CN111405323A - 拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111405323A
CN111405323A CN202010170886.XA CN202010170886A CN111405323A CN 111405323 A CN111405323 A CN 111405323A CN 202010170886 A CN202010170886 A CN 202010170886A CN 111405323 A CN111405323 A CN 111405323A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pull
user
time
calculating
sampling period
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010170886.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN111405323B (zh
Inventor
尹树成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd filed Critical Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority to CN202010170886.XA priority Critical patent/CN111405323B/zh
Publication of CN111405323A publication Critical patent/CN111405323A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111405323B publication Critical patent/CN111405323B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866Management of end-user data
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/21Server components or server architectures
    • H04N21/218Source of audio or video content, e.g. local disk arrays
    • H04N21/2187Live feed
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866Management of end-user data
    • H04N21/25891Management of end-user data being end-user preferences

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

本公开实施例公开了一种拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质。该方法包括:获取客户端的拉取消息记录;获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间;根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。采用本公开实施例的技术方案可以改善热门直播间中拉取消息记录数量较多而加重服务器的数据处理压力的问题,实现减少服务器的计算量的效果。

Description

拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本公开实施例涉及互联网技术,尤其涉及一种拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
消息是直播互动的载体,看播用户、主播和后端系统的交互大多都需要通过消息服务完成。流经消息系统的原始数据主要有两种:
1、写入的消息数据(是对写入消息的记录),可得到消息在什么时候发、消息类型以及发送内容等信息;
2、拉取消息的拉取数据(也可称为ack数据,是对拉取消息的记录),可得到消息在什么时候被拉取以及被谁拉取等信息。
目前实现看播时长统计的方案是在业务代码中进行埋点,通过埋点确定用户进入直播间的时间以及离开直播间的时间,从而确定用户的看播时长。通常情况下,用户拉取消息的拉取频率是1秒钟拉取1次,对于在线人数在十万甚至百万以上的热门直播间,这样的拉取频率会产生大量的拉取数据,导致上述基于用户行为变化的统计方案中,服务器每秒要处理十万甚至成百上千万数量级的拉取数据,服务器的数据处理压力较大。
发明内容
本公开实施例提供一种拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质,可以改善热门直播间中拉取消息数量较多而加重服务器的数据处理压力的问题。
第一方面,本公开实施例提供了一种拉取消息记录的采样方法,包括:
获取客户端的拉取消息记录;
获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间;
根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。
第二方面,本公开实施例还提供了一种拉取消息记录的采样装置,该装置包括:
消息获取模块,用于获取客户端的拉取消息记录;
参数获取模块,用于获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间;
数据采样模块,用于根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。
第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,该电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,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本公开实施例提供的拉取消息记录的采样方法。
第四方面,本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本公开实施例提供的拉取消息记录的采样方法。
本公开实施例提供一种拉取消息记录的采样方案,通过获取客户端的拉取消息记录,获取该拉取消息记录中的用户标识和拉取时间,根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。通过本公开实施例的拉取消息记录的采样方案,可以改善热门直播间中拉取消息记录数量较多而加重服务器的数据处理压力的问题,实现减少服务器的计算量的效果。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。
图1为本公开实施例提供的一种直播系统架构图;
图2为本公开实施例提供的一种拉取消息记录的采样方法的流程图;
图3为本公开实施例提供的另一种拉取消息记录的采样方法的流程图;
图4为本公开实施例提供的一种拉取消息记录的采样装置的结构框图;
图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
图1为本公开实施例提供的一种直播系统架构图。如图1所示,直播系统框架包括业务接入层110、消息服务接入层120、在线处理层130、数据存储层140和离线业务层150等。其中,业务接入层110属于外网,提供数据写入和数据拉取两个独立的通道。消息服务接入层120和在线处理层130属于内网。消息服务接入层120包括消息写入入口和消息拉取入口等。在线处理层130包括分布式消息系统和数据通道等。离线业务层150包括实时流式计算、Trace系统和SaaS平台等。数据存储层140包括Redis(Remote Dictionary Server,远程字典服务)、ES(ElasticSearch,搜索服务器)、HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)、hive(数据仓库分析系统)和MySQL(数据库)等。
对于客户端的一个写入消息,经过直播业务的系统架构中的业务接入层到达内网业务的消息服务接入层中的消息写入入口(goim),然后,透传至底层的分布式消息系统SDIM,进而,写入数据存储层。对于写入消息,通常会设置写入频控,即直播间每秒写入的消息条数不应超过写入频控指示的条数。
对于客户端的一个拉取消息的请求,经过直播业务的系统架构中的业务接入层到达内网业务的消息服务接入层中的消息拉取入口(proxyserver),然后,透传至底层的分布式消息系统SDIM,由分布式消息系统SDIM获取消息数据。这样业务接入层的流量就是消息数据量*在线人数,即读取消息的数量被放大。
