批转联交易处理方法、装置、服务器及介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，更具体的说，是涉及批转联交易处理方法、装置、服务器及介质。

背景技术

批转联交易的处理过程包括：由服务器的批量程序从数据库里读取批量转联机的批转联交易，处理该批转联交易。若批转联交易处理失败，会自动发起重试，因此，若批转联交易较多且发生失败的批转联交易较多，会加剧资源的争夺，导致服务器资源耗尽，甚至发生宕机。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种批转联交易处理方法、装置、服务器及介质。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种批转联交易处理方法，包括：

确定待处理的批转联交易的目标占用资源属性，所述目标占用资源属性为资源占用量大于或等于预设阈值，或者，资源占用量小于所述预设阈值；

从预设的占用资源属性与资源占用信息的对应关系中，查找所述目标占用资源属性对应的目标资源占用信息，所述目标资源占用信息包括具有所述目标占用资源属性的历史批转联交易的虚拟内存使用量、所需中央处理器CPU处理能力、所需物理内存使用量、所需共享内存使用量；

通过公式：最大交易并发数C＝min(Memory/M,CPU/C,Physical Memory/PM,Shared Storage/S)，确定具有所述目标占用资源属性的批转联交易的最大交易并发数C；

其中，Memory是指执行所述批转联交易的服务器的总虚拟内存量，M是指所述所需虚拟内存使用量，CPU是指所述服务器的总CPU处理能力，C是指所述所需CPU处理能力，Physical Memory是指所述服务器的总物理内存量，PM是指所述所需物理内存使用量，Shared Storage是指所述服务器的共享内存量，S是指所述所需共享内存使用量；

从数据库中获取所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易；

处理所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种批转联交易处理装置，包括：

第一确定模块，用于确定待处理的批转联交易的目标占用资源属性，所述目标占用资源属性为资源占用量大于或等于预设阈值，或者，资源占用量小于所述预设阈值；

第一查找模块，用于从预设的占用资源属性与资源占用信息的对应关系中，查找所述目标占用资源属性对应的目标资源占用信息，所述目标资源占用信息包括具有所述目标占用资源属性的历史批转联交易的虚拟内存使用量、所需中央处理器CPU处理能力、所需物理内存使用量、所需共享内存使用量；

第一计算模块，用于通过公式：最大交易并发数C＝min(Memory/M,CPU/C,Physical Memory/PM,Shared Storage/S)，确定具有所述目标占用资源属性的批转联交易的最大交易并发数C；

其中，Memory是指执行所述批转联交易的服务器的总虚拟内存量，M是指所述所需虚拟内存使用量，CPU是指所述服务器的总CPU处理能力，C是指所述所需CPU处理能力，Physical Memory是指所述服务器的总物理内存量，PM是指所述所需物理内存使用量，Shared Storage是指所述服务器的共享内存量，S是指所述所需共享内存使用量；

第一获取模块，用于从数据库中获取所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易；

第一处理模块，用于处理所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种服务器，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如第一方面所述批转联交易处理方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行如第一方面所述批转联交易处理方法。

经由上述的技术方案可知，本申请提供了批转联交易处理方法，本申请可以同时处理资源占用量属于同一类的批转联交易，不再同时处理资源占用量属于不同类的批转联交易。可以理解的是，已经处理过很多批转联交易，本申请称已经被处理完毕的批转联交易为历史批转联交易。历史批转联交易也可以被划分为两类，一类历史批转联交易的资源占用量大于或等于预设阈值，另一类历史批转联交易的资源占用量小于预设阈值。基于待处理的批转联交易的占用资源属性，结合具有相同占用资源属性的历史批转联交易的占用资源情况，确定最大交易并发数，这样确定的最大交易并发数比较准确。从数据库中取出最大交易并发数个待处理的批转联交易，并处理；在处理过程中服务器的资源被利用的概率是最大的，且，最大交易并发数个批转联交易均处于处理状态，没有处于排队等待的批转联交易。由于同一时间处理的批转联交易的资源占用情况高度相似，即使有部分批转联交易处理失败，也有处理成功的批转联交易；处理失败的批转联交易发起重试后，也不会出现资源争夺的情况。从而提高了服务器的处理速度，且不会出现最大交易并发数个批转联交易争夺资源的情况，不会出现服务器资源耗尽，甚至发生宕机的现象。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例涉及的硬件架构的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种批转联交易处理方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种批转联交易处理装置框图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种用于服务器的装置的框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种批转联交易处理方法、装置、服务器及介质。在介绍本申请实施例提供的技术方案之前，先对本申请涉及的硬件架构进行说明。

