CN110458407A - 一种任务分配方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种任务分配方法、装置及计算机可读存储介质,涉及任务资源分配,其中方法包括:获取任务分配信息,所述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数;根据所述第一用户标识集、所述待处理任务清单以及所述预设处理次数,通过任务分配算法确定所述第一用户标识集中用户的用户任务清单;向所述第一用户标识集中的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据。通过本申请实施例,可以避免同一个任务被多次分配到同一个用户,提升任务分配的准确率。
Description
技术领域
本申请涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种任务分配方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
在日常生活中,为了提高任务处理结果的准确率,通常会将同一个任务分配给多个执行者进行处理,然后根据多个处理结果来得到该任务的最终处理结果。例如在AI模型训练之前,需要对没有标签的样本进行打标以得到有标签的训练样本,为了确保样本打标的正确性,将同一个样本的打标任务分配给多个打标人员进行打标处理,若该样本的多个打标结果相同,则该样本的打标任务通过,否则需要重新处理。
传统的打标任务分配是打标人员向服务器发起任务请求,当服务器接收都任务请求后,通过redis缓存中读取任务清单,从而实现打标任务的分配。然而,由于通过redis缓存分配打标任务时,存在竞争机制,因此可能会导致将同一个样本的打标任务多次分配给同一个打标人员。
发明内容
本申请实施例提供一种任务分配方法,可有效提升任务分配的准确率。
第一方面,本申请实施例提供了一种任务分配方法,该方法包括:
获取任务分配信息,所述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数;
根据所述第一用户标识集、所述待处理任务清单以及所述预设处理次数,通过任务分配算法确定所述第一用户标识集中用户的用户任务清单;
向所述第一用户标识集中的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据。
作为一种可选的实施方式,所述根据所述第一用户标识集、所述待处理任务清单以及所述预设处理次数,通过任务分配算法确定所述第一用户标识集中用户的用户任务清单,包括:
对所述待处理任务清单中的任务进行分组,得到M组任务清单,所述M为所述第一用户标识集中用户标识的数量;
将所述M组任务清单保持顺序不变扩展K次,得到K*M组任务清单队列,所述K为所述预设处理次数;
按顺序每次从所述K*M组任务清单队列中提取K组任务清单,得到M个用户任务清单;
将所述M个用户任务请单分别与所述第一用户标识集中的用户标识关联,得到用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系。
作为一种可选的实施方式,在所述向所述第一用户标识集中的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据之前,所述方法还包括:
接收任务分配请求,所述任务分配请求中包括请求方用户标识;
所述向所述第一用户标识集中的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据,包括:
基于所述映射关系,确定所述请求方用户标识对应的请求方用户任务清单;
获取与所述请求方用户任务清单对应的任务数据;
向所述请求方发送所述任务数据。
作为一种可选的实施方式,所述方法还包括:
接收针对任务数据的反馈信息,所述反馈信息包括所述任务数据的处理结果;
根据所述处理结果更新所述任务处理结果对应的任务的处理状态,所述任务处理状态包括已完成、处理中、处理异常。
作为一种可选的实施方式,所述根据所述处理结果更新所述任务处理结果对应的任务的处理状态,包括:
将所述任务的处理结果的数量与所述预设处理次数进行比对;
若所述任务的处理结果的数量小于所述预设处理次数,则更新所述任务的处理状态为处理中;
若所述任务的处理结果的数量等于所述预设处理次数,则判断所述任务的所有结果是否均相同;
若所述任务的所有结果均相同,则更新所述任务的处理状态为已完成;
若所述任务的结果中存在至少一个结果和其他结果不相同,则更新所述任务的处理状态为处理异常。
作为一种可选的实施方式,在所述获取任务分配信息之前,所述方法还包括:
导入第二用户标识集,获取所述第二用户标识集中用户的已有任务量;
根据所述已有任务量对上述第二用户标识集进行筛选,得到所述第一用户标识集。
作为一种可选的实施方式,所述根据所述已有任务量对上述第二用户标识集进行筛选,得到所述第一用户标识集,包括:
判断所述第二用户标识集中用户的任务量是否小于预设任务量;
若是,则将所述第二用户的用户标识确定为所述第一用户标识集中的用户标识。
第二方面,本申请实施例提供了一种任务分配装置,该任务分配装置包括用于执行上述第一方面的方法的单元,该任务分配装置包括:
获取单元,用于获取任务分配信息,所述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数;
确定单元,用于根据所述第一用户标识集、所述待处理任务清单以及所述预设处理次数,通过任务分配算法确定所述第一用户标识集中用户的用户任务清单;
发送单元,用于向所述第一用户标识集中的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据。
作为一种可选的实施方式,所述确定单元包括:
分组子单元,用于对所述待处理任务清单中的任务进行分组,得到M组任务清单,所述M为所述第一用户标识集中用户标识的数量;
