隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)投入大量精力打造自身會(huì)員體系,其中積分作為會(huì)員體系的重要因素之一,受到了廣泛關(guān)注并成為研究熱點(diǎn)。然而傳統(tǒng)的積分營(yíng)銷模式較為單一,導(dǎo)致用戶參與度和用戶滿意度均較低。因此,本文擬結(jié)合第三方支付構(gòu)建一個(gè)積分現(xiàn)金交易系統(tǒng),通過(guò)積分和現(xiàn)金閉環(huán)流通的方式為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供更多樣的支付形式,從而實(shí)現(xiàn)積分營(yíng)銷的模式創(chuàng)新。本文主要工作如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)快照策略中存在的閾值難以設(shè)定、快照任務(wù)冗余等問(wèn)題,本文提出了一種新的自適應(yīng)事件溯源快照策略。本文以事件溯源中的快照問(wèn)題為核心,分析了兩種常見(jiàn)的快照策略并給出其最優(yōu)值計(jì)算方法,同時(shí)提出了四項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。在現(xiàn)有策略的基礎(chǔ)上,本文結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景的多項(xiàng)影響因素,提出了一種自適應(yīng)快照策略,能根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載自動(dòng)調(diào)度快照任務(wù)。此外,本文通過(guò)模擬電商平臺(tái)用戶請(qǐng)求對(duì)上述三種策略進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明自適應(yīng)快照策略在系統(tǒng)運(yùn)行初期有效提高了快照命中率;從整體來(lái)看,該策略能在保證快照有效性的同時(shí)顯著減少快照數(shù)量,從而進(jìn)一步驗(yàn)證了該策略的有效性和可行性。(2)針對(duì)現(xiàn)有CQRS架構(gòu)和Actor系統(tǒng)集成復(fù)雜的問(wèn)題,本文提出了一種新的基于Actor模型的CQRS通用組件,并結(jié)合(1)中提出的快照策略實(shí)現(xiàn)了積分現(xiàn)金交易系統(tǒng)。此外,本文使用訂單和提現(xiàn)兩個(gè)核心流程闡述了該通用組件的工作方式,并通過(guò)功能測(cè)試和性能測(cè)試驗(yàn)證了系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)與預(yù)期相符。(3)針對(duì)(2)中系統(tǒng)潛在的信用風(fēng)險(xiǎn),本文擬結(jié)合Hyperledger Fabric框架搭建聯(lián)盟鏈,將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到積分現(xiàn)金交易系統(tǒng)中。具體來(lái)說(shuō),通過(guò)編寫(xiě)智能合約對(duì)交易信息進(jìn)行驗(yàn)證與存儲(chǔ),能有效保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)的不可篡改性,以此來(lái)增強(qiáng)積分現(xiàn)金交易系統(tǒng)的可信性。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F724.6;F274
【部分圖文】：

圖２－丨領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的分層架構(gòu)圖??表示層直接面向用戶，用于接收用戶命令，并進(jìn)一步調(diào)用其他三層的服務(wù)，??最終向用戶返回需要呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)。應(yīng)用層為表示層提供應(yīng)用功能，本身不實(shí)現(xiàn)業(yè)??務(wù)邏輯，主要起協(xié)調(diào)作用，通過(guò)調(diào)用領(lǐng)域?qū)拥姆⻊?wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這些功能。領(lǐng)域?qū)邮羌??構(gòu)的核心部分，使用領(lǐng)域模型表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，深刻反映領(lǐng)域的本質(zhì)�；A(chǔ)設(shè)施層??主要提供持久化、消息通信等服務(wù)。??領(lǐng)域模型元素一般分為７大類，分別是：實(shí)體（Ｅｎｔｉｔｙ）、值對(duì)象（Ｖａｌｕｅ?Ｏｂｊｅｃｔ）、??聚合（Ａｇｇｒｅｇａｔｅ）、服務(wù)（Ｓｅｒｖｉｃｅ）、工廠（Ｆａｃｔｏｒｙ）、倉(cāng)儲(chǔ)（Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ）、領(lǐng)域??事件（Ｄｏｍａｉｎ?Ｅｖｅｎｔ）。??每個(gè)實(shí)體都有唯一的標(biāo)識(shí)符，代表現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域業(yè)務(wù)對(duì)象，可以被持久化。值對(duì)??象和實(shí)體的最大區(qū)別就在于沒(méi)有唯一標(biāo)識(shí)符，值對(duì)象更關(guān)心對(duì)象的內(nèi)容，通常是??臨時(shí)的、只讀的、不可變的。聚合是指邏輯上緊密相連的一些實(shí)體或值對(duì)象的集??合，定義了對(duì)象之間的邊界。每個(gè)聚合都有一個(gè)聚合根，外界不能直接訪問(wèn)聚合??內(nèi)部的對(duì)象，只能與聚合根交互。服務(wù)可以進(jìn)一步分為應(yīng)用層服務(wù)、領(lǐng)域?qū)臃⻊?wù)??和基礎(chǔ)層服務(wù)。在一些領(lǐng)域中，存在不屬于任何實(shí)體或值對(duì)象的模型，它們是實(shí)??

