金融系统是大型架构核心，下面我详解金融系统TPS@mikechen
金融系统
在互联网电商、社交场景里，1 万 TPS 甚至 10 万 TPS 都相对常见。
但在金融核心系统（支付、转账、核心账务、清算）里，稳定支撑 1 万 TPS 已经属于高难度挑战。
金融系统不同于普通业务系统，它处理的是资金、账务、清算、交易指令和用户资产。
一旦出现错误，带来的不是体验问题，而可能是直接的财务损失和监管风险。
因此，金融系统要实现1万TPS，不只是“把机器加大”那么简单，而是一个系统性工程。
为什么1万TPS就很难
1. 金融场景对一致性要求极高
金融交易最核心的要求是不能错账、不能漏账、不能重复扣款。
这意味着每一笔请求都不能只追求“快”，还要保证强一致性、幂等性和可追溯性。
相比普通高并发读多写少的系统，金融系统的大量请求都涉及写操作，而且写操作之间存在强关联。
比如余额变更、冻结、解冻、记账、流水生成等，任何一个环节出问题都会影响整条链路。
2. 事务链路长，性能损耗大
一笔金融交易通常不止一次数据库写入，而是包括：
请求校验；
风控判断；
账户校验；
冻结/扣减；
记账；
生成流水；
通知异步消息；
对账落库；
这类链路一长，TPS就容易被拖慢。
尤其在采用分布式架构时，跨服务调用、分布式事务、消息可靠投递都会显著增加延迟和失败概率。
3. 稳定性要求远高于一般系统
普通系统偶尔抖动，用户还能接受，金融系统则不行。
金融系统必须面对峰值流量、秒级突增、重试风暴、网络抖动、数据库故障、消息堆积等问题。
为了保证“不错”，系统往往需要更多校验和保护机制，而这些机制本身也会消耗性能。