CN106294452B - 数据获取方法和装置 - Google Patents

数据获取方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106294452B
CN106294452B CN201510284862.6A CN201510284862A CN106294452B CN 106294452 B CN106294452 B CN 106294452B CN 201510284862 A CN201510284862 A CN 201510284862A CN 106294452 B CN106294452 B CN 106294452B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
request
acquisition
thread
affairs
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510284862.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106294452A (zh
Inventor
黄华
刘义军
张美德
赵国涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alibaba Group Holding Ltd
Original Assignee
Alibaba Group Holding Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alibaba Group Holding Ltd filed Critical Alibaba Group Holding Ltd
Priority to CN201510284862.6A priority Critical patent/CN106294452B/zh
Priority to PCT/CN2016/080310 priority patent/WO2016188293A1/zh
Publication of CN106294452A publication Critical patent/CN106294452A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106294452B publication Critical patent/CN106294452B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Memory System Of A Hierarchy Structure (AREA)

Abstract

本发明提供了一种数据获取方法和装置。该数据获取方法包括:针对数据获取请求,创建事务;在所述事务内,确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求;生成所述多个初始数据请求;根据所述多个初始数据请求,在所述事务内以并发的形式分别向相应的数据源请求数据;接收并缓存所述数据源返回的响应数据;利用缓存的响应数据为所述事务内的后续数据请求提供相应的响应数据。本发明提高了应用获取数据的获取速度。

Description

数据获取方法和装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,尤其涉及一种数据获取方法和装置。
背景技术
在互联网技术领域中,众多应用系统都会涉及到从数据源处获取相应的数据的过程,而且往往需要多次向数据源获取数据。对于模块化比较高的应用系统,要求应用系统的各个模块之间具有非常低的耦合性,即模块之间需要相互隔离,不会因为一个模块的改动对其他的模块产生影响。而在某些应用场景下,模块之间又是需要相互协作,例如不同模块可能会需要相同的数据,造成不同模块可能向相同数据源请求相同数据。
例如,企业级搜索前端应用一般都是通过http服务请求后端数据引擎。对于一次请求,最后向用户需要展示的内容包括:关键词相关词,导航数据,关键词总结果数,搜索结果集,翻页区块,其中搜索结果集可以又包括用关键词搜索出来的搜索结果子集、和用关键词相关词搜索出来的搜索结果子集。在模块化设计中,可能“用关键词搜索”是第一模块执行的,“用关键词相关词搜索”是第二模块执行的,“形成翻页区块”是第三模块执行的。第一模块需要根据用户输入的关键词向数据源发出第一数据请求。第二模块需要根据用户输入的关键词相关词向数据源发出第二数据请求。第三模块为了确定总页数,需要确定搜索结果总数,同样需要将数据源重新发出第一数据请求和第二数据请求。这样,加大了对后端数据源的请求量,响应时间变长。
发明内容
本发明的一个目的是减小应用获取数据的获取时间。
根据本发明的一个方面,提供了一种数据获取方法,包括:针对数据获取请求,创建事务;在所述事务内,确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求;生成所述多个初始数据请求;根据所述多个初始数据请求,在所述事务内以并发的形式分别向相应的数据源请求数据;接收并缓存所述数据源返回的响应数据;利用缓存的响应数据为所述所述事务内的后续数据请求提供相应的响应数据。
