CN108491408B - 一种活动信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种活动信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据数据模型配置用于活动的活动数据；将所述活动数据分离为元数据和业务数据；生成用于校验所述活动数据的业务接口。采用高度抽象化的方式完成配置、展示、业务处理等多方的抽象，可以达到自助接入的能力，使用更加高效，此外，由于抽象化使得系统的各个组件的复用性更好，大大降低了开发成本。

Description

一种活动信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机处理的技术领域，特别是涉及一种活动信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着网络的快速发展，许多网站会面向用户开展多种活动，例如，在电商领域中，会进行促销类的活动，在新闻媒体领域，会进行专项报道的活动，等等。

目前，某些网站会以客户、价格等信息作为基本元素，将活动进行分拆，将这些元素作为元数据进行存储，针对不同的场景，如果查找到可用的条件，则直接进行组装，活动上线之后，对配置的条件进行逐个遍历，得出最终的结果。

如果需要一个新增的限制或条件，那么就开发一个新的业务数据增加到对应的数据库中。

但是，元数据和业务数出现据耦合过于严重，在元数据库中需要配置大量的业务数据，占用大量的系统资源。

发明内容

本发明实施例提出了一种活动信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决元数据和业务数出现据耦合过于严重，在元数据库中需要配置大量的业务数据，占用大量的系统资源的问题。

依据本发明的一个方面，提供了一种活动信息的处理方法，包括：

根据数据模型配置用于活动的活动数据；

将所述活动数据分离为元数据和业务数据；

生成用于校验所述活动数据的业务接口。

可选地，所述活动数据包括如下的一种或多种：

内容数据、限制数据、展示数据、风险数据。

可选地，所述根据数据模型对活动配置活动数据的步骤包括：

按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标。

可选地，所述按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标的步骤包括：

若选择连续型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制在属于范围值内的限制目标中；

若选择离散型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制为属于离散值的限制目标。

可选地，所述生成用于校验所述活动数据的业务接口的步骤包括：

确定用于校验所述限制数据的目标数据；

生成将原始数据转换为所述目标数据的业务接口。

可选地，还包括：

基于所述元数据对所述业务数据进行解析，以生成数据索引；

将所述数据索引加载至内存；

在内存中遍历所述数据索引、若确定所述活动不满足预设的活动条件，则删除所述活动。

可选地，还包括：

接收客户端的访问请求；

依据所述访问请求，查找与所述客户端匹配的活动，作为目标活动；

将所述目标活动的元数据与业务数据组合为活动数据，并返回客户端进行展示。

可选地，还包括：

接收客户端对目标活动的业务请求；

依据所述业务请求，调用所述目标活动的活动数据进行业务处理。

可选地，所述依据所述业务请求，调用所述活动数据进行业务处理的步骤包括：

在所述业务请求中提取原始数据；

以所述原始数据作为接口参数调用所述目标活动的业务接口进行处理，获得目标数据；

判断所述目标数据是否符合所述限制数据。

根据本发明的另一方面，提供了一种活动信息的处理装置，包括：

活动数据配置模块，用于根据数据模型对活动配置活动数据；

活动数据分离模块，用于将所述活动数据分离为元数据和业务数据；

业务接口生成模块，用于生成用于校验所述活动数据的业务接口。

可选地，所述活动数据配置模块包括：

限制数据配置子模块，用于按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标。

可选地，所述限制数据配置子模块包括：

连续型配置单元，用于若选择连续型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制在属于范围值内的限制目标中；

离散型配置单元，用于若选择离散型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制为属于离散值的限制目标。

