CN107423141A - 信息处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种信息处理方法及装置。其中，本发明实施例中，获取任一分区的生产信息；响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。本发明实施例提供的技术方案提高了消息消费情况的监控准确度。

Description

信息处理方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置。
背景技术
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，由生产者发布消息至kafka系统，消费者即可以从kafka系统中读取消息。
发布至kafka系统中消息都有一个类型，即Topic(主题)，每一个Topic至少包括一个Partition(分区)，生产者具体将消息发送至Partition中。
为了监控每一个分区中消息消费情况，现有技术中，采用异步方式分别定时获取分区中消息的生产信息以及消费信息，并进行缓存，之后再从缓存中读取同一分区的生产信息以及消费信息，生产信息以及消费消息标记生产数量以及消费数量，从而即可以计算获得消息的未消费数量，如果连续计算获得的未消费数量越来越大，说明出现消费延迟，即可以进行报警。
由于采用异步方式分别定时获取生产信息以及消费信息，有可能会存在获取时间差，导致计算获得的未消费消息不够准确，造成错误报警，影响监控准确度。
发明内容
本发明实施例提供一种信息处理方法及装置，用以解决现有技术中监控准确度低的技术问题。
第一方面，本发明实施例中提供了一种信息处理方法，所述方法包括：
获取任一分区的生产信息；
响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
可选地，所述获取任一分区的生产信息包括：
第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息包括：
所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
可选地，所述响应于所述生产信息的获取操作，获取所述任一分区的消费信息包括：
响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
可选地，所述结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警包括：
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值以及所述多个未消费数量是否上涨；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
可选地，所述如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息包括：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
第二方面，本发明实施例提供了一种信息处理装置，包括：
第一获取模块，用于获取任一分区的生产信息；
第二获取模块，用于响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
计算模块，用于根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
报警处理模块，用于结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
可选地，所述第一获取模块具体用于：利用第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述第二获取模块具体用于在所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
可选地，所述第二获取模块具体用于：响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
可选地，所述报警处理模块包括：
报警判断单元，结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值以及所述多个未消费数量是否上涨；
第一处理单元，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息；
第二处理单元，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息；
第三处理单元，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息；
第四处理单元，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
可选地，所述第一处理单元具体用于：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
本发明实施例中，通过响应于任一分区的生产信息的获取操作，触发获取该任一分区的消费信息。生产信息的获取操作，作为消费信息获取操作的驱动事件，使得在获取生产信息时，即立即获取对应的消费信息，避免了分别获取生产信息以及消费信息带来的时间差，提高了未消费数量的计算准确度，降低错误报警率，提高了监控的准确度。
本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了根据本发明一个实施例的信息处理方法的流程图；
图2示出了根据本发明又一个实施例的信息处理方法的流程图；
图3示出了根据本发明又一个实施例的信息处理方法的流程图；
图4示出了根据本发明一个实施例的信息处理装置的结构示意图；