如图1所示，为本申请实施例涉及的硬件架构的示意图，该硬件架构包括但不限于：数据库11以及服务器12。

示例性的，数据库11存储有待处理的批转联交易。

示例性的，服务器12可以为一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者，是一个云计算服务中心。

服务器12可以从数据库11中获取待处理的批转联交易，并进行处理。

可以理解的是，服务器12可以处理批转联交易，所以服务器12可以获取历史批转联交易(本申请实施例中将已经被执行完毕的批转联交易称为历史批转联交易)的执行时间、虚拟内存使用量、共享内存使用量、CPU(Central Processing Unit，中央处理器)使用量、物理内存使用量、交易使用CPU时间、出错重试成功次数。

数据库11存储的待处理的批转联交易的资源占用量不同，若服务器12同时处理资源占用量较小的批转联交易和资源占用量较大的批转联交易，则计算得到的最大交易并发数不准确。

基于此，申请人经过研究发现银行的批转联交易，按照资源占用量可以分为两类，所以将数据库11存储的待处理的批转联交易划分为两类，一类批转联交易的资源占用量大于或等于预设阈值，另一类批转联交易的资源占用量小于预设阈值。

预设阈值可以基于实际情况而定，这里不进行限定。

本申请实施例中，服务器12可以同时处理资源占用量属于同一类的批转联交易，不再同时处理资源占用量属于不同类的批转联交易。

可以理解的是，服务器12已经处理过很多批转联交易，本申请称已经被处理完毕的批转联交易为历史批转联交易。可以理解的是，历史批转联交易也被划分为两类，一类历史批转联交易的资源占用量大于或等于预设阈值，另一类历史批转联交易的资源占用量小于预设阈值。

可以理解的是，“属于资源占用量大于或等于预设阈值的历史批转联交易”的资源占用情况与“属于资源占用量大于或等于预设阈值的待处理的批转联交易”的资源占用情况高度相似。“属于资源占用量小于预设阈值的历史批转联交易”的资源占用情况与“属于资源占用量小于预设阈值的待处理的批转联交易”的资源占用情况高度相似。

所以服务器12可以基于待处理的批转联交易的占用资源属性，结合具有相同占用资源属性的历史批转联交易的占用资源情况，确定最大交易并发数，这样确定的最大交易并发数比较准确。即服务器12从数据库11中取出最大交易并发数个待处理的批转联交易，并处理；在处理过程中，服务器12的资源被利用的概率是最大的，且，最大交易并发数个批转联交易均处于处理状态，没有处于排队等待的批转联交易。由于同一时间处理的批转联交易的资源占用情况相似，即使有部分批转联交易处理失败，也有处理成功的批转联交易；处理失败的批转联交易发起重试后，也不会出现资源争夺的情况。从而提高了服务器12的处理速度，且不会出现最大交易并发数个批转联交易争夺资源的情况，不会出现服务器资源耗尽，甚至发生宕机的现象。

本领域技术人员应能理解上述数据库和服务器仅为举例，其他现有的或今后可能出现的数据库和服务器如可适用于本公开，也应包含在本公开保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

下面结合上述硬件架构对本申请实施例提供的批转联交易处理方法进行说明。

图2是根据一示例性实施例示出的一种批转联交易处理方法的流程图，如图2所示，批转联交易处理方法用于服务器12中，包括以下步骤S21至步骤S25。

步骤S21：确定待处理的批转联交易的目标占用资源属性，所述目标占用资源属性为资源占用量大于或等于预设阈值，或者，资源占用量小于所述预设阈值。

示例性的，申请人经过研究发现银行的批转联交易，按照资源占用量可以分为两类，所以将数据库11存储的待处理的批转联交易可以划分为两类，第一类批转联交易的资源占用量大于或等于预设阈值，第一类批转联交易的资源占用属性为大资源占用属性，第二类批转联交易的资源占用量小于预设阈值，将第二类批转联交易的资源占用属性为小资源占用属性。

