互联网金融公司帐户并发处理

㈠ 互联网金融公司为推广人员结算容易出现问题，用友薪福社的业务费用结算平台可以解决这类问题吗

楼主你好，可以帮助互联网金融公司解决这类问题，属于用友旗下社会化专用工及业务费用结算属外包云服务商，可以为互联网金融公司提供推广人员的报酬返佣等业务费用结算。
互联网金融公司存在大量的推广人员，完成推广工作后可需要发放相应的佣金。因此，结算时易出现发放不及时、结算不清等问题。
合作后，薪福社可以利用自身的业务费用结算，以及全国落地，助力金融企业解决现有问题，减轻公司业务费用结算负担。
除此之外，还可以实现企业大体量业务合作目标。如果您的公司也存在业务费用结算方面的问题，可以尝试和薪福社合作，细节可以咨询一下薪福社的工作人员。
很高兴为您解答，希望可以帮助到你。

㈡ 一般互联网公司 如何进行高并发的架构

一、什么是高并发
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。
响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。
吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
二、如何提升系统的并发能力
互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。
垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：
（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；
（2）提升单机架构性能，例如：使用Cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；
在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。
不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。
水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容。
三、常见的互联网分层架构
常见互联网分布式架构如上，分为：
（1）客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP
（2）反向代理层：系统入口，反向代理
（3）站点应用层：实现核心应用逻辑，返回html或者json
（4）服务层：如果实现了服务化，就有这一层
（5）数据-缓存层：缓存加速访问存储
（6）数据-数据库层：数据库固化数据存储
整个系统各层次的水平扩展，又分别是如何实施的呢？
四、分层水平扩展架构实践
反向代理层的水平扩展
反向代理层的水平扩展，是通过“DNS轮询”实现的：dns-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问dns-server，会轮询返回这些ip。
当nginx成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增nginx服务的部署，增加一个外网ip，就能扩展反向代理层的性能，做到理论上的无限高并发。
站点层的水平扩展
站点层的水平扩展，是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf，可以设置多个web后端。
当web后端成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增web服务的部署，在nginx配置中配置上新的web后端，就能扩展站点层的性能，做到理论上的无限高并发。
服务层的水平扩展
服务层的水平扩展，是通过“服务连接池”实现的。
站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server时，RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接，当服务成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增服务部署，在RPC-client处建立新的下游服务连接，就能扩展服务层性能，做到理论上的无限高并发。如果需要优雅的进行服务层自动扩容，这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。
数据层的水平扩展
在数据量很大的情况下，数据层（缓存，数据库）涉及数据的水平扩展，将原本存储在一台服务器上的数据（缓存，数据库）水平拆分到不同服务器上去，以达到扩充系统性能的目的。
互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种，以数据库为例：
按照范围水平拆分
每一个数据服务，存储一定范围的数据，上图为例：
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）比较容易扩展，可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务；
不足是：
（1）请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大range的服务请求压力会更大；
按照哈希水平拆分
每一个数据库，存储某个key值hash后的部分数据，上图为例：
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）请求均匀性较好；
不足是：
（1）不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变时候，可能需要进行数据迁移；
这里需要注意的是，通过水平拆分来扩充系统性能，与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。
通过水平拆分扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是总量的1/n，所以单机的性能也会有提升；
（2）n个服务器上的数据没有交集，那个服务器上数据的并集是数据的全集；
（3）数据水平拆分到了n个服务器上，理论上读性能扩充了n倍，写性能也扩充了n倍（其实远不止n倍，因为单机的数据量变为了原来的1/n）；
通过主从同步读写分离扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是和总量相同；
（2）n个服务器上的数据都一样，都是全集；
（3）理论上读性能扩充了n倍，写仍然是单点，写性能不变；
缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似，也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展开。
五、总结
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。
互联网分层架构中，各层次水平扩展的实践又有所不同：
（1）反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展；
（2）站点层可以通过nginx来进行水平扩展；
（3）服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展；
（4）数据库可以按照数据范围，或者数据哈希的方式来进行水平扩展；
各层实施水平扩展后，能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能，做到理论上的性能无限。

