CN110533281B - 订单调度流控方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种订单调度流控方法及装置，涉及订单调度技术领域，能够灵活的控制接口流量，在保证系统正常运行的同时提高系统的运行效率。该方法包括：从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口的调度效率值；基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量。该系统应用有上述方案所提的方法。

Description

订单调度流控方法及装置
技术领域
本发明涉及订单调度技术领域，尤其涉及一种订单调度流控方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的发展，通过订单调度方式来满足超大型电商平台中多系统间正常运行技术愈发成熟，例如，物流订单系统运行时需调度70多种数据分发给下游系统接口，在调度分发的过程中，若出现调度分发失败的情况，需要多次尝试重新调度，一旦下游系统出现宕机或者接口网络不畅的情况，物流订单系统内部就会瞬间出现大量的订单数据堆积，如果所有订单数据均尝试重新调度将会导致系统压力剧增，甚至会出现下游系统网络延迟或者宕机的情况，进而影响物流订单系统的正常运行。
发明内容
本发明的目的在于提供一种订单调度流控方法及装置，能够灵活的控制接口流量，在保证系统正常运行的同时提高系统的运行效率。
为了实现上述目的，本发明的一方面提供一种订单调度流控方法，包括：
从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口的调度效率值；
基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量。
优选地，从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口调度效率值的方法包括：
基于当前时段从多个服务器中分别获取对应接口的订单调度数据，所述当前时段包括至少一个时间周期，所述订单调度数据包括时间周期、订单调度总数量、订单调度成功数量；
汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值；
基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值。
较佳地，汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值的方法包括：
设置与服务器对应的缓存节点，所述缓存节点用于缓存每个时间周期服务器上传的订单调度数据；
共享交换各缓存节点中的订单调度数据，依次汇总每个接口在各时间周期对应的订单调度数据；
基于各时间周期中订单调度成功数量与订单调度总数量之商，计算各接口在每个时间周期的初始效率值。
进一步地，基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值的方法包括：
依次对多个时间周期进行权重赋值，且越靠近当前时刻的时间周期对应的权重比例越高；
基于每个接口在各时间周期对应的初始效率值及权重赋值，累加后求得各接口在当前时段的调度效率值。
优选地，基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量的方法包括：
根据各接口的历史订单调度数据，预设各接口的最大调单量及最小调单量；
基于对应接口的最大调单量与调度效率值之积，计算各接口的预计调单量；
比较各接口的预计调单量与最小调单量，取其中较大值作为对应接口在下一时间周期对应的订单调度数据量。
与现有技术相比，本发明提供的订单调度流控方法具有以下有益效果：
本发明提供的订单调度流控方法中，通过实时从服务器中获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，并根据这些订单调度数据计算出各接口的调度效率值，然后结合各接口的最大调单量计算出需动态调整的订单调度数据量，进而由服务器根据订单调度数据量动态调整各接口的订单分配，可以很好的解决订单数据在接口处积压的技术问题，提高了系统的运行效率。
本发明的另一方面提供一种订单调度流控装置，应用于上述技术方案提到的订单调度流控方法中，该装置包括:
计算单元，用于从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口的调度效率值；
调整单元，用于基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量。
优选地，所述计算单元包括：
采集模块，用于基于当前时段从多个服务器中分别获取对应接口的订单调度数据，所述当前时段包括至少一个时间周期，所述订单调度数据包括时间周期、订单调度总数量、订单调度成功数量；
统计模块，用于汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值；
加权模块，用于基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值。
较佳地，所述统计模块包括：
设置子模块，用于设置与服务器对应的缓存节点，所述缓存节点用于缓存每个时间周期服务器上传的订单调度数据；
数据同步子模块，用于共享交换各缓存节点中的订单调度数据，依次汇总每个接口在各时间周期对应的订单调度数据；
计算子模块，用于基于各时间周期中订单调度成功数量与订单调度总数量之商，计算各接口在每个时间周期的初始效率值。
优选地，所述调整单元包括：
数据预设模块，用于根据各接口的历史订单调度数据，预设各接口的最大调单量及最小调单量；
处理模块，用于基于对应接口的最大调单量与调度效率值之积，计算各接口的预计调单量；
调整模块，用于比较各接口的预计调单量与最小调单量，取其中较大值作为对应接口在下一时间周期对应的订单调度数据量。
与现有技术相比，本发明提供的订单调度流控装置的有益效果与上述技术方案提供的订单调度流控方法的有益效果相同，在此不做赘述。
本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述订单调度流控方法的步骤。