扩展子单元,用于将所述M组任务清单保持顺序不变扩展K次,得到K*M组任务清单队列,所述K为所述预设处理次数;
提取子单元,用于按顺序每次从所述K*M组任务清单队列中提取K组任务清单,得到M个用户任务清单;
关联子单元,用于将所述M个用户任务请单分别与所述第一用户标识集中的用户标识关联,得到用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系。
作为一种可选的实施方式,所述任务分配装置还包括:
接收单元,用于接收任务分配请求,所述任务分配请求中包括请求方用户标识;
所述发送单元包括:
确定子单元,用于基于所述映射关系,确定所述请求方用户标识对应的请求方用户任务清单;
获取子单元,用于获取与所述请求方用户任务清单对应的任务数据;
所述发送单元,用于向所述请求方发送所述任务数据。
作为一种可选的实施方式,所述接收单元,还用于接收针对任务数据的反馈信息,所述反馈信息包括所述任务数据的处理结果;
所述任务分配装置还包括:
更新单元,还用于根据所述处理结果更新所述任务处理结果对应的任务的处理状态,所述任务处理状态包括已完成、处理中、处理异常。
作为一种可选的实施方式,所述更新单元,用于将所述任务的处理结果的数量与所述预设处理次数进行比对;若所述任务的处理结果的数量小于所述预设处理次数,则更新所述任务的处理状态为处理中;若所述任务的处理结果的数量等于所述预设处理次数,则判断所述任务的所有结果是否均相同;若所述任务的所有结果均相同,则更新所述任务的处理状态为已完成;若所述任务的结果中存在至少一个结果和其他结果不相同,则更新所述任务的处理状态为处理异常。。
作为一种可选的实施方式,所述任务分配装置还包括:
导入单元,用于导入第二用户标识集,获取所述第二用户标识集中用户的已有任务量;
筛选单元,用于根据所述已有任务量对上述第二用户标识集进行筛选,得到所述第一用户标识集。
作为一种可选的实施方式,所述筛选单元,用于判断所述第二用户标识集中用户的任务量是否小于预设任务量;若是,则将所述用户的用户标识确定为所述第一用户标识集中的用户标识。
第三方面,本申请实施例提供了另一服务器,包括处理器、存储器和通信模块,其中,所述存储器用于存储程序代码,所述处理器用于调用所述程序代码来执行上述第一方面及其任一种可选方式的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面及其任一种可选方式的方法。
在本申请实施例中,当有任务需要分配时,任务分配装置通过获取待处理的任务清单和能够处理上述任务清单中的任务的用户对应的用户标识集、以及单个任务的预设处理次数,得到任务分配信息;然后根据上述任务分配信息来确定每个用户的用户任务清单。最后根据上述用户任务清单给用户发送相应的任务数据。由于在分配任务时,事先确定了处理任务的用户集以及待处理的任务清单和任务的预设处理次数,然后再通过任务分配算法确定每个需要处理的任务,避免了用户通过redis缓存获取任务时的竞争;从而可以避免同一个任务被多次分配到同一个用户。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本申请实施例提供的一种任务分配方法的示意流程图;
图2是本申请实施例提供的一种任务分配装置的示意框图;
图3是本申请实施例提供的一种设备;
图4是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
在本申请中的任务分配方法可应用在图像、录音、文字等数据处理系统中,例如打标平台管理系统,用于将图像、录音、文字等数据处理任务分配给不同的处理人员进行处理,自动化程度高,有利于提高任务分配效率,节省任务分配时间。
在图像、录音、文字等数据处理系统中可以包括服务器和与服务器通过网络相连的客户端。具体地,服务器上设有数据库或者服务器与数据库相连,数据库包括但不限于MySQL数据库、Oracle数据库等数据库。数据库上设有用于存储图像、录音、文字等数据信息的数据信息库、用于存储用户信息的用户库。
图像、录音、文字等每条数据信息包括数标识、数据类型和数据状态等信息。其中,数据标识是用于唯一识别数据的标识,数据标识的集合可以作为任务清单,如待处理任务数据的数据标识的集合为待处理任务清单,用户需要处理的任务数据的数据标识集合为用户任务处理清单。数据类型可以是文本、图片、录音等。数据状态是指数据的处理状态,包括“处理中状态”和“完成处理状态”以及“处理异常”三种。其中,“完成处理状态”是指已经由用户完成处理且处理结果通过的状态。“处理中状态”是指已分配给用户处理但用户未完成处理的状态,“处理异常”是指任务的多个结果中存在至少一个结果和其他结果不相同。
用户库中的每个用户信息包括用户标识、用户所属部门、用户岗位和用户职级等信息。其中,用户标识是用于唯一识别用户的标识,该用户标识可以是指用户的身份证号,也可以是用户的工号,本实施例中的用户是指数据的处理人员。
参见图1,图1是本申请实施例提供的一种任务分配方法的示意流程图,如图所示该方法可包括:
101:获取任务分配信息,上述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数。
在本申请实施例中,可以是通过系统管理员向服务器发起任务分配指令,以使服务器根据上述任务分配指令完成任务分配。当服务器接收到任务分配指令后,则获取任务分配信息,然后根据任务分配信息完成任务分配。
其中,上述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单、以及单个任务的预设处理次数。上述任务清单中可以是待处理任务数据对应的数据标识。上述第一用户标识集可以表示能处理上述待处理任务清单中的任务,且当前已有的任务量小于阈值的用户的用户标识。上述任务的预设处理次数为为了提高任务处理的准确性,将同一个任务分配给不同的处理人员进行处理的次数。
