金融风控系统性能优化

某外资银行市场风险计算引擎每日批处理耗时过长（约4小时），随着业务量增长随时可能突破SLA，影响次日开盘前的风险报告出具。
问题诊断：
数据库冗余查询严重，同一头寸数据被重复加载多次
计算逻辑全部串行执行，大量独立计算未并行化
每日全量重算，即使只有小部分头寸发生变化
解决方案：
引入Redis缓存层：对高频参考数据做二级缓存，数据库负载降低60%
线程池并行化改造：将独立计算任务拆分为线程池并行处理，处理时间缩减约50%
增量计算方案：追踪当日变动头寸，仅重算变动部分，其余复用前一日基线数据
Spark分布式迁移：将超大规模计算迁移至Spark集群，支持水平扩展
小文件优化：用Python脚本合并Spark Shuffle产生的海量小文件，下游读取效率提升3倍