CN102056201B - 一种业务流程中异常情况的处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种业务流程中异常情况的处理方法和装置，包括：获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息；并按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据该异常情况的各类特征信息和规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点；以及按照该对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理该异常情况。采用本发明提供的方法和装置，相比现有技术，能够更方便的对异常情况的确定规则进行维护，且提高了业务流程的处理效率。

Description

一种业务流程中异常情况的处理方法和装置

技术领域

本发明涉及业务支撑领域，尤其涉及一种业务流程中异常情况的处理方法和装置。

背景技术

目前，业务支撑系统已可实现按各类业务的流程进行处理，当业务流程中出现异常时，首先需要确定出该异常为哪一种异常情况，进而有针对性的对该异常情况进行处理。

现有技术中，确定异常情况一般是根据预先设定的一些判断条件，逐一的对出现的异常进行判断，最终确定出该异常为哪一种异常情况。但在业务支撑系统中的正常业务流程中加入过多的异常判断，则会使得正常流程处理的效率降低，且由于异常情况的条件判断涉及众多其他业务受理，每次添加新的判断条件都需要对涉及的业务流程重新进行编译，维护起来十分复杂。

而当确定出该异常为哪一种异常情况后，现有技术中对该异常情况的处理方案是，为保证后续业务流程的处理不会由于该异常情况的影响而导致数据异常，采用暂停存在异常情况的业务流程处理的方式，后续进入的业务流程一并暂停执行，即无法根据多业务的多种异常情况实现后续的自动处理，进而导致处理效率很低。

除了通信行业之外，在其他各类大型信息系统中，往往也会存在大并发量的多类型业务，大多数现有的调度机制仅仅是按现有流程对进入处理队列的顺序简单调度后运行，在突然有大量业务受理请求的时候往往会出现业务处理积压的情况，影响了处理的效率。

发明内容

本发明实施例提供一种业务流程中异常情况的处理方法和装置，相比现有技术，能够提高业务流程的处理效率。

本发明实施例提供一种业务流程中异常情况的处理方法，包括：

获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息；

按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据所述各类特征信息和所述规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出所述异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点；

按照所述对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理所述异常情况。

本发明实施例还提供一种业务流程中异常情况的处理装置，包括：

获取单元，用于获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息；

第一确定单元，用于按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据所述各类特征信息和所述规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出所述异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点；

处理单元，用于按照所述对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理所述异常情况。

本发明实施例提供的方法中，对于业务流程处理中将会出现的各异常情况，预先设置了异常情况规则树，规则树分多级节点，且每个节点的特征信息对应异常情况的一种特征信息，进而可以按照从规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据业务流程中出现的异常情况的各类特征信息和规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点，则可以确定该异常情况即为确定出的该对应节点表征的异常情况，进而可以按照该对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理该异常情况。由于本发明实施例方案采用匹配的方式，从最高一级节点到最低一级进行一个遍历的匹配，以实现异常情况的确定，当出现新的异常情况可能产生而需要确定时，只需在原有的规则树中添加相应表征该新的异常情况的节点即可，所以，相比现有技术，能够更方便的对异常情况的确定规则进行维护，且对于出现的异常情况的确定不影响正常业务流程的处理，进而提高了业务流程的处理效率，且可以实现对相同异常情况的一致性处理。

附图说明

图1为本发明实施例中提供的业务流程中异常情况的处理方法的流程图；

图2为本发明实施例中预设的异常情况规则树示意图；

图3为本发明实施例中提供的业务流程中异常情况的处理装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种业务流程中的异常情况的处理方法，如图1所示，包括：

步骤S101、获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息。

步骤S102、按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据该异常情况的各类特征信息和规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点。

步骤S103、按照该对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理该异常情况。

下面结合附图，用具体实施例对本发明提供的方法和装置进行详细描述。

本发明实施例中，预先设置异常情况规则树(以下简称规则树)，具体可以为：

根据业务支撑系统需要处理的各种类型的业务，确定出将会出现的各种异常情况，以及各种异常情况的各种特征信息，一种异常情况可能具备多种特征信息。异常情况的特征信息跟具体的业务流程的特性有关，例如，特征信息为异常情况的类型、产生的环节、产生的原因以及号码的数据特征等信息，并将确定出的各种特征信息分级的进行分类，其中，每一级包括的各种特征信息为针对其上一级包括的一种特征信息所作的进一步的分类，且保证每一级包括的各种特征信息不能同时发生，最后，将每种特征信息对应一个节点，根据所作的分级情况，生成异常情况规则树，以图2所示为生成的异常情况规则树的示意图为例：