具体地,管理员可以在任务分配管理终端的任务分配界面输入任务名称、任务说明、任务数据来源、任务数据量、任务类型等信息,并从数据信息库中获取任务数据,以便生成上述待处理任务清单,其中上述任务数据包括每条任务数据的数据标识,以及从用户库中导入能够处理该任务的用户标识集以得到上述第一用户标识集。然后点击任务分配界面的任务分配按钮来生成上述任务分配指令,接着上述任务分配管理终端向服务器发送上述任务分配指令,该任务分配指令中包括上述任务名称、任务说明、任务数据来源、待处理任务清单、任务类型等信息以及上述第一用户标识集。当服务器接收到上述任务分配指令后,对上述任务分配指令进行解析的到任务指令中包括的任务分配信息,然后根据任务分配信息对上述待处理任务进行任务分配。
作为一种可选的实施方式,由于用户在一定时间内能够处理的任务量有上限。因此,当用户当前已有的任务量达到上限阈值时,就不能够在继续接任务了,否则就可能会导致任务处理不及时。因此,在获取上述任务分配信息之前,还需要对处理上述待处理任务的用户进行筛选。具体的,服务器首先通过用户库导入能够处理上述待处理任务的第二用户标识集,然后获取上述第二用户标识集中用户当前已有的任务量。接着,判断上述第二用户标识集中用户的任务量是否小于预设的任务量,若是,则将上述用户的用户标识确定为上述第一用户标识集中的用户标识;若否,则确定该用户的任务量已经达到上限,暂时不能接任务。
102:根据上述第一用户标识集、上述待处理任务清单以及上述预设处理次数,通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单。
在本申请实施例中,当服务器获取当上述任务分配信息后,便根据上述第一用户标识集、上述待处理任务清单以及上述预设处理次数,通过任务分配算法确定上述用户标识集中用户的用户任务清单。其中,上述用户任务清单是指在上述待处理任务清单中用户需要处理的任务数据对应的数据标识。
作为一种可选的实施方式,上述根据上述第一用户标识集、上述待处理任务清单以及上述预设处理次数,通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单,可以包括:首先,对上述待处理任务清单中的任务进行分组,得到M组任务清单;其中,上述M为上述第一用户标识集中用户标识的数量。然后,将上述M组任务清单保持顺序不变扩展K次,得到K*M组任务清单队列;其中,上述K为上述预设处理次数。按顺序每次从上述K*M组任务清单队列中提取K组任务清单,得到M个用户任务清单;将上述M个用户任务请单分别与上述第一用户标识集中的用户标识关联,得到用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系。
具体的,首先服务器将上述第一用户标识集中的用户标识排序之后加入到第一队列中。然后将上述待处理任务清单中的数据标识按照上述第一用户标识集中的用户标识数量M分成M组数据标识,可以是均匀分组,也可以是其他方式的分组。接着将分组后的数据标识按组进行排序,在接着将排好序的数据标识保持排序顺序不变扩展K次得到K*M组任务数据标识,然后将K*M组任务数据标识保持顺序不变加入到第二队列中。最后依次从上述第一队列中取出一个用户标识,以及从第二队列中取出K组数据标识,并将取出的用户标识和K组数据标识进行关联;重复该步骤,直到第二队列中的所有数据标识都与第一队列中的用户标识关联。最后根据用户标识与数据标识的关联关系生成上述用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系。
以打标平台的任务分配为例,假设有一百张图片需要打标,即有一百条任务数据,且每张图片需要打标3次;当前能够进行图片打标,且任务量小于阈值的用户有10人,即上述第一用户标识集中有10个用户标识。当服务器获取到上述分配信息后,首先,将上述100张图片对应的100个图片标识分成10组(例如,进行平均分组,每10个一组)。然后,将该10组图片标识保持顺序不变复制两次得到30组图片标识,并将该30组图片标识依次放入到第二队列中;将上述10个用户标识加入到第一队列中。最后,每次分别从第一队列和第二队列中取出一个用户标识和3组图片标识,并将取出的用户标识和3组图片标识进行关联;重复该步骤,直到将图片标识分配完毕为止。
103:向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据。
在本申请实施例中,由于用户任务清单中是用户需要处理的任务数据的数据标识集合;因此,可以通过用户任务清单中的数据标识去获取与数据标识对应的任务数据,并将获取到的数据发送给与用户清单对应的用户。
在本申请实施例中,当服务器根据上述第一用户标识集、上述待处理任务清单以及上述预设处理次数,通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单之后,则服务器根据上述用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据。
其中,上述向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据,可以是服务器在通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单之后,自动根据上述用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据。也可以是服务器在通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单之后,接收上述第一用户标识集中的用户发送的任务分配请求,然后根据任务分配请求中的用户标识向该用户发送上述用户标识对应的用户任务清单对应的任务数据。