需要说明的是,在直播业务中,提供一种互动消息通道。对于客户端的一条拉取消息请求,该互动消息通道的入口是消息拉取入口,所有在线的直播间通过消息拉取入口由分布式消息系统SDIM获取消息数据。例如,根据轮询间隔定时发送拉取消息请求给服务端,以拉取服务端中在该段时间内新产生的消息。假设轮询间隔是1s,则客户端每1秒到服务端拉取一次消息,该消息是当前1s(即两次拉取操作所间隔的1s)内新产生的消息。其中,消息包括评论消息、礼物消息等界面更新所需的除流数据之外的数据。其中,服务端是直播业务提供方的服务器,其具备如图1所示的直播系统框架。客户端是用户终端上安装的用于应用程序或网页中内嵌的直播界面等。
由于消息服务是直播系统的基石,所有直播间内的互动都是以消息作为载体,故由通过消息得到的数据相对于其它来源可以提供更为可靠、准确和实时的结果,因此,可以使用消息数据统计出用户观看直播间的准确时间。
图2为本公开实施例提供的一种拉取消息记录的采样方法的流程图,该方法可以由拉取消息记录的采样装置来执行,并且该装置可以被集成于服务器等电子设备。如图2所示,该方法包括:
步骤210、获取客户端的拉取消息记录。
其中,在客户端接收消息的流程中,客户端定时由服务端拉取直播间显示所需的除流数据之外的数据,为获得这些数据,客户端向服务端发送的消息拉取请求,拉取消息请求的记录可以作为拉取消息记录。在拉取消息记录中会携带在线用户的关键信息。例如,拉取消息记录包括用户标识、客户端标识、直播间标识及拉取时间等。
步骤220、获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间。
其中,均匀标记各个用户,以使用户标识均匀分布。可以采用呈等差数列分布的数字标记各个用户,例如,可以按照1,2,3,4…顺序标记各个用户。
由于拉取消息记录中包含用户标识和拉取时间等在线用户的关键信息。在获取客户端的拉取消息记录之后,分别获取每条拉取消息记录中携带的用户标识和拉取时间。
步骤230、根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。
需要说明的是,对拉取消息记录进行采样是将满足设定条件的拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本的操作。
由于拉取消息记录中包含用户标识和拉取时间,在每获取到一条拉取消息记录后,可以提取该拉取消息记录中的用户标识和拉取时间,并分别对预设采样周期取模,得到取模运算结果。示例性的,计算用户标识对预设的采样周期的第一取模运算结果,计算拉取时间对预设的采样周期的第二取模运算结果。
判断取模运算结果是否满足设定条件。其中,设定条件包括:所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果等于所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。取模运算结果包括用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果和拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。那么,一种实现判断取模运算结果是否满足设定条件的方式可以是,判断第一取模运算结果是否等于第二取模运算结果。若是,则将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本;否则,放弃将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本。
以user_id代表用户标识,以fetch_time代表拉取时间,并以T代表预设的采样周期,若一条拉取消息记录的用户标识和拉取时间存在如下关系:user_id%T==fetch_time%T,则将该条拉取消息记录作为计算该用户标识对应的用户的在线时长的样本。其中,用户标识可以是长度为8字节的数字,拉取时间以时间戳的形式表示,例如,拉取时间fetch_time=1573199595表示2019/11/815:53:15。
消息拉取入口proxyserver接收客户端发送的拉取消息,记录拉取消息,基于预设的采样周期对客户端的拉取消息记录进行采样,并将采样得到的拉取消息记录写入消息通道kafka。需要说明的是,拉取消息记录(即ack数据)需要保存全量。其中,预设的采样周期是基于历史直播数据,兼顾数据处理的实时性、精确度和准确性等方面确定的采样间隔时间。
本公开实施例通过获取客户端的拉取消息记录,获取该拉取消息记录中的用户标识和拉取时间,根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。通过本公开实施例的拉取消息记录的采样方案,可以改善热门直播间中拉取消息记录数量较多而加重服务器的数据处理压力的问题,实现减少服务器的计算量的效果。
图3为本公开实施例提供的另一种拉取消息记录的采样方法的流程图,如图3所示,该方法包括:
步骤301、获取客户端的拉取消息记录。
步骤302、获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间。
步骤303、计算所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果。
步骤304、计算所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
步骤305、判断所述第一取模运算结果和第二取模运算结果是否相等,若是,则执行步骤306,否则执行步骤309。
步骤306、将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本。
步骤307、根据相邻的所述样本的抓取时间差判断用户是否离线,若是,则执行步骤308,否则执行步骤301。
示例性的,计算同一用户标识对应的相邻的样本的抓取时间差,根据该抓取时间差与预设的离线阈值的比较结果确定该用户标识对应的用户是否离线。其中,离线阈值是经验值,用于表示对同一用户标识对应的相邻两条拉取消息的最大容忍时间间隔。如果在离线阈值规定的时间段内未接收到某一用户的拉取消息,则认为该用户已经离线。例如,如果连续2个采样周期均未采样到某一个用户A,且离线阈值设置为20s,采样周期是10s,则确定用户A已经离线。
步骤308、停止对离线用户的在线时长统计操作。
若用户在某一直播间看播,则实时统计该用户在该直播间内的在线时长(或称为看播时长);在确定该用户离开某一直播间时,停止对该用户在该直播间的在线时长统计操作,保存该用户在该直播间内的在线时长。例如,基于用户在某一直播间的第一次拉取消息记录和最后一次拉取消息记录,确定该用户在该直播间的在线时长。
步骤309、放弃将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本。
表1为本公开实施例中拉取消息记录的采样方法示意表。
user_id fetch_time 采样周期 是否采样
1001 10 10s
1000 10 10s
1000 11 10s
由表1可知,对于user_id=1001,fetch_time=10,1001%10的运算结果是1,10%10的运算结果是0,1001%10≠10%10,因此,在当前采样周期内放弃对user_id=1001对应的拉取消息记录进行采样。同样的,对于user_id=1000,fetch_time=10,1000%10==10%10,因此,在当前采样周期内对user_id=1000对应的拉取消息记录进行采样。同样的,对于user_id=1000,fetch_time=11,1000%10≠11%10,因此,在当前采样周期内放弃对user_id=1000对应的拉取消息记录进行采样。采用上述方案相当于把所有用户分成10份,并且将每次拉取的时间分成10份,实现每个用户在不同秒数的拉取数据能够至少被采样一次,可以近乎保证用户能够每10秒被采样一次,近似地实现了拉取消息记录的稳定采样。
本公开实施例通过分别将用户标识和拉取时间均匀分成多份,且份数由预设的采样周期确定,实现了拉取消息记录的稳定采样,避免出现较长的时间段内用户始终无法正确采样而被误判为用户离线,造成部分用户的统计结果不够准确的问题,实现在保证数据精度的基础上减少服务器的计算量。
图4为本公开实施例提供的一种拉取消息记录的采样装置的结构框图,所述装置可以通过执行拉取消息记录的采样方法减轻服务器的数据处理压力。该装置可由软件和/或硬件实现,并通常集成于服务器等电子设备中。如图4所示,该装置包括:
消息获取模块410,用于获取客户端的拉取消息记录;
参数获取模块420,用于获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间;
数据采样模块430,用于根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。