可以理解的是，属于同一交易类型的批转联交易的资源占用量高度相似，所以可以确定哪种交易类型的资源占用属性为大资源占用属性，哪种交易类型的资源占用属性为小资源占用属性。

可以理解的是，步骤S21的实现方式有多种，本申请实施例提供但不限于以下两种。

第一种步骤S21的实现方法包括以下步骤A11至步骤A12。

步骤A11：从数据库11中获取待处理的批转联交易的处理优先级别。

步骤A12：确定优先级别最高的批转联交易的交易类型所属的资源占用属性为目标占用资源属性。

例如，优先级别最高的批转联交易的交易类型的资源占用属性为大资源占用属性，则目标占用资源属性为资源占用量大于或等于预设阈值。

第二种步骤S21的实现方法包括以下步骤A21。

步骤A21：随机确定目标占用资源属性。

可以从小资源占用属性和大资源占用属性中随机选择一种作为目标占用资源属性。

步骤S22：从预设的占用资源属性与历史批转联交易的资源占用信息的对应关系中，查找所述目标占用资源属性对应的目标资源占用信息，所述目标资源占用信息包括具有所述目标占用资源属性的历史批转联交易的虚拟内存使用量、所需中央处理器CPU处理能力、所需物理内存使用量、所需共享内存使用量。

下面对上述名词进行说明。

虚拟内存别称虚拟存储器(Virtual Memory)。

服务器的总虚拟内存量是指服务器的虚拟存储器的最大存储量。

批转联交易的虚拟内存使用量是指处理批转联交易的过程中占用的虚拟内存的大小。

服务器的总CPU处理能力是指最大CPU处理速率。

批转联交易的所需CPU处理能力是指处理该批转联交易的过程中需要的CPU处理速率。

物理内存(Physical memory)是相对于虚拟内存而言的。物理内存指通过物理内存条而获得的内存空间。

服务器的总物理内存量是指服务器中物理内存条的总的存储量。

批转联交易的所需物理内存使用量是指处理批转联交易的过程中，占用的物理内存的大小。

共享内存指(shared memory)在多处理器的服务器中，可以被不同中央处理器访问的大容量内存。

服务器的共享内存量是指服务器中被不同中央处理器访问的大容量内存。

批转联交易的所需共享内存使用量是指在处理批转联交易的过程中，被不同中央处理器访问的内存大小。

在一可选实现方式中，获取占用资源属性与历史批转联交易的资源占用信息的对应关系的方法有多种，本申请实施例提供但不限于以下方法，该方法包括以下步骤B1至步骤B8。

步骤B1：获取历史批转联交易的交易类型以及资源占用信息。

示例性的，每一批转联交易具有一个交易码，交易码表征批转联交易的交易类型，所以可以基于历史批转联交易的交易码确定历史批转联交易的交易类型。

由于历史批转联交易已经被执行完毕，所以可以获知历史批转联交易的所述资源占用信息，资源占用信息包括：所述历史批转联交易的历史虚拟内存使用量、历史所需中央处理器CPU处理能力、历史所需物理内存使用量以及历史所需共享内存使用量。

本申请实施例称历史批转联交易的虚拟内存使用量为历史虚拟内存使用量，称所需CPU处理能力为历史所需CPU处理能力，称所需物理内存使用量为历史所需物理内存使用量，称所需共享内存使用量为历史所需物理内存使用量，称所需共享内存使用量为历史所需共享内存使用量。

步骤B2：针对每一所述历史批转联交易，基于公式：资源占用量＝预设第一权重*历史虚拟内存使用量+预设第二权重*历史所需共享内存使用量+预设第三权重*历史所需CPU处理能力+预设第四权重*历史所需物理内存使用量，计算得到所述历史批转联交易的资源占用量。