作为一种可选的实施方式,上述接收上述第一用户标识集中的用户发送的任务分配请求,然后根据任务分配请求中的用户标识向该用户发送上述用户标识对应的用户任务清单对应的任务数据;具体可以包括:服务器接收任务分配请求,上述任务分配请求中包括请求方用户标识。然后,服务器基于上述映射关系,确定上述请求方用户标识对应的请求方用户任务清单。最后,服务器获取与上述请求方用户任务清单对应的任务数据,并向上述请求方发送上述任务数据。
具体的,用户通过客户端登录系统,用户在登录时需输入用户标识,以使客户端的显示界面中显示与用户标识对应的用户需处理的待处理任务。用户可在客户端的显示界面中点击相应的“任务获取”按钮,以使客户端向服务器发送任务分配请求,使得服务器获取任务分配请求,从而根据任务分配请求中的用户标识将任务数据发送给该用户的用户终端。可以理解地,该任务分配请求可通过预设的程序自动触发,也可由用户手动触发。当服务器接收到上述任务分配请求之后,基于服务器中的上述映射关系,确定该任务分配请求中用户标识对应的用户任务清单;然后,获取该用户任务清单对应的任务数据,并向该用户发送上述任务数据。
作为一种可选的实施方式,当用户处理完任务之后,还会给服务器反馈任务处理结果。因此,在服务器向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据之后,服务器接收上述第一用户标识集中的用户发送的反馈信息,该反馈信息中包括该用户针对上述任务数据的处理结果。然后,服务器根据上述处理结果更新上述任务处理结果对应的任务的处理状态,其中,上述任务处理状态包括已完成、处理中、处理异常。
具体的,当服务器接收到用户反馈的任务数据处理结果后,将上述任务的处理结果的数量与上述预设处理次数进行比对;若上述任务的处理结果的数量小于上述预设处理次数,则更新上述任务的处理状态为处理中;若上述任务的处理结果的数量等于上述预设处理次数,则判断上述任务的预设处理次数的处理结果是否一致;若所述任务的所有结果均相同,则更新所述任务的处理状态为已完成;若所述任务的结果中存在至少一个结果和其他结果不相同,则更新所述任务的处理状态为处理异常。
在本申请实施例中,当有任务需要分配时,服务器通过获取待处理的任务清单和能够处理上述任务清单中的任务的用户对应的用户标识集、以及单个任务的预设处理次数,得到任务分配信息;然后根据上述任务分配信息来确定每个用户的用户任务清单。最后根据上述用户任务清单给用户发送相应的任务数据。由于在分配任务时,事先确定了处理任务的用户集以及待处理的任务清单和任务的预设处理次数,然后再通过任务分配算法确定每个需要处理的任务,避免了用户通过redis缓存获取任务时的竞争;从而可以避免同一个任务被多次分配到同一个用户。
本申请实施例还提供一种任务分配装置,该任务分配装置用于执行前述任一项的方法的单元。具体地,参见图2,图2是本申请实施例提供的一种任务分配装置的示意框图。本实施例的任务分配装置包括:获取单元210、确定单元220、发送单元230。
获取单元210,用于获取任务分配信息,上述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数;
确定单元220,用于根据上述第一用户标识集、上述待处理任务清单以及上述预设处理次数,通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单;
发送单元230,用于向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据。
作为一种可选的实施方式,上述确定单元220包括:
分组子单元,用于对上述待处理任务清单中的任务进行分组,得到M组任务清单,上述M为上述第一用户标识集中用户标识的数量;
扩展子单元,用于将上述M组任务清单保持顺序不变扩展K次,得到K*M组任务清单队列,上述K为上述预设处理次数;
提取子单元,用于按顺序每次从上述K*M组任务清单队列中提取K组任务清单,得到M个用户任务清单;
关联子单元,用于将上述M个用户任务请单分别与上述第一用户标识集中的用户标识关联,得到用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系。
作为一种可选的实施方式,上述任务分配装置还包括:
接收单元,用于接收任务分配请求,上述任务分配请求中包括请求方用户标识;
上述发送单元230包括:
确定子单元,用于基于上述映射关系,确定上述请求方用户标识对应的请求方用户任务清单;
获取子单元,用于获取与上述请求方用户任务清单对应的任务数据;
上述发送单元230,用于向上述请求方发送上述任务数据。
作为一种可选的实施方式,上述接收单元,还用于接收针对任务数据的反馈信息,上述反馈信息包括上述任务数据的处理结果;
上述任务分配装置还包括:
更新单元,还用于根据上述处理结果更新上述任务处理结果对应的任务的处理状态,上述任务处理状态包括已完成、处理中、处理异常。
作为一种可选的实施方式,上述更新单元,用于判断上述任务的处理结果的数量是否等于上述预设处理次数;若上述任务的处理结果的数量小于上述预设处理次数,则更新上述任务的处理状态为处理中;若上述任务的处理结果的数量等于上述预设处理次数,则判断上述任务的预设处理次数的处理结果是否一致;若一致,则更新上述任务的处理状态为已完成;若不一致,则更新上述任务的处理状态为处理异常。
作为一种可选的实施方式,上述任务分配装置还包括:
导入单元,用于导入第二用户标识集,获取上述第二用户标识集中用户的已有任务量;
筛选单元,用于根据上述已有任务量对上述第二用户标识集进行筛选,得到上述第一用户标识集。
作为一种可选的实施方式,上述筛选单元,用于判断上述第二用户标识集中用户的任务量是否小于预设任务量;若是,则将上述用户的用户标识确定为上述第一用户标识集中的用户标识。
