CN117234759B - 一种app服务平台的数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及APP服务平台数据处理技术领域，尤其涉及一种APP服务平台的数据处理方法及系统。该方法包括以下步骤：对终端设备进行用户请求数据收集处理并进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至终端设备；对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算并对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据。本发明通过APP服务平台对数据进行处理，以实现更高效的数据处理。

Description

一种APP服务平台的数据处理方法及系统

技术领域

本发明涉及APP服务平台数据处理技术领域，尤其涉及一种APP服务平台的数据处理方法及系统。

背景技术

随着移动互联网的发展，越来越多的人开始使用智能手机，并寻找各种应用程序来满足他们的需求，然而传统的APP服务平台数据处理方法存在着APP服务平台系统可靠性差，对复杂数据的响应效率低下的问题。

发明内容

基于此，有必要提供一种APP服务平台的数据处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种APP服务平台的数据处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；

步骤S2：对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至终端设备；

步骤S3：获取APP服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；

步骤S4：利用APP服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

本发明通过利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，系统能够获取到用户的请求信息，这些请求信息可以包括用户的需求、操作行为，通过了解用户的需求和行为，系统可以更好地理解用户的需求，并使用缓存数据库对数据进行缓存，可以提高系统的响应速度和效率，数据缓存减少了对后端数据源的频繁访问，从而大幅降低了延迟时间，提升了用户体验；对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，能够及时检测用户请求的状态，通过对响应状态的识别，系统可以判断请求是否成功、失败或处于其他特定状态，从而更好地了解系统的工作状况和性能表现；通过响应状态识别处理，系统可以生成请求数据响应报告数据。这些报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据。复杂请求报告数据可能包含了更复杂和更多操作步骤的响应信息，而用户轻量级请求数据是单一的数据响应并没有过多的操作步骤和复杂的逻辑交互，这些报告数据提供了对用户请求的全面反馈和摘要，响应状态识别处理和响应报告生成可以帮助系统及时发现和解决请求问题，并对系统进行优化和改进，这有助于提高系统的性能、稳定性和可靠性，以应对不同的用户请求并提供更好的服务；通过获取APP服务平台硬件设备数据，系统可以获得有关当前平台硬件性能和资源利用情况的详细信息，这些数据可以包括处理器速度、内存大小、存储容量、网络带宽等指标，用于评估当前硬件设备的能力和潜力，利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，可以分析请求的数据复杂性，并生成用户请求复杂强度数据，这样可以量化请求的复杂度和资源需求，并为后续的硬件设备升级提供有针对性的依据，根据用户请求复杂强度数据，系统可以进行硬件设备升级处理，这可能包括增加处理器核心数、扩展内存容量、提升存储性能或增加网络带宽等措施，通过升级硬件设备，系统可以满足更高的请求复杂度和处理需求，提高系统的性能和稳定性，通过硬件设备升级处理，系统可以提升整体的性能和效率，增加计算资源、存储容量和网络带宽可以加快请求处理速度、提高响应时间，并支持更大规模的并发操作，这有助于提升系统的吞吐量和处理能力，满足用户的需求并提供更稳定可靠的服务；通过APP服务设备强化平台，系统可以对用户请求复杂强度数据进行高效的数据响应处理，平台可以利用其提升的硬件性能和处理能力，更快地处理和分析请求数据，以生成用户响应结果数据，经过数据响应处理，APP服务设备强化平台可以生成用户响应结果数据，这是对用户请求的处理结果、数据查询的响应、算法计算的输出等。生成准确和及时的响应结果对于提供良好的用户体验至关重要，生成的用户响应结果数据将被反馈至终端设备，即用户使用的设备，例如智能手机、电脑、平板电脑，这样用户就可以及时获得他们所请求的数据或服务的相应结果，并与系统进行交互。本发明的APP服务平台的数据处理方法是对传统的APP服务平台数据处理方法做出的改进处理，从而解决了传统APP服务平台数据处理方法存在的APP服务平台系统可靠性差以及对复杂数据的响应效率低下的问题，增强了APP服务平台系统可靠性，提高了对复杂数据的响应效率。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；

步骤S12：对用户请求数据进行数据分类处理，得到用户请求分类数据；

步骤S13：对用户请求分类数据进行标签化处理，得到用户请求分类标签数据；

步骤S14：利用B-Tree算法对用户请求分类标签数据进行索引值建立处理，生成用户请求索引数据；

步骤S15：根据用户请求索引数据对用户请求分类数据进行数据关联处理，得到用户请求索引关联数据；

步骤S16：利用缓存数据库对用户请求索引关联数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据。

本发明通过利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，确保了数据的准确性和完整性，这有助于提供更准确的用户请求数据，为后续的处理步骤提供有用的数据，生成用户请求数据；对用户请求数据进行分类和标签化处理，将用户请求数据按照特定的标准进行划分和组织，这有助于提高数据的可读性和可管理性，使后续的数据处理更加高效和准确；利用B-Tree算法对用户请求分类标签数据进行索引值建立处理，索引可以加速数据的检索和查询过程，使得后续的数据关联处理更加高效，通过建立索引，可以快速地定位和访问特定的用户请求数据；根据用户请求索引数据对用户请求分类数据进行数据关联处理，这有助于将相关的数据连接起来，提供更全面和准确的信息；利用缓存数据库对用户请求索引关联数据进行数据缓存处理。缓存可以提高数据的访问速度和系统的响应性能，减少对底层数据库的频繁访问。通过数据缓存，可以更快地获取到用户请求的数据，提升系统的性能和用户体验。

优选地，步骤S16包括以下步骤：

步骤S161：对用户请求索引关联数据进行合理缓存过期时间设置处理，生成用户请求索引缓存数据；

步骤S162：利用消息队列技术对用户请求索引缓存数据进行异步更新处理，生成用户请求异步更新数据；

步骤S163：利用请求数据优先算法对用户请求异步更新数据进行优先等级计算处理，生成用户请求异步优先数据；

步骤S164：利用缓存数据库对用户请求异步优先数据进行多级缓存策略制定，得到缓存数据库多级缓存策略；

步骤S165：根据分布式锁技术对缓存数据库进行缓存失效策略制定，得到缓存数据库缓存失效策略；

步骤S166：根据缓存数据库多级缓存策略以及缓存数据库缓存失效策略对缓存数据库进行优化处理，生成优化缓存数据库；

步骤S167：利用优化缓存数据库对用户请求异步优先数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据。

本发明通过对用户请求索引关联数据进行合理缓存过期时间设置处理，通过设置适当的缓存过期时间，可以控制缓存数据的更新频率，确保缓存数据的及时性和准确性，这有助于提高系统的性能和响应速度；利用消息队列技术对用户请求索引缓存数据进行异步更新处理，通过异步更新，可以将数据更新的过程与用户请求的处理过程分离，提高系统的并发性和响应能力，异步更新可以减少用户请求的等待时间，提升系统的吞吐量；利用请求数据优先算法对用户请求异步更新数据进行优先等级计算处理，通过确定数据的优先级，可以优先处理重要或紧急的请求数据，提高系统的响应效率和用户满意度，优先等级计算可以根据不同的业务需求进行定制，使系统能够更好地满足用户的实际需求；利用缓存数据库对用户请求异步优先数据进行多级缓存策略制定，通过采用多级缓存策略，可以根据数据的访问频率和重要性将数据存储在不同级别的缓存中，提高数据的访问速度和系统的性能，多级缓存策略可以根据实际情况动态调整，以实现最佳的缓存效果；根据分布式锁技术对缓存数据库进行缓存失效策略制定，通过制定合适的缓存失效策略，可以及时清理过期或无效的缓存数据，保证缓存数据的有效性和一致性，缓存失效策略可以避免过期数据对系统性能和功能的影响，提高系统的稳定性和可靠性；根据缓存数据库多级缓存策略和缓存失效策略对缓存数据库进行优化处理，通过优化缓存数据库的存储结构和查询性能，可以提高数据的读取和写入速度，减少数据库的负载压力，并提升系统的性能和响应能力；利用优化缓存数据库对用户请求异步优先数据进行数据缓存处理，通过缓存处理，可以将经过优化的数据存储在缓存数据库中，提供快速访问和响应，数据缓存可以大幅减少对底层数据库的访问，提高系统的性能和用户体验。

