CN105451260A - 网络请求方法、网络波动性衡量方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种网络请求方法，该网络请求方法包括：通过第一网络处理线程发送第一网络请求；在确定达到超时时间阈值，未接收到所述第一网络请求对应的响应数据时，则由第二网络线程发送第二网络请求，所述超时时间阈值是根据当前网络的网络波动性衡量指标确定的；接收所述第一网络请求或所述第二网络请求的响应数据。本申请的网络请求方法通过在超过超时时间阈值即重新发送网络请求，避免相关技术中因网络异常导致网络请求长时间不发送的现象，有效减少网络异常引发的延时。

Description

网络请求方法、网络波动性衡量方法及装置

技术领域

本申请涉及移动通信技术领域，特别是涉及一种网络请求方法、网络波动性衡量方法及装置。

背景技术

现有的相关技术中，浏览器请求网页的过程中，会遇到页面需要等待长时间才能打开甚至不能打开的情况，例如表现为白屏或者出现出错页面。其实际上是响应时间RT(ResponseTime，即网络线程建立TCP连接的时间，或称三次握手时间)过长甚至超时，造成响应时间超时的大部分的原因可归结为网络异常，如网络丢包导致客户端和服务器两端同时出错。

对于该种问题，现有的相关技术中一般是通过重新发送请求的方式进行解决。以上的重新发送请求的技术在网络请求过程中，底层的网络协议栈有自身的重传逻辑，其中网络请求重传的时机相对固定，即应用层只能被动地等待网络请求的生命周期结束后再进行重传，这里重传启动的时机是收到服务器发送的异常状态同步信息时，或者是最后没有接收到任何数据长时间等待时，如发出请求，长时间后浏览器出现白屏显示网络连接异常。

但是在不同的网络波动状态下，重新发送网络请求获取网络数据的成功率是不同的，较稳定的网络重试的成功率较高，而在恶劣的网络环境下重传可能导致网络重传不及时，从而出现网络请求异常并影响网络响应时间。

发明内容

本申请实施例中提供了一种网络请求方法，以解决现有技术中的由于网络波动状态不稳定导致网络请求长时间不发送的问题，减少网络请求的延时。

为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：

本申请公开了一种网络请求方法，包括：

通过第一网络处理线程发送第一网络请求；

确定达到超时时间阈值，未接收到所述第一网络请求对应的响应数据，则由第二网络线程发送第二网络请求，所述超时时间阈值是根据当前网络的网络波动性衡量指标确定的；

接收所述第一网络请求或所述第二网络请求的响应数据。

可选的,所述网络请求为正常发起的主请求，且为非https请求以及非GET请求的网络请求。

可选的，所述网络波动性衡量指标为多次网络连接的网络连接的连接建立时间最大值的均一化值。

本申请还公开了一种网络请求装置，包括：

第一请求发送单元，用于通过第一网络处理线程发送第一网络请求；

阈值设定单元，用于根据当前网络的网络波动性衡量指标设定超时时间阈值；

判断选择单元，用于判断在达到超时时间阈值且未接收到所述第一网络请求对应的响应数据时，所述判断选择单元控制一第二请求发送单元工作；

第二请求发送单元，用于通过第二网络处理线程发送第二网络请求；

数据接收单元，用于接收所述第一网络请求或所述第二网络请求对应的响应数据。

可选的，该网络请求装置还包括：网络波动性检测单元，用于检测并得出当前网络的网络波动性衡量指标，且根据当前网络的网络波动性衡量指标与一网络波动性参考标准进行比对，确定当前网络的网络波动状态。

可选的，该网络请求装置还包括：请求判断单元，用于判断在所述网络请求为正常发起的主请求，且所述网络请求为非https请求以及非GET请求时，所述判断选择单元控制所述第二请求发送单元工作。

本申请另外公开了一种网络波动性衡量方法，包括：

收集当前网络最近N次网络连接的连接建立时间；

将收集到的所述收集的连接建立时间的最大值做均一化处理，得到当前网络的网络波动性衡量指标；

根据当前网络的网络波动性衡量指标，确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

可选的，该网络波动性衡量方法还包括：

收集网络连接的连接建立时间和响应时间，得到所述连接建立时间和对应的所述响应时间的对应关系数据集；

将对应关系数据集中的所有连接建立时间分为数个阶段，并将每个阶段中所述连接建立时间的最大值和最小值进行均一化处理；

将每个阶段的所述连接建立时间的最小均一化值至最大均一化值的范围确定为网络波动性衡量指标的指标范围；

根据网络波动性衡量指标的指标范围确定对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

可选的，该网络波动性衡量方法还包括：将网络波动性衡量指标的指标范围、网络波动状态和超时时间阈值相对应的存储于数据库中。

可选的，该网络波动性衡量方法，还包括:根据当前网络的网络波动性衡量指标去数据库中查找对应的网络波动状态和超时时间阈值，用于确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

