CN101056264A - 流量控制的方法和业务处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了流量控制的方法和业务处理系统,针对所述系统,采用如下流量控制的方法:检测系统资源占用率;当所述检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源。该技术方案通过及时采取对当前处理任务数据的线程所占用的系统资源进行限制的操作来进行流量控制,减少当前处理任务数据的线程对系统资源的占用,因而可以减少任务数据流量过大时对系统的影响。

Description

流量控制的方法和业务处理系统
技术领域
本发明涉及电通信技术领域,尤其涉及流量控制的方法和业务处理系统。
背景技术
目前在通信领域中,诸如客户端这类业务处理系统一般用来处理大数据量的业务,这类业务一般采用任务创建的形式,任务数据由主机根据任务信息主动上报给客户端。这类业务处理系统的突出特点是任务数据上报的流量非常大,并且对业务处理系统的实时性要求也比较高。
在现有技术中,通常是客户端首先通过后台管理模块向主机注册一个或多个任务,当注册成功后,主机将创建一个或多个任务,并且后台管理模块会持有客户端的标识。当主机有业务发生时,主机创建的任务会通过后台管理模块将任务数据透传到客户端,由客户端来处理主机上报过来的任务数据。当这些业务创建了比较多的任务,或者每个任务数据上报速度非常快时,任务数据流量就有可能超过客户端的处理能力,进而导致客户端所在设备无法提供足够的系统资源,例如CPU时间、物理内存等。在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术中由于没有对上报的任务数据进行针对性的流量控制,当系统中创建了比较多的任务,或者任务数据上报速度非常快时,可能会导致客户端响应变慢或停止响应,极端情况下甚至会导致客户端系统异常退出。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题是提供流量控制的方法和业务处理系统,以实现对接收到的任务数据进行流量控制,减少数据流量过大时对系统的影响。
为解决上述技术问题,本发明实施例的目的是通过以下技术方案实现的:
本发明实施例提供了一种流量控制的方法,该方法包括:
检测系统资源占用率;
当所述检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源。
本发明实施例还提供了一种业务处理系统,该系统包括:
检测单元,用于检测系统资源占用率;
判断单元,用于判断检测单元检测得到的系统资源占用率是否超过预设的系统资源占用率上限阈值;
执行单元,用于当接收到所述判断单元发送的检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值的通知时,执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作。
从以上技术方案可以看出,由于当检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,能够及时采取对当前处理任务数据的线程所占用的系统资源进行限制的操作来进行流量控制,减少当前处理任务数据的线程对系统资源的占用,因此可以减少任务数据流量过大时对系统的影响。
附图说明
图1为本发明实施例一流量控制的方法流程图;
图2为本发明实施例二流量控制的方法流程图;
图3为本发明实施例三流量控制的方法流程图;
图4为本发明实施例四流量控制的方法流程图;
图5为本发明实施例五业务处理系统结构示意图;
图6为本发明实施例六业务处理系统结构示意图;
图7为本发明实施例七业务处理系统结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了流量控制的方法和业务处理系统,通过检测系统资源占用率,并将检测得到的系统资源占用率与预设的系统资源占用率上限阈值进行比较,当检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作。
由于当检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,能够及时采取对当前处理任务数据的线程所占用的系统资源进行限制的操作来进行流量控制,减少当前处理任务数据的线程对系统资源的占用,因此可以减少任务数据流量过大时对系统的影响。
检测系统资源占用率的策略以及执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体操作可以有很多种,为使本发明实施例的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下参照附图,对本发明实施例进一步详细说明。
参照图1,为本发明实施例一流量控制的方法流程图,以检测得到的CPU占用率来判断是否执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作,所述执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作具体为降低所述线程刷新显示界面的频率,以下说明其详细步骤:
101、检测CPU占用率;
对于客户端这类业务处理系统,其运行的操作系统的环境往往比较复杂,影响CPU占用率的因素很多。由于CPU占用率一个连续的数值,而CPU占用率的检测是采用采样的方式进行的,为了保证采样的值能够准确反映客户端运行的趋势,可以设置流控统计周期T,在指定的n个连续流控统计周期T里面连续统计得到n次CPU占用率:C1%、C2%......Cn%。
也可以采用在指定的n个连续流控统计周期T里连续统计得到客户端的CPU占用时间:t1、t2......tn,将本次统计的CPU时间减去前一次统计的CPU占用时间再除去流控统计周期,就得到单位时间内CPU占用时间的增长率,即:(tn-tn-1)/T,设n个连续流控统计周期T单位时间内CPU占用时间的增长率为:C1’%、C2’%......Cn’%。
102、判断检测得到的CPU占用率是否超过预设的CPU占用率上限阈值,如果是,则执行步骤103;如果否,则执行步骤104;
当上述检测得到的C1%、C2%......Cn%都大于预设的CPU占用率上限阈值的时候,即当C1%、C2%......Cn%中的最小值大于预设的CPU占用率上限阈值的时,才执行步骤103进行流量控制。
或者当上述C1’%、C2’%......Cn’%都大于预设的单位时间内CPU占用时间的增长率时,即当C1’%、C2’%......Cn’%中最小值大于预设的单位时间内CPU占用时间的增长率上限阈值时,执行步骤103进行流量控制。