优选地，步骤S163中的请求数据优先算法如下所示：

式中，表示请求数据的优先等级值，/>表示待计算数据的数量，/>表示第/>个数据的权重值，/>表示第/>个数据的时间关联度，/>表示第/>个数据的复杂度，/>表示数据的容量大小，/>表示第/>个数据的逻辑系数，/>表示计算所需时间系数，/>表示请求数据优先算法的误差修正值。

本发明构建了一个请求数据优先算法，该公式综合考虑权重、时间关联度、复杂度、容量大小、逻辑系数、时间系数和误差修正值等因素，计算出请求数据的优先等级值，这有助于优化数据处理和资源分配，提高系统的处理效率和响应能力。该公式充分考虑了待计算数据的数量，用于确定待计算数据的大小，并在求和和乘积操作中进行相应的迭代计算；第/>个数据的权重值/>，较高的权重值将增加对应数据的优先等级，使其更有可能被优先处理，通过调整权重值，可以根据实际需求对不同类型的数据进行优先级排序，提高系统对重要数据的处理效率；第/>个数据的时间关联度/>，时间关联度反映了数据与当前时间的相关性，较新的数据通常具有较高的时间关联度，因此可以在计算优先等级时更加重视，通过考虑时间关联度，可以确保系统更及时地处理最新的数据，提高数据的实时性；第/>个数据的复杂度/>，复杂度表示数据的复杂程度或处理难度，较高的复杂度会降低对应数据的优先等级，以确保系统能够优先处理更简单的数据，这有助于提高系统的处理效率和响应速度，避免因复杂数据而导致的延迟或性能下降；数据的容量大小/>，较小的容量大小有助于提高数据的存储和传输效率，因此可以增加对应数据的优先等级，通过考虑容量大小，可以优化系统对数据的处理方式，提高系统的资源利用率和性能表现；第/>个数据的逻辑系数，逻辑系数表示数据的逻辑关联性或相关性，较高的逻辑系数将增加对应数据的优先等级，使其更有可能被优先处理，逻辑系数可以用于确定数据之间的关联关系，提高系统对相关数据的处理效率和准确性；计算所需时间系数/>，较短的时间系数有助于提高计算的效率和响应速度，通过考虑时间系数，可以优化算法的执行时间，减少计算的消耗，提高系统的实时性和性能；请求数据优先算法的误差修正值/>，通过修正误差，可以减小算法的误差对最终结果的影响，提高算法的稳定性和可靠性。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取用户请求缓存数据库数据；

步骤S22：对用户请求缓存数据库数据进行数据响应模拟处理，从而获取用户请求模拟参数数据；

步骤S23：对用户请求模拟参数数据进行响应模拟状态特征提取处理，从而获取用户请求状态特征数据；

步骤S24：根据预设的请求数据响应识别模型对用户请求状态特征数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；

步骤S25：利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应，生成用户轻量级响应数据并反馈至终端设备。

本发明通过获取用户请求缓存数据库数据，系统可以快速检索和获取先前存储的用户请求数据，避免了对庞大数据集的重复查询，这有助于提高数据访问的效率和响应速度；通过对用户请求缓存数据库数据进行数据响应模拟处理，系统可以模拟用户请求的数据处理过程，从而获取用户请求模拟参数数据，这有助于更好地理解用户请求的特征和需求，为后续的处理步骤提供有价值的参数数据；通过对用户请求模拟参数数据进行响应模拟状态特征提取处理，系统可以提取用户请求的状态特征数据，这些特征数据可以包括用户的行为模式、偏好、历史记录，为后续的响应状态识别和处理提供基础；通过使用预设的请求数据响应识别模型对用户请求状态特征数据进行处理，系统可以识别用户请求的响应状态，这有助于将用户请求分类为不同的响应类别，为生成请求数据响应报告数据奠定基础；通过利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行响应，系统可以根据用户的请求生成相应的轻量级响应数据，并将其反馈至终端设备，这有助于提供快速、高效的响应，并满足用户对数据的实时性和即时性需求。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取APP服务平台硬件设备数据；

步骤S32：利用请求数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；

其中，请求数据复杂强度算法的函数公式如下所示：

式中，表示请求数据的复杂强度值，/>表示请求数据中的特征数量，/>表示第/>个请求数据的特征的标准差，/>表示请求数据的维度系数，/>表示第/>个请求数据的噪声值，/>表示请求数据间的关联度，/>表示请求数据的结构容错系数，/>表示请求数据复杂强度算法的偏差调整值。

步骤S33：对用户请求复杂强度数据进行峰值流通量提取处理，得到用户请求峰值复杂强度数据；

步骤S34：根据用户请求峰值流通量数据对APP服务平台硬件设备数据进行极限峰值测试，得到APP服务平台硬件设备待优化数据；

步骤S35：根据APP服务平台硬件设备待优化数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备优化处理，得到APP服务平台优化硬件设备数据；

步骤S36：根据APP服务平台优化硬件设备数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台。

本发明通过获取APP服务平台硬件设备数据，系统可以了解硬件设备的性能、资源利用情况和可用性信息，这有助于评估硬件设备的状态和能力，为后续的数据处理和优化提供基础；通过利用请求数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行处理，系统可以计算出用户请求的复杂强度数据，这有助于评估请求的复杂程度，为后续的资源分配和优化决策提供依据；通过对用户请求复杂强度数据进行峰值流通量提取处理，系统可以获取用户请求的峰值复杂强度数据，这有助于确定系统在处理高负荷请求时所需的资源和处理能力，以确保系统的稳定性和性能；通过根据用户请求峰值流通量数据对APP服务平台硬件设备数据进行极限峰值测试，系统可以评估硬件设备的极限性能和负载承受能力，这有助于确定硬件设备的瓶颈和改进空间，为后续的设备优化提供依据；通过根据APP服务平台硬件设备待优化数据对硬件设备数据进行优化处理，系统可以改善硬件设备的性能、资源利用率和可靠性，这有助于提升系统的整体效能和稳定性，从而满足用户对服务质量的要求；通过根据APP服务平台优化硬件设备数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，系统可以提升平台的硬件性能和功能，进一步增强系统的处理能力和资源利用效率，这有助于满足用户对服务的高要求，并提供更强大的服务平台。

本发明构建了一个数据复杂强度算法，该算法通过根据具体的需求和数据特点，以实现更精确、全面的数据复杂强度评估和处理。该算法充分考虑了请求数据的复杂强度值，复杂强度值表示请求数据的复杂程度或难度，较高的复杂强度值表示数据的复杂性较高；请求数据中的特征数量/>，特征数量表示请求数据中的特征个数，较多的特征数量意味着数据具有更多的维度和特征信息，通过考虑特征数量，可以对数据进行更全面、细致的分析和判断；第/>个请求数据的特征的标准差/>，特征的标准差表示请求数据中特定特征的离散程度，较大的标准差表示数据在该特征上的变化范围较大，通过该参数，可以考虑数据的离散程度，从而对数据的复杂性进行评估；请求数据的维度系数/>，维度系数表示请求数据的维度大小，较大的维度系数表示数据具有更高的维度，通过考虑维度系数，可以对数据的多维特性进行分析和处理；第/>个请求数据的噪声值/>，表示请求数据中特定特征的噪声程度，较大的噪声值表示数据中特定特征的噪声干扰较大，通过考虑噪声值，可以对数据的可靠性和准确性进行评估；请求数据间的关联度/>，关联度表示请求数据之间的相互关系或相关性，较高的关联度表示数据之间的相关性较强，通过关联度参数，可以考虑数据之间的关联性，从而对数据进行关联分析和处理；请求数据的结构容错系数/>，结构容错系数表示请求数据的结构容忍度，较小的结构容错系数表示数据的结构要求较高，通过该参数，可以考虑数据的结构要求，从而对数据的结构性进行评估；请求数据复杂强度算法的偏差调整值/>，偏差调整值用于修正算法中可能存在的误差或偏差，通过该参数，可以校正算法中的偏差，提高算法的准确性和稳定性；