图5示出了根据本发明又一个实施例的信息处理装置的结构示意图；
图6示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
本发明实施例的技术方案主要适用于对kafka系统中消息的消费情况的监控，以方便了解消息吞吐情况，及时对消费延迟进行报警。
为了方便理解，下面对本发明实施例中可能出现的技术术语进行相应解释：
kafka：一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。
Producer：生产者，负责发布消息至kafka系统。
Consumer：消费者，从kafka系统读取消息。
Topic：主题，发布至kafka系统的消息属于某一个类型，该类型被称作Topic。
Partition：分区，每个Topic至少具有一个分区，消息具体发布至分区中。
生产Offset：分区中的消息通常从0开始依次进行标记，每条消息占用一个编号，假设分区中的消息数量为n，生产offset可以为n-1，其为分区中的最大编号，也是最新发布的消息的编号，此外，生产offset也可以是下一个生产的消息编号，即为n-1+,1，也即为n，生产offset可以用于标记消息的生产数量。
消费offset：从分区中最新读取的消息的编号，可以用于标记消息的消费数量。
zookeeper：一种分布式存储系统，可以辅助存储kafka系统的消费日志信息，例如，消费offset可以存储在zookeeper中。
Lag：表示分区中消息的未消费数量，可以由生产offset减去消费offset获得。
在实际应用中，对kafka系统中消费延迟情况进行及时准确的监控和报警，使得用户能够及时对延迟情况进行处理，对于业务良好运行具有重要作用。
正如背景技术中所述，现有技术采用异步方式，由不同的获取进程分别轮询获取分区的生产信息以及消费信息并缓存，再由计算进程从缓存中读取该分区的生产信息及对应的消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量，发明人在研究中发现，现有技术的这种方式由于生产信息和消费信息的获取时间可能会存在时间差，导致生产信息以及消费信息可能并非同一时刻采集获得，因此就会导致出现计算误差，从而就出现错误报警等情况，影响监控准确度。
为了提高监控准确度，发明经过一系列研究提出了本发明的技术方案，在本发明实施例中，通过响应于任一分区的生产信息的获取操作，即触发获取该任一分区的消费信息。生产信息的获取操作，作为消费信息获取操作的驱动事件，使得在获取生产信息时，即立即获取对应的消费信息，避免了分别获取生产信息以及消费信息带来的时间差，提高了未消费数量的计算准确度，降低错误报警率，提高了监控的准确度。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作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。
图1为本发明实施例提供的一种信息处理方法一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤：
101：获取任一分区的生产信息。
其中，可以每间隔一定时间即获取任一分区的生产信息。
该任一分区可以是预先配置的待监控的分区中的任一分区。
102：响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息。
可选地，可以创建第一进程以及第二进程，由第一进程获取任一分区的生产信息，由第二进程获取该任一分区的消费信息。
生产信息用于标记分区中消息的生产数量，消费信息用于标记分区中消息的消费数量。
其中生产数量也即是不同生产者发布至分区的消息的总数量，消费数量也是指不同消费者从分区中读取的消息的总数量。
在kafka系统中，生产信息可以是指生产offset，消费信息可以是指消费offset，因此可以是获取任一分区的生产offset，以及获取任一分区的消费offset。
当然，该生产信息也可以具体是指该任一分区的生产数量，消费信息即是指该任一分区的消费数量。
103：根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量。
生产数量减去消费数量，即可以获得未消费数量。
可选地，可以是生产offset减去消费offset，获得的Lag值来表示未消费数量。
在分区中的消息数量为n，最大消息编号为n-1时，如果生产offset为n-1，此时计算获得的Lag值即为实际未消费数量；
如果生产offset为n，此时计算获得的lag值，即为实际未消费数量加1。
104：结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
在未消费数量由Lag值表示时，也即是结合针对所述任一分区连续计算获得的多个Lag值，判断是否报警。
轮询执行步骤101～步骤103的操作，即可以连续获得多个未消费数量。在一个监控期限内可以随着时间推移，每间隔一定时间轮询执行多次步骤101～步骤103的操作，间隔时间或者轮询次数可以结合实际情况进行设定。
根据连续获得的多个未消费数量，即可以用来判断是否报警。
作为一种可选方式，如果该多个未消费数量逐渐递增，也即未消费数量不断上涨，表明消息的消费情况出现异常，即可以进行报警。
作为另一种可选方式，可以是如果该多个未消费数量大于报警阈值，即可以进行报警。
在本实施例中，通过响应于生产信息的获取操作，即立即获取消费信息，可以有效降低生产信息以及消费信息的获取时间差，从而保证了未消费数量的计算准确度，降低错误报警率，提高了监控的准确度。
其中，在实际应用中，生产信息存储在kafka系统中，获取任一分区的生产信息即是指从kafka系统中读取任一分区的生产信息。
可以是轮询从kafka系统中读取任一分区的生产信息，每一次读取操作，即触发获取对应的消费信息的获取操作，以保证可以计算获得连续的多个未消费数量。