可选地，所述业务接口生成模块包括：

目标数据确定子模块，用于确定用于校验所述限制数据的目标数据；

转换接口生成子模块，用于生成将原始数据转换为所述目标数据的业务接口。

可选地，还包括：

数据索引生成模块，用于基于所述元数据对所述业务数据进行解析，以生成数据索引；

数据索引加载模块，用于将所述数据索引加载至内存；

数据索引遍历模块，用于在内存中遍历所述数据索引、若确定所述活动不满足预设的活动条件，则删除所述活动。

可选地，还包括：

访问请求接收模块，用于接收客户端的访问请求；

目标活动查找模块，用于依据所述访问请求，查找与所述客户端匹配的活动，作为目标活动；

活动数据返回模块，用于将所述目标活动的元数据与业务数据组合为活动数据，并返回客户端进行展示。

可选地，还包括：

业务请求接收模块，用于接收客户端对目标活动的业务请求；

业务处理模块，用于依据所述业务请求，调用所述目标活动的活动数据进行业务处理。

可选地，所述业务处理模块包括：

原始数据提取子模块，用于在所述业务请求中提取原始数据；

业务接口调用子模块，用于以所述原始数据作为接口参数调用所述目标活动的业务接口进行处理，获得目标数据；

限制数据判断子模块，用于判断所述目标数据是否符合所述限制数据。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的活动信息的处理方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的活动信息的处理方法的步骤。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例根据数据模型对活动配置活动数据，将活动数据分离为元数据和业务数据，生成用于校验所述活动数据的业务接口，采用高度抽象化的方式完成配置、展示、业务处理等多方的抽象，可以达到自助接入的能力，使用更加高效，此外，由于抽象化使得系统的各个组件的复用性更好，大大降低了开发成本。

附图说明

图1是本发明一个实施例的一种活动信息的处理方法的步骤流程图；

图2是本发明一个实施例的一种连续型的数据模型的示例图；

图3是本发明一个实施例的一种离散型的数据模型的示例图；

图4是本发明一个实施例的另一种活动的处理方法的步骤流程图；

图5是本发明一个实施例的一种业务系统的结构示意图；

图6是本发明一个实施例的一种活动的处理流程示意图；

图7是本发明一个实施例的一种活动信息的处理装置的结构框图；

图8是本发明实施例中服务器的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参照图1，示出了本发明一个实施例的一种活动信息的处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，根据数据模型配置用于活动的活动数据。

活动是一种对数据集合的抽象描述，在不同的业务领域中可以设置不同的形式。

针对电子商务领域，可以设置营销类的活动，例如，在某个新客促销活动中，新顾客在某个店铺购买指定品牌100-300元的商品，可以优惠2元。

在本发明实施例中，基于条件的配置模型，搭建解析元数据的模型维护系统(即管理平台)、业务数据的维护系统(即活动展示平台)和业务数据的计算系统(即活动计算平台)，通过元数据抽象的方式将活动数据的配置、展示和业务处理进行分离。

用户在管理平台对活动配置相应的活动数据，从而根据活动数据的不同配置，进行不同的展示和业务处理。

在具体实现中，活动数据包括如下的一种或多种：

1、内容数据

内容数据为活动的内容，面向管理平台的开发人员、运营人员，方便其对活动进行管理。

进一步而言，内容数据可以包括活动的名称、活动的起始时间(上线时间)、活动的终结时间(下线时间)等基本信息，也可以包括活动的类型、活动的样式、标签等详细信息。

2、限制数据

限制数据可以为对活动进行某些方面限制的数据。

在本发明的一个实施例，步骤101可以包括如下子步骤：

子步骤S11，按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标。

在具体实现中，限制数据可以基于数据模型进行配置，该数据模型可以统一地抽象为限制对象(factor)、限制操作(operator)和限制目标(target)，且附加与之相关联的属性。

基于此类抽象，在管理平台中可以对所有的元数据进行管理，在此基础上根据业务场景配置限制数据。

在一个示例中，对于连续型数值的限制，可以抽象出连续型的数据模型。

则在此示例中，若选择连续型的数据模型，则将限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制在属于范围值内的限制目标中。

例如，如图2所示，针对“1元以上产品专享”的活动，将限制数据抽象为价格(factor)介于(operator)1～+∞(target)的形式，针对该限制数据，可以建形式改为如下的描述形式：

配置时前端展示样式为两个数字型的输入框，指定表示为价格。

存入的数据是数字的区间形式。

除此之外，还可以限制用户的入住时间(factor)在(operator)某个时间窗口(target)内、投放的客户端版本(factor)为(operator)某段版本范围内(target)、订单总价(factor)在(operator)某段价格(target)，等等。

在另一个示例中，针对离散值的限制，可以抽象出离散型的数据模型。

则在此示例中，若选择离散型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制为属于离散值的限制目标。

例如，如图3所示，针对“北京、上海专项优惠”的活动，可以将限制数据抽象为所在城市(factor)包含(operator)北京、上海(target)的形式，针对该限制数据，可以建形式改为如下的描述形式：

配置时前端展示样式为城市的选择输入框，指定标示为所在城市。

存入的数据是多个选择的整数型城市ID。

除此之外，还可以限定用户(factor)为(operator)新客户或老客户(target)、产品(factor)为(operator)A品牌、B品牌(target)、产品(factor)为(operator)C品类或D品类(target)，等等。