根据本发明的一个方面,提供了一种数据获取装置,包括:创建单元,针对数据获取请求,创建事务;确定单元,在所述事务内,确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求;生成单元,生成所述多个初始数据请求;请求单元,根据所述多个初始数据请求,在所述事务内以并发的形式分别向相应的数据源请求数据;接收缓存单元,接收并缓存所述数据源返回的响应数据;提供单元,利用缓存的响应数据为所述事务内的后续数据请求提供相应的响应数据。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:本发明实施例针对一个数据获取请求创建一个事务,并在事务内确定出必须单独向数据源请求、不能依赖其它请求的响应数据的初始数据请求、以及可以依赖于初始数据请求的响应数据、不用再单独向数据源请求的后续数据请求,对于初始数据请求在事务内采用并行方式发送,这些事务级的并发缓存的方式,相对于无事务级缓存的方式,或是所有数据请求顺序执行的方式,大大减少了数据请求时间,提高了应用的处理速度。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明一个实施例中应用向数据源获取数据的示意图;
图2为本发明一个实施例的数据获取方法的流程图;
图3为本发明一个实施例的详细数据获取方法的流程图;
图4为本发明另一个实施例的数据获取装置的框图。
图5为根据本发明一个实施例的确定单元的框图。
具体实施方式
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作描述成顺序的处理,但是,其中的许多操作是可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时,所述处理可以被终止,但是,还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
在上下文中所称“计算机设备”,也称为“电脑”,是指可以通过运行预定程序或指令来执行数值计算和/或逻辑计算等预定处理过程的智能电子设备,其可以包括处理器与存储器,由处理器执行在存储器中预存的存续指令来执行预定处理过程,或者是由ASIC、FPGA以及DSP等硬件执行预定处理过程,或是由上述二者组合来实现。计算机设备包括但不限于服务器、个人电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等。
所述计算机设备包括用户设备与网络设备。其中,所述用户设备包括但不限于电脑、智能手机、PDA等;所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量计算机或网络服务器构成的云,其中,云计算是分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。其中,所述计算机设备可单独运行来实现本发明,也可接入网络并通过与网络中的其他计算机设备的交互操作来实现本发明。其中,所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络等。
需要说明的是,所述用户设备、网络设备和网络等仅为举例,其他现有的或今后可能出现的计算机设备或网络如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并以引用方式包含于此。
后面讨论的方法(其中一些通过流程图示出)可以通过硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或者其任意组合来实施。当用软件、固件、中间件或微代码来实施时,用以实施必要任务的程序代码或代码段可以被存储在机器或计算机可读介质(比如存储介质)中。(一个或多个)处理器可以实施必要的任务。
这里所公开的具体结构和功能细节仅仅是代表性的,并且是用于描述本发明的示例性实施例的目的。但是本发明可以通过许多替换形式来具体实现,并且不应当被解释成仅仅受限于这里所阐述的实施例。
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。
这里所使用的术语仅仅是为了描述具体实施例而不意图限制示例性实施例。除非上下文明确地另有所指,否则这里所使用的单数形式“一个”、“一项”还意图包括复数。还应当理解的是,这里所使用的术语“包括”和/或“包含”规定所陈述的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在,而不排除存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。
还应当提到的是,在一些替换实现方式中,所提到的功能/动作可以按照不同于附图中标示的顺序发生。举例来说,取决于所涉及的功能/动作,相继示出的两幅图实际上可以基本上同时执行或者有时可以按照相反的顺序来执行。