在本申请实施例中,当有任务需要分配时,任务分配装置通过获取待处理的任务清单和能够处理上述任务清单中的任务的用户对应的用户标识集、以及单个任务的预设处理次数,得到任务分配信息;然后根据上述任务分配信息来确定每个用户的用户任务清单。最后根据上述用户任务清单给用户发送相应的任务数据。由于在分配任务时,事先确定了处理任务的用户集以及待处理的任务清单和任务的预设处理次数,然后再通过任务分配算法确定每个需要处理的任务,避免了用户通过redis缓存获取任务时的竞争;从而可以避免同一个任务被多次分配到同一个用户。
参见图3,图3是本申请实施例提供的一种设备,该设备可以为服务器,如图3所示设备包括:一个或多个处理器301;一个或多个输入设备302,一个或多个输出设备303和存储器304。上述处理器301、输入设备302、输出设备303和存储器304通过总线305连接。存储器302用于存储指令,处理器301用于执行存储器302存储的指令。
其中,该设备作为服务器使用的情况下,处理器301用于:获取任务分配信息,上述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数;根据上述第一用户标识集、上述待处理任务清单以及上述预设处理次数,通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单;向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据。
应当理解,在本申请实施例中,所称处理器301可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit,CPU),该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备302可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等,输出设备303可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器304可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器301提供指令和数据。存储器304的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如,存储器304还可以存储设备类型的信息。
具体实现中,本申请实施例中所描述的处理器301、输入设备302、输出设备303可执行本申请实施例提供的一种任务分配方法的第一实施例中所描述的实现方式,也可执行本申请实施例所描述的任务分配装置的实现方式,在此不再赘述。
在本申请的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质,上述计算机可读存储介质存储有计算机程序,上述计算机程序被处理器执行时实现:获取任务分配信息,上述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数;根据上述第一用户标识集、上述待处理任务清单以及上述预设处理次数,通过任务分配算法确定上述第一用户标识集中用户的用户任务清单;向上述第一用户标识集中的用户发送上述用户任务清单对应的任务数据。
上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例上述的终端的内部存储单元,例如终端的硬盘或内存。上述计算机可读存储介质也可以是上述终端的外部存储设备,例如上述终端上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,上述计算机可读存储介质还可以既包括上述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。上述计算机可读存储介质用于存储上述计算机程序以及上述终端所需的其他程序和数据。上述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
图4是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图,该服务器400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 processingunits,CPU)422(例如,一个或一个以上处理器)和存储器432,一个或一个以上存储应用程序442或数据444的存储介质430(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中,存储器432和存储介质430可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质430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422可以设置为与存储介质430通信,在服务器400上执行存储介质430中的一系列指令操作。
服务器400还可以包括一个或一个以上电源426,一个或一个以上有线或无线网络接口450,一个或一个以上输入输出接口458,和/或,一个或一个以上操作系统441,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。
上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图4所示的服务器结构。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的系统、服务器、终端设备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。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、服务器和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,上述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接,也可以是电的,机械的或其它的形式连接。