当然，上述数据模型只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他数据模型，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述数据模型外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它数据模型，本发明实施例对此也不加以限制。

3、展示数据

展示数据可以为用于在客户端进行展示的数据，可以通过模板进行配置。

4、风险数据

风险数据为控制活动风险的数据，例如，限制用户只可参与几次，限制每次只能购买某个数量，等等。

当然，上述活动数据只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他活动数据，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述活动数据外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它活动数据，本发明实施例对此也不加以限制。

若完成活动数据的配置，则可以以活动ID为主键，对活动数据进行存储、管理。

步骤102，将所述活动数据分离为元数据和业务数据。

在本发明实施例中，对活动数据分离为元数据和业务数据进行存储。

其中，元数据，可以指与活动针对的业务场景无关的数据，业务数据为与活动针对的业务场景相关的数据。

例如，对于图2所示的“1元以上产品专享”的活动，可以将限制数据分离为限制对象、限制操作和属于范围值内的限制目标等元数据，以及，价格、介于、1～+∞等业务数据。

又例如，对于图3所示的“北京、上海专项优惠”的活动，可以将限制数据分离为限制对象、限制操作和属于离散值的限制目标等元数据，以及，城市、包含、北京、上海等业务数据。

步骤103，生成用于校验所述活动数据的业务接口。

在本发明实施例中，可以按照预设的规范开发对接的业务接口(例如，jar包)，以在业务处理时，对活动数据进行校验。

例如，按照HTTP(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)方式开发，规范输入和输出格式，便于解析。

在本发明的一个实施例中，步骤103可以包括如下子步骤：

子步骤S21，确定用于校验所述限制数据的目标数据。

子步骤S22，生成将原始数据转换为所述目标数据的业务接口。

在本发明实施例中，业务接口可以用于对客户端的原始数据进行处理，得到可以校验限制数据的目标数据。

例如，对于图2所示的“1元以上产品专享”的活动，可以在管理平台参数界面配置userId的字段，作为原始数据，生成相应的业务接口，采用userId生成新客户或老客户的目标数据。

又例如，对于图3所示的“北京、上海专项优惠”的活动，可以在管理平台参数界面配置cityID的字段，作为原始数据，生成相应的业务接口，采用cityID生成城市名称的目标数据。

在具体实现中，可以通过jar(Java Archive，Java归档文件)包等方式，生成业务接口，存储在maven仓库等存储区域中。

本发明实施例根据数据模型对活动配置活动数据，将活动数据分离为元数据和业务数据，生成用于校验所述活动数据的业务接口，采用高度抽象化的方式完成配置、展示、业务处理等多方的抽象，可以达到自助接入的能力，使用更加高效，此外，由于抽象化使得系统的各个组件的复用性更好，大大降低了开发成本。

本发明实施例采用轻量化的管理方式，将限制数据抽象为连续型、离散型等数据模型，抽象之后，技术人员进行开发完成对连续型、离散型等数据模型的具体建模和细化，且针对不同的数据模型可以定制不同的展示样式，例如，城市对应的配置方式是下拉框的形式选择，价格的配置方式是采用输入框的形式输入，等等，针对预设的标准配置字段或业务接口，即可完成限制数据的校验。

参照图4，示出了本发明一个实施例的另一种活动信息的处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤401，根据数据模型配置用于活动的活动数据。