示例性的，预设第一权重、预设第二权重、预设第三权重、预设第四权重可以基于实际情况而定，这里不进行限定。

步骤B3：针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的所述历史批转联交易的资源占用量的均值为所述交易类型对应的资源占用量。

可以理解的属于同一交易类型的历史批转联交易的数量可能有一个或多个。若属于同一交易类型的历史批转联交易的数量为一，则历史批转联交易的资源占用量为该交易类型的资源占用量；若属于同一交易类型的历史批转联交易的数量为多个，则历史批转联交易的资源占用量为多个历史批转联交易的均值。

步骤B4：针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的资源占用信息。

其中，所述交易类型对应的资源占用信息中的虚拟内存使用量为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史虚拟内存使用量的均值；所述交易类型对应的资源占用信息中的所需共享内存使用量为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史所需共享内存使用量的均值；所述交易类型对应的资源占用信息中的所需CPU处理能力为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史所需CPU处理能力的均值；所述交易类型对应的资源占用信息中的所需物理内存使用量为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史所需物理内存使用量的均值。

步骤B5：确定对应的资源占用量大于或等于所述预设阈值的所述交易类型的资源占用属性为大资源占用属性。

步骤B6：确定对应的资源占用量小于所述预设阈值的所述交易类型的资源占用属性为小资源占用属性。

步骤B7：针对所述大资源占用属性，通过属于所述大资源占用属性的交易类型对应的资源占用信息计算得到所述大资源占用属性对应的资源占用信息。

示例性的，所述大资源占用属性对应的资源占用信息中的虚拟内存使用量为属于所述大资源占用属性的所述交易类型的虚拟内存使用量的均值；所述大资源占用属性对应的资源占用信息中的所需共享内存使用量为属于所述大资源占用属性的所述交易类型的所需共享内存使用量的均值；所述大资源占用属性对应的资源占用信息中的所需CPU处理能力为属于所述大资源占用属性的所述交易类型的所需CPU处理能力的均值；所述大资源占用属性对应的资源占用信息中的所需物理内存使用量为属于所述大资源占用属性的所述交易类型的所需物理内存使用量的均值。

示例性的，步骤B7的具体实现方式包括以下步骤B71至步骤B73。

步骤B71：统计属于大资源占用属性的交易类型的历史批转联交易的总数目。

假设属于大资源占用属性的交易类型有三个，且分别为交易类型1、交易类型2和交易类型3，其中属于交易类型1的历史批转联交易的数目为数值1，属于交易类型2的历史批转联交易的数目为数值2，属于交易类型3的历史批转联交易的数目为数值3，则总数目＝数值1+数值2+数值3。

步骤B72：针对属于大资源占用属性的每一交易类型，确定所述交易类型的权重＝属于所述交易类型的历史批转联交易的数目/总数目。

步骤B73：属于大资源占用属性的资源占用信息为属于大资源占用属性的交易类型的权重与资源占用信息的乘积之和。

例如，属于大资源占用属性的交易类型有三个，且分别为交易类型1、交易类型2和交易类型3，其中属于交易类型1的历史批转联交易的数目为数值1，属于交易类型2的历史批转联交易的数目为数值2，属于交易类型3的历史批转联交易的数目为数值3。则交易类型1的权重＝数值1/(数值1+数值2+数值3)，交易类型2的权重＝数值2/(数值1+数值2+数值3)，交易类型3的权重＝数值3/(数值1+数值2+数值3)。

大资源占用属性的资源占用信息＝数值1/(数值1+数值2+数值3)*交易类型1的资源占用信息+数值2/(数值1+数值2+数值3)*交易类型2的资源占用信息+数值3/(数值1+数值2+数值3)*交易类型3的资源占用信息。

由于资源占用信息包括多个参数，下面以参数“虚拟内存使用量”对上述公式进行说明，其他以此类推。

大资源占用属性的虚拟内存使用量＝数值1/(数值1+数值2+数值3)*交易类型1的虚拟内存使用量+数值2/(数值1+数值2+数值3)*交易类型2的虚拟内存使用量+数值3/(数值1+数值2+数值3)*交易类型3的虚拟内存使用量。