下面结合附图对本发明提供的技术方案作进一步详细描述。
现参照本发明实施例的图1,对本发明实施例的主要原理进行简要说明。
在本发明实施例的图1中,先确定出必须单独向数据源请求、不能依赖其它请求的响应数据的初始数据请求,即向数据源A请求数据A的数据请求、向数据源B请求数据B的数据请求、向数据源C请求数据C的数据请求,以及后续依赖于初始数据请求的响应数据、不用再单独向数据源请求的后续数据请求,即再次请求数据A的请求、再次请求数据B的请求、再次请求数据C的请求。将初始数据请求,即向数据源A请求数据A的数据请求、向数据源B请求数据B的数据请求、向数据源C请求数据C的数据请求,并行发送,大大减少了数据获取的时间。当数据A-C分别从数据源A-C获取到后,再次请求数据A的请求、再次请求数据B的请求、再次请求数据C的请求就可以直接利用本地缓存中缓存的数据A-C,不用再次向数据源A-C请求数据。
下面基于上述实现原理并结合附图2-5对本发明提供的数据获取方法和数据获取装置的实施例分别进行说明。
实施例一、数据获取方法。
其中,本实施例的方法主要通过计算机设备来实现;这里的计算机设备包括但不限于PC机(如台式PC机)以及移动终端、由若干PC机组成的云等。
图3为本实施例的数据获取方法流程图。
图3中,本实施例的方法主要包括:步骤S100、步骤S110、步骤S120、步骤S130、步骤S140、步骤S150。
S100、针对数据获取请求,创建事务。
数据获取请求例如用户利用关键词进行搜索的请求,其要获取的数据是包含该关键词或与该关键词相关的页面搜索结果。
事务是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言书写的用户程序的执行所引起。本发明实施例首先创建事务,然后在事务中确定所述多个初始数据请求、以及所述后续数据请求,并为其在分配上下文缓存空间。下文中向数据源发出初始数据请求后,数据源返回的响应数据就缓存于该上下文缓存空间内。响应于事务结束,清除该上下文缓存空间缓存的响应数据。这样做的好处是,在事务结束后清除上下文缓存空间中的内容,从而释放上下文缓存空间,避免缓存量激增造成的缓存不足的问题。因为是事务级别的缓存,而非整个应用系统层次,所以不同事务中的请求之间也能做到相互隔离不受影响。事务级别加本地内存方式实现的缓存能够有效地控制缓存的规模,不至于导致内存过度使用,且本地内存缓存效率高的特点也有助于提高本发明实施例的数据获取速度。
事务可以通过本领域已知的方法创建。例如,设置事务标识,并将其与处理数据获取请求的线程的线程变量(threadlocal)绑定。
S110、在所述事务内,确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求。
在一种实施方式中,步骤S110可以通过以下过程实现:
-获取处理接收到的数据获取请求的线程。
线程是应用中处理数据获取请求、为该数据获取请求获取相应的数据(例如处理带有关键词的搜索请求,为其产生搜索结果)的执行程序。其执行过程中需要发出数据请求。
该线程可以从预定线程池中获取,例如由维护人员从预定线程池中的多个预定线程中指定。这样做的优点是,由于预定线程池中的线程的数量是预先设定的,因此,线程池中的线程的数量会限制同时开启的事务总数,从而避免了开启过多事务、占用过多缓存的问题。由于现有技术线程池中线程产生的数据不会自动清除,会占用内存空间。本发明实施例中在事务结束后清除相应上下文内存空间的做法,会有助于消除内存膨胀引起的缓存不足。
-从获取的线程中获取线程中需要执行的数据请求。
以图2为例,从获取的线程的程序语句中分析出该线程需要先请求来自数据源A的数据A,再请求来自数据源B的数据B,再请求来自数据源C的数据C,然后第二次请求来自数据源A的数据A,第二次请求来自数据源B的数据B,第二次请求来自数据源C的数据C。即,需要执行以上6个数据请求。
上例中,在线程中对需要哪个数据源的哪个数据,规定得非常清楚。但对于一些线程,可能只规定需要根据数据获取请求中的关键词向多个数据源搜索。本发明实施例还提供了一种帮助用户扩充搜索参数,从而为该数据获取请求自动确定需要向哪些数据源发出哪些初始数据请求。即,获取所述数据获取请求中的搜索关键词,确定多种搜索参数类型,根据搜索关键词和所述多种搜索参数类型,确定多种搜索参数,从而确定出分别带有所述多种搜索参数的、向多个数据源的多个初始数据请求。
举例来说,事先确定搜索参数类型包括:关键词搜索参数、关键词相关词搜索参数以及关键词推广类搜索参数。这时,根据搜索关键词“笔记本电脑”和这三种搜索参数类型,确定出的搜索参数为:“笔记本电脑”是关键词搜索参数;“笔记本电脑”的同义词或近义词“平板电脑”、“笔记本计算机”等是关键词相关词搜索参数;关键词推广类搜索参数例如,针对用户输入的关键词“笔记本电脑”,判断其是一个电子产品爱好者,因而将佳能公司最近出的数码相机的广告推送给用户,因而关键词推广类搜索参数可能是“X872型数码相机”。当这些搜索参数确定后,就例如确定出三个初始数据请求,其中一个初始数据请求是以“笔记本电脑”作为搜索参数向例如数据源A、B、C的数据请求,另一个初始数据请求是以“平板电脑”、“笔记本计算机”作为搜索参数向例如数据源D、E的数据请求,另一个初始数据请求是以“X872型数码相机”作为搜索参数向例如数据源F的数据请求。
