CN109086409B - 微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：确定待处理的微服务节点；获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求；根据所述查询处理请求中的目标微服务节点在指定数据库中确定索引信息；根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据；以及将所述第二数据进行整合处理，以响应所述查询请求。本公开涉及的微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够加快微服务系统数据响应速度，提高微服务系统数据聚合的性能。

Description

微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质

技术领域

本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

微服务架构把复杂的业务分解为小的，独立的，相互连接的微服务。每个微服务解决一个特定领域的问题，彼此独立，都有自己独立的数据库，并且独立部署。微服务架构好处是，相比复杂的单体系统，单个服务更容易开发、理解和维护；每一个领域的微服务节点都能有专门的团队去实现，容易将每一个领域的微服务节点做专做精。并且每一个领域微服务都能独立开发独立部署，降低整个微服务系统微服务节点之间的耦合性。

但是，因为每个微服务节点彼此独立，而且为了降低微服务节点之间的耦合，微服务节点之间是不能直接进行数据调用的。如果一个业务接口请求需要好几个领域的微服务节点的信息，这个时候，目前做法是在微服务节点组成的系统之上引入一个应用服务层，这个应用服务对照着一个产品，通过应用服务层来响应对不同微服务节点的请求，也通过应用层对不同微服务节点中的数据进行聚合，然后输出给用户。目前的做法中，因为不同领域微服务在部署上是独立的，应用服务层跨领域调用不同的微服务节点的时候，存在着时间的消耗，当数据量巨大的时候，在应用服务聚合不同领域微服务的数据时，就会引起很多的性能方面的问题。

因此，需要一种新的微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本公开提供一种微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够加快微服务系统数据响应速度，提高微服务系统数据聚合的性能。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一方面，提出一种微服务数据处理方法，该方法包括：获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求；根据所述查询处理请求中的微服务节点的标识在指定数据库中确定索引信息；根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据；以及将所述第二数据进行整合处理生成返回信息，以响应所述查询处理请求。

在本公开的一种示例性实施例中，根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据包括：根据所述索引信息在分布式全文搜索数据库集群中读取第二数据。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：确定待处理的微服务节点；为所述微服务节点建立索引信息；根据索引信息确定所述微服务节点中第一数据与所述指定数据库中第二数据的映射关系；以及根据所述索引信息与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

在本公开的一种示例性实施例中，所述指定数据库为提供分布式全文搜索的数据库。

在本公开的一种示例性实施例中，为所述微服务节点建立索引信息包括：为所述微服务节点建立Elasticsearch索引。

在本公开的一种示例性实施例中，所述微服务节点为关系型数据库节点；根据索引信息确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系包括：根据Elasticsearch索引信息，确定所述微服务节点中关系型数据库表与所述指定数据库中所述第二数据的映射关系。

在本公开的一种示例性实施例中，根据所述索引信息与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库包括：根据所述索引与所述映射关系，通过数据传输管道将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

在本公开的一种示例性实施例中，数据传输管道包括：Logstash数据传输管道。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：在所述微服务节点与所述指定数据库之间建立自动增量数据同步。

根据本公开的一方面，提出一种微服务数据处理装置，该装置包括：查询模块，用于获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求；索引模块，用于根据所述查询处理请求中的微服务节点标识在指定数据库中确定索引信息；数据读取模块，用于根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据；以及数据整合模块，用于将所述第二数据进行整合处理生成返回信息，以响应所述查询处理请求。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：节点模块，用于确定待处理的微服务节点；索引模块，用于为所述微服务节点建立索引；映射模块，用于根据索引确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系；以及全量同步模块，用于根据所述索引与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：增量同步模块，用于在所述微服务节点与所述指定数据库之间建立自动增量数据同步。

根据本公开的一方面，提出一种微服务数据处理系统，该系统包括：多个微服务节点，用于储存多个领域的第一数据；以及指定数据库，用于获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求；根据所述查询处理请求中的微服务节点标识在指定数据库中确定索引信息；根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据；以及将所述第二数据进行整合处理生成返回信息，以响应所述查询处理请求。