步骤B8：针对所述小资源占用属性，通过属于所述小资源占用属性的交易类型对应的资源占用信息计算得到所述小资源占用属性对应的资源占用信息。

小资源占用属性的资源占用信息的计算方法可以参考大资源占用属性的资源占用信息的计算方法，这里不进行赘述。

步骤S23：通过公式：最大交易并发数C＝min(Memory/M,CPU/C,Physical Memory/PM,Shared Storage/S)，确定具有所述目标占用资源属性的批转联交易的最大交易并发数C。

其中，Memory是指执行所述批转联交易的服务器的总虚拟内存量，M是指所述所需虚拟内存使用量，CPU是指所述服务器的总CPU处理能力，C是指所述所需CPU处理能力，Physical Memory是指所述服务器的总物理内存量，PM是指所述所需物理内存使用量，Shared Storage是指所述服务器的共享内存量，S是指所述所需共享内存使用量。

可以理解的是，由于服务器同一时间处理的批转联交易的资源占用量均大于或等于预设阈值，或者，均小于预设阈值，所以同一时间处理的批转联交易的资源占用量相差不大，所以计算得到的最大交易并发数是比较准确的。

步骤S24：从数据库中获取所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易。

步骤S25：处理所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易。

本申请实施例提供了批转联交易处理方法，本申请可以同时处理资源占用量属于同一类的批转联交易，不再同时处理资源占用量属于不同类的批转联交易。可以理解的是，已经处理过很多批转联交易，本申请称已经被处理完毕的批转联交易为历史批转联交易。历史批转联交易也可以被划分为两类，一类历史批转联交易的资源占用量大于或等于预设阈值，另一类历史批转联交易的资源占用量小于预设阈值。基于待处理的批转联交易的占用资源属性，结合具有相同占用资源属性的历史批转联交易的占用资源情况，确定最大交易并发数，这样确定的最大交易并发数比较准确。从数据库中取出最大交易并发数个待处理的批转联交易，并处理；在处理过程中服务器的资源被利用的概率是最大的，且，最大交易并发数个批转联交易均处于处理状态，没有处于排队等待的批转联交易。由于同一时间处理的批转联交易的资源占用情况高度相似，即使有部分批转联交易处理失败，也有处理成功的批转联交易；处理失败的批转联交易发起重试后，也不会出现资源争夺的情况。从而提高了服务器的处理速度，且不会出现最大交易并发数个批转联交易争夺资源的情况，不会出现服务器资源耗尽，甚至发生宕机的现象。

目前批转联交易处理失败后，可以发起重试，目前每一批转联交易的最大交易出错重试次数相同，假设最大交易出错重试次数为10，则批转联交易若重试10次均未处理成功，则不再对该批转联交易进行重试，若批转联交易重试的次数小于10，但是批转联交易仍未被成功处理，则可以继续发起重试。

可以理解的是，可能存在以下情况：交易类型为交易类型1的批转联交易在重试次数在3次以内时，被处理成功的概率较高，超过3次以后，尽管重试多次成功的概率也很低。所以若各种交易类型的批转联交易的重试次数相同，可能会导致出现资源浪费的情况。针对于此，本申请实施例还提供了以下方法，该方法包括以下步骤C1至步骤C4。

步骤C1：获取所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易分别对应的目标交易类型。

示例性的，由于最大交易并发数个批转联交易已经从数据库11中取出，每一批转联交易具有交易码，交易码表征批转联交易的交易类型，所以可以得到具有目标占用资源属性的批转联交易分别对应的目标交易类型。

步骤C2：针对每一所述目标交易类型，从预设的交易类型与平均执行时间的对应关系中，查找所述目标交易类型对应的目标平均执行时间T。

可以理解的是，获取所述交易类型与平均执行时间的对应关系的方法的实现方式有多种，本申请实施例提供但不限于以下方法，该方法包括步骤C21至步骤C22。

步骤C21：获取历史批转联交易的交易类型以及执行时间。

步骤C22：针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的所述历史批转联交易的执行时间的均值为所述交易类型对应的平均执行时间。