103、降低当前处理任务的线程刷新显示界面的频率;
在一般情况下,当前处理任务数据的线程会将接收到的数据进行处理后通过显示界面进行实时显示,即:每接收到一个任务数据,就将本系统界面的视图刷新一次。当检测得到的CPU占用率超过预设的CPU占用率上限阈值时,不管上报的任务数据有多少,也不管何时上报,设置一个定时周期,定时显示本系统界面的视图如表格、折线图等;也可采用当接收到一定数量的任务数据后进行统一显示,如每接收到50条任务数据统一刷新一次本系统界面的视图。
104、保持当前处理任务数据的线程正常刷新显示界面的频率。
线程对任务数据进行的处理包括接收用户数据、对用户数据进行分析,进行格式转换等,并可将转换后的任务数据通过显示界面进行显示。对于某一个任务的数据可能是由一个线程来处理的,也可能有多个线程通过相互调用共同处理的。
对于客户端这样的业务处理系统,界面需要实时显示主机上报的任务数据并且实时刷新显示界面,当任务数据量非常大的时候,在客户端就会看到任务数据不停的滚动刷新屏幕,造成屏幕重绘的频率加大,在一定程度上会消耗CPU资源,而降低当前处理任务的线程刷新显示界面的频率就会节约系统的CPU资源。不管任务数据上报速度有多快都始终以相对稳定且较低的频率进行刷新,减少了当前处理任务的线程对系统CPU资源的占用,因此可以缓解当有大量任务数据上报时业务处理系统响应变慢的问题。刷新显示界面的频率也可以根据当前的CPU占用率进行实时调整。
参照图2,为本发明实施例二流量控制的方法流程图,以检测得到的CPU占用率来判断是否执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作,所述执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作具体为通知当前处理任务数据的线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理,详细步骤如下:
201、通过针对每个任务所预创建的消息缓冲队列接收对应的任务数据;
在通信领域,目前的客户端的突出特点是任务数据上报的流量非常大,且对系统的实时性要求也比较高,因此,可以建立快速、有序的任务数据上报输入、输出缓存机制,用以改善系统的整体性能,例如吞吐量、查询时间等,从而减少对磁盘的访问,提高系统性能。
例如,客户端在通过后台管理模块向主机注册一个或多个任务的同时,可在内存当中针对每个任务创建对应的消息缓冲队列,由消息缓冲队列接收对应的任务数据,并通知客户端的任务数据处理线程进行处理。
202、检测系统所在设备整体CPU占用率、系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率;
由于客户端业务处理的时候可能会依赖多个系统,而且导致CPU占用率过高的原因可能有多种,因此在检测CPU占用率的时候既要检测系统所在设备整体CPU占用率,又要检测系统CPU占用率和系统所依赖的其他系统的CPU占用率,这样可以更好地反映出系统CPU占用率和系统所依赖的其他系统的CPU占用率在系统所在设备整体CPU占用率中的比重。
程序是可以连续执行、并能够完成一定任务的一条条指令的集合。进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动,进程是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位,例如客户端就可以是一个独立的进程,用于处理主机上报过来的任务数据。而线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,线程是比进程更小的能够独立运行的基本单位。一个进程中可以有多个线程,一个线程可以创建和撤销另一个线程,同一个进程中的多个线程之间可以并发执行,且一个线程与同一个进程中的其他线程共享进程所占用的全部系统资源,因此,作为具体的实施方式,程序、进程都可以作为设备中的不同系统。
为了保证采样的值能够准确反映客户端运行的趋势,可以设置流控统计周期,在指定的n个连续流控统计周期里面连续统计得到n次CPU占用率:C1%、C2%......Cn%;也可以根据上述n个连续流控统计周期里面连续统计得到的n次CPU占用率:C1%、C2%......Cn%,得到客户端单位时间内CPU占用时间的增长率:C1’%、C2’%......Cn’%。
203、判断检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否超过预设的系统所在设备整体CPU占用率的上限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也超过预设的上限阈值,如果是,则执行步骤204;如果否,则执行步骤205;
例如,当预设的系统所在设备整体CPU占用率的上限阈值为95%,预设的系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和的上限阈值为65%,则当检测得到的系统所在设备整体CPU占用率超过95%,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和超过65%时,执行步骤204。这样可以防止由于其他不相关的系统的影响导致本系统进入流量控制的情况,例如,在一台设备上有两个客户端,该设备的整体CPU占用率已经超过95%,其中一个客户端与该客户端所依赖的其他系统的CPU占用率超过65%,而另一个客户端与该客户端所依赖是其他系统的CPU占用率仅为10%,则前者会进入流量控制,且前一个客户端进入流量控制不会导致后一个客户端进入流量控制,不会对后者的运行产生影响。
也可以根据检测得到的单位时间内CPU占用时间的增长率进行判断,具体策略与实施例一中所述相似,不再详细描述。
如果在一个流控统计周期内检测得到一个或多个CPU占用率的值或者多个CPU占用时间增长率的值,可取该统计周期中所有值的最小值进行判断。
当然也可只判断系统所在设备整体CPU占用率,或者系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和其中一项,当其中任一项超过预设的CPU占用率上限阈值时,就执行步骤204。
204、通知当前处理任务数据的线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理;