优选地，APP服务平台硬件设备待优化数据包括设备处理器处理能力负荷数据、设备内存读写负荷数据以及设备网络适配器瓶颈数据，步骤S34具体为：

步骤S341：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备处理器处理能力负荷计算，得到设备处理器处理能力负荷数据；

步骤S342：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备内存读写能力测试，得到设备内存读写负荷数据；

步骤S343：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备网络适配器传输速率负荷测试，得到设备网络适配器瓶颈数据。

本发明根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备进行设备处理器处理能力负荷计算，可以评估处理器的负荷情况，这有助于确定处理器的处理能力是否足够满足用户请求的峰值复杂强度，以及是否存在性能瓶颈。通过获取设备处理器的负荷数据，可以为后续的设备优化和升级提供依据，以提高系统的处理能力和性能；根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备进行设备内存读写能力测试，可以评估内存的读写负荷情况，这有助于确定内存的读写能力是否足够满足用户请求的峰值复杂强度，以及是否存在性能瓶颈，通过获取设备内存的读写负荷数据，可以为后续的设备优化和升级提供依据，以提高系统的内存管理和性能；根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备进行设备网络适配器传输速率负荷测试，可以评估网络适配器的传输速率。这有助于确定网络适配器的性能是否足够满足用户请求的峰值复杂强度，以及是否存在传输速率瓶颈，通过获取设备网络适配器的瓶颈数据，可以为后续的网络优化和升级提供依据，以提高系统的网络传输能力和性能。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对用户请求复杂强度数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据；

步骤S42：根据用户请求复杂解析数据进行响应数据构建处理，得到用户响应数据；

步骤S43：对用户响应数据进行响应缓存控制处理，得到用户响应缓存数据；

步骤S44：利用APP服务设备强化平台对用户响应缓存数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

本发明通过对用户请求数据进行解析，可以更好的将请求数据转化为易于处理和理解的格式，这有助于系统更好地理解用户的需求和意图，并为后续步骤提供准确的数据基础；根据用户请求复杂解析数据构建响应数据，根据用户的需求生成相应的响应内容，这有助于向用户提供个性化和准确的响应，提高用户体验和满意度；通过对用户响应数据进行缓存控制处理，可以有效管理和利用缓存，提高响应速度和系统性能，这有助于减少对后端资源的请求，提升系统的响应效率和吞吐能力；通过利用APP服务设备强化平台对用户响应缓存数据进行响应处理，可以生成最终的用户响应结果数据，这有助于快速、准确地向用户提供所需的服务响应，提高用户满意度和系统的可靠性。

优选地，步骤S41包括以下步骤：

步骤S411：对用户请求复杂强度数据进行数据分段处理，生成用户请求复杂强度分段数据；

步骤S412：对用户请求复杂强度分段数据进行解码处理，得到用户请求解码分段数据；

步骤S413：对用户请求解码分段数据进行数据请求行解析，得到用户请求路径数据；

步骤S414：对用户请求解码分段数据进行数据请求头解析，得到用户请求内容数据；

步骤S415：对用户请求解码分段数据进行请求参数解析，得到用户请求参数数据；

步骤S416：根据用户请求路径数据、用户请求内容数据以及用户请求参数数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据。

本发明通过对用户请求数据进行分段处理，可以将复杂的请求数据拆分为更小的数据段，这有助于提高数据处理的效率和准确性，同时减少对系统资源的占用和负担；通过对分段数据进行解码处理，可以将经过分段处理的数据还原为原始的请求数据，这有助于进一步处理和解析用户的请求，为后续步骤提供准确的数据基础；通过对解码分段数据进行请求行解析，可以提取出用户请求的路径信息，这有助于确定用户请求的具体目标和操作，并为后续步骤提供解析后的请求路径数据；通过对解码分段数据进行请求头解析，可以提取出用户请求的内容信息。这有助于了解用户请求的附加信息，例如请求的格式、编码、认证，为后续步骤提供解析后的请求内容数据；通过对解码分段数据进行请求参数解析，可以提取出用户请求的参数信息，这有助于获取用户请求中的具体参数值，例如查询参数、表单数据，为后续步骤提供解析后的请求参数数据；根据用户请求路径数据、用户请求内容数据以及用户请求参数数据进行解析，可以将路径、内容和参数等数据进行整合和解析，这有助于生成最终的用户请求的复杂解析数据，为后续步骤提供准确的数据基础，以进一步处理用户请求。

优选地，本发明还提供了一种APP服务平台的数据处理系统，用于执行如上所述的一种APP服务平台的数据处理方法，该APP服务平台的数据处理系统包括：

请求数据处理模块，用于利用API接口对多个APP用户设备进行请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；

请求数据状态识别模块，用于对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至用户APP设备终端；

APP服务平台设备升级模块，用于获取APP服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；

请求复杂强度数据响应模块，用于利用APP服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至用户APP设备终端。

本发明的有益效果在于通过利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，系统能够获取到用户的请求信息，这些请求信息可以包括用户的需求、操作行为，通过了解用户的需求和行为，系统可以更好地理解用户的需求，并使用缓存数据库对数据进行缓存，可以提高系统的响应速度和效率，数据缓存减少了对后端数据源的频繁访问，从而大幅降低了延迟时间，提升了用户体验；对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，能够及时检测用户请求的状态，通过对响应状态的识别，系统可以判断请求是否成功、失败或处于其他特定状态，从而更好地了解系统的工作状况和性能表现；通过响应状态识别处理，系统可以生成请求数据响应报告数据。这些报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据。复杂请求报告数据可能包含了更复杂和更多操作步骤的响应信息，而用户轻量级请求数据是单一的数据响应并没有过多的操作步骤和复杂的逻辑交互，这些报告数据提供了对用户请求的全面反馈和摘要，响应状态识别处理和响应报告生成可以帮助系统及时发现和解决请求问题，并对系统进行优化和改进，这有助于提高系统的性能、稳定性和可靠性，以应对不同的用户请求并提供更好的服务；通过获取APP服务平台硬件设备数据，系统可以获得有关当前平台硬件性能和资源利用情况的详细信息，这些数据可以包括处理器速度、内存大小、存储容量、网络带宽等指标，用于评估当前硬件设备的能力和潜力，利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，可以分析请求的数据复杂性，并生成用户请求复杂强度数据，这样可以量化请求的复杂度和资源需求，并为后续的硬件设备升级提供有针对性的依据，根据用户请求复杂强度数据，系统可以进行硬件设备升级处理，这可能包括增加处理器核心数、扩展内存容量、提升存储性能或增加网络带宽等措施，通过升级硬件设备，系统可以满足更高的请求复杂度和处理需求，提高系统的性能和稳定性，通过硬件设备升级处理，系统可以提升整体的性能和效率，增加计算资源、存储容量和网络带宽可以加快请求处理速度、提高响应时间，并支持更大规模的并发操作，这有助于提升系统的吞吐量和处理能力，满足用户的需求并提供更稳定可靠的服务；通过APP服务设备强化平台，系统可以对用户请求复杂强度数据进行高效的数据响应处理，平台可以利用其提升的硬件性能和处理能力，更快地处理和分析请求数据，以生成用户响应结果数据，经过数据响应处理，APP服务设备强化平台可以生成用户响应结果数据，这是对用户请求的处理结果、数据查询的响应、算法计算的输出等。生成准确和及时的响应结果对于提供良好的用户体验至关重要，生成的用户响应结果数据将被反馈至终端设备，即用户使用的设备，例如智能手机、电脑、平板电脑，这样用户就可以及时获得他们所请求的数据或服务的相应结果，并与系统进行交互。本发明的APP服务平台的数据处理方法是对传统的APP服务平台数据处理方法做出的改进处理，从而解决了传统APP服务平台数据处理方法存在的APP服务平台系统可靠性差以及对复杂数据的响应效率低下的问题，增强了APP服务平台系统可靠性，提高了对复杂数据的响应效率。