其中，根节点表示出现异常情况，一级叶节点对应第一级特征信息，对于一级叶节点中特征信息为新装异常的节点，进一步的分类，包括特征信息分别为未鉴权和号码已存在等的节点，这些节点为二级叶节点，同理，对于二级叶节点包括的某一节点，还可以进一步的分类。上述每一节点对应的特征信息与具体的业务流程的特性相关，在此不再举例进行详细描述。

图2所示的规则树的定义表如表1所示：

表1：规则树定义表

节点序号	节点等级	节点名称	上级节点	下级节点	类型
						1	0	异常情况	-	2；3；4	-
2	1	新装异常	0	5；6	1000
						3	1	开机异常	0	…	1025
4	1	程序变更异常	0	…	1050
						5	2	未鉴权	1	-	1000
6	2	号码已存在	1	-	1000
						…	…	…	…	…	…

本发明实施例中，当异常情况出现时，首先在上述步骤S101中获取出现的该异常情况的各类特征信息，进而通过上述预先设置的规则树，在步骤S102中确定出该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点，具体如下：

按照从规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，逐一的根据特征信息的匹配，确定出每一级各节点中与该异常情况对应的节点，对于当前级节点的特征信息匹配方式为：将该异常情况的各类特征信息中对应当前级节点的特征信息与当前级各节点的特征信息进行匹配，确定特征信息相同的节点为该当前级各节点中与该异常情况对应的节点；

若当前级节点是最低一级节点，则确定出的该节点即为该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点；否则，将确定出的该节点的下一级节点作为当前级节点，并根据上述当前级节点的特征信息匹配方式，继续匹配，直至确定出该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点为止。

执行上述步骤S102确定出的对应节点后，即可以确定该异常情况即为该对应节点所表征的异常情况，进而在上述步骤S103中按照该对应节点表征的异常情况的预设处理方式处理该异常情况，如图2中，针对特征信息为号码已存在的节点，预先设置了相应的处理方式。

目前，在各类大型信息系统中，往往存在大并发量的多类型业务，所以，经常出现大量的异常情况需要处理，现有的处理同时存在的大量异常情况的调度机制，仅仅是按进入异常情况处理队列的顺序进行简单调度来处理，然而由于不同业务的不同异常情况的特性不同，所以对其处理的时限要求也不同，针对这一问题，本发明实施例上述步骤S103中对于待处理的各异常情况设置处理优先级，并根据各异常情况的优先级，对各异常情况进行调度和处理，其中，异常情况的优先级的设置方式具体如下：

确定出表征该异常情况的处理优先级的值Pn，Pn＝CT；

其中，CT根据完成时间算法确定；完成时间算法为现有技术中基于动态优先级独立任务调度的算法，本发明实施例中可以采用现有技术中的各种完成时间算法，例如，最小完成时间算法(Minimum Completion Time，MCT)，最小最早完成时间算法(Min-min)，最大最早完成时间算法(Max-min)，遗传算法(GA)以及双匹配动态调度算法(BM)等。

本发明实施例中亦提出一种完成时间算法，具体为：

$\mathrm{CT}=\sqrt{\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(t_k-\stackrel{\‾}{t})}{m}},$ $\stackrel{\‾}{t}=\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{t}_k}{m};$

其中，m为能够处理该异常情况的处理进程的数量；t_k为最近n次使用第k个处理进程处理这一种异常情况所用时间的平均值。

则采用上述公式确定出的t值为m个处理进程处理这一种异常情况所用时间的平均值，确定出的CT值为处理该异常情况在各处理进程上执行时间的标准误差，CT值越大，表示其在各处理进程中执行时间的差距较大，所以需要优先安排至执行时间较少的进程上，保证处理的负载均衡。

