密，且可以采用两种加密方式重复加密。对金额较小的交易结果，加密等级为二级，可对部分数据进行一次加密即可。或者交易场景为重要交易场景的，可以采用一级加密方式，交易场景为普通交易场景的，可采用二级加密方式。通过根据交易结果的分类采用不用的加密等级，进一步提高了重要交易数据的安全性。
81.将加密后的交易结果存入区块链中，若用户发起查询请求，则接收交易结果查询请求，并获取查询请求对应的用户身份信息，验证用户身份信息，当验证通过时，从区块链中获取查询请求对应的交易结果加密数据，对加密数据进行解密，将解密后的数据发送给验证通过的用户查看，当验证不通过时，发送身份验证失败的提示信息。例如，接收用户的身份标识信息，查询用户身份标识是否属于具有访问权限的用户列表中，若该用户具有访问权限，则身份验证通过。
82.通过将交易结果存入区块链中，可以提高数据存储的安全性，防止数据被恶意篡改。
83.为了便于理解本技术实施例提供的交易结果数据处理方法，下面结合附图4进一
步说明，图4是根据一示例性实施例示出的一种交易结果数据处理方法的时序图，如图4所示，交易结果数据处理方法包括如下步骤：
84.首先，支付端的业务系统判断是否需要调取交易结果，获取交易结果的处理状态，若为处理中的交易状态，则确定需要调取交易结果，即需要进行调单。将交易结果调取数据同步到调单模块。
85.进一步地，调单模块保存交易结果调取数据，根据交易结果调取数据获取交易特征参数，将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数；根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，调用查询接口，得到银行端的业务系统返回的交易结果。
86.最后，保存返回的交易结果，可以将交易结果保存在区块链中。
87.本技术的统一调单模块通过消息队列的方式接收到业务系统的交易结果调取数据后，将交易结果调取数据与已配置好的调度策略进行匹配，匹配到相应的调单规则后，得到调取时间和调取次数，将交易结果调取数据和计算好的调单时间一并落入调单流水表中。随后通过统一调单模块中支持数据分片的定时任务，每次拉取调单流水表中指定分片的未处理完成的数据发起调单请求，如果调单结果为终态则更新调单流水为完成，否则更新调单次数和根据调度规则计算出来的下次调单时间，从而实现通过统一调单的方式使得各类交易状态快速收敛。
88.该方法旨在使交易状态快速收敛，让用户尽快获取交易结果。能够灵活切换规则，做到即用即配，比以往定时调单的方式更加灵活。各业务系统只需关注自己实现的调单业务数据即可，无需再重复实现自己的定时调单逻辑，提高了其开发效率。且支持数据分片能力，其调单效率有了大幅度提升，同时也支持分表分库的业务系统使用，其性能和扩展属性也得到了极大提升。
89.下述为本技术装置实施例，可以用于执行本技术方法实施例。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术方法实施例。
90.请参见图5，其示出了本技术一个示例性实施例提供的交易结果数据处理装置的结构示意图。如图5所示，该交易结果的处理装置可以集成于上述的计算机设备110中，具体可以包括接收模块501、调取策略确定模块502以及交易结果调取模块503。
91.接收模块501，用于接收第一业务系统的交易结果调取数据；
92.调取策略确定模块502，用于根据交易结果调取数据获取交易特征参数，将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数；
93.交易结果调取模块503，用于根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果。
94.在一个可选地实施例中，调取策略确定模块502，具体用于解析交易结果调取数据，得到交易订单的场景标识、商户会员号、渠道标识、产品类型标识以及交易金额中的一种或多种交易特征参数。
95.在一个可选地实施例中，还包括模型构建模块，用于构建用户的交易特征参数集；
96.将交易特征参数集划分为商户维度、渠道维度、场景维度、产品维度以及金额维度；
97.构建每个维度与调度策略的映射关系，得到构建好的调单模型，其中，不同的调度
策略对应不同的调取次数和调取时间。
98.在一个可选地实施例中，模型构建模块，用于根据商户对应的会员等级，构建不同会员等级的商户对应的调度策略；
99.根据交易对应的支付渠道，构建不同支付渠道对应的调度策略；
100.根据交易对应的支付场景，构建不同支付场景对应的调度策略；
101.根据交易对应的银行产品，构建不同银行产品对应的调度策略；
102.根据交易对应的支付金额，构建不同支付金额对应的调度策略。
103.在一个可选地实施例中，模型构建模块还用于根据不同维度的组合，构建组合维度对应的调度策略。
104.在一个可选地实施例中，交易结果调取模块，用于将交易结果调取数据以及调取时间和调取次数存入调单流水表；
105.通过支持数据分片的定时任务，按照调取时间拉取调单流水表中未处理完成的交易结果调取数据，向第二业务系统发出交易结果调取请求；
106.判断是否成功获取交易结果，若成功获取交易结果，则更新交易结果调取状态为完成状态，若没有成功获取交易结果，则更新调取次数以及下次调取时间，将更新的调取次数和调取时间存入调单流水表。
107.在一个可选地实施例中，还包括数据存储模块，用于通过预设的加密算法对交易结果进行数据加密；
108.将加密后的交易结果存入区块链中；
109.接收交易结果查询请求，并获取查询请求对应的用户身份信息；
110.验证用户身份信息，当验证通过时，从区块链中获取查询请求对应的交易结果加密数据，对加密数据进行解密，将解密后的数据发送给验证通过的用户查看；
111.当验证不通过时，发送身份验证失败的提示信息。
112.根据本技术实施例提供的交易结果的处理装置，获取到该订单对应的交易结果调取数据之后，能够解析交易特征参数，根据交易订单的不同特征参数以及预先构建的调单模型，得到计算的调取时间和调取次数，通过不同的交易订单特征可以灵活选择不同的结果调取策略，使交易状态快速收敛，让用户尽快获取交易结果，满足调取方式的灵活性、快速性需求。
113.需要说明的是，上述实施例提供的交易结果数据处理装置在执行交易结果数据处理方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的交易结果数据处理装置与交易结果数据处理方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
