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====== 交易监控中间件_总结 ======
===== 总结邮件 =====
各位，

周四晚LIFEAPP[交易监控]上线，到今天两天多，为了让这个东西告一段落，我这里做个总结！

写在前面：

需求：见附件[生活应用交易监控需求(V1.0).docx]

设计：见附件[生活应用交易监控设计.docx]

由于是[交易监控]，所以还是要拿数据说话。

[交易监控]需求，就是为了在不影响系统性能的前提下，监控交易，去发现系统瓶颈，系统问题，从而考虑解决方案去克服这些问题！

分析样本取线上lifeapp交易时间段：这里选择周五一整天24小时的交易。

首先看下lifeapp[交易监控表]结构：
^  交易监控表结构  ^^^^^^
^  字段  ^  类型  ^  是否可空  ^  约束  ^  默认值  ^  备注  ^
|  id  |  int(11)  |  否  |  主键自增  |    |  主键ID  |
|  sys_date  |  Char(8)  |  否  |    |    |  系统日期  |
|  sys_time  |  Char(6)  |  否  |    |    |  系统时间  |
|  **method_type**  |  varchar(10)  |  否  |    |    |  方法类型,**PO:提供对外服务方法,IN:内部服务方法,IO:调用外部方法,SQL:内部sql**  |
|  **outer_system**  |  varchar(20)  |    |    |    |  外部系统代码  |
|  **method_route**  |  varchar(200)  |  否  |    |    |  方法路径  |
|  **method_name**  |  varchar(100)  |  否  |    |    |  方法名称  |
|  request  |  longtext  |    |    |    |  入参  |
|  response  |  longtext  |    |    |    |  出参  |
|  **is_exception**  |  int(1)  |  否  |    |  0  |  是否异常发生,**0:没发生异常,1:发生异常**  |
|  **begin_time**  |  timestamp(3)  |  否  |    |    |  开始时间  |
|  **end_time**  |  timestamp(3)  |  否  |    |    |  结束时间  |
|  **used_time**  |  bigint  |  否  |    |    |  耗时(毫秒)  |
|  **ip**  |  varchar(50)  |    |    |    |  机器ip  |
|  resv1  |  varchar(100)  |    |    |    |  备注字段1  |
|  resv2  |  varchar(100)  |    |    |    |  备注字段2  |
|  resv3  |  varchar(100)  |    |    |    |  备注字段3  |
|  is_delete  |  int(1)  |  否  |    |    |  是否删除,0:未删除,1:已删除  |
|  created_at  |  timestamp  |  否  |    |    |  创建时间  |
|  updated_at  |  timestamp  |  否  |    |    |  修改时间  |

**监控数据报告分析字段：以上选中的这些**

下面分9个维度，分析一些问题！

见：{{:分享:技术:交易监控:交易监控数据报告_20170702_.xlsx|}}

后续：
  - 一段时间内该[交易监控]实现在lifeapp没有问题，再应用到be和spw
  - 表中resv1，resv2，resv3三个预留字段，支持表达式，在be中可以填入subBankNo，交易代码/银行返回码，银行交易结果，之后可以根据预留字段做更详细的监控分析
  - 后续可以考虑[交易监控表]加个version字段，修改预留字段，上升version版本字段值，这样分析起来，按version区分，不会乱
  - 发现问题/瓶颈，并解决：优化代码逻辑，优化代码算法，优化tomcat配置，使用缓存，加索引，主从读写分离，分库分表，加机器。。。
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