可选的，该网络波动性衡量方法还包括：

通过聚类算法将对应关系数据集中的所有连接建立时间分为数个阶段；

根据所述连接建立时间和所述响应时间之间的对应关系数据集，通过累积分布函数建立每个阶段所述连接建立时间和所述响应时间的累积分布函数；

根据所述连接建立时间和所述响应时间的累积分布函数，得出每个所述网络波动性衡量指标的指标范围内置信度较高的响应时间；

将所述置信度较高的响应时间作为所述网络波动性衡量指标的指标范围内对应的网络波动状态下的超时时间阈值。

本申请还公开了一种网络波动性衡量装置，包括：

数据采集单元，用于收集当前网络最近N次网络连接的连接建立时间；

网络波动性检测单元，用于根据所述数据采集单元收集的连接建立时间，检测并确定当前网络的网络波动性衡量指标；并根据所述当前网络的网络波动性衡量指标，确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

可选的，所述网络波动性检测单元包括：

数据分组单元，用于将收集到的连接建立时间和对应的响应时间建立对应的关系数据集，并将所述关系数据集中的连接建立时间分为数个阶段；

数据处理单元，通过所述数据处理单元对每个阶段中的最大值和最小值进行均一化处理，得到最大均一化值和最小均一化值，并将最小均一化值至最大均一化值的范围确定为网络波动性衡量指标的指标范围；

数据分析单元，根据网络波动性衡量指标的指标范围分析确定对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

由以上技术方案可见，本申请提出的网络请求方法，通过发送网络请求，并在发送网络请求时的网络波动状态下设置其对应的超时时间阈值，即当前网络波动状态下接收到响应数据的正常时间，如果在该超时时间阈值的时间内没有接收到该网络请求对应的响应数据；则超过超时时间阈值的时间后重新发送该网络请求，并且等待接收该两个网络请求中任何一个网络请求对应的响应数据。从而有效避免在第一次网络请求未接收到响应数据，并在出现网络异常或白屏的情况下，要等待很长时间再发送网络请求；通过本申请的网络请求方法有效节省两次网络请求重传之间的时间差，有效减少网络请求异常引发的延时。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种网络请求方法的流程示意图；

图2为本申请另一实施例中在确定达到超时时间阈值，未接收到第一网络请求对应的响应数据，则由第二网络线程发送第二网络请求步骤的详细流程图；

图3为本申请实施例提供的一种网络请求装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种网络请求装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种网络波动性衡量方法的流程示意图；

图6为本申请实施例详细流程图；

图7为本申请的一个实施例中确定网络波动状态和对应的超时时间阈值的详细流程图；

图8为本申请实施例提供的一种网络波动性衡量装置的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的一种网络波动性衡量方法的衡量标准示意图；

图10为本申请实施例提供的一种网络波动性参考标准示意图；

图11为本申请实施例提供的一种网络波动性衡量方法的连接建立时间和响应时间的累积分布图。

具体实施方式

本申请实施例提供一种网络请求方法，通过该网络请求方法有效提高由于网络请求异常引发的延时。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都应当属于本申请保护的范围。

首先结合附图1对本申请实施例的网络请求方法进行说明。

图1为本申请实施例提供的一种网络请求方法的流程示意图。

如图1所示，该网络请求方法包括：

S110：通过第一网络处理线程发送第一网络请求；其中，该第一网络请求为正常发起的主请求，且第一网络请求为非https请求以及非GET请求的网络请求；

S120：在确定达到超时时间阈值，未接收到第一网络请求对应的响应数据，则由第二网络线程发送第二网络请求，该超时时间阈值时根据当前网络波动性衡量指标确定的；其中，该超时时间阈值通过当前网络的网络波动性衡量指标与网络波动性参考标准进行比对，从而确定当前网络下发送第一网络请求的超时时间阈值；