消费信息根据存储需求不同，其可以存储在kafka系统中，也可以存储在zookeeper系统中。消费信息的存储位置不同，消费信息的获取方式也不同。
因此，在某些实施例中，所述响应于所述生产信息的获取操作，获取所述任一分区的消费信息可以包括：
响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
该kafka客户端可以是基于go语言实现的客户端，即sarama；消费信息存储在kafka系统时，先由kafka客户端从kafka系统获取消费信息，然后再进行推送。
其中，消费信息的存储位置可以预先获知，任一个分区的消费信息要么存储在zookeeper系统中，要么存储在kafka系统中。如果消费信息存储在kafka系统中，kafka系统会在每消费一个消息时，即通过kafka客户端主动推送消费信息。因此kafka系统会不断推送消费信息，存储在缓存中。由于现有技术中，生产信息的获取时间与消费信息的推送时间也会存在时间差，因此即便消费信息存储在kafka系统中，仍然会存在计算误差。而采用本发明实施例的技术方案，若消费信息存储在kafka系统中，响应于生产信息的获取操作，即可以从缓存中读取最新推送的消费信息，可以减少时间差，以保证计算准确度。
其中，可选地，由于一个Topic中可以包括多个分区，因此针对同一个Topic，会获得多个分区的生产信息，针对每一个分区均可以按照步骤101～104的操作执行。
为了进一步提高处理效率，作为一种可能的实现方式，对每一个分区的消费信息的获取操作可以采用多进程并发执行，以提高处理效率。
因此，所述响应于所述生产信息的获取操作，获取所述任一分区的消费信息包括：
如果获得多个分区的生产信息，响应于所述多个分区中的任一分区的生产信息的获取操作，由所述多个分区对应的多个并发进程中的任一个进程获取所述任一分区的消费信息。
该多个分区可以属于同一个Topic，每一个进程获取一个分区的消费信息。每一个进程即可以是指上文所述的第二进程，也即针对多个分区，可以运行多个并发的第二进程。
如果消费信息存储在zookeeper系统中，则该任一进程具体从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，则该任一进程具体获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
作为又一种可能的实现方式，如果消费信息存储在zookeeper系统中，zookeeper系统可以按照一定的数据存储结构存储每一个Topic中各个分区的消费信息，该数据存储结构例如可以为树形(tree)结构，zookeeper系统中设置有对应数据存储结构的存储接口，例如tree接口。
因此所述响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息可以包括：
如果同时获得任一Topic中多个分区的生产信息，且消费信息存储在zookeeper系统，响应于任一分区的生产信息的获取操作，向zookeeper系统发送批量获取请求，以通过所述zookeeper系统的存储接口获取所述任一Topic中所述多个分区的消费信息。
而如果消费信息存储在kafka系统时，即按照上一种可能的实现方式，采用多个并发进程分别获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的多个分区的消费信息。
其中，为了进一步提高计算准确度，降低错误报警率，提高监控准确度，可以是在成功获得所述任一分区的生产信息时，再获取对应的消费信息。
如果采用第一进程获取生产信息，第一进程将生产信息推送至第二进程之后，第二进程接收到该生产信息时，即立即获取对应消费信息。
因此，可选地，在某些实施例中，所述获取任一分区的生产信息可以包括：
第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息可以包括：
所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
具体的，第一进程从kafka系统中读取任一分区的生产信息，第二进程根据消费信息的存储位置，从所述zookeeper系统读取所述消费信息或者直接获取由所述kafka系统对应的kafak客户端最新推送的所述消费信息。
如上述描述可知，获取的生产信息可以是指生产offset，获取的消费信息可以是指消费offset。zookeeper系统以及kafka系统采用相同的数据结构存储消费offset，以方便未消费数量的计算。
其中，结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警可以有多种实现方式，如上文描述，可以是多个未消费数量逐渐递增时，即可以进行报警，例如减少连续计算获得的多个未消费数量为a、b、c、d、e、f、g、k，8个数值。如果a>b>c>d>e>f>g>k，则即进行报警，输出报警信息。但是这种报警策略比较简单，无法实现准确报警，仍然可能会存在误报情况。
因此，为了进一步提高监控准确度，如图2所示，为本发明实施例提供的一种信息处理方法又一个实施例的流程图，该方法可以包括：
201：获取任一分区的生产信息；
202：响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
203：根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
其中，步骤201～步骤203的操作可以参见上述实施例中步骤101～步骤103，在此不再赘述。
204：确定针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量。
在一个监控期限内每间隔一定时间轮询执行步骤201～步骤203，即可以获得多个未消费数量。
205：判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值。
