简介：众所周知，sap process orchestration（PO）系统用于集成不同的sap和遗留系统。有时，如果接收方系统不能同意确定处理数据的操作和关键字段，并提供另一个查找服务来确定操作和关键值，则源系统无法捕获事务更改，情况变得更加复杂，我也参与过类似的集成场景，通过更好的设计和java映射，将消息处理时间和查找调用减少了90%。
需求：–
从源系统"S"中拉取消息中的10000条客户记录，并与SAP ECC系统中间数据合并，淘客引流，最终将整个数据集推送到目标系统"T"中粗服务通过查询服务确定每个客户记录上的动作后
问题：–
查询每个记录上的目标系统服务，然后在接收系统上发布整个数据，工作量巨大，造成多个问题消息处理时间不长，物联网教室，通过按客户记录创建消息快速增加采购订单系统数据库
解决方案：–
为了达到要求，NetWeaver BPM也是一种方法，但无法解决上述突出的问题。我选择结合使用代理和Java映射的split&bundle方法，这样可以减少90%的处理时间，而不会对接收方系统服务造成任何高负载。一种新的设计是使用服务器代理将1条消息（10000条记录）拆分为20条消息（500条记录），并在通过客户端代理发送回采购订单系统之前合并SAP ECC数据。下一步是使用两步映射，大数据营销，第一步映射（java）将查找调用绑定为每个调用100条记录，并迭代响应，为下一步映射构建源结构。它有助于将查找调用从10000次减少到100次，并确定每个事务的操作。多重映射功能有助于为不同的目标系统服务（添加、更新和删除）使用不同的结构。在将最终消息发布到目标服务之前的第二个映射步骤中再次使用绑定。每条消息捆绑50条记录，帮助我们将post呼叫从10000次减少到200次。
结论：–
下图是SAP PO中消息处理时间的结果，发发淘客神器，包括捆绑消息和不捆绑消息两种方法。它清楚地显示了在调用查找服务之前捆绑消息的消息处理时间在10000条记录（20条消息）中保持稳定，但在另一方面，没有捆绑方法的消息处理时间随着处理记录的增加呈指数增长。捆绑方式也有助于控制采购订单数据库不必要的增加，通过减少系统中生成的消息数量，减少查找和售后服务调用。
选择正确的转换方法和更好的设计有助于保持采购订单系统良好的运行状况，云教云，并将消息处理时间减少到90%。
下一步很快在博客中，我将更详细地分享java映射（使用JAXB解析器）和完整的场景技术代码。