附图说明

图1为一种APP服务平台的数据处理方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图；

图3为图2中步骤S41的详细实施步骤流程示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，一种APP服务平台的数据处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；

步骤S2：对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至终端设备；

步骤S3：获取APP服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；

步骤S4：利用APP服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种APP服务平台的数据处理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述APP服务平台的数据处理方法包括以下步骤：

步骤S1：利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；

本发明实施例中，使用合适的API接口与终端设备进行通信，以收集用户请求数据，对从终端设备收集到的数据进行处理，其中有分类，标签化处理，生成用户请求数据；建立一个缓存数据库，并将用户请求数据存储到缓存数据库中，以便后续处理。

步骤S2：对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至终端设备；

本发明实施例中，对存储在用户请求缓存数据库中的数据进行状态识别处理，判断请求数据的处理状态，生成一个请求数据响应报告数据，该报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台与终端设备进行通信，将用户轻量级请求数据发送回终端设备，作为响应信息。

步骤S3：获取APP服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；

本发明实施例中，获取APP服务平台硬件设备的数据，包括负载情况、性能指标或其他相关数据，运用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行计算处理，以评估其复杂性和强度，根据用户请求复杂强度数据，决定是否需要对APP服务平台的硬件设备进行升级处理，以增强平台的性能和能力。

步骤S4：利用APP服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

本发明实施例中，使用经过硬件设备升级的APP服务设备强化平台，对用户请求复杂强度数据进行处理和分析，生成用户响应结果数据，包括处理结果、操作建议或其他相关信息，将用户响应结果数据发送回终端设备，作为最终的响应和反馈信息。

本发明通过利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，系统能够获取到用户的请求信息，这些请求信息可以包括用户的需求、操作行为，通过了解用户的需求和行为，系统可以更好地理解用户的需求，并使用缓存数据库对数据进行缓存，可以提高系统的响应速度和效率，数据缓存减少了对后端数据源的频繁访问，从而大幅降低了延迟时间，提升了用户体验；对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，能够及时检测用户请求的状态，通过对响应状态的识别，系统可以判断请求是否成功、失败或处于其他特定状态，从而更好地了解系统的工作状况和性能表现；通过响应状态识别处理，系统可以生成请求数据响应报告数据。这些报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据。复杂请求报告数据可能包含了更复杂和更多操作步骤的响应信息，而用户轻量级请求数据是单一的数据响应并没有过多的操作步骤和复杂的逻辑交互，这些报告数据提供了对用户请求的全面反馈和摘要，响应状态识别处理和响应报告生成可以帮助系统及时发现和解决请求问题，并对系统进行优化和改进，这有助于提高系统的性能、稳定性和可靠性，以应对不同的用户请求并提供更好的服务；通过获取APP服务平台硬件设备数据，系统可以获得有关当前平台硬件性能和资源利用情况的详细信息，这些数据可以包括处理器速度、内存大小、存储容量、网络带宽等指标，用于评估当前硬件设备的能力和潜力，利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，可以分析请求的数据复杂性，并生成用户请求复杂强度数据，这样可以量化请求的复杂度和资源需求，并为后续的硬件设备升级提供有针对性的依据，根据用户请求复杂强度数据，系统可以进行硬件设备升级处理，这可能包括增加处理器核心数、扩展内存容量、提升存储性能或增加网络带宽等措施，通过升级硬件设备，系统可以满足更高的请求复杂度和处理需求，提高系统的性能和稳定性，通过硬件设备升级处理，系统可以提升整体的性能和效率，增加计算资源、存储容量和网络带宽可以加快请求处理速度、提高响应时间，并支持更大规模的并发操作，这有助于提升系统的吞吐量和处理能力，满足用户的需求并提供更稳定可靠的服务；通过APP服务设备强化平台，系统可以对用户请求复杂强度数据进行高效的数据响应处理，平台可以利用其提升的硬件性能和处理能力，更快地处理和分析请求数据，以生成用户响应结果数据，经过数据响应处理，APP服务设备强化平台可以生成用户响应结果数据，这是对用户请求的处理结果、数据查询的响应、算法计算的输出等。生成准确和及时的响应结果对于提供良好的用户体验至关重要，生成的用户响应结果数据将被反馈至终端设备，即用户使用的设备，例如智能手机、电脑、平板电脑，这样用户就可以及时获得他们所请求的数据或服务的相应结果，并与系统进行交互。本发明的APP服务平台的数据处理方法是对传统的APP服务平台数据处理方法做出的改进处理，从而解决了传统APP服务平台数据处理方法存在的APP服务平台系统可靠性差以及对复杂数据的响应效率低下的问题，增强了APP服务平台系统可靠性，提高了对复杂数据的响应效率。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；

步骤S12：对用户请求数据进行数据分类处理，得到用户请求分类数据；

步骤S13：对用户请求分类数据进行标签化处理，得到用户请求分类标签数据；

步骤S14：利用B-Tree算法对用户请求分类标签数据进行索引值建立处理，生成用户请求索引数据；

步骤S15：根据用户请求索引数据对用户请求分类数据进行数据关联处理，得到用户请求索引关联数据；

步骤S16：利用缓存数据库对用户请求索引关联数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据。

本发明实施例中，使用适当的API接口与终端设备进行通信，以获取用户请求数据，根据特定的分类规则、算法或模型，对用户请求数据进行分类处理，将用户请求分类数据进行标签化处理，为每个分类结果分配相应的标签，标签可以是预定义的类别标识符或自动生成的标签；使用B-Tree算法对用户请求分类标签数据进行索引值的建立处理，B-Tree是一种常用的数据结构，用于高效地管理和搜索大量的有序数据；根据用户请求索引数据，将用户请求分类数据进行关联处理，这可以是通过索引值进行数据匹配或连接，以获取与特定请求相关的数据，建立一个缓存数据库，并将用户请求索引关联数据存储到缓存数据库中，这样可以在后续处理中快速访问和检索用户请求数据，提高系统性能和响应速度。

本发明通过利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，确保了数据的准确性和完整性，这有助于提供更准确的用户请求数据，为后续的处理步骤提供有用的数据，生成用户请求数据；对用户请求数据进行分类和标签化处理，将用户请求数据按照特定的标准进行划分和组织，这有助于提高数据的可读性和可管理性，使后续的数据处理更加高效和准确；利用B-Tree算法对用户请求分类标签数据进行索引值建立处理，索引可以加速数据的检索和查询过程，使得后续的数据关联处理更加高效，通过建立索引，可以快速地定位和访问特定的用户请求数据；根据用户请求索引数据对用户请求分类数据进行数据关联处理，这有助于将相关的数据连接起来，提供更全面和准确的信息；利用缓存数据库对用户请求索引关联数据进行数据缓存处理。缓存可以提高数据的访问速度和系统的响应性能，减少对底层数据库的频繁访问。通过数据缓存，可以更快地获取到用户请求的数据，提升系统的性能和用户体验。