根据本公开的一方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上文的方法。

根据本公开的一方面，提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上文中的方法。

根据本公开的微服务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够加快微服务系统数据响应速度，提高微服务系统数据聚合的性能。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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是根据一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法及装置的系统架构图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法的流程图。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法的流程图。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法的应用场景图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种微服务数据处理装置的框图。

图6是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理装置的框图。

图7是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理系统的框图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

图9是根据一示例性实施例示出一种计算机可读存储介质示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本公开概念的教示。如本文中所使用，术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。

本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本公开所必须的，因此不能用于限制本公开的保护范围。

本申请的发明人发现在现有应用场景中，存在基于微服务架构的健康数据管理系统，对于健康数据管理系统这样处理康复医院的就诊、医嘱、病历、计划、预约、执行任务等复杂业务功能，基于微服务架构可以把各个独立的业务划分成一个单独的领域，每个领域作为一个微服务节点存在于整个系统的微服务架构之中。

在健康数据管理系统中例如，有一个康复治疗师待办任务列表的页面，该页面需要显示待办任务，每一个治疗待办任务由就诊、医嘱及患者三个微服务节点分别储存信息，当前端发起一个查询的请求时，现有技术中需要应用服务层分别调用就诊、计划和客户三个领域的微服务节点中各自的数据库，然后由这三个数据库分别返回查询结果，应用服务层根据返回数据进行聚合，再将聚合结果返回给前端页面展示。

由于微服务节点中的数据库为关系型数据库，对关系型数据库中数据的调用方式为通过http方式进行调用，即为在调用关系型数据库数据时，应用服务层首先要和对应的微服务节点建立http连接，然后再传输数据，在数据传输之后，还要结束http连接。这种方式，在应用服务层分别调用多个领域的微服务节点的数据进行数据聚合时，当数据库的数据量达到一定程度时，会有非常显著的查询性能下降。

有鉴于此，本申请的发明人提出了微服务数据处理方法，在微服务架构中引入了Elasticsearch分布式搜索引擎，让Elasticsearch和微服务架构结合在一起使用，这样既能充分发挥微服务架构的优势，又能保障系统在查询，分析方面高效的性能，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速。

下面将结合具体的实施例对本申请的内容进行详细介绍：

图1是根据一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法及装置的应用系统架构图。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络 104、服务器105和多个微服务节点106。网络104用以在终端设备101、 102、103和服务器105之间，以及服务器105和多个微服务节点106之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105 交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的数据平台提供支持的后台服务器。服务器105 可以对接收到的数据查询请求进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。

服务器105可以是一个实体的服务器，还可例如为多个服务器组成，在用户处的终端设备101、102、103想获取多个微服务节点106的数据时，用户利用终端设备101、102、103向服务器105提出查询请求。服务器105获取对微服务节点106中第一数据的查询处理请求；服务器105 根据所述查询处理请求中的微服务节点的标识在指定数据库中确定索引信息；服务器105根据所述索引信息读取第二数据；以及服务器105将所述第二数据进行整合处理，以响应所述查询请求。

服务器105还可例如确定待处理的微服务节点106；服务器105还可例如为所述微服务节点106建立索引；服务器105还可例如根据索引确定所述微服务节点106中第一数据与服务器105中第二数据的映射关系；以及服务器105还可例如根据所述索引与所述映射关系将所述微服务节点106中的第一数据全量同步至服务器105中。

需要说明的是，本公开实施例所提供的微服务数据处理方法可以由服务器105执行，相应地，微服务数据处理装置可以设置于服务器105 中。而提供给用户进行数据浏览的请求端一般位于终端设备101、102、 103中。