206：判断所述多个未消费数量是否上涨。
其中，步骤205以及步骤206的操作并不限定与本实施例中的执行顺序，可以同时执行或者步骤205执行之后再执行步骤206或者先执行步骤206再执行步骤205。
207：如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息。
其中，多个未消费数量超过所述报警阈值可以是指多个未消费数量均超过报警阈值。
208：如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息。
209：如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息。
其中，多个未消费数量未超过所述报警阈值可以是指多个未消费数量均未超过报警阈值。
210：如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
其中，若多个未消费数量在报警阈值上下波动，也即存在相邻的两个未消费数量一个大于报警阈值而另一个小于报警阈值的时候，也表明消息消费出现异常情况，可以输出第四类报警信息等。
其中，第一类型报警信息对应的异常程度可以大于第二类报警信息对应的异常程度，第二类报警信息对应的异常程度大于第三类报警信息对应的异常程度等。从而维护人员根据不同类型的报警信息可以执行相应的应对策略。第四类报警信息可以与第二类报警信息相同，当然其表明的异常程度也可以小于该第二类报警信息对应的异常程度。
本实施例中，将报警情况进行了细化，使得报警更加准确和更有针对性，进一步保证了监控的准确度。
实际应用中，例如第一类报警信息可以表明消费延迟情况很严重，处于严重危险状态，需要维护人员立即进行修复。第二类报警信息表明消费延迟情况处于中度危险状态，需要维护人员持续进行修复或者持续关注。第三类报警信息表明消息延迟情况处于预警状态，虽未超过阈值但不断上升，需要提前进行修复处理。
如果所述多个未消费数量均未超过所述报警阈值且未上涨，表明消费延迟处于正常状态，可以不进行报警，不输出任何信息，当然，由于消费延迟处于正常状态可能是经维护人员修复之后，从其他异常状态恢复之后获得的，也可以提示维护人员异常修复情况，因此可以输出正常提示信息。
其中，多个未消费数量上涨又通常分为两种类型，一种即为逐渐递增，另一种即为趋势上涨。
因此，为了进一步提高监控准确度，可选地，在某些实施例中，，所述如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息可以包括：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
也即第一类报警信息又可以分为第一报警信息以及第二报警信息。第一报警信息可以用于提示多个未消费数量超过报警阈值且逐渐递增，而第二报警信息可以用于提示多个未消费信息超过报警阈值且以增长趋势斜率大于第一斜率阈值的趋势进行上涨。
此时，所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨即是指所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未逐渐递增且增长趋势斜率小于所述第一斜率阈值。
在某些实施例中，如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息包括：
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第三报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第二斜率阈值，输出第四报警信息。
也即第三类型报警信息又可以分配第三报警信息以及第四报警信息，第三报警信息可以用于提示多个未消费数量未超过报警阈值但逐渐递增，第四报警信息用于提示多个未消费数量未超过报警阈值但以增长趋势斜率大于第二斜率阈值的趋势进行上涨。
此时，所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨即是指多个未消费数量未超过所述报警阈值且未逐渐递增且增长趋势斜率小于第二斜率阈值。
其中，多个未消费数量按照时间先后顺序分布，为了方便理解，可以假设第一个未消费数量对应的时间信息为0、第二个未消费数量对应的时间信息为1、依次类推、第N个未消费信息对应的时间信息为N-1……随着时间推移，未消费数量可能依次递增或者趋势上升或者依次下降或者趋势下降或者数值不变或者在某一个数值附件波动，以时间信息为横轴、未消费数量为纵轴，利用线性回归可以将不同时间信息对应的多个未消费数量拟合成直线，直线斜率即可以表示增长趋势斜率。
如果增长趋势斜率大于第一斜率阈值，表明多个未消费数量虽然未逐渐递增，但是呈现较大程度的趋势上涨，存在与逐渐递增相同的危害，因此也可以输出第一类报警信息。可选地，该增长趋势斜率可以采用最小二乘法计算获得，该最小二乘法的计算公式可以如下所述：
其中，b即表示增长趋势斜率，xi表示第i个未消费数量，n为未消费数量总和。yi表示第i个未消费数量对应的时间信息。
其中，第一斜率阈值可以根据实际情况具体设定。
作为一种可选的方式，该第一斜率阈值可以为：
M＝Q*k。
其中，Q为报警阈值k为上浮比例值，例如可以等于0.2。
其中第二斜率阈值可以与第一斜率阈值相同，当然也可以不同，可以结合实际情况进行限定。
其中，多个未消费数量超过所述报警阈值且未逐渐递增且增长趋势斜率小于第一斜率阈值的情况可以包括多个未消费数量上下波动的情况，也即相邻两个未消费数量数值一大一小。
其中，多个未消费数量未超过所述报警阈值，且未逐渐递增且增长趋势斜率小于第二斜率阈值可以包括多个未消费数量上下波动的情况，也即相邻的两个未消费数量数值一大一小。
当然多个未消费数量超过所述报警阈值且上下波动时，可以具体输出第五类报警信息，以提示维护人员不同的异常程度。