㈢ 互联网创业公司如何应对高并发和 DDoS 攻击

高并发和攻击几乎是每个互联网创业公司都遇到的事情，尤其是电商行业在大促时期，这种状况十分棘手。有朋友曾经在小红书工作，之前大家一块讨论这个问题。小红书对流量高并发和恶意攻击也做过多种尝试，后来借鉴国外很多互联网公司经验，尝试将网站部署到腾讯云计算平台上，利用负载均衡的CLB并发连接和扩容功能处理流量大批涌入 ,缓解服务器压力，效果还不错的。

一般网站遭遇攻击，攻击者都是控制一个足够大的分布式集群来发起攻击，导致宽带被打满、IP会封，这种情况下云计算T级DDoS防护能力就会起到有效抵御功能，避免IP被封、带宽被打满。像谷歌这种比较大的公司都有自己自建强大稳定的基础设施，投入大、维护成本高，技术含量还要过硬，但一般互联网创业公司原有服务器资源有限，却又难以应付随时遭遇高并发和攻击现状，为了节约成本精工主要业务，很多公司把网站部署到云计算，省去很多麻烦，这也算是一种经验借鉴吧。

㈣ 互联网金融企业面临哪些风险

1、法律风险
在诸多的法律风险中，容易涉嫌非法集资是最大的风险。无论是异化了的P2P网络借贷融资还是互联网公众小额集资形式其运营缺乏法律依据，现有的制度没有明确其性质而处于法律的灰色地带。现实中也出现了许多假借P2P网络平台而进行非法集资的事件，如天力贷案、郑旭东案、网赢天下倒闭事件等。淘宝上也先后出现过公开销售未上市公司股份和PE基金份额的事件。由于其向超过200人的不特定对象公开推荐、发行证券且未经审批，按照证券法两者都已构成“非法证券活动”，均被证监会叫停。除此之外，法律风险还体现在利用互联网金融从事洗钱活动、个人信息的泄露、擅自发行公司、企业债券、经营者挪用资金、职务侵占、以非法占有为目的进行虚假融资而可能构成诈骗罪或者合同诈骗罪等刑事法律风险。
2、市场、信用风险
虽然互联网金融的发展异常火热但细分各种业态的市场成熟度却参差不齐，例如第三方支付机构在行业中的布局已经呈现雏形，出现了“精耕细作”的情景；P2P网络借款平台则依然在“跑马圈地”；以阿里小贷为代表的网络小额贷款公司各自依靠集团公司的电商平台，相互之间的竞争似乎并不激烈。同业竞争、知识产权保护的风险与面对市场的垄断、不正当竞争并存。在信用比较缺失的背景下，也面临着筹资人使用虚假的身份信息获取资金、违规、违法使用贷款资金导致无力还款等风险。而造成违约或者恶意拖延之后，由于交易各方各处异地、诉讼成本高企等各种因素，也难以对违约人构成实质性惩处。热议的多数互联网理财产品利用的是同业存款市场和一般存款市场利率价格之差，随着利率市场化改革推进以及涌入资金增加摊薄收益，产品盈利空间将逐渐缩小。银行存款利率与市场利率之间的巨大差别是货币基金发展的主要动力，但其也仍存在破产清算风险。
3、经营风险
经营风险指公司内部治理不到位、程序与治理流程不完善、人员的失误或舞弊、系统的失灵或缺陷等因素造成的风险。互联网金融兼具金融企业与互联网企业的风险要素。一方面可能客户不熟悉、过量客户的网站访问等原因而造成风险。另一方面可能是来自互联网金融安全系统及其产品的设计缺陷等因素，或者内部工作人员操作失误等原因而造成较大的风险。2013年8月发生的“光大乌龙指”事件，彰显了认识这一风险的重要性。尤其是对于无准入门槛、无行业标准、无监管机构的P2P网络借贷平台行业而言更是如此。
上述的分析仅仅是当互联网金融初步发展阶段所存在的风险，更多潜在的风险也会随着其进一步成长逐渐暴露出来。互联网金融已经具有了引发行业系统性风险的可能，例如依托于第三方网络支付的货币市场基金，在短短的几个月内用户便超过了8000万，而该货币基金一旦产生基金份额赎回的障碍，就有极大的可能引发系统性风险乃至社会群体性事件。金融风险的累积如果不能及时控制并加以化解，则不可避免的出现金融危机。而且近年来，许多犯罪分子借互联网金融之名实施犯罪行为，尤其是非法集资行为持续高发。因此有必要对互联网金融进行监督管理，以维持金融安全、防范金融风险和保护人民群众财产安全。