-根据获取的线程中需要执行的数据请求针对的数据源,确定初始数据请求和后续数据请求。
以图2为例,由于以上6个数据请求中,前三个数据请求的数据源分别是A、B、C,后三个数据请求的数据源也分别是A、B、C,因此将前三个数据请求确定为初始数据请求,后三个数据请求确定为后续数据请求。
本发明实施例提出了一种并发请求各后端数据源,并将各数据源的响应数据缓存到上下文缓存空间中的方法,是在应用系统框架的设计的时候进行优化(本发明实施例根据线程会自动确定初始数据请求和后续数据请求),使得应用开发者在开发的时候可以不用关注这些缓存以及并发的逻辑,做到高效快捷的开发。
S120、生成所述多个初始数据请求。
可以以本领域已知的方式,例如实例的方式,生成所述多个初始数据请求。
S130、根据所述多个初始数据请求,在所述事务内以并发的形式分别向相应的数据源请求数据。
可以通过本领域已知的多种方式实现这种并发请求。
例如,可以通过自动监视各初始数据请求的状态,一旦该初始数据请求处于就绪状态,就为其开启一个非阻塞模式的传输通道。
S140、接收并缓存所述数据源返回的响应数据。
可以通过本领域已知的方式实现这种接收和缓存。
本实施例如果在发出初始数据请求后预定时间间隔内,没有接收到某个或者某些或者所有数据源返回的响应数据,则判断产生了数据请求超时现象。在判断产生了数据请求超时现象的情况下,本实施例可以在判断出超时后,再次向相应的数据源发送初始数据请求。如果有两个以上数据请求发生超时,仍可以采用并发的形式进行初始数据请求的再次发送操作。如果初始数据请求的超时次数达到了预定次数,本实施例可以不再继续发送初始数据请求,并向业务层返回初始数据请求超时信息。
S150、利用缓存的响应数据为所述事务内的后续数据请求提供相应的响应数据。
如图2所示,当数据A-C分别从数据源A-C获取到并缓存在本地后,再次请求数据A的请求、再次请求数据B的请求、再次请求数据C的请求就可以直接利用本地缓存中缓存的数据A-C,不用再次向数据源A-C请求数据。
实施例二、一种具体的数据获取方法。该方法的流程如图3所示。
图4中,本实施例在接收到数据获取请求时,到步骤S200。
S200、开始对数据获取请求的处理,如从线程池中选择一线程,并利用该线程对数据获取请求进行处理。
S210、针对该数据获取请求创建一事务。例如,为该数据获取请求设置一个事务标识,并将该事务标识与处理当前数据获取请求的线程所对应的线程变量(threadlocal)绑定,以使处理当前数据获取请求的线程明确获知一个事务已经创建。在本地缓存空间中为该事务分配一个上下文缓存空间,并将分配的该上下文缓存空间与处理当前数据获取请求的线程对应的线程变量(threadlocal)绑定,以使处理当前数据获取请求的线程可以从其对应的线程变量(threadlocal)处获取事务的上下文等信息。在所述事务中,确定多个初始数据请求、以及后续数据请求。在确定多个初始数据请求时,获取数据获取请求中的搜索关键词,根据搜索关键词和预先确定的多种搜索参数类型,确定关键词搜索参数、关键词相关词搜索参数以及关键词推广类搜索参数,确定出分别带有关键词搜索参数、关键词相关词搜索参数以及关键词推广类搜索参数的三个初始数据请求。
S220、生成多个初始数据请求,例如分别带有关键词搜索参数、关键词相关词搜索参数以及关键词推广类搜索参数的三个初始数据请求。
S230、开始初始数据请求的并发发送。
S240、判断是否针对所有的搜索参数类型的初始数据请求都处理完成。如果还有未处理的搜索参数类型,则到步骤S250,如果不存在未处理的搜索参数类型,则到步骤S260。
S250、读取下一个搜索参数类型,并利用该搜索参数类型和搜索关键词生成数据请求。例如,当前发送初始数据请求的搜索参数类型是关键词相关词搜索参数,则下一个搜索参数类型就是关键词推广类搜索参数。然后,将该初始数据请求的状态设置为就绪状态,自动针对该就绪状态的数据请求开启一条运行于非阻塞模式的传输通道,并使该处于就绪状态的数据请求通过该传输通道向数据源发送;之后返回步骤S240。
S260、开始对数据源返回的响应数据进行处理。
S270、判断各传输通道上是否有可读的响应数据,并判断初始数据请求是否超时。如果确定有可读的响应数据且数据请求没有超时,则到步骤S280,如果确定没有可读的响应数据或数据请求超时,则到步骤S290。
S280、接收并解析响应数据,并将接收解析的响应数据缓存起来,返回步骤S270。
S290、初始数据请求的并发处理结束。
S291、业务层中的业务处理逻辑根据实际的业务需求将上述缓存的所有响应数据分别解析成多个业务对象,并将解析后的多个业务对象分别存储于上下文缓存空间。
S292、判断是否接收到后续数据请求。如果接收到,则到步骤S293,否则到步骤S294。
S293、直接从上下文缓存空间中获取对应的响应数据,并返回步骤S292。
S294、结束事务,并释放事务的上下文所占据的上下文缓存空间。
S295、本次数据获取请求处理结束。
实施例三、数据获取装置。
