CN110275900B - 一种基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明特别涉及一种基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法。该基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,监管人预先制定预警规则;在电商平台生成订单的同时,将订单记录同步到Redis缓存中;根据同步到Redis缓存中的订单记录,实时校验预警规则;当订单记录满足预警规则时,触发预警逻辑,生成预警数据;将预警数据下发给监管人和监管部门,监管人和监管部门接收到预警数据后在进行订货整改。该基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,采用Redis缓存技术对监管人实时订单进行逐一监管预警,达到实时预警,实时通知到监管人和监管部门的效果。

Description

一种基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法
技术领域
本发明涉及订单实时监控技术领域,特别涉及一种基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法。
背景技术
一个网络系统在解决高并发请求时,通常采用缓存机制将数据库中的数据加载到内存或者处理访问速度较快的存储介质中长时间地保存,以减少数据库被访问的次数,进而减少数据库在大量的读取动作中I/O被长期占用造成的性能损耗。
Redis(Remote Dictionary Server,远程数据服务)是一款Key-Value存储的内存高速缓存Nosql数据库。与Memcached类似,Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。
但是与Memcached相比,当Redis缓存数据库支持存储的value类型相对更多,包括String(字符串)、List(链表)、Set(集合)和Zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,Redis支持各种不同方式的排序。
同时,相比memcached,Redis缓存技术还具有以下优势:
(1)memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型;
(2)redis的速度比memcached快很多;
(3)redis可以持久化其数据。
Redis缓存的出色之处不仅仅是性能,Redis缓存最大的魅力是支持保存多种数据结构。此外单个value的最大限制是1GB,不像memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能。
例如,用Redis缓存的List(链表)来做FIFO双向链表,可以实现一个轻量级的高性能消息队列服务;用Redis缓存的Set(集合)可以做高性能的tag系统等等。另外Redis缓存也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。
Redis缓存技术的主要缺点是,作为内存数据库,单台机器存储的数据量取决于机器本身的内存大小。虽然Redis缓存技术本身有Key过期策略,但是还是需要提前预估和节约内存。如果内存增长过快,则需要定期删除数据。同时由于Redis是单线程的,单台服务器无法充分利用多核服务器的CPU。
综上所述,数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis缓存技术适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
随着计算机技术的发展,通过电商平台进行网上购物变得越来越流行。电商平台系统在面对大量用户高并发请求系统时,尤其面对多店铺、多商品、商品抢购的情况下,高并发的订单数据监管请求会对数据库造成极大的压力。因而,当前监控监管人订货是否违规都是采用定时任务对已经生效的历史订单进行预警,时效较差,无法实时提醒监管人和监管部门订单违规情况。
针对当前针对监管人订货的监管方式满足不了监管人和监管部门实时察觉订货违规的要求这一情况,本发明设计了一种基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷,提供了一种简单高效的基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法。
本发明是通过如下技术方案实现的:
一种基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)监管人预先制定预警规则;
(2)在电商平台生成订单的同时,将订单记录同步到Redis缓存中;
(3)根据同步到Redis缓存中的订单记录,实时校验预警规则;
(4)当订单记录满足预警规则时,触发预警逻辑,生成预警数据;
(5)将预警数据下发给监管人和监管部门,监管人和监管部门接收到预警数据后在进行订货整改。