采用该完成时间算法，可以达到负载均衡和高吞吐率的目的，即尽可能的将任务(对异常情况的处理)分配到空闲时间最早的处理进程上，使得各处理进程运行时间相当；且尽可能的将任务分配到执行时间较少的处理进程上，使任务尽快执行完。即当待处理的异常情况数量较大时，偏向满足高吞吐率的目的，当待处理的异常情况数量较小时，偏向满足负载均衡的目的。

而对于具体的各种业务，由于其中一些业务流程的特殊性，需要不计代价的方式优先完成特殊业务流程中出现的异常情况的处理，所以，本发明实施例中，还可以使用Pn＝CT+W确定出表征该异常情况的处理优先级的值Pn：

其中，W为W_type、W_relate、W_adj和W_time中的一项或任意几项的和值，用于针对具体的业务特性调整处理优先级，以满足对特殊业务的处理要求；下面以Pn值越大则表征的处理优先级越高为例对各项的取值进行详细说明如下：

具体的，W_type为根据该异常情况的类型预先设置，对完成时间比较严格的业务流程中出现的异常情况，设置W_type值较大；即对于每个最低一级的节点，根据其自身或其上级节点的特征信息所表征的异常情况的类型，预先设置，相同类型的节点的W_type值相同。

W_relate根据待处理的需要在该异常情况之前处理的异常情况的Pn值确定，使得该异常情况的Pn值表征的处理优先级低于需要在该异常情况之前处理的异常情况的Pn值表征的处理优先级；由于同一业务流程中可能出现多个异常情况同时等待处理，且各异常情况的处理需要满足严格的先后顺序，例如，用于有3条相互关联的业务请求，由于第一条请求出现异常，导致其余请求均被终端，只有处理完第一条请求的异常情况后，才可以继续后续的处理，那么即应该优先处理第一条请求出现的异常情况。所以通过W_relate这一项的设置，即可以满足该要求。例如，对于该异常情况，当待处理的异常情况中不存在需要在其之前处理的异常情况时，W_relate的值可以设为0，当存在时，获取需要在其之前处理的异常情况的Pn值，并与已计算出该异常情况的Pn包括的其他项的和值进行比较，如果大，则表示需要在其之前处理的异常情况的处理优先级高，则W_relate的值可以设为0，如果小，则表示需要在其之前处理的异常情况的处理优先级低，则可以通过设置W_relate的值为合适的负值，以使得最终确定出的该异常情况的Pn值小于需要在其之前处理的异常情况的Pn值。其他是实例中，也可以根据上述原理，设置该异常情况的W_relate的值为0，通过修正需要在其之前处理的异常情况的W_relate的值，以满足最终两者的处理优先级高低的要求。

W_adj由人为动态设置以增加或减少该异常情况的Pn值；即在各异常情况等待处理时，可以人为的根据需要设置W_adj的值，以相应的降低或提升某一待处理的异常情况的处理优先级；例如，W_adj的值为0表示不进行人为干预，W_adj的值取当前待处理的其他各异常情况的Pn值的最大值，可以将该异常情况的处理优先级提升到最高，W_adj的值取当前待处理的其他各异常情况的Pn值的最大值的负值，可以降低该异常情况的处理优先级。通过W_adj项的设置，实现了人工干预，使得系统维护人员对系统的可控性、可维护性大大提高。

W_time随着该异常情况等待处理的时间的增加而提高该异常情况的优先级；通过W_time值的变化，可以提高等待时间较长的异常情况的处理优先级，以使得该异常情况尽快得到处理。具体可以采用分段函数来表示，例如，W_time＝K*2^wt，其中，K为调整系数，如取值5，用于调整W_time变化的速率，wt为等待系数，不同时间段对应不同的值，如0-30秒内wt等于0，30-60秒内wt等于0.2，60-90秒内wt等于0.4等。本发明实施例中，对于W_time值的确定可以采用各种具体方式，只需要满足W_time随着该异常情况等待处理的时间的增加而提高该异常情况的优先级即可。

本发明实施例中，对于W_type、W_relate、W_adj和W_time各项取值的数量级，需要与CT取值的数量级相照应，以避免Pn包括的各项中一项的设置导致其他各项的设置对于处理优先级的调整不起作用，或只起到很小的作用。具体可以根据实际需要处理的业务的特性和经验值进行设置，较佳的，一般情况下，可以根据该策略进行设置，Pn值中，W_type约占40％，CT约占30-50％，W_relate约占15％，W_time的初值为0。

