CN109343938A - 一种事件统计方法 - Google Patents

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林万青
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
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    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/465—Distributed object oriented systems

Abstract

本发明涉及一种事件统计方法，首先在服务器端受理事件统计请求；接着加入一个请求队列，通过请求队列对输入的事件统计请求进行整形；最后将请求队列的输出写入存储资源。本发明能够解决事件统计需求中，大并发量、事件计数和事件日志存储瓶颈问题。

Description

一种事件统计方法
技术领域
本发明涉及事件统计领域，特别是一种事件统计方法。
背景技术
事件统计在软件领域应用的范围很广，例如统计登陆次数、接口调用次数、页面访问次数等。当前实现事件统计都需要在客户端硬编码，通过服务器端提供接口进行事件报送，同时在服务器的存储资源中记录事件日志并更新事件计数。在分布式大型软件架构中，事件统计需求日益广泛，事件统计日志数据量暴增、并发量骤增，服务器并发性能和存储资源都存在瓶颈。
现有技术中的传统事件统计实现及其装置，并发处理能力弱，存储资源应对大并发量事件统计需求，事件计数存在性能瓶颈，事件日志存储存在存储瓶颈，需要不断优化服务性能和存储，投入大量资源来解决事件统计需求。为解决事件统计并发、计数、存储三项瓶颈，需要考虑引入新机制和技术手段来平滑满足事件统计需求。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出一种事件统计方法，能够解决事件统计需求中，大并发量、事件计数和事件日志存储瓶颈问题。
本发明采用以下方案实现：一种事件统计方法，包括以下步骤：
步骤S1：在服务器端受理事件统计请求；
步骤S2：加入一个请求队列，通过请求队列对输入的事件统计请求进行整形；
步骤S3：将请求队列的输出写入存储资源。
进一步地，步骤S2中，所述请求队列对输入的时间统计请求进行整形具体为：当服务器端受理的事件统计请求为大并发量时，控制所述请求队列的输出按照预设的逻辑有序输出，提高服务器并发处理能力。
进一步地，所述步骤S3中，所述存储资源引入分布式存储中间件Cassandra，并通过Cassandra提供的Counter数据类型，优化事件统计计数性能。
进一步地，步骤S3中，采用所述分布式存储中间件Cassandra提供的存储机制，直接新增存储资源平滑实现扩容并自动均摊数据，不需要修改接口，进而解决事件日志存储瓶颈。
本发明通过引入请求队列和分布式存储资源，解决并发和存储瓶颈。首先在服务器端受理事件统计请求和写入存储资源之间，加入一个请求队列，通过队列销峰填谷，让请求有序处理，提高服务器并发处理能力。接着引入分布式存储中间件Cassandra，通过Cassandra提供的Counter数据类型，优化事件统计计数性能；通过Cassandra提供的存储机制，可以直接新增存储资源平滑实现扩容并自动均摊数据，不需要修改接口解决事件日志存储瓶颈。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明能够解决事件统计需求中，大并发量、事件计数和事件日志存储瓶颈问题。
附图说明
图1为本发明实施例的原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例提供了一种事件统计方法，包括以下步骤：
步骤S1：在服务器端受理事件统计请求；
步骤S2：加入一个请求队列，通过请求队列对输入的事件统计请求进行整形；
步骤S3：将请求队列的输出写入存储资源。
在本实施例中，步骤S2中，所述请求队列对输入的时间统计请求进行整形具体为：当服务器端受理的事件统计请求为大并发量时，控制所述请求队列的输出按照预设的逻辑有序输出，提高服务器并发处理能力。
在本实施例中，所述步骤S3中，所述存储资源引入分布式存储中间件Cassandra，并通过Cassandra提供的Counter数据类型，优化事件统计计数性能。
在本实施例中，步骤S3中，采用所述分布式存储中间件Cassandra提供的存储机制，直接新增存储资源平滑实现扩容并自动均摊数据，不需要修改接口，进而解决事件日志存储瓶颈。
本实施例通过引入请求队列和分布式存储资源，解决并发和存储瓶颈。首先在服务器端受理事件统计请求和写入存储资源之间，加入一个请求队列，通过队列销峰填谷，让请求有序处理，提高服务器并发处理能力。接着引入分布式存储中间件Cassandra，通过Cassandra提供的Counter数据类型，优化事件统计计数性能；通过Cassandra提供的存储机制，可以直接新增存储资源平滑实现扩容并自动均摊数据，不需要修改接口解决事件日志存储瓶颈。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (4)

1.一种事件统计方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：在服务器端受理事件统计请求；
步骤S2：加入一个请求队列，通过请求队列对输入的事件统计请求进行整形；
步骤S3：将请求队列的输出写入存储资源。
2.根据权利要求1所述的一种事件统计方法，其特征在于：步骤S2中，所述请求队列对输入的时间统计请求进行整形具体为：当服务器端受理的事件统计请求为大并发量时，控制所述请求队列的输出按照预设的逻辑有序输出，提高服务器并发处理能力。
3.根据权利要求1所述的一种事件统计方法，其特征在于：所述步骤S3中，所述存储资源引入分布式存储中间件Cassandra，并通过Cassandra提供的Counter数据类型，优化事件统计计数性能。
4.根据权利要求3所述的一种事件统计方法，其特征在于：步骤S3中，采用所述分布式存储中间件Cassandra提供的存储机制，直接新增存储资源平滑实现扩容并自动均摊数据，不需要修改接口，进而解决事件日志存储瓶颈。
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