在通信领域,客户端除了处理通信信息,还要进行数据格式转换、数据接收和数据分析、数据解码等处理,并对解码后的数据通过界面进行显示。由于有大量的任务数据需要处理,因此客户端的处理能力无法与通信的传输速度相比,所以当客户端还不能及时处理过量的任务数据时,发送通知给当前处理任务数据的线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理如进行格式转换、数据分析及界面显示等。不过,客户端应该仍有能力通过打开保存的磁盘文件查看之前只保存不显示的任务数据,以便在后续任务数据上报流量不大的时候,由用户对存储在磁盘中的任务数据进行查看和处理。磁盘文件也可以是数据库。
由于当前处理任务数据的线程仅做将接收到的任务数据存入磁盘的操作,暂时不对这些数据进行数据转换、数据分析等复杂的处理,因此,可以减少当前处理任务数据的线程所占用的系统资源如CPU资源,因此可以缓解当有大量任务数据上报时业务处理系统响应变慢的问题。
205、保持当前处理任务数据的线程对数据进行正常处理。
当前处理任务数据的线程对接收到的任务数据进行格式转换、数据分析等,并将分析后的用户数据通过界面向用户显示。
参照图3,为本发明实施例三流量控制的方法流程图,以检测得到的CPU占用率来判断是否执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作,所述执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作为进行过载流控,具体为:通知当前处理任务数据的线程将接收到的任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知,详细步骤如下:
301、通过针对每个任务所预创建的消息缓冲队列接收对应的任务数据;
例如,客户端在通过后台管理模块向主机注册一个或多个任务的同时,可在内存当中针对每个任务创建对应的消息缓冲队列,由消息缓冲队列接收对应的任务数据,消息缓冲队列与任务一一对应。
302、检测系统所在设备整体CPU占用率、系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率;
为了保证采样的值能够更准确反映客户端运行的趋势,可以设置流控统计周期,在指定的n个连续流控统计周期里面连续统计得到n次CPU占用率:C1%、C2%......Cn%;也可以根据上述n个连续流控统计周期里面连续统计得到客户端单位时间内CPU占用时间的增长率:C1’%、C2’%......Cn’%。
由于客户端业务处理的时候可能会依赖多个系统,而且导致CPU占用率过高的原因可能有多种,因此在检测CPU占用率的时候既要检测系统所在设备整体CPU占用率,又要检测系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率,以更好地反映出系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率在系统所在设备整体CPU占用率中的比重。
303、判断检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否超过预设的系统所在设备整体CPU占用率的上限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也超过预设的上限阈值,如果是,则执行步骤304;如果否,则执行步骤307;
304、检测消息缓冲队列中任务数据上报速度,获取消息缓冲队列中任务数据的优先级;
由于客户端同时创建多个任务,各个任务之间任务数据上报速度各有不同,可能有些任务数据上报速度非常快,有些任务数据上报非常慢,并且各个任务的优先级也不一样。
305、判断检测得到的消息缓冲队列中任务数据上报速度是否超过预设的任务数据上报速度阈值,且消息缓冲队列中任务数据的优先级是否低于预设的优先级阈值,如果是,则执行步骤306;如果否,则执行步骤307;
为使系统资源能够得到更加有效的利用,流量控制应该针对优先级比较低且上报速度比较快的任务数据。预设的任务数据上报速度阈值可为任务数据上报的平均速度,该值可以由客户端检测得到所有任务数据上报的总速度,任务数目,由二者计算得出任务数据上报的平均速度。
306、通知当前处理任务数据的线程将接收到的任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知;
在当前线程无法处理过量的任务数据的时候,直接将任务数据丢弃,并记录日志,同时通知后台管理模块停止将任务数据上报到消息缓冲队列。
由于将任务数据直接丢弃将会极大地减少当前处理任务数据的线程对系统资源的占用,而同时禁止任务数据上报则可使线程有足够的系统资源处理消息缓冲队列已经接收的任务数据,能够使当前处理任务数据的线程所占用的系统资源很快的减少到正常范围,因此,采取这种流量控制策略可以避免任务数据上报过快时导致系统响应变慢或者异常退出。
307、保持当前处理任务数据的线程对数据进行正常处理。
当前处理任务数据的线程对接收到的任务数据进行格式转换、数据分析等,并将分析后的用户数据通过界面向用户显示。
上述步骤304~305为根据任务数据的优先级以及任务数据上报速度来判断来对当前处理任务数据的哪些线程进行流量控制,这样可以对真正占用大量系统资源的线程进行控制,而对于占用系统资源不多的线程不作控制,从而达到更有针对性地进行流量控制,例如任务控制数据通常优先级比较高,不应对处理该类任务数据的线程所使用的系统资源进行限制。其中步骤304与步骤302、303之间没有严格的时序。该策略也可应用于实施例一与实施例二中。
参照图4,为本发明实施例四流量控制的方法流程图,仍采用消息缓冲队列接收任务数据,根据检测得到的CPU占用率来决定采取流控的时机,并根据消息缓冲队列中任务数据上报速度及任务数据优先级来决定对当前处理哪些任务数据的线程所占用的系统资源进行限制以实现流控,与上述各实施例不同之处在于,可以根据实际情况采取分级流控的策略,即当其中一种流控操作无法将CPU占用率降到预设的CPU占用率上限阈值时,启动另一种流控操作进行流控,详细步骤如下:
401、通过针对每个任务所预创建的消息缓冲队列接收对应的任务数据;
402、判断在第一个流控统计周期内检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否超过预设的系统所在设备整体CPU占用率的上限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也超过二者之和的预设的上限阈值,如果是,则执行步骤403;如果否,则执行步骤404;