确定出待处理的各异常情况的处理优先级后，既可以按照处理优先级从高到低的顺序，调度各异常情况的处理流程进行相应的处理。

下面通过电信领域的具体实例对上述方法进行进一步的举例描述：

用户A的一条业务请求出现异常，类型为订购一个短信套餐(以下称异常情况A)；用户B的一条业务请求出现异常，类型为开机请求(以下称异常情况B)。

根据上述规则树确定出异常情况A和异常情况B分别对应的节点，也即确定了如何对该两种异常情况进行处理，处理前确定出表征处理优先级的Pn值。

Pn(A)的值根据CT(A)、W_type(A)、W_relate(A)和W_time(A)得值确定；其中，CT(A)根据系统当时情况，取值为876.3；W_type(A)根据其对应节点的类型，取值为1000；由于该用户的业务流程中仅出现这一异常情况，W_relate(A)的值为0；由于等待时间小于30秒，根据上述公式W_time＝K*2^wt，W_time(A)的值为0；则确定出Pn(A)的值为1876.3。

同理，Pn(B)的值根据CT(B)取值653.1和W_type(B)取值5000(开机优先级较高)以及W_relate(B)和W_time(B)的值均为0，确定出Pn(B)的值为5653.1。

根据异常情况A与异常情况B的处理优先级高低，则优先执行异常情况B的处理流程。

异常情况B处理完成后，假定又产生的异常情况C，且Pn(C)得值为2213.9，但此时对异常情况B的处理经过了10分钟，则W_time(A)＝5*2⁷＝640，则Pn(A)得值变为1876.3与640的和值等于2516.3，大于Pn(C)，则相比异常情况C的处理，优先执行异常情况A的处理流程。

基于同一发明构思，根据本发明上述实施例提供的业务流程中异常情况的处理方法，相应地，本发明另一实施例还提供了一种业务流程中异常情况的处理装置，其结构示意图如图3所示，包括：

获取单元301，用于获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息；

第一确定单元302，用于按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据该异常情况的各类特征信息和规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出该异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点；

处理单元303，用于按照该对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理该异常情况。

较佳的，上述第一确定单元302，具体用于执行步骤A：将该异常情况的各类特征信息中对应当前级节点的特征信息与当前级各节点对应的特征信息进行匹配；执行步骤B：根据匹配结果从当前级各节点中确定出该异常情况在规则树中的当前级各节点中的对应节点；执行步骤C：若当前级节点是最低一级节点，则将确定出的对应节点作为该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点；否则，将确定出的对应节点的下一级节点作为当前级节点，执行步骤A。

较佳的，还包括：

第二确定单元304，用于确定该异常情况的处理优先级；

上述处理单元303，具体用于在处理该异常情况时，基于确定的该异常情况的处理优先级，按照该对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理该异常情况。

较佳的，上述第二确定单元304，具体用于确定Pn＝CT或Pn＝CT+W；

其中，Pn为表征该异常情况的处理优先级的值；

CT根据完成时间算法确定；W为W_type、W_relate、W_adj和W_time中的一项或任意几项的和值；

其中，W_type为根据该异常情况的类型预先设置；

W_relate根据待处理的需要在该异常情况之前处理的异常情况的Pn值确定，使得该异常情况的Pn值表征的处理优先级低于需要在该异常情况之前处理的异常情况的Pn值表征的处理优先级；

W_adj由人为动态设置以增加或减少该异常情况的Pn值；

W_time随着该异常情况等待处理的时间的增加而提高该异常情况的优先级。

较佳的，上述第二确定单元304，具体用于通过 $\mathrm{CT}=\sqrt{\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(t_k-\stackrel{\‾}{t})}{m}}$ 和 $\stackrel{\‾}{t}=\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{t}_k}{m}$ 确足出CT；