步骤402，将所述活动数据分离为元数据和业务数据。

步骤403，生成用于校验所述活动数据的业务接口。

步骤404，基于所述元数据对所述业务数据进行解析，以生成数据索引。

步骤405，将所述数据索引加载至内存。

步骤406，在内存中遍历所述数据索引、若确定所述活动不满足预设的活动条件，则删除所述活动。

活动发布后，可以将活动变更的消息告知活动计算平台，活动计算平台从数据库中拉取活动的元数据、业务数据至内存中，根据元数据对业务数据进行解析，构建数据索引。

例如，针对连续型的限制数据，可以构建红黑树作为数据索引，针对离散型的限制数据，可以构建哈希表(hashMap)作为数据索引。

应用本发明实施例，可以在活动计算平台中预先设置活动条件，例如，系统时间在活动的开始时间之后，系统时间在活动的终结时间之前，活动的地点为北京，等等。

查询的时候，获取全量的在线活动，依次遍历或并发遍历每个数据索引，即可对数据索引进行分布式管理，并发进行查询。

若活动符合活动条件，则保留，若活动不符合活动条件，则获取其活动ID，从全量活动ID中删除，最终得到符合活动条件的活动。

步骤407，接收客户端的访问请求。

步骤408，依据所述访问请求，查找与所述客户端匹配的活动，作为目标活动。

步骤409，将所述目标活动的元数据与业务数据组合为活动数据，并返回客户端进行展示。

在本发明实施例中，若接收到客户端的访问请求，则可以遍历线上的活动，将适合该客户端的活动的活动数据(包括展示数据)投放到客户端进行展示。

需要说明的是，可以直接连接客户端，也可以通过第三方服务器连接客户端，本发明实施例对此不加以限制。

步骤410，接收客户端对目标活动的业务请求。

步骤411，依据所述业务请求，调用所述目标活动的活动数据进行业务处理。

在具体实现中，若用户对展示的活动进行其他操作，例如，下单、购买，等等，触发客户端的业务请求，则可以进行相关的业务处理。

在本发明的一个实施例中，步骤411可以包括如下子步骤：

子步骤S31，在所述业务请求中提取原始数据。

子步骤S32，以所述原始数据作为接口参数调用所述目标活动的业务接口进行处理，获得目标数据。

子步骤S33，判断所述目标数据是否符合所述限制数据。

在本发明实施例中，可以从maven仓库等存储区域拉取业务接口的配置(如jar包)，动态生成业务接口，供外部调用，为外部的访问提供统一的接口，实现自助接入。

从业务请求中提取原始数据，作为接口参数调用业务接口进行处理，获得目标数据，以判断是否符合限制数据。

如果符合限制数据，则可以继续进行业务处理，如果不符合限制数据，则可以停止业务处理。

在本发明的另一个实施例中，对于风险数据，则可以从业务请求中提取相关的数据校验风险数据。

如果符合风险数据，则可以继续进行业务处理，如果不符合风险数据，则可以停止业务处理。

本发明实施例采用内存索引的方式对活动数据进行计算，并采用删除的方式进行计算效率优化，速度更快、效率更高，可以承担更大的在线活动量，达到上万级别的活动仍保持良好的计算性能。

为使本领域技术人员更好地理解本发明实施例，以下通过具体的示例来说明本发明实施例中活动信息的处理方法。

如图5所示，在业务系统中，划分为存储层、配置层、系统层、接入层等不同的层级。

一、存储层

在存储层中配置有一个或多个数据库，存储与活动相关的数据。

其中，一个数据库存储元数据，另一个数据库存储业务数据分离进行存储。

其中，元数据可以指与活动针对的业务场景无关的数据，业务数据为与活动针对的业务场景相关的数据。

二、配置层

配置层又称为管理平台，用户可以登录该管理平台的配置后台(如服务器集群)，对活动配置如下的至少一项：

1、展示样式

通过模板配置展示数据，在客户端进行展示。

2、条件类型

对活动的某些方面通过数据模型进行配置，统一地抽象为限制对象(factor)、限制操作(operator)和限制目标(target)，且附加与之相关联的属性。

例如，对于连续型数值的限制，可以抽象出连续型的数据模型。

又例如，针对离散值的限制，可以抽象出离散型的数据模型。

3、促销形式

对消费类等类型的活动配置促销的方式，具体可以包括如下的至少一种：

满减

例如，满200减100，即用户在活动中购买商品，消费满200元，立减100元。

满赠(返)