如图4所示,一种数据获取装置3包括:创建单元300,针对数据获取请求,创建事务;确定单元310,在所述事务内,确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求;生成单元320,生成所述多个初始数据请求;请求单元330,根据所述多个初始数据请求,在所述事务内以并发的形式分别向相应的数据源请求数据;接收缓存单元340,接收并缓存所述数据源返回的响应数据;提供单元350,利用缓存的响应数据为所述事务内的后续数据请求提供相应的响应数据。
可选地,接收缓存单元340将所述数据源返回的响应数据缓存于为所述事务在本地分配的上下文缓存空间中,且响应于事务结束,清除该上下文缓存空间中缓存的响应数据。
可选地,如图5所示,确定单元310包括:第一获取子单元3100,获取处理接收到的数据获取请求的线程;第二获取子单元3101,从获取的线程中获取线程中需要执行的数据请求;确定子单元3102,根据获取的线程中需要执行的数据请求针对的数据源,确定初始数据请求和后续数据请求。
可选地,所述处理接收到的数据获取请求的线程是从预定线程池中获取的。
可选地,如果线程中需要根据数据获取请求中的关键词向多个数据源搜索,第二获取子单元获取所述数据获取请求中的搜索关键词,确定多种搜索参数类型,根据搜索关键词和所述多种搜索参数类型确定多种搜索参数,从而确定出分别带有所述多种搜索参数的、向多个数据源的多个初始数据请求。
需要注意的是,本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施,例如,本发明的各个装置可采用专用集成电路(ASIC)或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中,本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地,本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中,例如,RAM存储器,磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外,本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现,例如,作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
对于本领域技术人员而言,显然本发明并不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应该将上述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限定,而不是由上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应该将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一,第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
虽然前面特别示出并且描述了示例性实施例,但是本领域技术人员将会理解的是,在不背离权利要求书的精神和范围的情况下,在其形式和细节方面可以有所变化。这里所寻求的保护在所附权利要求书中做了阐述。

Claims (10)

1.一种数据获取方法,包括:
针对数据获取请求,创建事务;
在所述事务内,确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求;
生成所述多个初始数据请求;
根据所述多个初始数据请求,在所述事务内以并发的形式分别向相应的数据源请求数据;
接收并缓存所述数据源返回的响应数据;
利用缓存的响应数据为所述事务内的后续数据请求提供相应的响应数据。
2.根据权利要求1所述的数据获取方法,其中将所述数据源返回的响应数据缓存于为所述事务在本地分配的上下文缓存空间中,且响应于事务结束,清除该上下文缓存空间中缓存的响应数据。
3.根据权利要求2所述的数据获取方法,其中所述确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求的步骤包括:
获取处理接收到的数据获取请求的线程;
从获取的线程中获取线程中需要执行的数据请求;
根据获取的线程中需要执行的数据请求针对的数据源,确定初始数据请求和后续数据请求。
4.根据权利要求3所述的数据获取方法,其中所述处理接收到的数据获取请求的线程是从预定线程池中获取的。
5.根据权利要求3所述的数据获取方法,其中所述从获取的线程中获取线程中需要执行的数据请求的步骤包括:
如果线程中需要根据数据获取请求中的关键词向多个数据源搜索,获取所述数据获取请求中的搜索关键词,确定多种搜索参数类型,根据搜索关键词和所述多种搜索参数类型确定多种搜索参数,从而确定出分别带有所述多种搜索参数的、向多个数据源的多个初始数据请求。
6.一种数据获取装置,包括:
创建单元,针对数据获取请求,创建事务;