优选地，步骤S16包括以下步骤：

步骤S161：对用户请求索引关联数据进行合理缓存过期时间设置处理，生成用户请求索引缓存数据；

步骤S162：利用消息队列技术对用户请求索引缓存数据进行异步更新处理，生成用户请求异步更新数据；

步骤S163：利用请求数据优先算法对用户请求异步更新数据进行优先等级计算处理，生成用户请求异步优先数据；

步骤S164：利用缓存数据库对用户请求异步优先数据进行多级缓存策略制定，得到缓存数据库多级缓存策略；

步骤S165：根据分布式锁技术对缓存数据库进行缓存失效策略制定，得到缓存数据库缓存失效策略；

步骤S166：根据缓存数据库多级缓存策略以及缓存数据库缓存失效策略对缓存数据库进行优化处理，生成优化缓存数据库；

步骤S167：利用优化缓存数据库对用户请求异步优先数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据。

本发明实施例中，根据用户请求索引数据的特性和使用场景，设置合理的缓存过期时间，确保索引缓存数据的及时更新和有效性；利用消息队列技术，将需要更新的用户请求索引缓存数据发送到消息队列中，设置消息队列的消费者，异步处理消息队列中的数据，更新用户请求索引缓存数据；利用请求数据优先算法对用户请求异步更新数据进行优先等级计算处理，确定哪些请求应具有高优先级，以便在缓存策略制定和更新中优先处理，生成用户请求异步优先数据；根据不同的访问频率、数据大小或其他因素，制定多级缓存策略，来存储用户请求异步优先数据，并确定数据的存储和检索策略；使用分布式锁技术确保多个节点或线程对缓存数据库的操作的一致性和并发安全性，制定缓存失效策略，以便在缓存数据过期时及时更新或重新获取最新数据，结合多级缓存策略和缓存失效策略，对缓存数据库进行优化处理，可以根据数据的访问模式、存储容量以及性能要求等因素，做出相应的调整和优化，使用优化后的缓存数据库，将用户请求异步优先数据进行数据缓存处理，这样可以在后续用户请求中快速访问和检索数据，提高系统性能和响应速度。

本发明通过对用户请求索引关联数据进行合理缓存过期时间设置处理，通过设置适当的缓存过期时间，可以控制缓存数据的更新频率，确保缓存数据的及时性和准确性，这有助于提高系统的性能和响应速度；利用消息队列技术对用户请求索引缓存数据进行异步更新处理，通过异步更新，可以将数据更新的过程与用户请求的处理过程分离，提高系统的并发性和响应能力，异步更新可以减少用户请求的等待时间，提升系统的吞吐量；利用请求数据优先算法对用户请求异步更新数据进行优先等级计算处理，通过确定数据的优先级，可以优先处理重要或紧急的请求数据，提高系统的响应效率和用户满意度，优先等级计算可以根据不同的业务需求进行定制，使系统能够更好地满足用户的实际需求；利用缓存数据库对用户请求异步优先数据进行多级缓存策略制定，通过采用多级缓存策略，可以根据数据的访问频率和重要性将数据存储在不同级别的缓存中，提高数据的访问速度和系统的性能，多级缓存策略可以根据实际情况动态调整，以实现最佳的缓存效果；根据分布式锁技术对缓存数据库进行缓存失效策略制定，通过制定合适的缓存失效策略，可以及时清理过期或无效的缓存数据，保证缓存数据的有效性和一致性，缓存失效策略可以避免过期数据对系统性能和功能的影响，提高系统的稳定性和可靠性；根据缓存数据库多级缓存策略和缓存失效策略对缓存数据库进行优化处理，通过优化缓存数据库的存储结构和查询性能，可以提高数据的读取和写入速度，减少数据库的负载压力，并提升系统的性能和响应能力；利用优化缓存数据库对用户请求异步优先数据进行数据缓存处理，通过缓存处理，可以将经过优化的数据存储在缓存数据库中，提供快速访问和响应，数据缓存可以大幅减少对底层数据库的访问，提高系统的性能和用户体验。

优选地，步骤S163中的请求数据优先算法如下所示：

式中，表示请求数据的优先等级值，/>表示待计算数据的数量，/>表示第/>个数据的权重值，/>表示第/>个数据的时间关联度，/>表示第/>个数据的复杂度，/>表示数据的容量大小，/>表示第/>个数据的逻辑系数，/>表示计算所需时间系数，/>表示请求数据优先算法的误差修正值。

本发明构建了一个请求数据优先算法，该公式综合考虑权重、时间关联度、复杂度、容量大小、逻辑系数、时间系数和误差修正值等因素，计算出请求数据的优先等级值，这有助于优化数据处理和资源分配，提高系统的处理效率和响应能力。该公式充分考虑了待计算数据的数量，用于确定待计算数据的大小，并在求和和乘积操作中进行相应的迭代计算；第/>个数据的权重值/>，较高的权重值将增加对应数据的优先等级，使其更有可能被优先处理，通过调整权重值，可以根据实际需求对不同类型的数据进行优先级排序，提高系统对重要数据的处理效率；第/>个数据的时间关联度/>，时间关联度反映了数据与当前时间的相关性，较新的数据通常具有较高的时间关联度，因此可以在计算优先等级时更加重视，通过考虑时间关联度，可以确保系统更及时地处理最新的数据，提高数据的实时性；第/>个数据的复杂度/>，复杂度表示数据的复杂程度或处理难度，较高的复杂度会降低对应数据的优先等级，以确保系统能够优先处理更简单的数据，这有助于提高系统的处理效率和响应速度，避免因复杂数据而导致的延迟或性能下降；数据的容量大小/>，较小的容量大小有助于提高数据的存储和传输效率，因此可以增加对应数据的优先等级，通过考虑容量大小，可以优化系统对数据的处理方式，提高系统的资源利用率和性能表现；第/>个数据的逻辑系数，逻辑系数表示数据的逻辑关联性或相关性，较高的逻辑系数将增加对应数据的优先等级，使其更有可能被优先处理，逻辑系数可以用于确定数据之间的关联关系，提高系统对相关数据的处理效率和准确性；计算所需时间系数/>，较短的时间系数有助于提高计算的效率和响应速度，通过考虑时间系数，可以优化算法的执行时间，减少计算的消耗，提高系统的实时性和性能；请求数据优先算法的误差修正值/>，通过修正误差，可以减小算法的误差对最终结果的影响，提高算法的稳定性和可靠性。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取用户请求缓存数据库数据；

步骤S22：对用户请求缓存数据库数据进行数据响应模拟处理，从而获取用户请求模拟参数数据；

步骤S23：对用户请求模拟参数数据进行响应模拟状态特征提取处理，从而获取用户请求状态特征数据；

步骤S24：根据预设的请求数据响应识别模型对用户请求状态特征数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；

步骤S25：利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应，生成用户轻量级响应数据并反馈至终端设备。

本发明实施例中，从缓存数据库中获取用户请求的数据，对获取的缓存数据库数据进行数据响应的模拟处理，从而获取用户请求模拟参数数据；对用户请求的模拟参数数据进行状态特征的提取处理，提取数据中的关键特征或模式，以描述用户请求的状态特征；使用预设的请求数据响应识别模型对用户请求的状态特征数据进行处理和分析，根据模型的输出结果，生成请求数据响应报告数据，其中包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；基于APP服务平台，对用户的轻量级请求数据进行处理和响应，根据用户请求的内容进行相应的操作，生成用户轻量级响应数据，并将其反馈给终端设备。

本发明通过获取用户请求缓存数据库数据，系统可以快速检索和获取先前存储的用户请求数据，避免了对庞大数据集的重复查询，这有助于提高数据访问的效率和响应速度；通过对用户请求缓存数据库数据进行数据响应模拟处理，系统可以模拟用户请求的数据处理过程，从而获取用户请求模拟参数数据，这有助于更好地理解用户请求的特征和需求，为后续的处理步骤提供有价值的参数数据；通过对用户请求模拟参数数据进行响应模拟状态特征提取处理，系统可以提取用户请求的状态特征数据，这些特征数据可以包括用户的行为模式、偏好、历史记录，为后续的响应状态识别和处理提供基础；通过使用预设的请求数据响应识别模型对用户请求状态特征数据进行处理，系统可以识别用户请求的响应状态，这有助于将用户请求分类为不同的响应类别，为生成请求数据响应报告数据奠定基础；通过利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行响应，系统可以根据用户的请求生成相应的轻量级响应数据，并将其反馈至终端设备，这有助于提供快速、高效的响应，并满足用户对数据的实时性和即时性需求。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取APP服务平台硬件设备数据；