在一个实施例中，公开实施例所提供的微服务数据处理方法，在微服务架构中引入指定数据库后，在前端用户发起查询请求时，应用服务层将直接调用指定数据库提供的接口来聚合数据，指定数据库可为 Elasticsearch分布式数据库，因为充分利用了Elasticsearch分布式搜索的强大引擎，所以查询速度非常快。

在现有技术中，当前端的应用服务分别调用多个领域的微服务节点中的数据聚合时，当数据量达到一定程度时，应用服务的处理速度会有非常显著的查询性能下降。比如上文说到的待办任务列表，如果待处理的微服务节点的任务表中数据达到20万时，单个微服务节点数据的查询时间只有1秒左右，但聚合后的应用服务却要消耗4秒。

引入Elasticsearch后，在同样的数据表不变的前提下，同样一个应用服务查询只需要消耗不到1秒的时间，极大的提升了系统的性能。同时，使用Elasticsearch不仅仅对微服务中的数据聚合有极大的好处，也能充分发挥其分布式引擎，在有全文检索的海量数据查询中得到显著的性能优势。

图2是根据一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法的流程图。如图2所示的微服务数据处理方法20是对本申请微服务数据处理方法中数据储存内容的介绍，微服务数据处理方法20至少包括步骤S202 至S208。

如图2所示，在S202中，确定待处理的微服务节点。可例如为一个产品系统中所有涉及到的微服务节点，还可例如为一个产品系统中，需要和其他微服务节点之间具有数据关联的多个微服务节点，本申请不以此为限。

在S204中，为所述微服务节点建立索引。具体可例如，为所述微服务节点建立Elasticsearch索引。其中，ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎，将所有文档的信息写入到倒排索引(Inverted Index) 的数据结构中，倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词(Term)而不是面向文档的。

在一个实施例中，ElasticSearch是文档型数据库，索引(Index)定义了文档的逻辑存储和字段类型，每个索引可以包含多个文档类型，文档类型是文档的集合，文档以索引定义的逻辑存储模型，比如，指定分片和副本的数量，配置刷新频率，分配分析器等，存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中。

在S206中，根据索引确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系。

在一个实施例中，微服务节点中的第一数据为关系型数据，关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。

在一个实施例中，关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。根据Elasticsearch索引，确定所述微服务节点中关系型数据库表与所述指定数据库中所述第二数据的映射关系。

在S208中，根据所述索引与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。具体可例如，根据所述索引与所述映射关系，通过数据传输管道将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

在一个实施例中，数据传输管道包括：Logstash数据传输管道。 logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时Logstash数据传输管道还可以根据用户的需求在管道中间加上滤网，过滤无用数据。Logstash还可以动态的统一数据从不同的来源和使数据规范化到你选择的目的地。

在一个实施例中，通过Logstash同时从多个微服务节点的数据库采集数据、转换数据，然后将数据发送到本实施例中的Elasticsearch数据库集群中。

在一个实施例中，具体可通过logstash的logstash-input-jdbc插件，将微服务节点中的mysql等关系型数据库的数据通过java数据库连接的方式输入到logstash，从而进一步同步到ES等存储中。

在一个实施例中，java数据库连接(Java DataBase Connectivity， JDBC)是一种用于执行SQL语句的Java API接口，通过java数据库连接为微服务节点中的关系数据库提供统一访问接口。JDBC由一组用Java 语言编写的类和接口组成，JDBC提供了一种基准，微服务系统架构的开发人员，或者Elasticsearch数据库的开发人员据此可以构建更高级的工具和接口。

在一个实施例中，还包括：在所述微服务节点与所述指定数据库之间建立自动增量数据同步。可例如，设定触发机制，在微服务节点中的关系型数据库中，数据有变更的情况下，自动进行增量数据同步。可例如，通过logstash-input-jdbc进行增量同步。在增量同步时需要知道插入和更新记录的，因此，可例如，在Elasticsearch数据库中，对于所有的索引中的数据都要加上更新时间的时间戳，每次插入和更新的时候仅更新这个字段，logstash-input-jdbc感知这个字段的变更，进而进行数据增量同步。