上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单元来实现本申请实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,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)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种任务分配方法,其特征在于,包括:
获取任务分配信息,所述任务分配信息包括第一用户标识集、待处理任务清单以及单个任务的预设处理次数;
根据所述第一用户标识集、所述待处理任务清单以及所述预设处理次数,通过任务分配算法确定所述第一用户标识集的用户任务清单;
向所述第一用户标识集的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一用户标识集、所述待处理任务清单以及所述预设处理次数,通过任务分配算法确定所述第一用户标识集中用户的用户任务清单,包括:
对所述待处理任务清单中的任务进行分组,得到M组任务清单,所述M为所述第一用户标识集中用户标识的数量;
将所述M组任务清单保持顺序不变扩展K次,得到K*M组任务清单队列,所述K为所述预设处理次数;
按顺序每次从所述K*M组任务清单队列中提取K组任务清单,得到M个用户任务清单;
将所述M个用户任务请单分别与所述第一用户标识集中的用户标识关联,得到用户任务清单与用户标识之间一对一的映射关系。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述向所述第一用户标识集中的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据之前,所述方法还包括:
接收任务分配请求,所述任务分配请求中包括请求方用户标识;
所述向所述第一用户标识集中的用户发送所述用户任务清单对应的任务数据,包括:
基于所述映射关系,确定所述请求方用户标识对应的请求方用户任务清单;
获取与所述请求方用户任务清单对应的任务数据;
向所述请求方发送所述任务数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收针对任务数据的反馈信息,所述反馈信息包括所述任务数据的处理结果;
根据所述处理结果更新所述任务处理结果对应的任务的处理状态,所述任务处理状态包括已完成、处理中、处理异常。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述处理结果更新所述任务处理结果对应的任务的处理状态,包括:
将所述任务的处理结果的数量与所述预设处理次数进行比对;
若所述任务的处理结果的数量小于所述预设处理次数,则更新所述任务的处理状态为处理中;
若所述任务的处理结果的数量等于所述预设处理次数,则判断所述任务的所有结果是否均相同;
若所述任务的所有结果均相同,则更新所述任务的处理状态为已完成;
若所述任务的结果中存在至少一个结果和其他结果不相同,则更新所述任务的处理状态为处理异常。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,在所述获取任务分配信息之前,所述方法还包括:
导入第二用户标识集,获取所述第二用户标识集中用户的已有任务量;
根据所述已有任务量对上述第二用户标识集进行筛选,得到所述第一用户标识集。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述已有任务量对上述第二用户标识集进行筛选,得到所述第一用户标识集,包括:
判断所述第二用户标识集中用户的任务量是否小于预设任务量;
若是,则将所述用户的用户标识确定为所述第一用户标识集中的用户标识。
8.一种任务分配装置,其特征在于,包括用于执行如权利要求1-7任一权利要求所述的方法的单元。
9.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括处理器、存储器和通信模块,其中,所述存储器用于存储程序代码,所述处理器用于调用所述程序代码来执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111144773A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-12 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种数据审核的方法及装置 |
CN111274017A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-12 | 广州虎牙科技有限公司 | 一种资源的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111488203A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-04 | 深圳市友杰智新科技有限公司 | 录音识别任务的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111768115A (zh) * | 2020-07-04 | 2020-10-13 | 武汉空心科技有限公司 | 一种面向多角色用户的任务分配方法及系统 |
CN111813530A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-10-23 | 中国工商银行股份有限公司 | 数据处理的方法、装置、计算设备和介质 |