该步骤S120中进一步包括：该网络波动性的参考标准为不同阶段下网络波动性衡量指标的指标范围对应的网络波动状态和超时时间阈值；其中，收集大量网络连接的连接建立时间和响应时间，得到该连接建立时间和对应的响应时间的对应关系数据集；并将对应关系数据集中的所有连接建立时间分为数个阶段，并将每个阶段中所述连接建立时间的最大值和最小值进行均一化处理；将每个阶段处理后得到的最小均一化值至最大均一化值的范围确定为网络波动性衡量指标的指标范围；从而根据网络波动性衡量指标的指标范围确定对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值，形成该网络波动性参考标准，并将该网络波动性参考标准存储于数据库中便于网络波动性衡量指标调用对比。

S130：接收该第一网络请求或第二网络请求的响应数据；其中，发送第二网络请求之后，第一网络处理线程和第二网络处理线程处于等待阶段，等待接收响应数据，且在第一网络处理线程和第二网络处理线程任何一个线程接收到第一网络请求或第二网络请求对应的响应数据，则将该响应数据返回至内核层，同时关闭另外一个未接收到响应数据的网络请求。

图2为本申请另一实施例中在确定达到超时时间阈值，未接收到第一网络请求对应的响应数据，则由第二网络线程发送第二网络请求步骤的详细流程图。

即上一实施例中步骤S120的详细流程图。

如图2所示，在优选的实施例中步骤S120包括：

S121：根据当前网络的最近N次网络连接的连接建立时间生成当前网络的网络波动性衡量指标，并根据该网络波动性衡量指标设定超时时间阈值；其中，N大于等于1，一般为多次的连接建立时间，从而使得出的超时时间阈值可靠性高，且该网络波动性衡量指标为N次连接建立时间中最大均一化值；

S122：判断是否在超时时间阈值内，该第一网络请求是否接收到第一网络请求对应的响应数据；

如果在超时时间阈值内，接收到第一网络请求对应的响应数据，则结束；

如果在超时时间阈值内，未接收到第一网络请求对应的响应数据，则进入步骤S123；

S123：创建第二网络处理线程，由该第二网络处理线程发送第二网络请求。

在另一优选实施例中，在步骤S120之前还包括根据一定规则判断是否需要进行步骤S120，而该规则即为：该网络请求均为正常发起的主请求，且为非https请求以及非GET请求的网络请求。因此，通过该网络请求方法使网络异常时能够快速进行二次网络请求的发送，减少网络请求的延时，另外，主请求一般为非后置验证和非预加载的网络请求。

另外，在实施过程中，该网络请求的次数也并不限制在仅发送第二次网络请求，在网络异常下，如果网络稳定但仍接收不到响应数据，可以在第二次网络请求发送后，根据第二次网络请求发送时网络的MA设定超时时间阈值，之后该第一网络请求、第二网络请求和第三网络请求均等待对应的响应数据，并在任何一个网络请求接收到对应的响应数据后，由内核层关闭其他两个网络请求。不仅避免增加网络请求重传的负担，而且在未接收到第一次网络请求或第二次网络请求的响应数据且未出现网络异常时，发送第三次网络请求，并只接收一个响应数据的回传即可，不必要出现如现有技术中出现网络异常直至接收不到响应数据时才发送下一次网络请求的情况，从而有效减少网络异常引发的延时。

图3为本申请实施例提供的一种网络请求装置的结构示意图。

如图3所示，本申请实施例的网络请求装置包括：

第一请求发送单元11，用于通过第一网络处理线程发送第一网络请求；其中，该第一网络请求为正常发送的主请求，且第一网络请求为非https请求以及非GET请求；

阈值设定单元14，用于根据当前网络的网络波动性衡量指标设定超时时间阈值；其中，该网络波动性衡量指标为多次网络连接的网络连接的连接建立时间最大值的均一化值，且根据当前网络的网络波动性衡量指标与网络波动性参考标准进行比对，确定当前网络的网络波动状态；

判断选择单元15，用于判断在达到超时时间阈值且未接收到第一网络请求对应的响应数据时，该判断选择单元15控制第二请求发送单元16工作；

其中，该判断选择单元15具有逻辑判断模块和控制模块，用于判断并识别在达到超时时间阈值时，该第一网络处理线程是否接收到对应的响应数据；如果接收到响应数据，则该判断选择单元15的逻辑判断模块发送给控制模块一控制信号，并通过该控制模块控制第二请求发送单元16发送第二网络请求；如果未接收到响应数据，则判断选择单元15的逻辑判断模块发送一结束信号给内核层，结束操作；

第二请求发送单元16，用于通过第二网络处理线程发送第二网络请求；其中，该第二网络请求与第一网络请求相同为同样的网络请求，第二网络请求为正常发起的主请求，且第二网络请求为非https请求以及非GET请求；