与现有技术相比，本发明提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案提供的订单调度流控方法的有益效果相同，在此不做赘述。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例一中订单调度流控方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一中各接口在当前时段中的订单调度数据示例图表；
图3为本发明实施例一中分布式缓存节点的设置示意图。
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，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1，本实施例提供一种订单调度流控方法，用于流控服务器与对应接口的订单调度量，包括：从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口的调度效率值；基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量。
本实施例提供的订单调度流控方法中，通过实时从服务器中获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，并根据这些订单调度数据计算出各接口的调度效率值，然后结合各接口的最大调单量计算出需动态调整的订单调度数据量，进而由服务器根据订单调度数据量动态调整各接口的订单分配，可以很好的解决订单数据在接口处积压的技术问题，提高了系统的运行效率。
具体地，上述实施例中从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口调度效率值的方法包括：
基于当前时段从多个服务器中分别获取对应接口的订单调度数据，当前时段包括至少一个时间周期，订单调度数据包括时间周期、订单调度总数量、订单调度成功数量；汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值；基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值。
具体实施时，一个服务器可以为多个接口提供订单调度服务，同时一个接口也能够接收多个服务器的订单调度服务，这样一来，基于当前时段分别从多个服务器中获取相应接口的订单调度数据，然后将各接口订单调度数据汇总梳理，就能得到当前时段每个接口的订单调度数据，如图2所示，包括接口A、接口B和接口C，当前时段包括2个时间周期，分别为10:00:00-10:00:05，10:00:05-10:00:10，订单调度数据包括每个时间周期各接口产生的订单调度总数量以及订单调度成功数量，然后按照时间周期分段统计各接口的初始效率值，各服务器按照约定的时间周期(5秒)汇总各接口上报的初始效率值，加权计算后得到各接口在当前时段的调度效率值，其中，调度效率值的取值范围为0-1，1表示该接口调度的订单全部成功，0表示该接口调度的订单全部失败。
进一步地，上述实施例中汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值的方法包括：
设置与服务器对应的缓存节点，缓存节点用于缓存每个时间周期服务器上传的订单调度数据；共享交换各缓存节点中的订单调度数据，依次汇总每个接口在各时间周期对应的订单调度数据；基于各时间周期中订单调度成功数量与订单调度总数量之商，计算各接口在每个时间周期的初始效率值。
如图3所示，通过上述分布式缓存节点的设置，各服务器能够将本机的数据通过缓存节点共享交换，以聚合计算出更准确的订单调度数据，使得每个服务器均能得到各接口在当前时段的全量初始效率值。示例性地，上述缓存节点为Redis节点。另外需要说明的是，服务器与缓存节点既可以采用一一对应的设置关系，也可以采用多对一的设置关系，本实施例在此不对其设置关系做出限制。
较佳地，上述实施例中基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值的方法包括：
依次对多个时间周期进行权重赋值，且越靠近当前时刻的时间周期对应的权重比例越高；基于每个接口在各时间周期对应的初始效率值及权重赋值，累加后求得各接口在当前时段的调度效率值。
如当前时段存在两个周期的情况下，第一周期的权重赋值为0.4，第二周期的权重赋值为0.6，通过将第一周期对应的初始效率值*0.4与第二周期对应的初始效率值*0.6求和得到该接口在当前时段的调度效率值。由于第二周期与当前时刻相邻，故第二周期的初始效率值更接近于下一时段的调度效率值，因此通过对当前时段中第一周期和第二周期对应的初始效率值赋值权重，评估得到的调度效率值更能准确反映出下一周期的实际调度效率值，进而保证了下一周期订单数据分配的准确性。此外，通过对多周期的初始效率值权重赋值，还能够对下一周期的订单分配起到逐渐过渡的作用，避免下一周期订单数据的分配忽高忽低，保证系统的平稳运行。
具体地，上述实施例中基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量的方法包括：
根据各接口的历史订单调度数据，预设各接口的最大调单量及最小调单量；基于对应接口的最大调单量与调度效率值之积，计算各接口的预计调单量；比较各接口的预计调单量与最小调单量，取其中较大值作为对应接口在下一时间周期对应的订单调度数据量。
具体实施时，预设各接口的最大调单量为N，最小调单量为t，计算得到的调度效率值为R，那么最终计算得出的订单合理调度数量C为：
C＝Math.max(N*R,t)，即最大调单量N乘以调度效率值R得出的值，再和最小调单量为t相比，取其中较大值作为对应接口在下一时间周期对应的订单调度数据量，通过取较大值操作是为了实现接口的不断流，提升接口的处理效率。
可见，上述实施例采用的订单调度流控方法具有如下特点：
1、接口数据周期性上报，经服务器离线计算缓存结果，能够避免各个客户端占用大量资源阻塞式计算。
2、去中心化，通过Redis分布式缓存进行数据分享交换，让数据更准确，无需设置专门的中心节点，使得应用更加安全，更加灵活。
通过接入本申请中的智能流控机制，避免了生产环境因网络终端造成大批量无用调度带来的灾难，可以实时调节订单的数据流量，无需人工干预，保证了系统的平稳运行。
实施例二
本实施例提供一种订单调度流控装置，包括：
计算单元，用于从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口的调度效率值；
调整单元，用于基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量。