步骤S32：利用请求数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；

其中，请求数据复杂强度算法的函数公式如下所示：

式中，表示请求数据的复杂强度值，/>表示请求数据中的特征数量，/>表示第/>个请求数据的特征的标准差，/>表示请求数据的维度系数，/>表示第/>个请求数据的噪声值，/>表示请求数据间的关联度，/>表示请求数据的结构容错系数，/>表示请求数据复杂强度算法的偏差调整值。

步骤S33：对用户请求复杂强度数据进行峰值流通量提取处理，得到用户请求峰值复杂强度数据；

步骤S34：根据用户请求峰值流通量数据对APP服务平台硬件设备数据进行极限峰值测试，得到APP服务平台硬件设备待优化数据；

步骤S35：根据APP服务平台硬件设备待优化数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备优化处理，得到APP服务平台优化硬件设备数据；

步骤S36：根据APP服务平台优化硬件设备数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台。

本发明实施例中，通过APP服务平台官方文档获取APP服务平台的硬件设备数据，使用预设的请求数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行处理，计算请求数据的复杂强度，这可以是根据数据的特征、规模、复杂性等来衡量数据复杂度的指标，生成用户请求的复杂强度数据，反映了请求的复杂程度；对用户请求的复杂强度数据进行处理，提取其峰值流通量，峰值流通量可以是请求数据的最大流量或数据交互的数量，在处理中可能需要考虑时间因素，提取用户请求的峰值复杂强度数据，该数据反映了请求的最大强度或工作负载；使用用户请求的峰值流通量数据作为测试指标，对APP服务平台的硬件设备进行极限峰值测试，在测试中，通过加载用户请求的最大负载，评估硬件设备的性能和资源使用情况，并记录测试结果，得到APP服务平台硬件设备待优化的数据，这些数据反映了硬件设备在极限负载下的表现和限制；根据前一步骤得到的硬件设备待优化数据，进行设备优化处理，优化可以包括调整硬件配置、资源管理、性能调优方面的措施，以提高硬件设备的性能和效能，实施设备优化处理后，得到APP服务平台优化硬件设备数据，反映了设备经过优化后的性能和改进；根据APP服务平台优化硬件设备数据，进行硬件设备升级处理，这可以包括更换或添加硬件设备、提升配置和容量、改进网络连接操作，完成硬件设备升级后，得到APP服务设备强化平台，它是一个优化和强化后的APP服务平台，具备更好的性能和能力。

本发明通过获取APP服务平台硬件设备数据，系统可以了解硬件设备的性能、资源利用情况和可用性信息，这有助于评估硬件设备的状态和能力，为后续的数据处理和优化提供基础；通过利用请求数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行处理，系统可以计算出用户请求的复杂强度数据，这有助于评估请求的复杂程度，为后续的资源分配和优化决策提供依据；通过对用户请求复杂强度数据进行峰值流通量提取处理，系统可以获取用户请求的峰值复杂强度数据，这有助于确定系统在处理高负荷请求时所需的资源和处理能力，以确保系统的稳定性和性能；通过根据用户请求峰值流通量数据对APP服务平台硬件设备数据进行极限峰值测试，系统可以评估硬件设备的极限性能和负载承受能力，这有助于确定硬件设备的瓶颈和改进空间，为后续的设备优化提供依据；通过根据APP服务平台硬件设备待优化数据对硬件设备数据进行优化处理，系统可以改善硬件设备的性能、资源利用率和可靠性，这有助于提升系统的整体效能和稳定性，从而满足用户对服务质量的要求；通过根据APP服务平台优化硬件设备数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，系统可以提升平台的硬件性能和功能，进一步增强系统的处理能力和资源利用效率，这有助于满足用户对服务的高要求，并提供更强大的服务平台。

本发明构建了一个数据复杂强度算法，该算法通过根据具体的需求和数据特点，以实现更精确、全面的数据复杂强度评估和处理。该算法充分考虑了请求数据的复杂强度值，复杂强度值表示请求数据的复杂程度或难度，较高的复杂强度值表示数据的复杂性较高；请求数据中的特征数量/>，特征数量表示请求数据中的特征个数，较多的特征数量意味着数据具有更多的维度和特征信息，通过考虑特征数量，可以对数据进行更全面、细致的分析和判断；第/>个请求数据的特征的标准差/>，特征的标准差表示请求数据中特定特征的离散程度，较大的标准差表示数据在该特征上的变化范围较大，通过该参数，可以考虑数据的离散程度，从而对数据的复杂性进行评估；请求数据的维度系数/>，维度系数表示请求数据的维度大小，较大的维度系数表示数据具有更高的维度，通过考虑维度系数，可以对数据的多维特性进行分析和处理；第/>个请求数据的噪声值/>，表示请求数据中特定特征的噪声程度，较大的噪声值表示数据中特定特征的噪声干扰较大，通过考虑噪声值，可以对数据的可靠性和准确性进行评估；请求数据间的关联度/>，关联度表示请求数据之间的相互关系或相关性，较高的关联度表示数据之间的相关性较强，通过关联度参数，可以考虑数据之间的关联性，从而对数据进行关联分析和处理；请求数据的结构容错系数/>，结构容错系数表示请求数据的结构容忍度，较小的结构容错系数表示数据的结构要求较高，通过该参数，可以考虑数据的结构要求，从而对数据的结构性进行评估；请求数据复杂强度算法的偏差调整值/>，偏差调整值用于修正算法中可能存在的误差或偏差，通过该参数，可以校正算法中的偏差，提高算法的准确性和稳定性；

优选地，APP服务平台硬件设备待优化数据包括设备处理器处理能力负荷数据、设备内存读写负荷数据以及设备网络适配器瓶颈数据，步骤S34具体为：

步骤S341：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备处理器处理能力负荷计算，得到设备处理器处理能力负荷数据；

步骤S342：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备内存读写能力测试，得到设备内存读写负荷数据；

步骤S343：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备网络适配器传输速率负荷测试，得到设备网络适配器瓶颈数据。

本发明实施例中，获取用户请求峰值复杂强度数据，根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备处理器处理能力负荷计算，记录设备处理器在高负荷状态下的最大处理能力，以及性能下降数值点；根据用户请求峰值复杂强度数据，进行设备内存读写能力测试，以评估设备在处理峰值请求时的内存读写负荷能力，测试过程中，通过模拟或实际请求操作，记录设备的内存读写性能数据，包括读写延迟、吞吐量指标；根据用户请求峰值复杂强度数据，进行设备网络适配器传输速率负荷测试，以评估设备在处理峰值请求时的网络传输能力，在测试过程中，模拟或实际进行网络数据传输操作，记录网络适配器的传输速率、延迟指标，根据测试结果，确定设备网络适配器的传输速率瓶颈，即承载能力上的限制。

本发明根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备进行设备处理器处理能力负荷计算，可以评估处理器的负荷情况，这有助于确定处理器的处理能力是否足够满足用户请求的峰值复杂强度，以及是否存在性能瓶颈。通过获取设备处理器的负荷数据，可以为后续的设备优化和升级提供依据，以提高系统的处理能力和性能；根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备进行设备内存读写能力测试，可以评估内存的读写负荷情况，这有助于确定内存的读写能力是否足够满足用户请求的峰值复杂强度，以及是否存在性能瓶颈，通过获取设备内存的读写负荷数据，可以为后续的设备优化和升级提供依据，以提高系统的内存管理和性能；根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备进行设备网络适配器传输速率负荷测试，可以评估网络适配器的传输速率。这有助于确定网络适配器的性能是否足够满足用户请求的峰值复杂强度，以及是否存在传输速率瓶颈，通过获取设备网络适配器的瓶颈数据，可以为后续的网络优化和升级提供依据，以提高系统的网络传输能力和性能。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对用户请求复杂强度数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据；