数据接收单元17，用于接收第一网络请求或第二网络请求对应的响应数据；该数据接收单元17在第二请求发送单元16发出后，控制第一网络处理线程或第二网络处理线程等待接收响应的响应数据，如果任何一个网络处理线程接收到响应数据，则将响应数据发送至该数据接收单元17，由该数据接收单元17接收响应数据，同时控制并关闭另外未接收到响应数据的网络请求。

图4为本申请实施的网络请求装置的附图。

如图4所示，在优选的实施例中，本申请的网络请求装置还包括：

请求判断单元12，该请求判断单元12包括逻辑判断模块，用于判断该网络请求是否为正常发起的主请求和网络请求是否为非https请求以及非GET请求；如果第一网络请求为正常发起的主请求，且第一网络请求为非https请求以及非GET请求，则需要在超时时间阈值未接收到第一网络请求对应的相应数据时，由判断选择单元15控制第二请求发送单元16发送第二网络请求；如果第一网络请求不是正常发起的主请求，或者第一网络请求不是非https请求以及非GET请求，则不需要发送第二网络请求；

网络波动性检测单元13，该网络波动性检测单元13用于检测并得出当前网络的网络波动性衡量指标MA，从而根据当前网络的网络波动性衡量指标与网络波动性参考标准进行比对，确定当前网络下发送网络请求的超时时间阈值。

通过本申请实施例实施的网络请求装置，包括第一请求发送单元11、请求判断单元12、网络波动性检测单元13、阈值设定单元14、判断选择单元15、第二请求发送单元16和数据接收单元17，通过该阈值设定单元14和判断选择单元15在第一请求发送单元11发送第一网络请求后设定超时时间阈值，并且在达到超时时间阈值如果该数据接收单元17未接收到第一网络请求对应的响应数据，则由判断选择单元15控制该第二请求发送单元16发送第二网络请求，然后通过该数据接收单元17接收任意一个网络请求对应的响应数据，并关闭另外一个没有接收到响应数据的对应的网络请求。从而有效减少因网络异常导致的延时，避免网络异常时网络请求再次发送间隔时间较长。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，并使本申请实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请实施例中技术方案作进一步详细的说明。

图5为本申请实施的网络波动性衡量方法的流程示意图。

如图5所示，本申请实施的网络波动性衡量方法包括：

S210：收集当前网络最近N次网络连接的连接建立时间；

S220：计算得到当前网络的网络波动性衡量指标；其中，通过对步骤S210收集的连接建立时间进行均一化处理，并找出其中连接建立时间最大值的均一化值即为当前网络的网络波动性衡量指标；

S230：根据得到的当前网络的网络波动性衡量指标确定网络波动状态和对应的超时时间阈值；其中，可根据当前网络的网络波动性衡量指标与网络波动性参考指标进行对比确定网络波动状态以及超时时间阈值。

通过以上步骤，根据网络波动性衡量指标确定网络波动状态和超时时间阈值，从而避免网络异常时，网络请求能够在达到超时时间阈值未接收到响应数据时，及时进行二次网络请求，减少网络异常导致网络请求的延时；而且，该网络波动性衡量衡量方法能够通过当前网络的网络波动性衡量指标直接确定网络波动状态，从而便于对当前网络的网络波动状态进行评估衡量，使网络波动状态更加直观。

图6为本申请的一个实施例中的计算当前网络的网络波动性衡量指标，然后根据网络波动性衡量指标获得超时时间阈值的详细流程图。

如图6所示，在优选实施例中，本发明的步骤S230包括：

S201：收集大量的网络连接的连接建立时间和响应时间，并得到该连接建立时间和响应时间的对应关系数据集；其中，可大量收集网络连接时的连接建立时间和响应时间，从而根据连接建立时间分别对应的响应时间建立两者之间的对应关系数据集；

S202:将对应关系数据集中的所有连接建立时间分为数个阶段，并将每个阶段中连接建立时间的最大值和最小值进行均一化处理；其中，根据实际需要将连接建立时间分为若干分组(即数个阶段)，每个分组中均为连接建立时间的范围集合，从而对每个分组中的最大连接建立时间和最小连接建立时间进行均一化处理，得到该分组中连接建立时间的均一化值，同时也为该连接建立时间范围内的最大MA值和最小MA值；

