一、场景
下班的路上，一直在考虑如何处理大批量的文件解析。场景如下：
系统A中记录了客户的账户余额，系统B每天会定时将客户的交易流水放入文件服务器。然后系统A通过Job解析交易文件，更新账户余额。
场景很简单，但当数据量比较大的时候，比如客户数量达到5000万至1亿左右，如何优化业务逻辑，保证数据的正确性？
二、问题与解决方案
对于上述场景，我的第一个想法就是采取“生产者-消费者”的模式，保证程序能够横向扩展。最常用的就是采用MQ。
当业务复杂的时候，可以建立多个通道，不同的业务用不同的通道来负责。
接下来，就是具体业务逻辑中需要考虑到的一些问题。
1.要不要采用线程池？
采用多线程是一定的，但为什么还会有这样的问题呢？因为我还有另外一个比较好的想法，可以采用直接初始化几（30）个线程待命的方式来取代线程池，个人觉得这样会比传统的线程池效率高一点。如果有人觉得这样的想法不是很好，可以忽略这一点，直接用线程池。
2.如何保证数据的一致性？
从任务表中捞出需要解析的文件，需要考虑多任务并发的情形。这时，需要对每一个正在处理的文件加分布式锁，保证当前文件只有一个线程在处理。
3.当一个文件处理中遇到了错误，应该采用什么机制进行容错？
如果是整个文件都无法解析，那么直接反馈到任务执行报告中去。同时生成一个新的调度，等下一个日切时间。
如果是文件中某一条记录无法解析，那么需要对该行记录标记一下，反馈到任务执行报告。同时继续执行下一条。
4.文件解析的效率问题
同一个账户的流水，可能分散于多个不同的文件中，为了提高效率，我们考虑需要建立一张临时表，对账户流水记录进行轧差，最后再更新账户余额。
初步想法是，将解析记录都插入临时表中，当解析任务全部完成后，统一触发轧差更新的调度（按照账户进行轧差）。
所以这里需要2个子调度 ：
a.解析文件，批量入库
b.轧差计算，更新账户余额
关于轧差计算，由于记录比较多（2千万用户，每人5条流水，就有1亿条记录了），这样查询效率会比较低，如果有必要，可以考虑分表。
5.如果说文件中并不是交易流水，而是账户余额，这时改如何处理？
同一个账户的余额可能存在于多个文件，如果没有按照时间排序，会导致更新余额时的数据错误。这样的处理不需要考虑轧差的问题，只需要将所有的记录进行排序，更新最后一个余额就可以了。
三、结论
最终的流程图如下：