所述步骤(1)中,预警规则由监管人根据终端类型,商品信息,库存信息,物流信息和电商平台交易规则预先制定;预警规则为订单信息与提交订单的终端类型,商品信息,库存信息,物流信息和电商平台交易规则相冲突则生成预警信息。
更优的,预警规则包括以下几种:
(A)提交订单的终端类型与监管人预先设定的终端类型不相符;
(B)客户订单信息与商品信息不相符,商品信息不符合客户订单要求;
(C)订单信息与库存数量,库存地址和物流信息不相符,无法完成客户订单;
(D)同一终端多次重复提交订单;
所述步骤(4)中,订单记录满足其中任意一条预警规则,都将触发预警逻辑,生成预警数据。
所述步骤(2)中,电商平台订单记录通过分布式开放消息系统RocketMq实时同步到Redis缓存中。
所述步骤(2)中,将订单记录以某一个字段为主键,订单内容为值域保存到Redis缓存中。
更优的,所述步骤(2)中,将提交订单的终端类型和监管人编码作为主键,订单记录以列表的形式保存到Redis缓存中。
所述步骤(4)中,当订单记录同步到Redis缓存中时,查询相同主键的订单列表,当相同主键有多条订单记录时则满足预警规则,触发预警逻辑,生成预警数据。
更优的,该基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,包括以下步骤:
(1)监管人预先制定预警规则,预警规则设定为同一客户经理收到的订单中,超过10个零售客户的订单被相同的浏览器会话ID修改则生成预警信息;
(2)零售客户在电商平台中订货的每一个订单都通过分布式开放消息系统RocketMq同步到Redis缓存中;Redis缓存将新增订单的浏览器会话标识和零售户编码作为主键,订单内容作为值列;
(3)每次订单进入Redis服务器,Redis服务器都判断一次当前Redis数据项的大小是否大于10个;
(4)如果当前Redis数据项的大小大于10个,则认为当前订单已经触发预警规则,将对当前订单进行预警,并将预警结果实时推送到客户经理移动端,方便客户经理实时监测订货行为规范,并及时作出调整。
本发明的有益效果是:该基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,采用Redis缓存技术对监管人实时订单进行逐一监管预警,达到实时预警,实时通知到监管人和监管部门的效果。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行详细的说明。应当说明的是,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
该基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,包括以下步骤:
(1)监管人预先制定预警规则;
(2)在电商平台生成订单的同时,将订单记录同步到Redis缓存中;
(3)根据同步到Redis缓存中的订单记录,实时校验预警规则;
(4)当订单记录满足预警规则时,触发预警逻辑,生成预警数据;
(5)将预警数据下发给监管人和监管部门,监管人和监管部门接收到预警数据后在进行订货整改。
所述步骤(1)中,预警规则由监管人根据终端类型,商品信息,库存信息,物流信息和电商平台交易规则预先制定;预警规则为订单信息与提交订单的终端类型,商品信息,库存信息,物流信息和电商平台交易规则相冲突则生成预警信息。
更优的,预警规则包括以下几种:
(A)提交订单的终端类型与监管人预先设定的终端类型不相符;
(B)客户订单信息与商品信息不相符,商品信息不符合客户订单要求;
(C)订单信息与库存数量,库存地址和物流信息不相符,无法完成客户订单;
(D)同一终端多次重复提交订单;
所述步骤(4)中,订单记录满足其中任意一条预警规则,都将触发预警逻辑,生成预警数据。
所述步骤(2)中,电商平台订单记录通过分布式开放消息系统RocketMq实时同步到Redis缓存中。
所述步骤(2)中,将订单记录以某一个字段为主键,订单内容为值域保存到Redis缓存中。
更优的,所述步骤(2)中,将提交订单的终端类型和监管人编码作为主键,订单记录以列表的形式保存到Redis缓存中。
所述步骤(4)中,当订单记录同步到Redis缓存中时,查询相同主键的订单列表,当相同主键有多条订单记录时则满足预警规则,触发预警逻辑,生成预警数据。
更优的,该基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,包括以下步骤:
(1)监管人预先制定预警规则,预警规则设定为同一客户经理收到的订单中,超过10个零售客户的订单被相同的浏览器会话ID修改则生成预警信息;
(2)零售客户在电商平台中订货的每一个订单都通过分布式开放消息系统RocketMq同步到Redis缓存中;Redis缓存将新增订单的浏览器会话标识和零售户编码作为主键,订单内容作为值列;
(3)每次订单进入Redis服务器,Redis服务器都判断一次当前Redis数据项的大小是否大于10个;
(4)如果当前Redis数据项的大小大于10个,则认为当前订单已经触发预警规则,将对当前订单进行预警,并将预警结果实时推送到客户经理移动端,方便客户经理实时监测订货行为规范,并及时作出调整。
以上所述的实施例,只是本发明具体实施方式的一种,本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)监管人预先制定预警规则,预警规则设定为同一客户经理收到的订单中,超过10个零售客户的订单被相同的浏览器会话ID修改则生成预警信息;