确定单元,在所述事务内,确定针对不同数据源的多个初始数据请求、以及利用各数据源针对所述多个初始数据请求返回的响应数据的后续数据请求;
生成单元,生成所述多个初始数据请求;
请求单元,根据所述多个初始数据请求,在所述事务内以并发的形式分别向相应的数据源请求数据;
接收缓存单元,接收并缓存所述数据源返回的响应数据;
提供单元,利用缓存的响应数据为所述事务内的后续数据请求提供相应的响应数据。
7.根据权利要求6所述的数据获取装置,其中接收缓存单元将所述数据源返回的响应数据缓存于为所述事务在本地分配的上下文缓存空间中,且响应于事务结束,清除该上下文缓存空间中缓存的响应数据。
8.根据权利要求7所述的数据获取装置,其中确定单元包括:
第一获取子单元,获取处理接收到的数据获取请求的线程;
第二获取子单元,从获取的线程中获取线程中需要执行的数据请求;
确定子单元,根据获取的线程中需要执行的数据请求针对的数据源,确定初始数据请求和后续数据请求。
9.根据权利要求8所述的数据获取装置,其中所述处理接收到的数据获取请求的线程是从预定线程池中获取的。
10.根据权利要求8所述的数据获取装置,其中如果线程中需要根据数据获取请求中的关键词向多个数据源搜索,第二获取子单元获取所述数据获取请求中的搜索关键词,确定多种搜索参数类型,根据搜索关键词和所述多种搜索参数类型确定多种搜索参数,从而确定出分别带有所述多种搜索参数的、向多个数据源的多个初始数据请求。
CN201510284862.6A 2015-05-28 2015-05-28 数据获取方法和装置 Active CN106294452B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510284862.6A CN106294452B (zh) 2015-05-28 2015-05-28 数据获取方法和装置
PCT/CN2016/080310 WO2016188293A1 (zh) 2015-05-28 2016-04-27 数据获取方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510284862.6A CN106294452B (zh) 2015-05-28 2015-05-28 数据获取方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106294452A CN106294452A (zh) 2017-01-04
CN106294452B true CN106294452B (zh) 2019-07-23

Family

ID=57392584

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510284862.6A Active CN106294452B (zh) 2015-05-28 2015-05-28 数据获取方法和装置

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN106294452B (zh)
WO (1) WO2016188293A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113448999A (zh) * 2021-06-29 2021-09-28 未鲲(上海)科技服务有限公司 数据获取方法、装置、设备及可读存储介质
CN113806813A (zh) * 2021-08-27 2021-12-17 上海得帆信息技术有限公司 一种多数据源的数据隔离切换方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102771080A (zh) * 2009-12-01 2012-11-07 万特里克斯公司 使用缓存的高效媒体传送的系统和方法
CN102917021A (zh) * 2012-09-19 2013-02-06 深圳市融创天下科技股份有限公司 一种基于Web服务的数据返回方法、系统和终端设备
CN104111957A (zh) * 2013-04-22 2014-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种分布式事务同步的方法及系统
CN104539715A (zh) * 2014-12-31 2015-04-22 中山大学 一种网络多内容请求响应方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7660964B2 (en) * 2005-08-02 2010-02-09 International Business Machines Corporation Windowing external block translations
US9438488B2 (en) * 2012-11-09 2016-09-06 Citrix Systems, Inc. Systems and methods for appflow for datastream