S203：将每个阶段的连接建立时间的最小均一化值至最大均一化值的范围确定为网络波动性衡量指标的指示范围；其中，由于连接建立时间的最小均一化值和最大均一化值均为连接建立时间内的最小MA值和最大MA值，则网络波动性衡量指标的指标范围即为连接建立时间的每个阶段中最小均一化值至最大均一化值的范围；

S204：根据网络波动性衡量指标的指标范围确定对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值；其中，由于根据大数据的网络连接的连接建立时间和响应时间，即可根据采集的不同时期的网络连接时间的响应时间，确定每个阶段下对应的网络波动状态以及对应的超时时间阈值。

其中，在本申请实施的网络波动性衡量方法的优选实施例中，根据网络波动性衡量指标的指标范围确定的网络波动状态和对应的超时时间阈值中，每个阶段的网络波动性衡量指标的指标范围对应网络波动状态和超时时间阈值，从而将该网络波动性衡量指标的指标范围、对应的网络波动状态、对应的超时时间阈值存储于数据库中，从而作为网络波动性参考标准，便于直接从数据库中调取和查看。而且，在本申请实施的网络波动性衡量方法的优选实施例中，在步骤S220计算出当前网络的网络波动性衡量指标之后，可根据当前网络的网络波动性衡量指标在数据库中查找对应的网络波动性衡量指标的指标范围、对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值存储于数据库，从而确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

图7为本申请的又一个实施例中确定网络波动状态和对应的超时时间阈值的详细流程图。

如图7所示，并参考图11，在本申请实施的网络波动性衡量方法的优选实施例中，该网络波动性衡量方法步中超时时间阈值的确定方法包括：

S205：通过聚类算法将对应关系数据集中的所有连接建立时间分为数个阶段；其中，由于连接建立时间与相应时间对应，即此时对应的响应时间也被分为多个阶段；

S206：根据连接建立时间和响应时间的对应关系数据集，通过累积分布函数建立每个阶段的连接建立时间和响应时间的累积分布函数；其中，累积分布函数(CDF，CumulativeDistributionFunction)表示为：F_X(x)＝P(X≤x)。

S207：根据连接建立时间和响应时间的累积分布函数，得出每个网络波动性衡量指标的指标范围内置信度较高的响应时间；其中，每个网络波动性衡量指标的指标范围内较高置信度为根据连接建立时间和响应时间建立的累积分布函数中同一响应时间对应的置信度；

S208：将置信度较高的响应时间作为网络波动性衡量指标的指标范围内对应的网络波动状态下的超时时间阈值；其中，通过步骤S207得出每个网络波动性衡量指标的指标范围内的置信度，从而将置信度对应的响应时间作为超时时间阈值，即每个阶段的指标范围对应的超时时间阈值。

通过本申请实施的网络波动性衡量方法，能够直接通过网络波动性衡量指标MA较有效、便捷地衡量当前网络波动状态，从而可以由该网络波动性衡量指标MA根据网络波动性参考标准确定网络请求重传的超时时间阈值。

图8为本申请实施例的网络波动性衡量装置的结构附图。

如图8所述为本申请实施的网络波动性衡量方法对应的网络波动性衡量装置，该网络波动性衡量装置包括：

数据采集单元20，该数据采集单元20用于收集当前网络最近N次网络连接的连接建立时间；其中，数据采集单元20设置在网络层，实时采集网络连接的连接建立时间和响应时间；

网络波动性检测单元30，用于根据数据采集单元20收集的连接建立时间，检测并确定当前网络的网络波动性衡量指标；并根据得到的当前网络的网络波动性衡量指标，确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。其中，该网络波动性衡量指标通过该网络波动性检测单元30根据N次网络连接的连接建立时间计算出其均一化值，并将最大均一化值作为当前网络的网络波动性衡量指标，同时确定对应的超时时间阈值。

同时，如图8所示的本申请优选的实施例，该网络波动性检测单元30包括数据分组单元31、数据处理单元32和数据分析单元33，其中：

数据分组单元31，该数据分组单元31用于将收集到的连接建立时间和对应的响应时间建立的对应关系数据集，并将该对应关系数据集中的连接建立时间分为数个阶段；其中，该数据分组单元可通过聚类算法将对应关系数据集中的连接建立时间分为数个阶段，使每个阶段中均为连接建立时间的范围集合；

数据处理单元32，该数据处理单元32用于对每个阶段中连接建立时间中的最大值的最小值进行均一化处理，从而得到连接建立时间的最大均一化值和最小均一化值，并将最小均一化值到最大均一化值的范围确定为网络波动性衡量指标的指标范围；其中，该数据处理单元32可为中央处理器，从而对每个阶段的连接建立时间均一化处理为网络波动性衡量指标的指标范围；