例如，购买参加活动的商品，消费满200元，赠(返)100元现金券，该赠(返)100的现金券在规定期限内使用。

满抵

例如，满200抵100，用户在会员卡内充值100元，持卡购买活动的商品，消费满200元，即可使用卡中的100元抵扣。

换购

例如，用户购买参加活动的商品满200元，再添10元现金，即可换购到价值80元的指定商品。

4、业务方管理

该业务系统可以为一个平台，各个商家可以在该平台上发布活动，业务平台则可以对活动所属的商家(业务方)进行管理，例如，权限管理、推广费用管理，等等。

5、jar包管理

按照预设的规范开发对接的业务接口(jar包)，配置后台对不同的业务接口(jar包)进行管理，例如，增加、删除、修改，等等。

6、索引管理

活动发布后，可以将活动变更的消息告知活动计算平台，活动计算平台从数据库中拉取活动的元数据、业务数据至内存中，根据元数据对业务数据进行解析，构建数据索引。

例如，针对连续型的限制数据，可以构建红黑树作为数据索引，针对离散型的限制数据，可以构建哈希表(hashMap)作为数据索引。

配置后台可以对不同的数据索引进行管理，例如，增加、删除、修改，等等。

7、RPC管理

对不同的商家提供接口，供其通过RPC(Remote Procedure Call Protocol，远程过程调用协议)进行调用，提供相应的服务。

三、系统层

业务系统的系统层主要分为计算平台和活动存储两方面。

在计算平台中，配置有计算引擎，例如，Hadoop、Spark等，可以根据静态信息(如用户ID、用户行为信息、商品信息，等等)按照业务需求进行各种计算。

其中一项技术为挖掘个性化信息，对各个用户的个性化信息进行管理。

计算平台可以适配不同的接口，将用户的个性化信息提供给不同的业务模块，在用户登录业务系统、参加活动(如进行商品购买)、业务系统主动推送等情况下，可以根据个性化信息推荐相关信息(如活动、商品等)给该用户。

此外，对于活动相关的信息(即系统中的活动信息)，平时对其进行维护。

四、接入层

业务系统的接入层主要包括活动查询与活动配置两个方面。

对于活动查询，可以接入客户端(即C端)的各个业务线，供客户端进行查询，例如，酒店预付、旅游门票，等等。

对于活动配置，可以提供给后端对各活动进行配置的系统(即活动配置系统)，供后端用户对活动进行配置，如供商家对其活动进行配置的商品后台，供业务系统的运营人员对活动进行配置的运营后台，等等。

如图6所示，用户在管理平台对元数据进行管理，并在业务接口(如jar包)生成之后，存储至maven仓库。

若客户端访问业务系统，一方面，可以从后台存储的活动数据中获取该活动的业务数据，另一方面，可以从后台存储的元数据中获取该活动的元数据。

在后台配置了活动相关的参数，如展示样式等，则可以在客户端按照该参数展示该活动。

若活动出现了变更，则可以通知前端，从maven仓库中调用相关的业务接口(如jar包)，以在业务处理时，对活动数据进行计算、校验。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图7，示出了本发明一个实施例的一种活动信息的处理装置的结构框图，具体可以包括如下模块：

活动数据配置模块701，用于根据数据模型配置用于活动的活动数据；

活动数据分离模块702，用于将所述活动数据分离为元数据和业务数据；

业务接口生成模块703，用于生成用于校验所述活动数据的业务接口。

在本发明的一个实施例中，所述活动数据包括如下的一种或多种：

内容数据、限制数据、展示数据、风险数据。

在本发明的一个实施例中，所述活动数据配置模块701包括：

限制数据配置子模块，用于按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标。

在本发明的一个实施例中，所述限制数据配置子模块包括：

连续型配置单元，用于若选择连续型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制在属于范围值内的限制目标中；

离散型配置单元，用于若选择离散型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制为属于离散值的限制目标。

在本发明的一个实施例中，所述业务接口生成模块703包括：

目标数据确定子模块，用于确定用于校验所述限制数据的目标数据；

转换接口生成子模块，用于生成将原始数据转换为所述目标数据的业务接口。

在本发明的一个实施例中，还包括：

数据索引生成模块，用于基于所述元数据对所述业务数据进行解析，以生成数据索引；

数据索引加载模块，用于将所述数据索引加载至内存；

数据索引遍历模块，用于在内存中遍历所述数据索引、若确定所述活动不满足预设的活动条件，则删除所述活动。

在本发明的一个实施例中，还包括：

访问请求接收模块，用于接收客户端的访问请求；

目标活动查找模块，用于依据所述访问请求，查找与所述客户端匹配的活动，作为目标活动；

活动数据返回模块，用于将所述目标活动的元数据与业务数据组合为活动数据，并返回客户端进行展示。

在本发明的一个实施例中，还包括：

业务请求接收模块，用于接收客户端对目标活动的业务请求；

业务处理模块，用于依据所述业务请求，调用所述目标活动的活动数据进行业务处理。

在本发明的一个实施例中，所述业务处理模块包括：

原始数据提取子模块，用于在所述业务请求中提取原始数据；

业务接口调用子模块，用于以所述原始数据作为接口参数调用所述目标活动的业务接口进行处理，获得目标数据；

限制数据判断子模块，用于判断所述目标数据是否符合所述限制数据。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