步骤C3：针对每一所述目标交易类型，从预设的交易类型与平均出错重试成功次数的对应关系中，查找所述目标交易类型对应的目标平均出错重试成功次数R。

下面举例说明平均出错重试成功次数R。

假设属于交易类型的历史批转联交易中历史批转联交易1、历史批转联交易2、历史批转联交易3、历史批转联交易4均发起了重试，且重试后处理成功；假设历史批转联交易1在第四发起重试后处理成功，则历史批转联交易1的出错重试成功次数为4，假设历史批转联交易2在第二发起重试后处理成功，则历史批转联交易2的出错重试成功次数为2，历史批转联交易3在第三发起重试后处理成功，则历史批转联交易3的出错重试成功次数为3，历史批转联交易4在第五发起重试后处理成功，则历史批转联交易4的出错重试成功次数为3；(4+2+3+3)/4＝3，由于大部分历史批转联交易的出错重试成功次数在3次(包括3次)以内，只有少数历史批转联交易的出错重试成功次数在3次以上，说明针对该交易类型的批转联交易的最佳尝试重试次数为3，所以交易类型对应的平均出错重试成功次数R＝3。

可以理解的是，获取所述交易类型与平均出错重试成功次数的对应关系的方法的实现方式有多种，本申请实施例提供但不限于以下步骤C31至步骤C32。

步骤C31：获取历史批转联交易的交易类型以及出错重试成功次数。

步骤C32：针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的所述历史批转联交易的出错重试成功次数的均值为所述交易类型对应的平均出错重试成功次数。

步骤C4：针对每一所述目标交易类型，通过公式最大交易出错重试次数M＝X

本申请实施例中，不同交易类型的批转联交易的最大交易出错重试次数不同。

下面介绍M与各个参数的关系。

最大交易并发数C，服务器的硬件、软件架构以及资源分配都会影响C的大小。最大交易并发数C越大，允许同时处理的批转联交易的数量就越大，最大并发数C越小，允许同时处理的批转联交易的数量就越小。

平均执行时间T越长，意味着批转联交易的处理可能更复杂，需要更多的重试次数来确定交易成功。

在平均出错重试成功次数R内批转联交易重试成功的概率较高，所以平均出错重试成功次数R越小，M越小；平均出错重试成功次数R越大，M越大。

在服务器运行过程中，研发人员可以观测批转联交易成功率和服务器的性能，以得到观测信息，根据上述观测信息确定X

示例性的，X

由于在计算最大交易出错重试次数的过程中，考虑了交易类型对应的平均出错重试成功次数，由于在平均出错重试成功次数内批转联交易重试成功的概率较高，所以得到的最大交易出错重试次数是最节省服务器的资源的。由于在计算最大交易出错重试次数的过程中，考虑了交易类型对应的平均执行时间T，所以基于T、R和C三个参数得到的M最准确，最节省服务器的资源。

在一可选实现方式中，由于不同交易类型的批转联交易对应的最大交易出错重试次数不同，若所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易中第一批转联交易处理失败后，可以执行以下步骤D1至步骤D3。

步骤D1：检测所述第一批转联交易出错重试次数是否小于所述第一批转联交易的目标交易类型对应的最大交易出错重试次数，若是执行步骤D2，若否，执行步骤D3。

步骤D2：再次处理所述第一批转联交易。

步骤D3：不再重新发起所述第一批转联交易。

可以理解的是，步骤S24的实现方式有多种，本申请实施例提供但不限于以下步骤E1至步骤E4。

步骤E1：确定所述数据库存储的批转联交易的交易类型。

步骤E2：从预设的交易类型与资源占用量的对应关系中，查找所述数据库存储的批转联交易的交易类型对应的目标资源占用量。

示例性的，步骤E2包括以下步骤E21。

步骤E21：从预设的大资源占用属性与交易类型的对应关系，以及，预设的小资源占用属性与交易类型的对应关系中，查找所述数据库存储的批转联交易的交易类型对应的目标资源占用量。

步骤E3：若所述目标占用资源属性为资源占用量大于或等于所述预设阈值，从所述数据库中获取所述目标资源占用量大于或等于所述预设阈值的所述最大交易并发数个批转联交易。

步骤E4：若所述目标占用资源属性为资源占用量小于所述预设阈值，从所述数据库中获取所述目标资源占用量小于所述预设阈值的所述最大交易并发数个批转联交易。

上述本申请公开的实施例中详细描述了方法，对于本申请的方法可采用多种形式的装置实现，因此本申请还公开了一种装置，下面给出具体的实施例进行详细说明。

图3是根据一示例性实施例示出的一种批转联交易处理装置框图。参照图3，该装置包括：第一确定模块31、第一查找模块32、第一计算模块33、第一获取模块34以及第一处理模块35，其中：

第一确定模块31，用于确定待处理的批转联交易的目标占用资源属性，所述目标占用资源属性为资源占用量大于或等于预设阈值，或者，资源占用量小于所述预设阈值；

第一查找模块32，用于从预设的占用资源属性与资源占用信息的对应关系中，查找所述目标占用资源属性对应的目标资源占用信息，所述目标资源占用信息包括具有所述目标占用资源属性的历史批转联交易的虚拟内存使用量、所需中央处理器CPU处理能力、所需物理内存使用量、所需共享内存使用量；

第一计算模块33，用于通过公式：最大交易并发数C＝min(Memory/M,CPU/C,Physical Memory/PM,Shared Storage/S)，确定具有所述目标占用资源属性的批转联交易的最大交易并发数C；

其中，Memory是指执行所述批转联交易的服务器的总虚拟内存量，M是指所述所需虚拟内存使用量，CPU是指所述服务器的总CPU处理能力，C是指所述所需CPU处理能力，Physical Memory是指所述服务器的总物理内存量，PM是指所述所需物理内存使用量，Shared Storage是指所述服务器的共享内存量，S是指所述所需共享内存使用量；

第一获取模块34，用于从数据库中获取所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易；

第一处理模块35，用于处理所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易。

在一可选实现方式中，还包括：

第二获取模块，用于获取历史批转联交易的交易类型以及资源占用信息，所述资源占用信息包括：所述历史批转联交易的历史虚拟内存使用量、历史所需中央处理器CPU处理能力、历史所需物理内存使用量以及历史所需共享内存使用量；

第二计算模块，用于针对每一所述历史批转联交易，基于公式：资源占用量＝预设第一权重*历史虚拟内存使用量+预设第二权重*历史所需共享内存使用量+预设第三权重*历史所需CPU处理能力+预设第四权重*历史所需物理内存使用量，计算得到所述历史批转联交易的资源占用量；

第二确定模块，用于针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的所述历史批转联交易的资源占用量的均值为所述交易类型对应的资源占用量；

第三确定模块，用于针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的资源占用信息；

其中，所述交易类型对应的资源占用信息中的虚拟内存使用量为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史虚拟内存使用量的均值；所述交易类型对应的资源占用信息中的所需共享内存使用量为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史所需共享内存使用量的均值；所述交易类型对应的资源占用信息中的所需CPU处理能力为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史所需CPU处理能力的均值；所述交易类型对应的资源占用信息中的所需物理内存使用量为属于所述交易类型的所述历史批转联交易的历史所需物理内存使用量的均值；