CN103731427B (zh) * 2013-12-31 2017-04-12 华为技术有限公司 一种会话处理的方法、设备和系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102771080A (zh) * 2009-12-01 2012-11-07 万特里克斯公司 使用缓存的高效媒体传送的系统和方法
CN102917021A (zh) * 2012-09-19 2013-02-06 深圳市融创天下科技股份有限公司 一种基于Web服务的数据返回方法、系统和终端设备
CN104111957A (zh) * 2013-04-22 2014-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种分布式事务同步的方法及系统
CN104539715A (zh) * 2014-12-31 2015-04-22 中山大学 一种网络多内容请求响应方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2016188293A1 (zh) 2016-12-01
CN106294452A (zh) 2017-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10540411B2 (en) Candidate answers for speculative questions in a deep question answering system
US11074254B2 (en) Performance management using thresholds for queries of a service for a database as a service
US10664452B2 (en) Parallel processing of large data files on distributed file systems with dynamic workload balancing
US10417248B2 (en) Field extension in database system
US9405834B1 (en) System and method for identifying search results satisfying a search query
JP2020074193A (ja) サーチ方法、装置、設備および不揮発性計算機メモリ
US10069759B1 (en) Machine learning resource allocator
AU2021261643B2 (en) Dynamically generating facets using graph partitioning
CN115335821B (zh) 卸载统计收集
JP2021500664A (ja) 方法、システム、およびコンピュータ・プログラム(クエリ処理)
CN109446225A (zh) 数据缓存方法、装置、计算机设备及存储介质
US10083229B2 (en) System, method, and apparatus for pairing a short document to another short document from a plurality of short documents
CN113297458A (zh) 一种分页查询方法、装置和设备
CN106294452B (zh) 数据获取方法和装置
Kumar et al. Scalable performance tuning of hadoop mapreduce: a noisy gradient approach
US20160004985A1 (en) Prioritizing Proposal Development Under Resource Constraints
CN108628889B (zh) 基于时间片的数据抽样方法、系统和装置
CN115563173A (zh) 一种数据处理方法、装置、设备及介质
CN109189291A (zh) 菜单管理方法及装置
Zaremba et al. Matchmaking of IaaS cloud computing offers leveraging linked data
CN104951369A (zh) 消除热点资源竞争的方法和装置
CN113127509B (zh) PaaS平台中SQL执行引擎的适配方法及装置
CN112084290B (zh) 一种数据检索方法、装置、设备及存储介质
Monge et al. Logos: Enabling local resource managers for the efficient support of data-intensive workflows within grid sites
JP2017091213A (ja) データベース更新処理システムおよびデータベース更新処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant