信用风险管理系统

2025-05-30 14:48:48

行业：金融

载体：Windows应用

技术：Java、MyBatis、Spring、Oracle

业务和功能介绍

互联网金融快速发展但监管滞后，P2P贷款、第三方支付等新型业务缺乏有效约束，信用风险事件频发。信息不对称问题突出，缺乏对参与主体的信用评估和监督机制，导致违约率高企
传统金融机构面临数据孤岛、风险评估滞后等问题，亟需数字化升级！
该系统采用单点登录（SSO）。系统使用的前端框架是jQuery UI Widgets 。功能有数据管理、仓库管理、数据审核这几个大的菜单，还增加了11种类型的期权估值模型，邮件配置功能、舆情监控功能，系统操作日志和批处理日志。系统交付使用一段时间后，响应速度变得越来越慢，甚至出现服务器偶尔宕机的情况。于是，我着手对系统进行了性能优化。首先对Oracle慢查询进行优化：1、启用慢查询日志通过设置long_query_time参数记录执行时间超过阈值的SQL语句，并分析日志定位问题SQL。2、使用EXPLAIN PLAN，分析SQL执行计划，重点关注访问路径、索引使用和等待事件。3、对索引进行优化。4、对SQL语句进行优化5、对表结构优化6、使用redis缓存高频查询结果 ‌; 接下来修改了项目中数据库连接相关配置文件增加了并发访问数个数由默认5改为50; 最后对项目代码进行优化，因为个别页面相应比较慢，我查找到根本原因在于查询表中字段类型有两个都是Clob类型（大容量字符数据），这样直接查询并返回给页面会导致响应速度变得很慢，影响用户的体验。于是我对返回结果JSON数据采用gzip进行压缩再返回给前端页面。通过我的一系列优化，使系统性能得到了很大的提升，用户反映优化后的系统更加的好用。项目中导入excel表格功能用的是Java poi的技术，统计图表生成用的是Echarts。该项目核心框架是基于SSM搭建的企业级框架。

项目实现

1、项目一共10人，我主要参与信用风险管理系统全栈开发和功能测试
2、负责项目的部署文档编写
3、跟python开发人员对接，实现信用风险系统接口调用python的功能
4、负责编写给后续开发人员使用的TF文档
5、后期的整体性能调优使得系统响应时间由3s降至0.2s
6 、舆情监控页面(数据量大)响应时间由原来等待3min降至500ms
7 、系统两周内宕机一次情况消失，稳定运行超1个月

示例图片视频

吴彦璋

30天前活跃

方向：后端-Java、前端-Web前端、

交付率：100.00%

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