其中，m为能够处理该异常情况的处理进程的数量；t_k为最近n次使用第k个处理进程处理该异常情况所用时间的平均值。

综上所述，本发明实施例提供的方案，包括：获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息；并按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据该异常情况的各类特征信息和规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出该异常情况在规则树中的最低一级各节点中的对应节点；以及按照该对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理该异常情况。采用本发明实施例提供的方案，相比现有技术，能够更方便的对异常情况的确定规则进行维护，且提高了业务流程的处理效率。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种业务流程中异常情况的处理方法，其特征在于，包括：

获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息；

按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据所述各类特征信息和所述规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出所述异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点；

按照下述方式确定所述异常情况的处理优先级：Pn＝CT或Pn＝CT+W；其中，Pn为表征所述异常情况的处理优先级的值；CT根据完成时间算法确定；W为W_type、W_relate、W_adj和W_time中的一项或任意几项的和值；其中，W_type为根据所述异常情况的类型预先设置；W_relate根据待处理的需要在所述异常情况之前处理的异常情况的Pn值确定，使得所述异常情况的Pn值表征的处理优先级低于需要在所述异常情况之前处理的异常情况的Pn值表征的处理优先级；W_adj由人为动态设置以增加或减少所述异常情况的Pn值；W_time随着所述异常情况等待处理的时间的增加而提高所述异常情况的优先级；

在处理所述异常情况时，基于确定的所述异常情况的处理优先级，按照所述对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理所述异常情况。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述匹配关系，确定出所述异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点，具体为：

步骤A：将所述各类特征信息中对应当前级节点的特征信息与当前级各节点对应的特征信息进行匹配；

步骤B：根据匹配结果从所述当前级各节点中确定出所述异常情况在所述规则树中的当前级各节点中的对应节点；

步骤C：若所述当前级节点是最低一级节点，则将确定出的对应节点作为所述异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点；否则，将确定出的对应节点的下一级节点作为当前级节点，执行步骤Ａ。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

$\mathrm{CT}=\sqrt{\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(t_k-\stackrel{\‾}{t})}{m}},\stackrel{\‾}{t}=\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{t}_k}{m};$

其中，m为能够处理所述异常情况的处理进程的数量；t_k为最近n次使用第k个处理进程处理所述异常情况所用时间的平均值。

4.一种业务流程中异常情况的处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取业务流程中出现的异常情况的各类特征信息；

第一确定单元，用于按照从预设的异常情况规则树的最高一级节点到最低一级节点的顺序，根据所述各类特征信息和所述规则树中各节点对应的特征信息的匹配关系，确定出所述异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点；

第二确定单元，用于按照下述方式确定所述异常情况的处理优先级：Pn＝CT或Pn＝CT+W；其中，Pn为表征所述异常情况的处理优先级的值；CT根据完成时间算法确定；W为W_type、W_relate、W_adj和W_time中的一项或任意几项的和值；其中，W_type为根据所述异常情况的类型预先设置；W_relate根据待处理的需要在所述异常情况之前处理的异常情况的Pn值确定，使得所述异常情况的Pn值表征的处理优先级低于需要在所述异常情况之前处理的异常情况的Pn值表征的处理优先级；W_adj由人为动态设置以增加或减少所述异常情况的Pn值；W_time随着所述异常情况等待处理的时间的增加而提高所述异常情况的优先级；

处理单元，用于基于确定的所述异常情况的处理优先级，按照所述对应节点表征的异常情况对应的预设处理方式处理所述异常情况。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，具体用于执行步骤A：将所述各类特征信息中对应当前级节点的特征信息与当前级各节点对应的特征信息进行匹配；执行步骤B：根据匹配结果从所述当前级各节点中确定出所述异常情况在所述规则树中的当前级各节点中的对应节点；执行步骤C：若所述当前级节点是最低一级节点，则将确定出的对应节点作为所述异常情况在所述规则树中的最低一级各节点中的对应节点；否则，将确定出的对应节点的下一级节点作为当前级节点，执行步骤Ａ。

6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，具体用于通过 $\mathrm{CT}=\sqrt{\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(t_k-\stackrel{\‾}{t})}{m}}$ 和 $\stackrel{\‾}{t}=\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{t}_k}{m}$ 确定出CT；

其中，m为能够处理所述异常情况的处理进程的数量；t_k为最近n次使用第k个处理进程处理所述异常情况所用时间的平均值。