第四确定模块，用于确定对应的资源占用量大于或等于所述预设阈值的所述交易类型的资源占用属性为大资源占用属性；

第五确定模块，用于确定对应的资源占用量小于所述预设阈值的所述交易类型的资源占用属性为小资源占用属性；

第三计算模块，用于针对所述大资源占用属性，通过属于所述大资源占用属性的交易类型对应的资源占用信息计算得到所述大资源占用属性对应的资源占用信息；

第四计算模块，用于针对所述小资源占用属性，通过属于所述小资源占用属性的交易类型对应的资源占用信息计算得到所述小资源占用属性对应的资源占用信息。

在一可选实现方式中，还包括：

第三获取模块，用于获取所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易分别对应的目标交易类型；

第二查找模块，用于针对每一所述目标交易类型，从预设的交易类型与平均执行时间的对应关系中，查找所述目标交易类型对应的目标平均执行时间T；

第三查找模块，用于针对每一所述目标交易类型，从预设的交易类型与平均出错重试成功次数的对应关系中，查找所述目标交易类型对应的目标平均出错重试成功次数R；

第五计算模块，用于针对每一所述目标交易类型，通过公式最大交易出错重试次数M＝X

在一可选实现方式中，还包括：

检测模块，用于若所述最大交易并发数个具有所述目标占用资源属性的批转联交易中第一批转联交易处理失败，检测所述第一批转联交易出错重试次数是否小于所述第一批转联交易的目标交易类型对应的最大交易出错重试次数；

重试模块，用于若是，再次处理所述第一批转联交易；

终止模块，用于若否，不再重新发起所述第一批转联交易。

在一可选实现方式中，还包括：

第四获取模块，用于获取历史批转联交易的交易类型以及执行时间；

第六确定模块，用于针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的所述历史批转联交易的执行时间的均值为所述交易类型对应的平均执行时间。

在一可选实现方式中，还包括：

第五获取模块，用于获取历史批转联交易的交易类型以及出错重试成功次数；

第七确定模块，用于针对每一所述交易类型，确定属于所述交易类型的所述历史批转联交易的出错重试成功次数的均值为所述交易类型对应的平均出错重试成功次数。

在一可选实现方式中，第一获取模块包括：

确定单元，用于确定所述数据库存储的批转联交易的交易类型；

查找单元，用于从预设的交易类型与资源占用量的对应关系中，查找所述数据库存储的批转联交易的交易类型对应的目标资源占用量；

第一获取单元，用于若所述目标占用资源属性为资源占用量大于或等于所述预设阈值，从所述数据库中获取所述目标资源占用量大于或等于所述预设阈值的所述最大交易并发数个批转联交易；

第二获取单元，用于若所述目标占用资源属性为资源占用量小于所述预设阈值，从所述数据库中获取所述目标资源占用量小于所述预设阈值的所述最大交易并发数个批转联交易。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图4是根据一示例性实施例示出的一种用于服务器的装置的框图。

服务器包括但不限于：处理器41、存储器42、网络接口43、I/O控制器44以及通信总线45。

需要说明的是，本领域技术人员可以理解，图4中示出的服务器的结构并不构成对服务器的限定，服务器可以包括比图4所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图4对服务器的各个构成部件进行具体的介绍：

处理器41是服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个服务器的各个部分，通过运行或执行存储在存储器42内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器42内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据，从而对服务器进行整体监控。处理器41可包括一个或多个处理单元；示例性的，处理器41可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器41中。

处理器41可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者是特定集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；

存储器42可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)421和只读存储器(Read-Only Memory，ROM)422，也可能还包括大容量存储设备423，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该服务器还可能包括其他业务所需要的硬件。

其中，上述的存储器42，用于存储上述处理器41可执行指令。上述处理器41具有执行批转联交易处理方法的功能。

一个有线或无线网络接口43被配置为将服务器连接到网络。

处理器41、存储器42、网络接口43和I/O控制器44可以通过通信总线45相互连接，该通信总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

在示例性实施例中，服务器可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述批转联交易处理方法。

在示例性实施例中，本公开实施例提供了一种包括指令的存储介质，例如包括指令的存储器42，上述指令可由服务器的处理器41执行以完成上述方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，可直接加载到计算机的内部存储器，例如上述存储器42中，并含有软件代码，该计算机程序经由计算机载入并执行后能够实现上述批转联交易处理方法。

在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，可直接加载到计算机的内部存储器，例如所述服务器包含的存储器中，并含有软件代码，该计算机程序经由计算机载入并执行后能够实现上述所述批转联交易处理方法。

本发明提供的批转联交易处理方法、装置、服务器及介质可用于金融领域或其他领域，例如，可用于金融领域中的批转联交易应用场景。其他领域为除金融领域之外的任意领域，例如，电力领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的批转联交易处理方法、装置、服务器及介质的应用领域进行限定。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例中记载的特征可以相互替换或者组合。对于装置或系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。