㈤ 为什么互联网金融公司经常拿钱跑路

目前已经明确互联网金融风险主要有三类：
第一是信用违约风险，即互联网理财产品能否内实现其承诺容的投资收益率。第二是期限错配风险，即互联网理财产品投资资产是期限较长的，而负债是期限很短的，一旦负债到期不能按时滚动，就可能发生流动性风险。第三是最后贷款人风险。

综上所述，充分考虑各种潜在风险，笔者认为像共投网这样的艺术品众筹理财产品值得我们学习，给了我们一种新思路。

㈥ 互联网金融的典型案例

四大商业银行推出的网上银行，腾讯推出的微信联合人保财险的手机端支付，淘宝联合天弘基金开发的余额宝，还有包括：易付宝、百付宝、快钱等多家第三方支付平台。
2013年全球私募股权与互联网金融相关的领域延续了过去几年的火热。仅5月份，Twitter宣布收购大数据创业公司Lucky Sort；IDG宣布两宗与虚拟货币相关的投资；微软拟出资10亿美元收购Nook Media公司数字资产。
2014年7月国内某P2P公司完成C轮融资，三年内累计融资金额超6亿元。C轮融资主投资方是兰亭投资，为新加坡主权投资公司淡马锡子公司。此外，前两轮投资方光速安振中国基金、红杉资本、凯鹏华盈中国基金都追加了投资 微金融又称微信金融 ，是2012年左右新兴的一种金融模式。即借助微信等典型的社交媒体平台，为用户提供相对理财，投资，贷款等规模较小的金融行为环境，一般情况下，指的是为中小微企业、创业者、个体工商户、小额投资者等提供的金融服务。日前有第三方平台发布了微信金融平台排名，以其中名列前位的“闪电借款”为例，2015年第三季度财报显示，其闪电借款平台7、8、9三个月撮合交易额分别有1.95亿、2.28亿、2.67亿，增长极其迅猛。
随着微金融信息服务体系的不断壮大，微金融信息服务的概念也在扩大，现在其最为准确的定义是：专门向小型和微型企业及中低收入阶层提供的，小额度的、时间短的、可持续循环的微金融产品和服务的活动。”
微金融信息服务的特点有两点：一是以中小微型企业以及贫困或中低收入群体为特定目标客户；二是由于客户有特殊性，它会有适合这样一些特定目标阶层客户的金融产品和服务。 以规模庞大的线下POS收单市场来说，越来越多的第三方支付企业对线下收单市场的拓展，未来线下支付将给整个综合支付市场格局带来重要影响。

㈦ 互联网金融公司倒闭了、卷款逃跑、一夜间消失怎么办

目前我国互联网金融仍在发展的初级阶段，业务模式还不成熟，容易突破非法集资等回监管底线。”答一方面在经济下行周期，互联网金融面临较大的风险压力，另一方面互联网导致去中间化和去中心化，容易被洗钱等犯罪行为所利用。
行业高速发展但问题频生，对于不断上演的P2P倒闭跑路潮，业内人士表示，这种冰火两重天的景象属于成长期的“烦恼”。破除这些“烦恼”，及时快速监管大有可为。
1、必须加强监管，防患于未然；2、对卷款逃跑的互联网金融公司应加大处理力度，追缴其非法所得。

㈧ 互联网金融公司如何做账、建账

现金日记账、银行日记账、明细分类账、总帐四大基本账簿。 库存、固定资产以及往来账款根据业务量多少决定是否单设各自明细账进行管理核算。

㈨ 优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的

现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。