由于客户端运行的操作系统的环境往往比较复杂,影响CPU占用率的因素很多。由于CPU占用率一个连续的数值,而CPU占用率的检测是采用采样的方式进行的,为了保证采样的值能够准确反映客户端运行的趋势,可以设置流控统计周期,在指定的n个连续流控统计周期里面连续统计得到n次CPU占用率:C1%、C2%......Cn%;也可以根据上述n个连续流控统计周期里面连续统计得到的n次CPU占用率:C1%、C2%......Cn%,得到客户端单位时间内CPU占用时间的增长率:C1’%、C2’%......Cn’%。
由于客户端业务处理的时候可能会依赖多个系统,而且导致CPU占用率过高的原因可能有多种,因此在检测CPU占用率的时候既要检测系统所在设备整体CPU占用率,又要检测系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率,以更好地反映出系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率在系统所在设备整体CPU占用率中的比重。
403、判断检测得到的消息缓冲队列中任务数据上报速度是否超过预设的任务数据上报速度阈值,且消息缓冲队列中任务数据的优先级是否低于预设的优先级阈值,如果是,则执行步骤405;如果否,则执行步骤406;
流量控制针对优先级比较低且上报速度比较快的任务数据,使得即使在上报的任务数据总体流量非常大,系统没有足够的资源处理所有上报的任务数据时,优先级较高且上报速度较慢的任务数据得到及时处理,从而可使系统资源得到更加有效的利用。
404、判断在第一个流控统计周期内检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否低于预设的系统所在设备整体CPU占用率的下限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也低于二者之和的预设的下限阈值,如果是,则执行步骤406;如果否,则执行步骤405;
405、降低当前处理任务的线程刷新显示界面的频率;
406、保持当前处理任务数据的线程对数据任务的正常处理;
当前处理任务数据的线程将接收到的数据进行格式转换、数据解析并将格式转换后的任务数据在显示界面以正常的显示界面刷新频率进行显示。
407、判断在第二个流控统计周期内检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否超过预设的系统所在设备整体CPU占用率的上限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也超过预设的二者之和的上限阈值,如果是,则执行步骤408;如果否,则执行步骤409;
408、判断检测得到的消息缓冲队列中任务数据上报速度是否超过预设的任务数据上报速度阈值,且消息缓冲队列中任务数据的优先级是否低于预设的优先级阈值,如果是,则执行步骤410;如果否,则执行步骤406;
409、判断在第二个流控统计周期内检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否低于预设的系统所在设备整体CPU占用率的下限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也低于预设的二者之和的下限阈值,如果是,则执行步骤404;如果否,则执行步骤410;
410、通知当前处理任务数据的线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理;
将任务数据只存入磁盘,不对数据进行分析或解码,也不通过界面进行显示。
411、判断在第三个流控统计周期内检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否超过预设的系统所在设备整体CPU占用率的上限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也超过二者之和的预设的上限阈值,如果是,则执行步骤412;如果否,则执行步骤413;
412、判断检测得到的消息缓冲队列中任务数据上报速度是否超过预设的任务数据上报速度阈值,且消息缓冲队列中任务数据的优先级是否低于预设的优先级阈值,如果是,则执行步骤414;如果否,则执行步骤406;
413、判断在第三个流控统计周期内检测得到的系统所在设备整体CPU占用率是否低于预设的系统所在设备整体CPU占用率的下限阈值,且系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和也低于二者之和的预设的下限阈值,如果是,则执行步骤410;如果否,则执行步骤414;
414、通知当前处理任务数据的线程将接收到的任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知;
该实施例中采用分级流控的策略,在当前处理任务数据的线程首次进入流控时,仅采用级别较低的降低当前处理任务的线程刷新显示界面的频率的操作,以尽量使系统运行在较正常的状态。如果该操作执行一段时间后,CPU占用率仍然超过预设的上限阈值,则启动下一级存盘流控的策略,即:通知当前处理任务数据的线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理,以尽量减少当前处理任务数据的操作对系统资源的占用。如果该操作执行一段时间后,CPU占用率仍然超过预设的上限阈值,则启动过载流控策略,将当前接收任务数据的消息缓冲队列清空,禁止任务数据上报,从而使当前任务数据所占用的系统资源得到急剧的释放,从而从根本上避免了大量的任务数据上报导致系统响应变慢或者系统异常退出的情况发生。其中,所设置的各个上限阈值可以相同,也可以不同,用户可以根据需要自行设置,例如,由于上述流控策略为按照由弱到强的顺序进行流控,当系统的资源占用率更高时才采取更加强有力的流控措施,例如,按照由弱到强的流控级别,所述上述系统所在设备整体的CPU占用率上限阈值可设为95%,而系统CPU占用率与系统所依赖的其他系统的CPU占用率二者之和的第一上限阈值、第二上限阈值、第三上限阈值可分别为:65%、75%、85%。
当然,分级流控也可以只采用其中的某两个措施,仍然采取由弱到强的流控顺序。例如,当降低所述线程刷新显示界面的频率的操作执行一段时间后,如果检测得到的系统资源的占用率仍然超过预设的系统资源占用率上限阈值,则通知所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理;或者,通知所述线程将任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知。当所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理的操作执行一段时间后,如果检测得到的系统资源的占用率仍然超过预设的系统资源占用率上限阈值,则通知所述线程将任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知。不再一一举例详细说明。