数据分析单元33，该数据分析单元33根据网络波动性衡量指标的指标范围分析确定对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值。其中，该数据分析单元33将每个阶段的连接建立时间和对应的响应时间建立累积分布函数，根据累积分布函数分析得出每个阶段的超时时间阈值和网络波动状态。

本申请实施例提出的网络波动性衡量装置通过数据采集单元采集网络层网络连接的连接建立时间和对应的响应时间，分别通过数据分组单元对连接建立时间和对应的响应时间进行分组，通过数据处理单元对每个分组内的连接建立时间进行处理得到网络波动性衡量指标的指标范围，并且由数据分析单元将每个分组内的所得到的指标范围分析确定出对应的网络波动状态和超时时间阈值；而且超时时间阈值为每个分组中置信度较高的响应时间的值。从而能够根据该网络波动性衡量装置得出网络波动性参考标准，便于根据实时计算的网络波动性衡量指标确定当前网络的超时时间阈值和网络波动状态。

另外，在本申请实施的具体实施例中，可通过一具体例子说明本申请提出的网络波动性衡量方法。

图9为本申请实施例的网络波动性衡量标准。

图10为本申请实施例的网络波动性参考标准。

图11为本申请实施例的连接建立时间和对应响应时间的累积分布图。

参考图9至图11可知，例如：在实施过程中，初始化测量评估的默认值，记为A，该默认值可为1000(即网络请求之前的1000次的网络连接次数)；先发送一网络请求，同时收集最近5次网络连接的连接建立时间(该阶段可在网络层通过数据采集单元，采集记录所有网络连接建立的耗时，单位为ms，且如果网络连接建立失败，会记录一个设定的最大值)；计算收集到的连接建立时间的数据序列的最大值，记为M；将收集到的数据序列的最大值M做均一化处理，具体的，可通过公式MA＝(M-MINCT)/(MAXCT-MINCT)*100，使得该网络波动性衡量指标MA变为最大连接建立时间的一个相对值，且取值范围在[0,100]，其中在具体应用过程中，设置该MAXCT为10000ms，MINCT为0ms(该连接建立时间CT并不本实施例为限，还可以设置为其他数值)。从而能够得出在发送网络请求时的网络波动性衡量指标，并根据该网络波动性衡量指标对应指出网络波动状态。而且，在实施过程中，通过对收集到的数据序列的最大值进行处理，目的用于更加合理准确地估计当前的网络波动状态，保证二次网络请求发出时的命中率。且对网络连接的连接建立时间CT在网络连接过程中并不现在本实施例提出的0-10000ms的范围，可根据具体情况进行确认，从而使该网络波动性衡量指标MA的值保持在[0,100]，可根据该网络波动性衡量指标MA的大小直接确定网络波动状态的好坏。

而且，如图9和图10所示，该网络波动状态根据网络波动性进行设定，在本实施例中，将其设定为五个阶段，即该网络波动状态从稳定到波动分为五个状态：网络非常稳定、网络稳定、网络波动小、网络波动大和网络非常波动，且在实施例中，由于该五个阶段的网络波动状态对应网络波动性衡量指标[0,100]，且在实施过程中分别对应的网络连接的连接建立时间CT为[0-10000ms]的范围，根据网络连接的连接建立时间与网络的划分，可将其网络波动性衡量指标[0,100]分别划分五个阶段对应于网络波动状态。本申请有效指出网络波动性衡量指标与网络波动状态之间的关系，由于每个网络波动状态均对应一个网络波动性衡量指标的取值范围，因此，可以通过一个实时的网络波动性衡量指标MA值来确定当前网络的网络波动状态。

另外，本申请的实施例，如图9所示，并参考附图8，该网络波动状态根据网络波动性进行设定，在本实施例中，通过聚类算法将网络连接的连接建立时间设定为五个阶段，即该网络波动状态从稳定到波动分为五个状态：网络非常稳定、网络稳定、网络波动小、网络波动大和网络非常波动，且在实施例中，由于该五个阶段的网络波动状态对应网络波动性衡量指标[0,100]，且在实施过程中分别对应的网络连接的连接建立时间CT为[0-10000ms]的范围，根据网络连接的网络连接的连接建立时间与网络的划分，可将其网络波动性衡量指标[0,100]分别划分五个阶段对应于网络波动状态。同时根据连接建立时间CT和响应时间RT以及针对该连接建立时间CT和响应时间RT的累积分布函数，可有效得出在较高置信度下的超时时间阈值T。即通过对大量的连接建立时间和响应时间的数据进行分组、建立累积分布函数，从而使其针对不同网络波动性衡量指标MA取值范围下对应的超时时间阈值的时间T，使网络请求在网络正常情况下，该超时时间阈值的时间T内接收到对应的响应数据。