需要说明的是，本发明实施例中，对多个未消费数量是否超过报警阈值、是否逐渐递增或者是否趋势上涨的执行顺序并不进行具体限定，为了方便理解，如图3所示，示出了一种可能的执行顺序。
图3为本发明实施例提供的一种信息处理方法又一个实施例的流程图，该方法可以包括：
301：获取任一分区的生产信息；
302：响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
303：根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
304：确定针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量。
305：判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值，如果是，执行步骤306，否则执行步骤311。
306：判断所述多个未消费数量是否逐渐递增，如果是，执行步骤307，否则执行步骤308。
307：输出第一报警信息。
308：判断所述多个未消费信息的增长趋势斜率是否大于第一斜率阈值，如果是执行步骤309，如果否执行步骤310。
309：输出第二报警信息。
310：输出第二类报警信息。
311：判断所述多个未消费数量是否逐渐递增，如果是，执行步骤312，否则执行步骤313。
312：输出第三报警信息。
313：判断所述多个未消费信息的增长趋势斜率是否大于第二斜率阈值，如果是执行步骤314，如果否执行步骤315。
314：输出第四报警信息。
315：输出正常提示信息。
图4为本发明实施例提供的一种信息处理装置，其特征在于，包括：
第一获取模块401，用于获取任一分区的生产信息；
第二获取模块402，用于响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
在kafka系统中，生产信息可以是指生产offset，消费信息可以是指消费offset，因此可以是获取任一分区的生产offset，以及获取任一分区的消费offset。
计算模块403，用于根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
报警处理模块404，用于结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
作为一种可选方式，报警处理模块可以是如果该多个未消费数量逐渐递增，也即未消费数量不断上涨，表明消息的消费情况出现异常，即可以进行报警。
作为另一种可选方式，报警处理模块可以是如果该多个未消费数量大于报警阈值，即可以进行报警。
在本实施例中，通过响应于生产信息的获取操作，即立即获取消费信息，可以有效降低生产信息以及消费信息的获取时间差，从而保证了未消费数量的计算准确度，降低错误报警率，提高了监控的准确度。
其中，可选地，在某些实施例之后，该第二获取模块可以具体用于：
如果获得多个分区的生产信息，响应于其中所述任一分区的生产信息的获取操作，由对应多个并发进程中的任一个进程获取所述任一分区的消费信息。
其中，消费信息根据存储需求不同，其可以存储在kafka系统中，也可以存储在zookeeper系统中。消费信息的存储位置不同，消费信息的获取方式也不同。
因此，在某些实施例中，所述第二获取模块可以具体用于：响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
可选地，如果同时获得任一Topic中多个分区的生产信息，且消费信息存储在zookeeper系统中时，在某些实施例之后，该第二获取模块可以具体用于：
如果同时获得任一Topic中多个分区的生产信息，且消费信息存储在zookeeper系统，响应于任一分区的生产信息的获取操作，，向zookeeper系统发送批量获取请求，以通过所述zookeeper系统的存储接口获取所述任一Topic中所述多个分区的消费信息。
其中，为了进一步提高计算准确度，降低错误报警率，提高监控准确度，可以是在成功获得所述任一分区的生产信息时，再获取对应的消费信息。
如果采用第一进程获取生产信息，第一进程将生产信息推送至第二进程之后，第二进程接收到该生产信息时，即立即获取对应消费信息。
因此，可选地，在某些实施例中，所述第一获取模块可以具体用于：利用第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述第二获取模块可以具体用于在所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
该第一获取模块即为执行第一进程的功能模块，该第二获取模块即为执行第二进程的功能模块。
作为又一个实施例，为了进一步提高监控准确度，如图5所示，与图4所示实施例不同之处在于，该报警处理模块504可以包括：
报警判断单元501，结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值以及所述多个未消费数量是否上涨；
第一处理单元502，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息；
第二处理单元503，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息；
第三处理单元504，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息；
第四处理单元505，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
其中，第一类报警的消息对应的异常程度可以大于第二类报警信息对应的异常程度，第二类报警信息对应的异常程度大于第三类报警信息对应的异常程度等。从而维护人员根据不同类型的报警信息可以执行相应的应对策略。