(2)零售客户在电商平台中订货的每一个订单都通过分布式开放消息系统RocketMq同步到Redis缓存中;Redis缓存将新增订单的浏览器会话标识和零售户编码作为主键,订单内容作为值列;
电商平台订单记录通过分布式开放消息系统RocketMq实时同步到Redis缓存中;将订单记录以某一个字段为主键,订单内容为值域保存到Redis缓存中;
将提交订单的终端类型和监管人编码作为主键,订单记录以列表的形式保存到Redis缓存中;
(3)每次订单进入Redis服务器,Redis服务器都判断一次当前Redis数据项的大小是否大于10个;
(4)如果当前Redis数据项的大小大于10个,则认为当前订单已经触发预警规则,将对当前订单进行预警,并将预警结果实时推送到客户经理移动端,方便客户经理实时监测订货行为规范,并及时作出调整;
当订单记录同步到Redis缓存中时,查询相同主键的订单列表,当相同主键有多条订单记录时则满足预警规则,触发预警逻辑,生成预警数据;
(5)将预警数据下发给监管人和监管部门,监管人和监管部门接收到预警数据后在进行订货整改。
2.根据权利要求1所述的基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,其特征在于:所述步骤(1)中,预警规则由监管人根据终端类型,商品信息,库存信息,物流信息和电商平台交易规则预先制定;预警规则为订单信息与提交订单的终端类型,商品信息,库存信息,物流信息和电商平台交易规则相冲突则生成预警信息。
3.根据权利要求2所述的基于Redis缓存技术监控订单及预警的方法,其特征在于:
更优的,预警规则包括以下几种:
(A)提交订单的终端类型与监管人预先设定的终端类型不相符;
(B)客户订单信息与商品信息不相符,商品信息不符合客户订单要求;
(C)订单信息与库存数量,库存地址和物流信息不相符,无法完成客户订单;
(D)同一终端多次重复提交订单;
所述步骤(4)中,订单记录满足其中任意一条预警规则,都将触发预警逻辑,生成预警数据。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111125261B (zh) * 2020-03-31 2020-09-29 四川新网银行股份有限公司 基于分布式缓存的数据传输方法
CN111382209B (zh) * 2020-04-02 2023-07-25 北京思特奇信息技术股份有限公司 分布式内存数据库的数据转存和操作方法
CN113793190A (zh) * 2021-01-06 2021-12-14 北京沃东天骏信息技术有限公司 自动售货订单处理方法、装置、存储介质与电子设备
CN113034056A (zh) * 2021-05-06 2021-06-25 广东鹰视能效科技有限公司 一种预警识别方法和系统
CN113379431A (zh) * 2021-06-29 2021-09-10 上海中商网络股份有限公司 一种采集数据实时校验方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002052378A2 (en) * 2000-12-26 2002-07-04 Pushloop Technologies, Inc. System for the provision of goods and services over a distributed communication network
CN107230033A (zh) * 2017-06-07 2017-10-03 北京矩阵魔方网络科技有限公司 一种基于数据分析技术的库存预警管理系统及其方法
CN107870942A (zh) * 2016-09-28 2018-04-03 湖南移商动力网络技术有限公司 一种基于电商平台的商城抢购设计应用方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002052378A2 (en) * 2000-12-26 2002-07-04 Pushloop Technologies, Inc. System for the provision of goods and services over a distributed communication network
CN107870942A (zh) * 2016-09-28 2018-04-03 湖南移商动力网络技术有限公司 一种基于电商平台的商城抢购设计应用方法
CN107230033A (zh) * 2017-06-07 2017-10-03 北京矩阵魔方网络科技有限公司 一种基于数据分析技术的库存预警管理系统及其方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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电商物流时效监控、预警的实现及其意义;邱志慧等;《电子商务》;20170115(第01期);全文 *

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