按順序進(jìn)行處理，最終得到最新?tīng)顟B(tài)，這一過(guò)程稱為事件回放。??在ＣＲＵＤ系統(tǒng)中，實(shí)體與數(shù)據(jù)庫(kù)記錄一一對(duì)應(yīng)，對(duì)實(shí)體的操作直接映射為對(duì)??數(shù)據(jù)庫(kù)操作，因此會(huì)存在性能問(wèn)題。例如，在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，一般會(huì)使用ＯＲＭ框??架將數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄映射為程序中的對(duì)象。當(dāng)修改一條記錄中的某個(gè)字段時(shí)，需??要先獲取該對(duì)象，然后更新對(duì)象這一屬性，最后將該對(duì)象回寫(xiě)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。因?yàn)??對(duì)整個(gè)對(duì)象的讀取與存儲(chǔ)涉及了其他無(wú)關(guān)字段，所以產(chǎn)生了額外的開(kāi)銷。從并發(fā)??操作的角度來(lái)看，當(dāng)對(duì)同一對(duì)象同時(shí)進(jìn)行讀和寫(xiě)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)，產(chǎn)生讀寫(xiě)??沖突。通常解決沖突需要通過(guò)加鎖來(lái)實(shí)現(xiàn)代碼同步，而鎖的引入會(huì)產(chǎn)生上下文切??換、死鎖等問(wèn)題。１０操作速度比內(nèi)存速度低幾個(gè)數(shù)量級(jí)，在并發(fā)量不大的情況??下，直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)并沒(méi)有明顯的性能問(wèn)題，但在高并發(fā)情況下數(shù)據(jù)庫(kù)性能會(huì)成??為瓶頸。在涉及到對(duì)多個(gè)字段同時(shí)修改的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，傳統(tǒng)的方式是使用數(shù)據(jù)庫(kù)??事務(wù)來(lái)保證一致性。數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)會(huì)依賴對(duì)數(shù)據(jù)行、表加鎖來(lái)實(shí)現(xiàn)隔離性，因此并??發(fā)級(jí)別只能在行、表級(jí)別，導(dǎo)致程序難以優(yōu)化。在所有的數(shù)據(jù)庫(kù)操作中，更新操??作最為耗時(shí)，插入操作開(kāi)銷最小，因此使用插入操作替代更新操作，可以最大化??利用數(shù)據(jù)庫(kù)的性能。事件溯源應(yīng)用了這一思想，采用插入操作對(duì)事件進(jìn)行持久化。??事件溯源工作過(guò)程如圖２－２所示。??

操作：修改內(nèi)部狀態(tài)、向消息發(fā)送者回復(fù)一條消息、向其他Ａｃｔｏｒ發(fā)出一條消息??網(wǎng)。Ａｃｔｏｒ模型的原理如圖２－３所示。??Ｉ?Ａｃｔｏｒ?１?）??，Ｖ?７?＼發(fā)送港息??５?－公０爲(wèi)．．．??圏，Ｉｔｍｆ?ｎｒｉｆ??ｍｍ?莊踴??圖２－３?Ａｃｔｏｒ模型示意圖??Ａｋｋａ在ＪＶＭ平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了?Ａｃｔｏｒ模型⑷］，可以用來(lái)構(gòu)建高并發(fā)、分布式的??消息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。在ＪＶＭ平臺(tái)中，并發(fā)是由線程實(shí)現(xiàn)的，線程之間存在內(nèi)存可見(jiàn)??性的問(wèn)題。Ａｋｋａ基于低級(jí)別的并發(fā)模型（原子變量、鎖），以并發(fā)容器??（ＣｕｒｒｅｎｔＨａｓｈＭａｐ、ＣｕｒｒｅｎｔＬｉｎｋｅｄＱｕｅｕｅ?等）為工具，實(shí)現(xiàn)了高級(jí)別的抽象???Ａｃｔｏｒ模型。Ａｋｋａ中的Ａｃｔｏｒ具有引用透明的特點(diǎn)，每個(gè)Ａｃｔｏｉ？實(shí)體都有唯一的??Ａｃｔｏｒ引用（ＡｃｔｏｒＲｅｆ）
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