其中，报警处理模块在多个未消费数量在报警阈值上下波动时，也即相邻的两个消费数量一个大于报警阈值而另一个小于报警阈值的时候，也表明消息消费出现异常情况，可以输出第四类报警信息等。
本实施例中，将报警情况进行了细化，使得报警更加准确和更有针对性，进一步保证了监控的准确度。
可选地，在某些实施例之后，所述第一处理单元可以具体用于：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
则所述第二处理单元具体用于：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未逐渐递增且增长趋势斜率小于第一斜率阈值，输出第二类报警信息；
可选地，在某些实施例中，所述第三处理单元可以具体用于：
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第三报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第二斜率阈值，输出第四报警信息。
所述第四处理单元可以具体用于：
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未逐渐递增且增长趋势斜率小于第二斜率阈值，输出正常提示信息。
其中，增长趋势斜率以及第一斜率阈值、第二斜率阈值的确定可以参加方法部分所述，在此不再赘述。
在一个可能的设计中，图4或图6所示实施例的信息处理装置可以实现为电子设备，如图6所示，该电子设备可以包括一个或多个处理器601以及一个或多个存储器602；
其中，所述一个或多个存储器602存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述一个或多个处理器调用执行。
所述一个或多个处理器601用于：
获取任一分区的生产信息；
响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
可选地，该一个或多个处理器还用于执行上述任一实施例所述的信息处理方法。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序；
所述计算机程序使计算机执行时实现上述任一实施例所述的信息处理方法。
通过本发明实施例的技术方案，提高了未消费数量的计算准确度，降低错误报警率，提高了监控的准确度。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上所描述的装置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的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
本发明公开了A1、一种信息处理方法，包括：
获取任一分区的生产信息；
响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
A2、根据A1所述的方法，所述获取任一分区的生产信息包括：
第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息包括：
所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
A3、根据A1所述的方法，所述响应于所述生产信息的获取操作，获取所述任一分区的消费信息包括：
响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
A4、根据A1～A3任一项所述的方法，所述结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警包括：
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值以及所述多个未消费数量是否上涨；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
A5、根据A4所述的方法，所述如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息包括：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
A6、根据A4所述的方法，所述如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息包括：
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第三报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第二斜率阈值，输出第四报警信息。
A7、根据A1所述的方法，所述响应于所述生产信息的获取操作，获取所述任一分区的消费信息包括：
如果获取多个分区的生产信息，响应于所述多个分区中的所述任一分区的生产信息的获取操作，由所述多个分区对应的多个并发进程中的任一个进程获取所述任一分区的消费信息。
A8、根据A1所述的方法，所述生产信息采用生产offset表示，所述消费信息采用消费offset表示。
B9、一种信息处理装置，B包括：
第一获取模块，用于获取任一分区的生产信息；
第二获取模块，用于响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
计算模块，用于根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
报警处理模块，用于结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
B10、根据B9所述的装置，所述第一获取模块具体用于：利用第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述第二获取模块具体用于在所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