与采用分级流控相对应的,本实施例还采用了分级流控恢复的策略,当经过一段时间后,如果检测到CPU占用率低于预设的该级别的下限阈值时,就回复到上一级限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作进行流控,如果是第一级流控,则当前处理任务数据的线程将回复到正常的运行状态。设置的各个级别的下限阈值可以与该级别的上限阈值相同,也可以不同。
以上各具体实施例通过检测CPU占用率的方法来决定是否对当前处理任务数据的线程所占用的系统资源进行限制,同样,也可通过检测物理内存这种系统资源的占用率的方法来决定是否对当前处理任务数据的线程所占用的系统资源进行限制,具体流程与上述各具体实施例相同,不再举例说明。
事实上,可同时采取检测CPU占用率和物理内存占用率的方法来决定,当其中任一个超过预设的上限阈值时,即启动流量控制的策略,对当前处理任务数据的线程所占用的系统资源进行限制,具体的流量控制策略可采用上述各具体实施例所采用的流量控制策略,具体流程也与上述各具体实施例相似,不再赘述。
以上对本发明流量控制的方法实施例做了详细地说明,以下对本发明业务处理系统实施例进行说明。
本发明业务处理系统包括:
检测单元,用于检测系统资源占用率;
判断单元,用于判断检测单元检测得到的系统资源占用率是否超过预设的系统资源占用率上限阈值;
执行单元,用于当接收到所述判断单元发送的检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值的通知时,执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作。
所述系统资源占用率的上限阈值可以根据需要自行设置,系统资源占用率可为CPU占用率,也可为物理内存占用率。
参照图5,为本发明实施例五业务处理系统结构示意图,该系统包括检测单元51、判断单元52、执行单元53,其中:
所述检测单元51包括CPU占用率检测单元511,用于检测CPU占用率;
所述判断单元52包括CPU占用率判断单元521,用于判断CPU占用率检测单元511检测得到的CPU占用率是否超过预设的CPU占用率上限阈值;
所述执行单元53包括界面流控执行单元531,用于当接收到所述CPU占用率判断单元521发送的检测得到的CPU占用率超过预设的CPU占用率上限阈值的通知时,降低当前处理任务数据的线程刷新显示界面的频率。
参照图6,为本发明实施例六业务处理系统结构示意图,在该系统中,
所述检测单元51包括物理内存占用率检测单元512,用于检测物理内存占用率;
所述判断单元52包括物理内存占用率判断单元522,用于判断物理内存占用率检测单元512检测得到的物理内存占用率是否超过预设的物理内存占用率上限阈值;
所述执行单元53包括界面流控执行单元531和处理流控执行单元532,其中,
所述界面流控执行单元531用于当接收到所述物理内存占用率判断单元522发送的检测得到的物理内存占用率超过预设的物理内存占用率上限阈值的通知时,降低当前处理任务数据的线程刷新显示界面的频率;
所述处理流控执行单元532用于当接收到所述物理内存占用率判断单元522发送的检测得到的物理内存占用率超过预设的物理内存占用率上限阈值的通知时,通知当前处理任务数据的线程将任务数据存入磁盘并停止对任务数据的后续处理。
参照图7,为本发明实施例七业务处理系统结构示意图,在该系统中,
所述检测单元包括CPU占用率检测单元511和物理内存占用率检测单元512,其中,CPU占用率检测单元511,用于检测CPU占用率;物理内存占用率检测单元512,用于检测物理内存占用率;
所述判断单元52包括CPU占用率判断单元521和物理内存占用率判断单元522,其中,CPU占用率判断单元521,用于判断CPU占用率检测单元511检测得到的CPU占用率是否超过预设的CPU占用率上限阈值;物理内存占用率判断单元522,用于判断物理内存占用率检测单元512检测得到的物理内存占用率是否超过预设的物理内存占用率上限阈值;
所述执行单元53包括界面流控执行单元531、处理流控执行单元532和过载流控执行单元533,当所述各执行单元接收到所述CPU判断单元521发送的检测得到的CPU占用率超过预设的CPU占用率上限阈值的通知,或者接收到所述物理内存占用率判断单元522发送的检测得到的物理内存占用率超过预设的物理内存占用率上限阈值的通知时,
界面流控执行单元531,用于降低当前处理任务数据的线程刷新显示界面的频率。
处理流控执行单元532,用于通知当前处理任务数据的线程将任务数据存入磁盘并停止对任务数据的后续处理。
过载流控执行单元533,用于通知所述线程将任务数据丢弃,记录日志,发出通知禁止任务数据上报。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例流量控制的方法中全部或部分步骤是可以通过程序指令相关的硬件来完成,所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,包括如下步骤:
检测系统资源占用率;
将检测得到的系统资源占用率与预设的系统资源占用率上限阈值进行比较;
当检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源。
所述存储介质可以是ROM/RAM、磁盘、光盘等。
从以上各实施例可以看出,由于当检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,能够及时采取对当前处理任务数据的线程所占用的系统资源进行限制的操作来进行流量控制,减少当前处理任务数据的线程对系统资源的占用,因此可以减少任务数据流量过大时对系统的影响。尤其是采用过载流控时,可以快速地释放当前处理任务数据的线程所占用的系统资源,避免了系统响应变慢或者异常退出。
特别地,通过判断任务数据上报速度是否超过预设的上报速度阈值且任务数据的优先级低于预设的优先级阈值,对上报速度较快且优先级较低的任务数据进行流量控制,使得系统资源在任务数据上报量非常大时仍能得到有效地利用。
以上对本发明实施例所提供的流量控制的方法和业务处理系统进行了详细介绍,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明实施例的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (16)