如图10所示，该网络波动性衡量指标MA的指标范围[0，100]对应下的五个区间范围分别为[0,2)、[2，4)、[4,10)、[10，30)、[30,100]，且其相对应的网络波动状态为：网络非常稳定、网络稳定、网络波动性、网络波动大、网络非常波动。而该网络波动性衡量指标的指标范围[0,2)、[2，4)、[4,10)、[10，30)、[30,100]分别对应的连接建立时间CT分别为[0,200)、[200，400)、[400,1000)、[1000，3000)、[3000,10000]，单位均为ms；且根据连接建立时间CT和响应时间RT的累积分布函数图可知，在连接建立时间CT在[0,200)毫秒时，有约98％的网络请求响应时间RT少于3秒；在连接建立时间CT在[200,400)毫秒时，有约97％的网络请求响应时间RT少于4秒；在连接建立时间CT在[400,1000)毫秒时，有约97％的网络请求响应时间RT少于5秒；在连接建立时间CT在[1000,3000)毫秒时，有约98％的网络请求响应时间RT少于10秒。从而将在该网络波动性衡量指标的指标范围、网络波动状态和超时时间阈值的时间的对应关系中得出超时时间阈值的时间T，可通过设置置信度，根据置信度下的响应时间RT得出该超时时间阈值的时间T；而在实施过程中，该置信度的设置可分别为98％、97％、97％、98％、100％，从而根据置信度与该置信度内的数据响应时间RT与连接建立时间CT得出该超时时间阈值分别为：3秒、4秒、6秒、10秒和60秒。其中，当超时时间阈值的时间T为60秒，即网络波动性衡量指标MA的取值为[30,100]时为客户端设置的网络最长等待时间，即60秒内仍无网络数据返回，则表示超时异常且无法接收到响应数据，即网络非常波动的时候，不会进行二次网络请求增加网络负担。具体的，该网络波动性参考标准可参见图10，如图10所示可知，通过该网络波动性参考标准，能够使网络波动性衡量标准的标准范围与对应的超时时间阈值的时间，以及对应的网络波动状态；而在实施例中，由于该网络波动状态仅为反映在网络波动性衡量标准的标准范围所表示出的此时的网络波动状态，因此，该网络波动状态并不仅仅限于以上实施例提出的几种情况，还可以包括另外一种网络波动状态，同时将网络波动性衡量标准的标准范围再分出一个阶段，同时有效对应网络波动性衡量标准和超时时间阈值的时间。

如图11所示，本申请的实施例，为对网络连接的连接建立时间CT和响应时间RT通过累积分布函数F_X(x)＝P(X≤x)建立分为多个阶段的连接建立时间CT和对应响应时间RT的累积分布函数，即将每个阶段的连接建立时间CT和对应响应时间RT进行累积分布函数的建立，形成该累积分布函数图，该累积分布函数图如图6中所示，各阶段累积分布函数中沿箭头方向从上到下依次为：(0-2)、(2-4)、(4-6)、(6-8)、(8-10)、(10-20)、(20-30)、(30-40)、(40-60)、(60-80)、(80-100)的由响应时间RT对应连接建立时间CT数对数对的累积分布函数，其中该响应时间RT和连接建立时间CT的单位均为102毫秒，且最小的连接建立时间记为0毫秒，最大的连接时间记为10000毫秒，从而根据该累积分布函数图分析得出各个阶段下的置信度，并根据该置信度得到其超时时间阈值的时间(可参看其他实施例的相关内容，在此不在赘述)。

本申请提出的网络波动性衡量指标MA较有效、便捷地衡量当前网络波动状态，依次推测合理的网络重传时间范围-即超时时间阈值的时间，并且本申请提出的网络波动性衡量方法根据该网络波动性衡量指标为基础，建立衡量网络波动性的参考指标，继而通过实时网络的网络波动性衡量指标MA检测得出网络波动状态和超时时间阈值；且网络请求的方法也可以有效地解决部分请求响应时间过长的问题，提升用户体验。

通过以上的方法实施例的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于方法实施例，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。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申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请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公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (13)