114.在一个实施例中，提出了一种计算机设备，计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收第一业务系统的交易结果调取数据；根据交易结果调取数据获取交易特征参数，将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数；根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果。
115.在一个可选地实施例中，根据交易结果调取数据获取交易特征参数，包括：
116.解析交易结果调取数据，得到交易订单的场景标识、商户会员号、渠道标识、产品类型标识以及交易金额中的一种或多种交易特征参数。
117.在一个可选地实施例中，将交易特征参数输入预先构建的调单模型之前，还包括：
118.构建用户的交易特征参数集；
119.将交易特征参数集划分为商户维度、渠道维度、场景维度、产品维度以及金额维度；
120.构建每个维度与调度策略的映射关系，得到构建好的调单模型，其中，不同的调度策略对应不同的调取次数和调取时间。
121.在一个可选地实施例中，构建每个维度与调度策略的映射关系，包括：
122.根据商户对应的会员等级，构建不同会员等级的商户对应的调度策略；
123.根据交易对应的支付渠道，构建不同支付渠道对应的调度策略；
124.根据交易对应的支付场景，构建不同支付场景对应的调度策略；
125.根据交易对应的银行产品，构建不同银行产品对应的调度策略；
126.根据交易对应的支付金额，构建不同支付金额对应的调度策略。
127.在一个可选地实施例中，还包括：
128.根据不同维度的组合，构建组合维度对应的调度策略。
129.在一个可选地实施例中，根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果，包括：
130.将交易结果调取数据以及调取时间和调取次数存入调单流水表；
131.通过支持数据分片的定时任务，按照调取时间拉取调单流水表中未处理完成的交易结果调取数据，向第二业务系统发出交易结果调取请求；
132.判断是否成功获取交易结果，若成功获取交易结果，则更新交易结果调取状态为完成状态，若没有成功获取交易结果，则更新调取次数以及下次调取时间，将更新的调取次数和调取时间存入调单流水表。
133.在一个可选地实施例中，得到调取的交易结果之后，还包括：
134.通过预设的加密算法对交易结果进行数据加密；
135.将加密后的交易结果存入区块链中；
136.接收交易结果查询请求，并获取查询请求对应的用户身份信息；
137.验证用户身份信息，当验证通过时，从区块链中获取查询请求对应的交易结果加密数据，对加密数据进行解密，将解密后的数据发送给验证通过的用户查看；
138.当验证不通过时，发送身份验证失败的提示信息。
139.在一个实施例中，提出了一种存储有计算机可读指令的存储介质，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：接收第一业务系统的交易结果调取数据；根据交易结果调取数据获取交易特征参数，将交易特征参数输入预先构建的调单模型，得到交易结果调取数据对应的调取时间和调取次数；根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果。
140.在一个可选地实施例中，根据交易结果调取数据获取交易特征参数，包括：
141.解析交易结果调取数据，得到交易订单的场景标识、商户会员号、渠道标识、产品
类型标识以及交易金额中的一种或多种交易特征参数。
142.在一个可选地实施例中，将交易特征参数输入预先构建的调单模型之前，还包括：
143.构建用户的交易特征参数集；
144.将交易特征参数集划分为商户维度、渠道维度、场景维度、产品维度以及金额维度；
145.构建每个维度与调度策略的映射关系，得到构建好的调单模型，其中，不同的调度策略对应不同的调取次数和调取时间。
146.在一个可选地实施例中，构建每个维度与调度策略的映射关系，包括：
147.根据商户对应的会员等级，构建不同会员等级的商户对应的调度策略；
148.根据交易对应的支付渠道，构建不同支付渠道对应的调度策略；
149.根据交易对应的支付场景，构建不同支付场景对应的调度策略；
150.根据交易对应的银行产品，构建不同银行产品对应的调度策略；
151.根据交易对应的支付金额，构建不同支付金额对应的调度策略。
152.在一个可选地实施例中，还包括：
153.根据不同维度的组合，构建组合维度对应的调度策略。
154.在一个可选地实施例中，根据调取时间和调取次数向第二业务系统发出交易结果调取请求，得到调取的交易结果，包括：
155.将交易结果调取数据以及调取时间和调取次数存入调单流水表；
156.通过支持数据分片的定时任务，按照调取时间拉取调单流水表中未处理完成的交易结果调取数据，向第二业务系统发出交易结果调取请求；
157.判断是否成功获取交易结果，若成功获取交易结果，则更新交易结果调取状态为完成状态，若没有成功获取交易结果，则更新调取次数以及下次调取时间，将更新的调取次数和调取时间存入调单流水表。
158.在一个可选地实施例中，得到调取的交易结果之后，还包括：
159.通过预设的加密算法对交易结果进行数据加密；
160.将加密后的交易结果存入区块链中；
161.接收交易结果查询请求，并获取查询请求对应的用户身份信息；
162.验证用户身份信息，当验证通过时，从区块链中获取查询请求对应的交易结果加密数据，对加密数据进行解密，将解密后的数据发送给验证通过的用户查看；
163.当验证不通过时，发送身份验证失败的提示信息。
164.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
165.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
166.以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能
因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。