1.一种流量控制的方法,其特征在于,包括:
检测系统资源占用率;
当所述检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值时,限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源。
2.如权利要求1所述的流量控制的方法,其特征在于,所述任务数据为上报速度大于预设上报速度阈值,且优先级低于预设优先级阈值的任务数据。
3.如权利要求1或2所述的流量控制的方法,其特征在于,所述限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体方式为:
降低所述线程刷新显示界面的频率。
4.如权利要求1或2所述的流量控制的方法,其特征在于,所述限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体方式为:
通知所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理。
5.如权利要求1或2所述的流量控制的方法,其特征在于,所述限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体方式为:
通知所述线程将任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知。
6.如权利要求1或2所述的流量控制的方法,其特征在于,所述限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体方式为:
降低所述线程刷新显示界面的频率;
当降低所述线程刷新显示界面的频率的操作执行后,在预设的时间内所述检测得到的系统资源的占用率仍超过预设的系统资源占用率上限阈值时,通知所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理。
7.如权利要求1或2所述的流量控制的方法,其特征在于,所述限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体方式为:
降低所述线程刷新显示界面的频率;
当降低所述线程刷新显示界面的频率的操作执行后,在预设的时间内所述检测得到的系统资源的占用率仍超过预设的系统资源占用率上限阈值时,通知所述线程将任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知。
8.如权利要求1或2所述的流量控制的方法,其特征在于,所述限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体方式为:
通知所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理;
当所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理的操作执行后,在预设的时间内所述检测得到的系统资源的占用率仍超过预设的系统资源占用率上限阈值时,通知所述线程将任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知。
9.如权利要求1或2所述的流量控制的方法,其特征在于,所述限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的具体方式为:
降低所述线程刷新显示界面的频率;
当降低所述线程刷新显示界面的频率的操作执行后,在预设的时间内所述检测得到的系统资源的占用率仍超过预设的系统资源占用率上限阈值时,通知所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理;
当通知所述线程将任务数据存入磁盘,停止对任务数据的后续处理的操作执行后,所述检测得到的系统资源的占用率仍超过预设的系统资源占用率上限阈值时,通知所述线程将任务数据丢弃,并记录日志,同时发出禁止任务数据上报的通知。
10.如权利要求1所述的流量控制的方法,其特征在于,所述系统资源占用率包括:系统所在设备的整体系统资源占用率,和/或系统本身的系统资源占用率与系统所依赖的其他系统的系统资源占用率之和。
11.如权利要求1或10所述的流量控制的方法,其特征在于,所述检测得到的系统资源占用率为连续检测至少两次得到的系统资源占用率的最小值或者为连续检测至少两次单位时间内占用的系统资源的增长率的最小值。
12.如权利要求1、2或10所述的流量控制的方法,其特征在于,所述系统资源占用率为CPU占用率或/和物理内存占用率。
13.一种业务处理系统,其特征在于,包括:
检测单元,用于检测系统资源占用率;
判断单元,用于判断检测单元检测得到的系统资源占用率是否超过预设的系统资源占用率上限阈值;
执行单元,用于当接收到所述判断单元发送的检测得到的系统资源占用率超过预设的系统资源占用率上限阈值的通知时,执行限制当前处理任务数据的线程所占用的系统资源的操作。
14.如权利要求13所述的业务处理系统,其特征在于,所述检测单元包括CPU占用率检测单元,用于检测CPU占用率;
所述判断单元包括CPU占用率判断单元,用于判断CPU占用率检测单元检测得到的CPU占用率是否超过预设的CPU占用率上限阈值。
15.如权利要求13所述的业务处理系统,其特征在于,所述检测单元包括物理内存占用率检测单元,用于检测物理内存占用率;
所述判断单元包括物理内存占用率判断单元,用于判断物理内存占用率检测单元检测得到的物理内存占用率是否超过预设的物理内存占用率上限阈值。
16.如权利要求13至15任一项所述的业务处理系统,其特征在于,所述执行单元至少包括以下其中之一:
界面流控执行单元,用于降低所述线程刷新显示界面的频率;
处理流控执行单元,用于通知所述线程将任务数据存入磁盘并停止对任务数据的后续处理;
过载流控执行单元,用于通知所述线程将任务数据丢弃,记录日志,发出通知禁止任务数据上报。
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Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101924679A (zh) * 2009-06-12 2010-12-22 中兴通讯股份有限公司 一种以太网口报文限速方法、装置及数据通信设备
CN102307224A (zh) * 2011-05-17 2012-01-04 华为软件技术有限公司 云计算系统中业务隔离的实现方法及装置、云服务器