B11、根据B9所述的装置，所述第二获取模块具体用于：响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
B12、根据权利要求B9～B11任一项所述的装置，所述报警处理模块包括：
报警判断单元，结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值以及所述多个未消费数量是否上涨；
第一处理单元，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息；
第二处理单元，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息；
第三处理单元，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息；
第四处理单元，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
B13、根据B12所述的装置，所述第一处理单元具体用于：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
B14、根据B12所述的装置，所述第三处理单元具体用于：
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第三报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第二斜率阈值，输出第四报警信息。
B15、根据B9所述的装置，所述第二获取模块具体用于如果获取多个分区的生产信息，响应于其中所述任一分区的生产信息的获取操作，由对应多个并发进程中的任一个进程获取所述任一分区的消费信息。
B16、根据B9所述的装置，所述生产信息采用生产offset表示，所述消费信息采用消费offset表示。
C17、一种电子设备，包括一个或多个存储器以及一个或多个处理器；
所述一个或多个存储器存储一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令用于供所述一个或多个处理器调用执行；
所述一个或多个处理器用于：
获取任一分区的生产信息；
响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
D18、一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序；
所述计算机程序使计算机执行时实现如A1～A8任一项所述的信息处理方法。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：
获取任一分区的生产信息；
响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取任一分区的生产信息包括：
第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息包括：
所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述生产信息的获取操作，获取所述任一分区的消费信息包括：
响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，所述结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警包括：
结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值以及所述多个未消费数量是否上涨；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息；
如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息包括：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
6.一种信息处理装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取任一分区的生产信息；
第二获取模块，用于响应于所述生产信息的获取操作，获取对应的消费信息；
计算模块，用于根据所述生产信息以及所述消费信息，计算获得所述任一分区中消息的未消费数量；
报警处理模块，用于结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断是否报警。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块具体用于：利用第一进程获取任一分区的生产信息，并发送所述生产信息至第二进程；
所述第二获取模块具体用于在所述第二进程接收到所述第一进程发送的所述生产信息时，获取所述任一分区的消费信息。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：响应于所述生产信息的获取操作，如果所述消费信息存储在zookeeper系统中，从所述zookeeper系统读取所述消费信息；
如果所述消费信息存储在kafka系统中，获取由所述kafka系统对应的kafka客户端最新推送的所述消费信息。
9.根据权利要求6～8任一项所述的装置，其特征在于，所述报警处理模块包括：
报警判断单元，结合针对所述任一分区连续计算获得的多个未消费数量，判断所述多个未消费数量是否超过报警阈值以及所述多个未消费数量是否上涨；
第一处理单元，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且上涨，输出第一类报警信息；