值得一提的是，在微服务节点中，微服务节点中自身数据的增加修改，还是通过微服务自身提供的接口来进行。由微服务节点单独提供的处理任务或者数据处理仍旧通过原有微服务节点的处理方式进行处理。

根据本公开的微服务数据处理方法，通过在原有的微服务系统架构上增加Elasticsearch数据库集群，继而将微服务节点中的数据实时同步到Elasticsearch数据库集群中，通过Elasticsearch数据库集群为多个微服务节点提供数据查询服务的方式，能够加快微服务系统数据响应速度，提高微服务系统数据聚合的性能。

根据本公开的微服务数据处理方法，Elasticsearch是一个分布式全文搜索引擎，它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。将分布式搜索引擎和微服务架构一起使用，既能充分发挥微服务架构的优势，又能解决系统在微服务架构下带来的数据聚合性能问题，保障系统在存储，搜索和分析上的高效的性能。

应清楚地理解，本公开描述了如何形成和使用特定示例，但本公开的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本公开公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施例。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法的流程图。如图3所示的微服务数据处理方法30是对本申请微服务数据处理方法中数据查询内容的介绍，微服务数据处理方法30至少包括步骤S302 至S308。

在S302中，获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求。可例如，用户在用户终端中，发出查询请求，查询请求中需要获取微服务节点中的数据。

在S304中，根据所述查询处理请求中的目标微服务节点在指定数据库中确定索引信息；该索引信息可例如为通过如图2所示的步骤中，在微服务节点中的第一数据同步至指定数据库时候建立的索引信息。

在S306中，根据所述索引信息在指定数据库中读取第二数据。可包括：根据所述索引在分布式全文搜索数据库集群中读取第二数据。如上文所述，Elasticsearch集群接收到查询请求后，根据查询请求中目标微服务节点的索引，在Elasticsearch集群中的节点中，读取第二数据。

在一个实施例中，第二数据是通过如图2所示的方法，通过数据管道技术由微服务节点中实时同步得到的，Elasticsearch集群中的第二数据与微服务节点中的第一数据是完全对应的关系。

在S308中，将所述第二数据进行整合处理生成返回信息，以响应所述查询请求。根据查询器处理请求的内容，将第二数据进行整合处理，生成返回信息以响应所述查询请求。

其中，数据整合是把在不同数据源的数据收集、整理、清洗，转换后加载到一个新的数据源，为数据消费者提供统一数据视图的数据集成方式。在一个实施例中，数据整合是共享或者合并来自于两个或者更多微服务的数据，进而创建一个具有更多信息的返回数据的过程。

可例如，在如上文所述的应用场景中，在健康数据管理系统中，有一个康复治疗师待办任务列表的页面，该页面需要显示待办任务，每一个治疗待办任务由就诊、医嘱及患者三个微服务节点分别储存信息，当用户发起一个查询的请求时，该查询请求可例如为展示某患者的治疗情况，该查询请求需要调用就诊、计划和客户三个领域的微服务节点中的数据库。根据本申请中的微服务数据处理方法，用户的查询请求发送到 Elasticsearch集群中，Elasticsearch集群根据索引，查找到储存在 Elasticsearch集群内的就诊、计划和客户三个领域的微服务节点中第一数据所对应的第二数据，然后将返回数据进行聚合，再将聚合结果返回给前端页面展示。

在一个实施例中，Elasticsearch集群通过数据共享或合并将进行就诊、计划和客户三个领域的微服务节点对应的第二数据整合，在另一个实施例中，Elasticsearch集群将来自于一个微服务节点的第二数据重新构造后，才能和另一个微服务节点的第二数据的数据结构匹配，然后再 生成返回信息。本申请不以此为限。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理方法的应用场景图。图4示例性的说明了微服务数据处理方法中微服务节点与 Elasticsearch集群的结构。