CN101436146B (zh) * 2008-12-15 2012-05-09 中兴通讯股份有限公司 动态调节远程设备管理进程的优先级的方法及系统
CN102467516A (zh) * 2010-11-04 2012-05-23 北京北方微电子基地设备工艺研究中心有限责任公司 设备控制过程中的日志记录方法、装置及系统
CN103208136A (zh) * 2012-07-06 2013-07-17 北京中盈高科信息技术有限公司 一种三维图像数据处理方法及一种电子设备
CN103455407A (zh) * 2013-09-03 2013-12-18 小米科技有限责任公司 一种移动终端cpu占用率监测方法、装置及移动终端
CN103885837A (zh) * 2014-03-18 2014-06-25 上海大唐移动通信设备有限公司 一种多线程处理数据的方法及装置
WO2014201635A1 (zh) * 2013-06-19 2014-12-24 华为技术有限公司 一种消息处理的方法及基站
CN104918282A (zh) * 2015-04-16 2015-09-16 大唐移动通信设备有限公司 一种降低中央处理器cpu负荷的方法及装置
CN105117291A (zh) * 2015-06-30 2015-12-02 百度在线网络技术(北京)有限公司 调节消息推送执行体的运行数量的方法及系统
CN105847172A (zh) * 2016-03-30 2016-08-10 华为技术有限公司 业务流量控制方法及装置
CN105873022A (zh) * 2015-12-07 2016-08-17 乐视移动智能信息技术(北京)有限公司 移动终端下载方法及装置
WO2017050177A1 (zh) * 2015-09-25 2017-03-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据同步方法和装置
CN106598740A (zh) * 2016-12-15 2017-04-26 郑州云海信息技术有限公司 一种限制多线程程序占用cpu利用率的系统及限制方法
CN107025148A (zh) * 2016-10-19 2017-08-08 阿里巴巴集团控股有限公司 一种海量数据的处理方法和装置
CN107094103A (zh) * 2017-02-09 2017-08-25 北京小度信息科技有限公司 数据采集方法和装置
CN107277091A (zh) * 2016-04-07 2017-10-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种控制方法和系统
CN107291370A (zh) * 2016-03-30 2017-10-24 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种云存储系统调度方法和装置
CN108156091A (zh) * 2016-12-02 2018-06-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种流量控制方法及系统
CN108874535A (zh) * 2018-05-14 2018-11-23 中国平安人寿保险股份有限公司 一种任务调节方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN110018781A (zh) * 2018-01-09 2019-07-16 阿里巴巴集团控股有限公司 磁盘流控方法、装置以及电子设备
CN110955518A (zh) * 2019-10-31 2020-04-03 北京浪潮数据技术有限公司 一种分布式存储管理系统的压力负载调整方法
CN111258841A (zh) * 2018-12-03 2020-06-09 中兴通讯股份有限公司 应用热补丁监控方法及装置
CN111611123A (zh) * 2019-02-25 2020-09-01 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法、数据处理系统及设备
CN111782362A (zh) * 2020-06-29 2020-10-16 珠海豹趣科技有限公司 一种消息任务调度方法、装置及电子设备
CN112099955A (zh) * 2020-09-27 2020-12-18 合肥移瑞通信技术有限公司 安卓系统运行内存的控制方法、装置及介质、计算机设备
CN112291205A (zh) * 2020-10-13 2021-01-29 杭州迪普科技股份有限公司 深度包检测业务的控制方法、装置及计算机设备
CN113032152A (zh) * 2021-04-02 2021-06-25 北京百度网讯科技有限公司 用于深度学习框架的调度方法、调度装置、电子设备、存储介质和程序产品

Cited By (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101436146B (zh) * 2008-12-15 2012-05-09 中兴通讯股份有限公司 动态调节远程设备管理进程的优先级的方法及系统
CN101924679A (zh) * 2009-06-12 2010-12-22 中兴通讯股份有限公司 一种以太网口报文限速方法、装置及数据通信设备
CN102467516A (zh) * 2010-11-04 2012-05-23 北京北方微电子基地设备工艺研究中心有限责任公司 设备控制过程中的日志记录方法、装置及系统
CN102307224A (zh) * 2011-05-17 2012-01-04 华为软件技术有限公司 云计算系统中业务隔离的实现方法及装置、云服务器
CN103208136A (zh) * 2012-07-06 2013-07-17 北京中盈高科信息技术有限公司 一种三维图像数据处理方法及一种电子设备
CN106792905A (zh) * 2013-06-19 2017-05-31 华为技术有限公司 一种消息处理的方法及基站
WO2014201635A1 (zh) * 2013-06-19 2014-12-24 华为技术有限公司 一种消息处理的方法及基站
CN106792905B (zh) * 2013-06-19 2020-12-25 华为技术有限公司 一种消息处理的方法及基站