第二处理单元，用于如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且未上涨，输出第二类报警信息；
第三处理单元，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且上涨，输出第三类报警信息；
第四处理单元，用于如果所述多个未消费数量未超过所述报警阈值且未上涨，输出正常提示信息。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一处理单元具体用于：
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且逐渐递增，输出第一报警信息；
如果所述多个未消费数量超过所述报警阈值且增长趋势斜率大于第一斜率阈值，输出第二报警信息。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108509299A (zh) * 2018-03-29 2018-09-07 努比亚技术有限公司 消息处理方法、设备及计算机可读存储介质
CN109729148A (zh) * 2018-11-30 2019-05-07 北京奇艺世纪科技有限公司 一种消息处理方法、系统及设备
CN109766236A (zh) * 2018-12-15 2019-05-17 中国平安人寿保险股份有限公司 Kafka消息队列数监控方法、装置、电子设备及存储介质
CN110213068A (zh) * 2018-03-06 2019-09-06 腾讯科技（深圳）有限公司 一种消息中间件的监控方法及相关设备
CN110647547A (zh) * 2019-09-20 2020-01-03 北京百分点信息科技有限公司 消费延迟监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN110912949A (zh) * 2018-09-14 2020-03-24 北京京东尚科信息技术有限公司 位点提交方法和装置
CN110968484A (zh) * 2018-09-30 2020-04-07 北京国双科技有限公司 数据延迟监控方法及装置
CN111126933A (zh) * 2019-11-11 2020-05-08 中盈优创资讯科技有限公司 Kafka生产和消费进度监控方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104590163A (zh) * 2014-12-29 2015-05-06 联想(北京)有限公司 信息处理方法、装置及汽车
CN106371968A (zh) * 2016-08-23 2017-02-01 北京奇虎科技有限公司 一种对实时计算进行监控的方法和装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104590163A (zh) * 2014-12-29 2015-05-06 联想(北京)有限公司 信息处理方法、装置及汽车
CN106371968A (zh) * 2016-08-23 2017-02-01 北京奇虎科技有限公司 一种对实时计算进行监控的方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曾宪宇: "基于大数据技术的车辆监控系统的化化与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑2016年》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110213068A (zh) * 2018-03-06 2019-09-06 腾讯科技（深圳）有限公司 一种消息中间件的监控方法及相关设备
CN110213068B (zh) * 2018-03-06 2021-12-21 腾讯科技（深圳）有限公司 一种消息中间件的监控方法及相关设备
CN108509299A (zh) * 2018-03-29 2018-09-07 努比亚技术有限公司 消息处理方法、设备及计算机可读存储介质
CN108509299B (zh) * 2018-03-29 2022-08-12 广西电网有限责任公司 消息处理方法、设备及计算机可读存储介质
CN110912949A (zh) * 2018-09-14 2020-03-24 北京京东尚科信息技术有限公司 位点提交方法和装置
CN110912949B (zh) * 2018-09-14 2022-11-08 北京京东尚科信息技术有限公司 位点提交方法和装置
CN110968484A (zh) * 2018-09-30 2020-04-07 北京国双科技有限公司 数据延迟监控方法及装置
CN109729148A (zh) * 2018-11-30 2019-05-07 北京奇艺世纪科技有限公司 一种消息处理方法、系统及设备
CN109766236A (zh) * 2018-12-15 2019-05-17 中国平安人寿保险股份有限公司 Kafka消息队列数监控方法、装置、电子设备及存储介质
CN110647547A (zh) * 2019-09-20 2020-01-03 北京百分点信息科技有限公司 消费延迟监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111126933A (zh) * 2019-11-11 2020-05-08 中盈优创资讯科技有限公司 Kafka生产和消费进度监控方法及装置
CN111126933B (zh) * 2019-11-11 2023-09-29 中盈优创资讯科技有限公司 Kafka生产和消费进度监控方法及装置

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