1.一种网络请求方法，包括：

通过第一网络处理线程发送第一网络请求；

确定达到超时时间阈值，未接收到所述第一网络请求对应的响应数据，则由第二网络线程发送第二网络请求，所述超时时间阈值是根据当前网络的网络波动性衡量指标确定的；

接收所述第一网络请求或所述第二网络请求的响应数据。

2.根据权利要求1所述的网络请求方法，其中,所述网络请求为正常发起的主请求，且为非https请求以及非GET请求的网络请求。

3.根据权利要求1所述的网络请求方法，所述网络波动性衡量指标为多次网络连接的连接建立时间最大值的均一化值。

4.一种网络请求装置，包括：

第一请求发送单元，用于通过第一网络处理线程发送第一网络请求；

阈值设定单元，用于根据当前网络的网络波动性衡量指标设定超时时间阈值；

判断选择单元，用于判断在达到超时时间阈值且未接收到所述第一网络请求对应的响应数据时，所述判断选择单元控制一第二请求发送单元工作；

第二请求发送单元，用于通过第二网络处理线程发送第二网络请求；

数据接收单元，用于接收所述第一网络请求或所述第二网络请求对应的响应数据。

5.根据权利要求4所述的网络请求装置，还包括：

网络波动性检测单元，用于检测并得出当前网络的网络波动性衡量指标，且根据当前网络的网络波动性衡量指标与一网络波动性参考标准进行比对，确定当前网络的网络波动状态。

6.根据权利要求4所述的网络请求装置，还包括：

请求判断单元，用于判断在所述网络请求为正常发起的主请求，且所述网络请求为非https请求以及非GET请求时，所述判断选择单元控制所述第二请求发送单元工作。

7.一种网络波动性衡量方法，包括：

收集当前网络最近N次网络连接的连接建立时间；

将收集到的所述收集的连接建立时间的最大值做均一化处理，得到当前网络的网络波动性衡量指标；

根据当前网络的网络波动性衡量指标，确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

8.根据权利要求7所述的网络波动性衡量方法，还包括：

收集网络连接的连接建立时间和响应时间，得到所述连接建立时间和对应的所述响应时间的对应关系数据集；

将对应关系数据集中的所有连接建立时间分为数个阶段，并将每个阶段中所述连接建立时间的最大值和最小值进行均一化处理；

将每个阶段的所述连接建立时间的最小均一化值至最大均一化值的范围确定为网络波动性衡量指标的指标范围；

根据网络波动性衡量指标的指标范围确定对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

9.根据权利要求8所述的网络波动性衡量方法，还包括：

将网络波动性衡量指标的指标范围、网络波动状态和超时时间阈值相对应的存储于数据库中。

10.根据权利要求9所述的网络波动性衡量方法，还包括:根据当前网络的网络波动性衡量指标去数据库中查找对应的网络波动状态和超时时间阈值，用于确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

11.根据权利要求7-10任意一项所述的网络波动性衡量方法，还包括：

通过聚类算法将对应关系数据集中的所有连接建立时间分为数个阶段；

根据所述连接建立时间和所述响应时间之间的对应关系数据集，通过累积分布函数建立每个阶段所述连接建立时间和所述响应时间的累积分布函数；

根据所述连接建立时间和所述响应时间的累积分布函数，得出每个所述网络波动性衡量指标的指标范围内置信度较高的响应时间；

将所述置信度较高的响应时间作为所述网络波动性衡量指标的指标范围内对应的网络波动状态下的超时时间阈值。

12.一种网络波动性衡量装置，包括：

数据采集单元，用于收集当前网络最近N次网络连接的连接建立时间；

网络波动性检测单元，用于根据所述数据采集单元收集的连接建立时间，检测并确定当前网络的网络波动性衡量指标；并根据所述当前网络的网络波动性衡量指标，确定当前网络的网络波动状态和对应的超时时间阈值。

13.根据权利要求12所述的网络波动性衡量装置，所述网络波动性检测单元包括：

数据分组单元，用于将收集到的连接建立时间和对应的响应时间建立对应的关系数据集，并将所述关系数据集中的连接建立时间分为数个阶段；

数据处理单元，通过所述数据处理单元对每个阶段中的最大值和最小值进行均一化处理，得到最大均一化值和最小均一化值，并将最小均一化值至最大均一化值的范围确定为网络波动性衡量指标的指标范围；

数据分析单元，根据网络波动性衡量指标的指标范围分析确定对应的网络波动状态和对应的超时时间阈值。