步骤S42：根据用户请求复杂解析数据进行响应数据构建处理，得到用户响应数据；

步骤S43：对用户响应数据进行响应缓存控制处理，得到用户响应缓存数据；

步骤S44：利用APP服务设备强化平台对用户响应缓存数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S4包括：

步骤S41：对用户请求复杂强度数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据；

本发明实施例中，根据特定的解析规则进行解析对用户请求的复杂强度数据进行请求数据解析，解析过程中，提取关键信息，譬如请求类型、请求参数、请求目标等，生成用户请求复杂解析数据。

步骤S42：根据用户请求复杂解析数据进行响应数据构建处理，得到用户响应数据；

本发明实施例中，根据用户请求复杂解析数据中的请求类型和参数，确定生成响应数据所需的逻辑和处理步骤，随后进行响应数据构建处理，可以包括调用后端服务、执行计算、查询数据库操作，根据处理结果，生成用户响应数据，包括预定义的响应字段和数据内容。

步骤S43：对用户响应数据进行响应缓存控制处理，得到用户响应缓存数据；

本发明实施例中，对用户响应数据进行响应缓存控制处理，可以通过设置缓存策略、缓存过期时间方式进行，根据处理结果，生成用户响应缓存数据，即可缓存的响应数据内容。

步骤S44：利用APP服务设备强化平台对用户响应缓存数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

本发明实施例中，利用APP服务设备强化平台，对用户响应缓存数据进行数据响应处理，根据响应缓存数据，进行相应的数据处理和操作，例如数据加工、数据合并，生成最终的用户响应结果数据，并将数据反馈至终端设备，供用户使用或展示。

本发明通过对用户请求数据进行解析，可以更好的将请求数据转化为易于处理和理解的格式，这有助于系统更好地理解用户的需求和意图，并为后续步骤提供准确的数据基础；根据用户请求复杂解析数据构建响应数据，根据用户的需求生成相应的响应内容，这有助于向用户提供个性化和准确的响应，提高用户体验和满意度；通过对用户响应数据进行缓存控制处理，可以有效管理和利用缓存，提高响应速度和系统性能，这有助于减少对后端资源的请求，提升系统的响应效率和吞吐能力；通过利用APP服务设备强化平台对用户响应缓存数据进行响应处理，可以生成最终的用户响应结果数据，这有助于快速、准确地向用户提供所需的服务响应，提高用户满意度和系统的可靠性。

优选地，步骤S41包括以下步骤：

步骤S411：对用户请求复杂强度数据进行数据分段处理，生成用户请求复杂强度分段数据；

步骤S412：对用户请求复杂强度分段数据进行解码处理，得到用户请求解码分段数据；

步骤S413：对用户请求解码分段数据进行数据请求行解析，得到用户请求路径数据；

步骤S414：对用户请求解码分段数据进行数据请求头解析，得到用户请求内容数据；

步骤S415：对用户请求解码分段数据进行请求参数解析，得到用户请求参数数据；

步骤S416：根据用户请求路径数据、用户请求内容数据以及用户请求参数数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据。

作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S41包括：

步骤S411：对用户请求复杂强度数据进行数据分段处理，生成用户请求复杂强度分段数据；

本发明实施例中，将复杂强度数据按照特定的规则进行分段，将其划分成多个数据段，数据分段可以根据数据格式、数据大小、数据类型等进行分割，以便后续的处理和解析，生成用户请求复杂强度分段数据，每个数据段包含一部分原始数据。

步骤S412：对用户请求复杂强度分段数据进行解码处理，得到用户请求解码分段数据；

本发明实施例中，获取用户请求复杂强度分段数据，对每个数据段进行解码处理，将其还原为原始的数据内容，解码过程可以根据数据的编码方式进行相应的解码操作，例如使用Base64解码、URL解码，得到用户请求解码分段数据，每个分段包含一个解码后的数据内容。

步骤S413：对用户请求解码分段数据进行数据请求行解析，得到用户请求路径数据；

本发明实施例中，针对每个解码分段数据，解析其中的请求行部分，请求行一般包括请求方法、请求路径、请求协议信息，解析请求行数据，提取出用户请求的路径数据。

步骤S414：对用户请求解码分段数据进行数据请求头解析，得到用户请求内容数据；

本发明实施例中，针对每个解码分段数据，解析其中的请求头部分，请求头部分包含了请求的参数、请求的内容类型、请求的身份认证信息，解析请求头部分，提取出用户请求的内容数据。

步骤S415：对用户请求解码分段数据进行请求参数解析，得到用户请求参数数据；

本发明实施例中，获取用户请求解码分段数据，针对每个解码分段数据，解析其中的请求参数部分，请求参数可以是以查询字符串、表单参数、JSON 数据等形式提交的数据，解析请求参数部分，提取出用户请求的参数数据。

步骤S416：根据用户请求路径数据、用户请求内容数据以及用户请求参数数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据。

本发明实施例中，获取用户请求路径数据、用户请求内容数据和用户请求参数数据，根据路径数据确定请求的资源、根据内容数据确定请求的操作，结合参数数据进行进一步的请求数据解析，最终得到用户请求复杂解析数据，包含了对用户请求的完整解析结果。

本发明通过对用户请求数据进行分段处理，可以将复杂的请求数据拆分为更小的数据段，这有助于提高数据处理的效率和准确性，同时减少对系统资源的占用和负担；通过对分段数据进行解码处理，可以将经过分段处理的数据还原为原始的请求数据，这有助于进一步处理和解析用户的请求，为后续步骤提供准确的数据基础；通过对解码分段数据进行请求行解析，可以提取出用户请求的路径信息，这有助于确定用户请求的具体目标和操作，并为后续步骤提供解析后的请求路径数据；通过对解码分段数据进行请求头解析，可以提取出用户请求的内容信息。这有助于了解用户请求的附加信息，例如请求的格式、编码、认证，为后续步骤提供解析后的请求内容数据；通过对解码分段数据进行请求参数解析，可以提取出用户请求的参数信息，这有助于获取用户请求中的具体参数值，例如查询参数、表单数据，为后续步骤提供解析后的请求参数数据；根据用户请求路径数据、用户请求内容数据以及用户请求参数数据进行解析，可以将路径、内容和参数等数据进行整合和解析，这有助于生成最终的用户请求的复杂解析数据，为后续步骤提供准确的数据基础，以进一步处理用户请求。

优选地，本发明还提供了一种APP服务平台的数据处理系统，用于执行如上所述的一种APP服务平台的数据处理方法，该APP服务平台的数据处理系统包括：

请求数据处理模块，用于利用API接口对多个APP用户设备进行请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；

请求数据状态识别模块，用于对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至用户APP设备终端；

APP服务平台设备升级模块，用于获取APP服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；

请求复杂强度数据响应模块，用于利用APP服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至用户APP设备终端。