如图4所示，在微服务架构中，每个领域微服务都有自己的一个 MYSQL关系型数据库，当应用服务跨领域去聚合多个领域服务时，跨领域的调用是性能的瓶颈所在。为了解决这个问题，根据本申请中的微服务数据处理方法，把每个领域数据库的数据实时同步到Elasticsearch中，应用服务将不再直接调用各个领域服务去聚合数据，而是应用服务直接去Elasticsearch的存储中查询分析数据，这样就消除了跨领域调用的性能消耗，而是充分利用Elasticsearch强大的分布式搜索来实时海量搜索数据。

在微服务架构中，当数据量巨大的时候，在应用服务聚合不同领域微服务时，就会引起不小的性能问题。为了解决这个问题，本申请中的微服务数据处理方法引入了Elasticsearch分布式搜索引擎，让 Elasticsearch和微服务架构结合在一起使用，这样既能充分发挥微服务架构的优势，又能保障系统在查询，分析方面高效的性能，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图5是根据一示例性实施例示出的一种微服务数据处理装置的框图。微服务数据处理装置50包括：节点模块502，索引模块504，映射模块 506，全量同步模块508。

节点模块502用于确定待处理的微服务节点。

索引模块504用于为所述微服务节点建立索引；具体可例如，为所述微服务节点建立Elasticsearch索引。

映射模块506用于根据索引确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系；根据Elasticsearch索引，确定所述微服务节点中关系型数据库表与所述指定数据库中所述第二数据的映射关系。

全量同步模块508用于根据所述索引与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。具体可例如，根据所述索引与所述映射关系，通过数据传输管道将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

根据本公开的微服务数据处理装置，通过在原有的微服务系统架构上增加Elasticsearch数据库集群，继而将微服务节点中的数据实时同步到Elasticsearch数据库集群中，通过Elasticsearch数据库集群为多个微服务节点提供数据查询服务的方式，能够加快微服务系统数据响应速度，提高微服务系统数据聚合的性能。

图6是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理装置的框图。微服务数据处理装置60在如图5所示的微服务数据处理装置50的基础上还包括：查询模块602，索引模块604，数据读取模块606，以及数据整合模块608。

查询模块602用于获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求；可例如，用户在用户终端中，发出查询请求，查询请求中需要获取微服务节点中的数据。

索引模块604用于根据所述查询处理请求中的微服务节点标识在指定数据库中确定索引信息；

数据读取模块606用于根据所述索引在指定数据库中读取第二数据。可例如根据所述索引在分布式全文搜索数据库集群中读取第二数据。

数据整合模块608用于将所述第二数据进行整合处理，以响应所述查询请求。根据查询器处理请求的内容，将第二数据进行整合处理，生成返回信息以响应所述查询请求。

在一个实施例中，微服务数据处理装置还可包括：增量同步模块，用于在所述微服务节点与所述指定数据库之间建立自动增量数据同步。可例如，设定触发机制，在微服务节点中的关系型数据库中，数据有变更的情况下，自动进行增量数据同步。

本申请中的微服务数据处理装置，引入了Elasticsearch分布式搜索引擎，让Elasticsearch和微服务架构结合在一起使用，这样既能充分发挥微服务架构的优势，又能保障系统在查询，分析方面高效的性能，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速。

图7是根据另一示例性实施例示出的一种微服务数据处理系统的框图。微服务数据处理系统70包括：微服务节点702，指定数据库704。

多个微服务节点702用于储存多个领域的第一数据。

指定数据库704用于为微服务节点建立索引；根据索引确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系；以及根据所述索引与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。其中，指定数据库可例如为Elasticsearch分布式搜索引擎数据库。