图8是本发明实施例中服务器的结构示意图。该服务器800可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)822(例如，一个或一个以上处理器)和存储器832，一个或一个以上存储应用程序842或数据844的存储介质830(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器832和存储介质830可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质830的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器822可以设置为与存储介质830通信，在服务器800上执行存储介质830中的一系列指令操作。

服务器800还可以包括一个或一个以上电源826，一个或一个以上有线或无线网络接口850，一个或一个以上输入输出接口858，一个或一个以上键盘856，和/或，一个或一个以上操作系统841，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种活动信息的处理方法，所述方法包括：

根据数据模型配置用于活动的活动数据；

将所述活动数据分离为元数据和业务数据；

生成用于校验所述活动数据的业务接口。

可选地，所述活动数据包括如下的一种或多种：

内容数据、限制数据、展示数据、风险数据。

可选地，所述根据数据模型对活动配置活动数据的步骤包括：

按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标。

可选地，所述按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标的步骤包括：

若选择连续型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制在属于范围值内的限制目标中；

若选择离散型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制为属于离散值的限制目标。

可选地，所述生成用于校验所述活动数据的业务接口的步骤包括：

确定用于校验所述限制数据的目标数据；

生成将原始数据转换为所述目标数据的业务接口。

可选地，还包括：

基于所述元数据对所述业务数据进行解析，以生成数据索引；

将所述数据索引加载至内存；

在内存中遍历所述数据索引、若确定所述活动不满足预设的活动条件，则删除所述活动。

可选地，还包括：

接收客户端的访问请求；

依据所述访问请求，查找与所述客户端匹配的活动，作为目标活动；

将所述目标活动的元数据与业务数据组合为活动数据，并返回客户端进行展示。

可选地，还包括：

接收客户端对目标活动的业务请求；

依据所述业务请求，调用所述目标活动的活动数据进行业务处理。

可选地，所述依据所述业务请求，调用所述活动数据进行业务处理的步骤包括：

在所述业务请求中提取原始数据；

以所述原始数据作为接口参数调用所述目标活动的业务接口进行处理，获得目标数据；

判断所述目标数据是否符合所述限制数据。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种活动信息的处理方法和一种活动信息的处理装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，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 (11)

1.一种活动信息的处理方法，其特征在于，包括：

根据数据模型配置用于活动的活动数据；

将所述活动数据分离为元数据和业务数据；

生成用于校验所述活动数据的业务接口；

其中，元数据为与活动针对的业务场景无关的数据，业务数据为与活动针对的业务场景相关的数据；

其中，所述活动数据至少包括：限制数据；所述根据数据模型配置用于活动的活动数据，包括：按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述活动数据还包括如下的一种或多种：

内容数据、展示数据、风险数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标的步骤包括：

若选择连续型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制在属于范围值内的限制目标中；

若选择离散型的数据模型，则将所述限制数据配置为通过限制操作将限制对象限制为属于离散值的限制目标。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成用于校验所述活动数据的业务接口的步骤包括：

确定用于校验所述限制数据的目标数据；

生成将原始数据转换为所述目标数据的业务接口。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述元数据对所述业务数据进行解析，以生成数据索引；

将所述数据索引加载至内存；

在内存中遍历所述数据索引、若确定所述活动不满足预设的活动条件，则删除所述活动。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

接收客户端的访问请求；

依据所述访问请求，查找与所述客户端匹配的活动，作为目标活动；

将所述目标活动的元数据与业务数据组合为活动数据，并返回客户端进行展示。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

接收客户端对目标活动的业务请求；

依据所述业务请求，调用所述目标活动的活动数据进行业务处理。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述依据所述业务请求，调用所述活动数据进行业务处理的步骤包括：

在所述业务请求中提取原始数据；

以所述原始数据作为接口参数调用所述目标活动的业务接口进行处理，获得目标数据；

判断所述目标数据是否符合限制数据，所述限制数据为所述活动数据的一种。

9.一种活动信息的处理装置，其特征在于，包括：

活动数据配置模块，用于根据数据模型对活动配置活动数据；

活动数据分离模块，用于将所述活动数据分离为元数据和业务数据；

业务接口生成模块，用于生成用于校验所述活动数据的业务接口；

其中，元数据为与活动针对的业务场景无关的数据，业务数据为与活动针对的业务场景相关的数据；

其中，所述活动数据至少包括：限制数据；所述根据数据模型配置用于活动的活动数据，包括：按照数据模型为所述限制数据配置限制对象、限制操作和限制目标。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任意一项所述的活动信息的处理方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8任意一项所述的活动信息的处理方法的步骤。

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