本发明在于通过利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，系统能够获取到用户的请求信息，这些请求信息可以包括用户的需求、操作行为，通过了解用户的需求和行为，系统可以更好地理解用户的需求，并使用缓存数据库对数据进行缓存，可以提高系统的响应速度和效率，数据缓存减少了对后端数据源的频繁访问，从而大幅降低了延迟时间，提升了用户体验；对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，能够及时检测用户请求的状态，通过对响应状态的识别，系统可以判断请求是否成功、失败或处于其他特定状态，从而更好地了解系统的工作状况和性能表现；通过响应状态识别处理，系统可以生成请求数据响应报告数据。这些报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据。复杂请求报告数据可能包含了更复杂和更多操作步骤的响应信息，而用户轻量级请求数据是单一的数据响应并没有过多的操作步骤和复杂的逻辑交互，这些报告数据提供了对用户请求的全面反馈和摘要，响应状态识别处理和响应报告生成可以帮助系统及时发现和解决请求问题，并对系统进行优化和改进，这有助于提高系统的性能、稳定性和可靠性，以应对不同的用户请求并提供更好的服务；通过获取APP服务平台硬件设备数据，系统可以获得有关当前平台硬件性能和资源利用情况的详细信息，这些数据可以包括处理器速度、内存大小、存储容量、网络带宽等指标，用于评估当前硬件设备的能力和潜力，利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，可以分析请求的数据复杂性，并生成用户请求复杂强度数据，这样可以量化请求的复杂度和资源需求，并为后续的硬件设备升级提供有针对性的依据，根据用户请求复杂强度数据，系统可以进行硬件设备升级处理，这可能包括增加处理器核心数、扩展内存容量、提升存储性能或增加网络带宽等措施，通过升级硬件设备，系统可以满足更高的请求复杂度和处理需求，提高系统的性能和稳定性，通过硬件设备升级处理，系统可以提升整体的性能和效率，增加计算资源、存储容量和网络带宽可以加快请求处理速度、提高响应时间，并支持更大规模的并发操作，这有助于提升系统的吞吐量和处理能力，满足用户的需求并提供更稳定可靠的服务；通过APP服务设备强化平台，系统可以对用户请求复杂强度数据进行高效的数据响应处理，平台可以利用其提升的硬件性能和处理能力，更快地处理和分析请求数据，以生成用户响应结果数据，经过数据响应处理，APP服务设备强化平台可以生成用户响应结果数据，这是对用户请求的处理结果、数据查询的响应、算法计算的输出等。生成准确和及时的响应结果对于提供良好的用户体验至关重要，生成的用户响应结果数据将被反馈至终端设备，即用户使用的设备，例如智能手机、电脑、平板电脑，这样用户就可以及时获得他们所请求的数据或服务的相应结果，并与系统进行交互。本发明的APP服务平台的数据处理方法是对传统的APP服务平台数据处理方法做出的改进处理，从而解决了传统APP服务平台数据处理方法存在的APP服务平台系统可靠性差以及对复杂数据的响应效率低下的问题，增强了APP服务平台系统可靠性，提高了对复杂数据的响应效率。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种APP服务平台的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；

步骤S2：对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至终端设备；

步骤S3：获取APP服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；其中步骤S3包括：

步骤S31：获取APP服务平台硬件设备数据；

步骤S32：利用请求数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；

其中，请求数据复杂强度算法的函数公式如下所示：

式中，表示请求数据的复杂强度值，/>表示请求数据中的特征数量，/>表示第/>个请求数据的特征的标准差，/>表示请求数据的维度系数，/>表示第/>个请求数据的噪声值，/>表示请求数据间的关联度，/>表示请求数据的结构容错系数，/>表示请求数据复杂强度算法的偏差调整值；

步骤S33：对用户请求复杂强度数据进行峰值流通量提取处理，得到用户请求峰值复杂强度数据；

步骤S34：根据用户请求峰值流通量数据对APP服务平台硬件设备数据进行极限峰值测试，得到APP服务平台硬件设备待优化数据；其中APP服务平台硬件设备待优化数据包括设备处理器处理能力负荷数据、设备内存读写负荷数据以及设备网络适配器瓶颈数据；步骤S34具体为：

步骤S341：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备处理器处理能力负荷计算，得到设备处理器处理能力负荷数据；

步骤S342：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备内存读写能力测试，得到设备内存读写负荷数据；

步骤S343：根据用户请求峰值复杂强度数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备网络适配器传输速率负荷测试，得到设备网络适配器瓶颈数据；

步骤S35：根据APP服务平台硬件设备待优化数据对APP服务平台硬件设备数据进行设备优化处理，得到APP服务平台优化硬件设备数据；

步骤S36：根据APP服务平台优化硬件设备数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；

步骤S4：利用APP服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

2.根据权利要求1所述的APP服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用API接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；

步骤S12：对用户请求数据进行数据分类处理，得到用户请求分类数据；

步骤S13：对用户请求分类数据进行标签化处理，得到用户请求分类标签数据；

步骤S14：利用B-Tree算法对用户请求分类标签数据进行索引值建立处理，生成用户请求索引数据；

步骤S15：根据用户请求索引数据对用户请求分类数据进行数据关联处理，得到用户请求索引关联数据；

步骤S16：利用缓存数据库对用户请求索引关联数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据。

3.根据权利要求2所述的APP服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤S16包括以下步骤：

步骤S161：对用户请求索引关联数据进行合理缓存过期时间设置处理，生成用户请求索引缓存数据；

步骤S162：利用消息队列技术对用户请求索引缓存数据进行异步更新处理，生成用户请求异步更新数据；

步骤S163：利用请求数据优先算法对用户请求异步更新数据进行优先等级计算处理，生成用户请求异步优先数据；

步骤S164：利用缓存数据库对用户请求异步优先数据进行多级缓存策略制定，得到缓存数据库多级缓存策略；

步骤S165：根据分布式锁技术对缓存数据库进行缓存失效策略制定，得到缓存数据库缓存失效策略；

步骤S166：根据缓存数据库多级缓存策略以及缓存数据库缓存失效策略对缓存数据库进行优化处理，生成优化缓存数据库；

步骤S167：利用优化缓存数据库对用户请求异步优先数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据。

4.根据权利要求3所述的APP服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤S163中的请求数据优先算法如下所示：

式中，表示请求数据的优先等级值，/>表示待计算数据的数量，/>表示第/>个数据的权重值，/>表示第/>个数据的时间关联度，/>表示第/>个数据的复杂度，/>表示数据的容量大小，/>表示第/>个数据的逻辑系数，/>表示计算所需时间系数，/>表示请求数据优先算法的误差修正值。

5.根据权利要求4所述的APP服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取用户请求缓存数据库数据；

步骤S22：对用户请求缓存数据库数据进行数据响应模拟处理，从而获取用户请求模拟参数数据；

步骤S23：对用户请求模拟参数数据进行响应模拟状态特征提取处理，从而获取用户请求状态特征数据；

步骤S24：根据预设的请求数据响应识别模型对用户请求状态特征数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；

步骤S25：利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应，生成用户轻量级响应数据并反馈至终端设备。

6.根据权利要求1所述的APP服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对用户请求复杂强度数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据；

步骤S42：根据用户请求复杂解析数据进行响应数据构建处理，得到用户响应数据；

步骤S43：对用户响应数据进行响应缓存控制处理，得到用户响应缓存数据；

步骤S44：利用APP服务设备强化平台对用户响应缓存数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备。

7.根据权利要求6所述的APP服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤S41包括以下步骤：

步骤S411：对用户请求复杂强度数据进行数据分段处理，生成用户请求复杂强度分段数据；

步骤S412：对用户请求复杂强度分段数据进行解码处理，得到用户请求解码分段数据；

步骤S413：对用户请求解码分段数据进行数据请求行解析，得到用户请求路径数据；

步骤S414：对用户请求解码分段数据进行数据请求头解析，得到用户请求内容数据；

步骤S415：对用户请求解码分段数据进行请求参数解析，得到用户请求参数数据；

步骤S416：根据用户请求路径数据、用户请求内容数据以及用户请求参数数据进行请求数据解析，得到用户请求复杂解析数据。

8.一种APP服务平台的数据处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的APP服务平台的数据处理方法，该APP服务平台的数据处理系统包括：

请求数据处理模块，用于利用API接口对多个APP用户设备进行请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；

请求数据状态识别模块，用于对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用APP服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至用户APP设备终端；

APP服务平台设备升级模块，用于获取APP服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对APP服务平台进行硬件设备升级处理，得到APP服务设备强化平台；

请求复杂强度数据响应模块，用于利用APP服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至用户APP设备终端。