其中，微服务数据处理系统搭建的流程如下：

1.建立Elasticsearch各个节点，搭建Elasticsearch集群。

2.为每一个微服务节点的关系型数据库在Elasticsearch集群中建立其相应的索引。

3.在Elasticsearch集群的索引下定义微服务节点的关系型数据库表对照的映射。

4.安装并配置logstash-input-jdbc插件，设置微服务节点的关系型数据库及其对应的ES索引。

5.启动logstash，将微服务节点的关系型数据库数据全量同步到ES 中，并且建立自动增量同步。

其中，对微服务节点的关系型数据库的增加修改，还是通过领域接口提供的方式来进行。

其中，微服务节点的数据同步到Elasticsearch集群后，从前端发起一个返回数据跨微服务节点的查询请求，应用服务层将不会再去对微服务领域进行查询与数据聚合，而是直接通过ES的查询语句来进行对 Elasticsearch集群进行查询并返回结果。

根据本申请中的微服务数据处理系统，把每个微服务节点的数据库的数据实时同步到Elasticsearch中，应用服务将不再直接调用各个领域服务去聚合数据，而是应用服务直接去Elasticsearch的存储中查询分析数据，这样就消除了跨领域调用的性能消耗，而是充分利用Elasticsearch 强大的分布式搜索来实时海量搜索数据。

图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

下面参照图8来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备200。图 8显示的电子设备200仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备200以通用计算设备的形式表现。电子设备 200的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元210、至少一个存储单元220、连接不同系统组件(包括存储单元220和处理单元210)的总线 230、显示单元240等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元210执行，使得所述处理单元210执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元210可以执行如图2，图3中所示的步骤。

所述存储单元220可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)2201和/或高速缓存存储单元2202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)2203。

所述存储单元220还可以包括具有一组(至少一个)程序模块2205 的程序/实用工具2204，这样的程序模块2205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备200也可以与一个或多个外部设备300(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备 200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口250进行。并且，电子设备200 还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与电子设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID 系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述方法。

图9示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质示意图。

参考图9所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品400，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：确定待处理的微服务节点；为所述微服务节点建立索引；根据索引确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系；以及根据所述索引与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是 CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等) 执行根据本公开实施例的方法。

以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (10)

1.一种微服务数据处理方法，其特征在于，包括：

获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求；

根据所述查询处理请求中的微服务节点的标识在指定数据库中确定索引信息；

根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据；以及

将所述第二数据进行整合处理生成返回信息，以响应所述查询处理请求；所述方法还包括：

确定待处理的微服务节点；为所述微服务节点建立索引信息；根据索引信息确定所述微服务节点中第一数据与所述指定数据库中第二数据的映射关系；根据所述索引信息与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据包括：

根据所述索引信息在分布式全文搜索数据库集群中读取第二数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定数据库为提供分布式全文搜索的数据库。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，为所述微服务节点建立索引信息包括：

为所述微服务节点建立Elasticsearch索引。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述微服务节点为关系型数据库节点；

根据索引信息确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系包括：

根据Elasticsearch索引信息，确定所述微服务节点中关系型数据库表与所述指定数据库中所述第二数据的映射关系。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述索引信息与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库包括：

根据所述索引与所述映射关系，通过数据传输管道将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述微服务节点与所述指定数据库之间建立自动增量数据同步。

8.一种微服务数据处理装置，其特征在于，包括：

查询模块，用于获取对微服务节点中第一数据的查询处理请求；

索引模块，用于根据所述查询处理请求中的微服务节点标识在指定数据库中确定索引信息；

数据读取模块，用于根据所述索引信息在所述指定数据库中读取第二数据；以及

数据整合模块，用于将所述第二数据进行整合处理生成返回信息，以响应所述查询处理请求；

所述装置还包括：

节点模块，用于确定待处理的微服务节点；

索引模块，用于为所述微服务节点建立索引；

映射模块，用于根据索引确定所述微服务节点中第一数据与指定数据库中第二数据的映射关系；

全量同步模块，用于根据所述索引与所述映射关系将所述微服务节点中的第一数据全量同步至所述指定数据库。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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