计算单元包括：
采集模块，用于基于当前时段从多个服务器中分别获取对应接口的订单调度数据，当前时段包括至少一个时间周期，订单调度数据包括时间周期、订单调度总数量、订单调度成功数量；
统计模块，用于汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值；
加权模块，用于基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值。
统计模块包括：
设置子模块，用于设置与服务器对应的缓存节点，缓存节点用于缓存每个时间周期服务器上传的订单调度数据；
数据同步子模块，用于共享交换各缓存节点中的订单调度数据，依次汇总每个接口在各时间周期对应的订单调度数据；
计算子模块，用于基于各时间周期中订单调度成功数量与订单调度总数量之商，计算各接口在每个时间周期的初始效率值。
统计模块包括：
设置子模块，用于设置与服务器一一对应的缓存节点，缓存节点用于缓存每个时间周期服务器上传的订单调度数据；
数据同步子模块，用于同步各缓存节点中的订单调度数据，依次汇总每个接口在各时间周期对应的订单调度数据；
计算子模块，用于基于各时间周期中订单调度成功数量与订单调度总数量之商，计算各接口在每个时间周期的初始效率值。
与现有技术相比，本发明实施例提供的订单调度流控装置的有益效果与上述实施例一提供的订单调度流控方法的有益效果相同，在此不做赘述。
实施例三
本实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述订单调度流控方法的步骤。
与现有技术相比，本实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案提供的订单调度流控方法的有益效果相同，在此不做赘述。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述发明方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，上述程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而的存储介质可以是：ROM/RAM、磁碟、光盘、存储卡等。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种订单调度流控方法，用于流控服务器与对应接口的订单调度量，其特征在于，包括：
从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口的调度效率值；
基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量；
基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量的方法包括：
根据各接口的历史订单调度数据，预设各接口的最大调单量及最小调单量；
基于对应接口的最大调单量与调度效率值之积，计算各接口的预计调单量；
比较各接口的预计调单量与最小调单量，取其中较大值作为对应接口在下一时间周期对应的订单调度数据量；
从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口调度效率值的方法包括：
基于当前时段从多个服务器中分别获取对应接口的订单调度数据，所述当前时段包括至少一个时间周期，所述订单调度数据包括时间周期、订单调度总数量、订单调度成功数量；
汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值；
基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值。
2.根据权利要求1所述的订单调度流控方法，其特征在于，汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值的方法包括：
设置与服务器一一对应的缓存节点，所述缓存节点用于缓存每个时间周期服务器上传的订单调度数据；
同步各缓存节点中的订单调度数据，依次汇总每个接口在各时间周期对应的订单调度数据；
基于各时间周期中订单调度成功数量与订单调度总数量之商，计算各接口在每个时间周期的初始效率值。
3.根据权利要求2所述的订单调度流控方法，其特征在于，基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值的方法包括：
依次对多个时间周期进行权重赋值，且越靠近当前时刻的时间周期对应的权重比例越高；
基于每个接口在各时间周期对应的初始效率值及权重赋值，累加后求得各接口在当前时段的调度效率值。
4.一种订单调度流控装置，其特征在于，包括：
计算单元，用于从服务器中实时获取对应接口在当前时段统计的订单调度数据，分别计算各接口的调度效率值；
调整单元，用于基于各接口的调度效率值，动态调整各接口的订单调度数据量；
所述调整单元包括：
数据预设模块，用于根据各接口的历史订单调度数据，预设各接口的最大调单量及最小调单量；
处理模块，用于基于对应接口的最大调单量与调度效率值之积，计算各接口的预计调单量；
调整模块，用于比较各接口的预计调单量与最小调单量，取其中较大值作为对应接口在下一时间周期对应的订单调度数据量；
所述计算单元包括：
采集模块，用于基于当前时段从多个服务器中分别获取对应接口的订单调度数据，所述当前时段包括至少一个时间周期，所述订单调度数据包括时间周期、订单调度总数量、订单调度成功数量；
统计模块，用于汇总各接口统计的订单调度数据，按照时间周期分段统计各接口的初始效率值；
加权模块，用于基于每个接口在各时间周期的初始效率值，加权计算各接口在当前时段的调度效率值。
5.根据权利要求4所述的订单调度流控装置，其特征在于，所述统计模块包括：
设置子模块，用于设置与服务器一一对应的缓存节点，所述缓存节点用于缓存每个时间周期服务器上传的订单调度数据；
数据同步子模块，用于同步各缓存节点中的订单调度数据，依次汇总每个接口在各时间周期对应的订单调度数据；
计算子模块，用于基于各时间周期中订单调度成功数量与订单调度总数量之商，计算各接口在每个时间周期的初始效率值。
6.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至3任一项所述方法的步骤。
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