CN103455407A (zh) * 2013-09-03 2013-12-18 小米科技有限责任公司 一种移动终端cpu占用率监测方法、装置及移动终端
CN103885837A (zh) * 2014-03-18 2014-06-25 上海大唐移动通信设备有限公司 一种多线程处理数据的方法及装置
CN103885837B (zh) * 2014-03-18 2017-07-14 上海大唐移动通信设备有限公司 一种多线程处理数据的方法及装置
CN104918282B (zh) * 2015-04-16 2019-07-05 大唐移动通信设备有限公司 一种降低中央处理器cpu负荷的方法及装置
CN104918282A (zh) * 2015-04-16 2015-09-16 大唐移动通信设备有限公司 一种降低中央处理器cpu负荷的方法及装置
CN105117291A (zh) * 2015-06-30 2015-12-02 百度在线网络技术(北京)有限公司 调节消息推送执行体的运行数量的方法及系统
WO2017050177A1 (zh) * 2015-09-25 2017-03-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据同步方法和装置
CN105873022A (zh) * 2015-12-07 2016-08-17 乐视移动智能信息技术(北京)有限公司 移动终端下载方法及装置
CN107291370B (zh) * 2016-03-30 2021-06-04 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种云存储系统调度方法和装置
CN107291370A (zh) * 2016-03-30 2017-10-24 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种云存储系统调度方法和装置
CN105847172B (zh) * 2016-03-30 2019-03-19 华为技术有限公司 业务流量控制方法及装置
CN105847172A (zh) * 2016-03-30 2016-08-10 华为技术有限公司 业务流量控制方法及装置
CN107277091A (zh) * 2016-04-07 2017-10-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种控制方法和系统
CN107277091B (zh) * 2016-04-07 2020-10-27 阿里巴巴集团控股有限公司 一种控制方法和系统
CN107025148A (zh) * 2016-10-19 2017-08-08 阿里巴巴集团控股有限公司 一种海量数据的处理方法和装置
CN107025148B (zh) * 2016-10-19 2020-08-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种海量数据的处理方法和装置
CN108156091A (zh) * 2016-12-02 2018-06-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种流量控制方法及系统
CN106598740B (zh) * 2016-12-15 2020-11-27 苏州浪潮智能科技有限公司 一种限制多线程程序占用cpu利用率的系统及限制方法
CN106598740A (zh) * 2016-12-15 2017-04-26 郑州云海信息技术有限公司 一种限制多线程程序占用cpu利用率的系统及限制方法
CN107094103B (zh) * 2017-02-09 2020-05-05 北京星选科技有限公司 数据采集方法和装置
CN107094103A (zh) * 2017-02-09 2017-08-25 北京小度信息科技有限公司 数据采集方法和装置
CN110018781A (zh) * 2018-01-09 2019-07-16 阿里巴巴集团控股有限公司 磁盘流控方法、装置以及电子设备
CN110018781B (zh) * 2018-01-09 2022-06-21 阿里巴巴集团控股有限公司 磁盘流控方法、装置以及电子设备
CN108874535A (zh) * 2018-05-14 2018-11-23 中国平安人寿保险股份有限公司 一种任务调节方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN108874535B (zh) * 2018-05-14 2022-06-10 中国平安人寿保险股份有限公司 一种任务调节方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN111258841A (zh) * 2018-12-03 2020-06-09 中兴通讯股份有限公司 应用热补丁监控方法及装置
CN111611123A (zh) * 2019-02-25 2020-09-01 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法、数据处理系统及设备
CN111611123B (zh) * 2019-02-25 2023-06-20 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法、数据处理系统及设备
CN110955518A (zh) * 2019-10-31 2020-04-03 北京浪潮数据技术有限公司 一种分布式存储管理系统的压力负载调整方法
CN111782362A (zh) * 2020-06-29 2020-10-16 珠海豹趣科技有限公司 一种消息任务调度方法、装置及电子设备
CN112099955A (zh) * 2020-09-27 2020-12-18 合肥移瑞通信技术有限公司 安卓系统运行内存的控制方法、装置及介质、计算机设备
CN112291205A (zh) * 2020-10-13 2021-01-29 杭州迪普科技股份有限公司 深度包检测业务的控制方法、装置及计算机设备
CN113032152A (zh) * 2021-04-02 2021-06-25 北京百度网讯科技有限公司 用于深度学习框架的调度方法、调度装置、电子设备、存储介质和程序产品

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CN100591052C (zh) 2010-02-17

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