CN111860930A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN113792949A (zh) * | 2020-06-29 | 2021-12-14 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 任务的处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101757886B1 (ko) * | 2017-01-11 | 2017-07-13 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 태스크 분할 할당 시스템 |
CN107688496A (zh) * | 2017-07-24 | 2018-02-13 | 上海壹账通金融科技有限公司 | 任务分布式处理方法、装置、存储介质和服务器 |
CN107818407A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-20 | 平安科技(深圳)有限公司 | 任务分配方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN108255602A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-07-06 | 平安普惠企业管理有限公司 | 任务组合方法及终端设备 |
-
2019
- 2019-07-12 CN CN201910632929.9A patent/CN110458407A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101757886B1 (ko) * | 2017-01-11 | 2017-07-13 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 태스크 분할 할당 시스템 |
CN107688496A (zh) * | 2017-07-24 | 2018-02-13 | 上海壹账通金融科技有限公司 | 任务分布式处理方法、装置、存储介质和服务器 |
CN107818407A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-20 | 平安科技(深圳)有限公司 | 任务分配方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN108255602A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-07-06 | 平安普惠企业管理有限公司 | 任务组合方法及终端设备 |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111144773A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-12 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种数据审核的方法及装置 |
CN111274017A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-12 | 广州虎牙科技有限公司 | 一种资源的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111274017B (zh) * | 2020-01-19 | 2024-02-09 | 广州虎牙科技有限公司 | 一种资源的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111860930A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN111860930B (zh) * | 2020-03-30 | 2024-07-02 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN111488203A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-04 | 深圳市友杰智新科技有限公司 | 录音识别任务的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111488203B (zh) * | 2020-04-13 | 2023-02-28 | 深圳市友杰智新科技有限公司 | 录音识别任务的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113792949A (zh) * | 2020-06-29 | 2021-12-14 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 任务的处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
CN111768115A (zh) * | 2020-07-04 | 2020-10-13 | 武汉空心科技有限公司 | 一种面向多角色用户的任务分配方法及系统 |
CN111813530A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-10-23 | 中国工商银行股份有限公司 | 数据处理的方法、装置、计算设备和介质 |
CN111813530B (zh) * | 2020-08-12 | 2024-04-19 | 中国工商银行股份有限公司 | 数据处理的方法、装置、计算设备和介质 |
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