本公开实施例提供的拉取消息记录的采样装置为实现拉取消息记录的采样方法,该拉取消息记录的采样装置的实现原理与技术效果与拉取消息记录的采样方法类似,此处不再赘述。
图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构框图。下面参考图5,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如终端设备或服务器)500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例,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5所示,电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置506加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常,以下装置可以连接至I/O接口505:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507;包括例如磁带、硬盘等的存储装置506;以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装,或者从存储装置506被安装,或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机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。而在本公开中,计算机可读信号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,其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、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。计算机可读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:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperTextTransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
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该电子设备执行时,使得该电子设备:获取客户端的拉取消息记录;获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间;根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样方法,其中,根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本,包括:
计算所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期的取模运算结果;
判断所述取模运算结果是否满足设定条件;
若是,则将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本;
否则,放弃将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本。
根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样方法,其中,计算所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期的取模运算结果,包括:
计算所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果;
计算所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样方法,其中,所述设定条件包括:
所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果等于所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样方法,还包括:
在根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本之后,
根据相邻的所述样本的抓取时间差判断用户是否离线;
若是,则停止对离线用户的在线时长统计操作根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样装置,其中,所述数据采样模块包括:
模运算子模块,用于计算所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期的取模运算结果;
条件判断子模块,用于所述取模运算结果是否满足设定条件;
若是,则将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本;
否则,放弃将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本。
根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样装置,其中,所述模运算子模块具体用于:
计算所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果;
计算所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样装置,所述设定条件包括:
所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果等于所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
根据本公开的一个或多个实施例,提供了一种拉取消息记录的采样装置,该装置还包括:
用户状态确定模块,用于在根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本之后,根据相邻的所述样本的抓取时间差判断用户是否离线;
若是,则停止对离线用户的在线时长统计操作。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的公开范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外,虽然采用特定次序描绘了各操作,但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下,多任务和并行处理可能是有利的。同样地,虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节,但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地,在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反,上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (12)

1.一种拉取消息记录的采样方法,其特征在于,包括:
获取客户端的拉取消息记录;
获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间;
根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本,包括:
计算所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期的取模运算结果;
判断所述取模运算结果是否满足设定条件;
若是,则将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本;
否则,放弃将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,计算所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期的取模运算结果,包括:
计算所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果;
计算所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述设定条件包括:
所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果等于所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本之后,还包括:
根据相邻的所述样本的抓取时间差判断用户是否离线;
若是,则停止对离线用户的在线时长统计操作。
6.一种拉取消息记录的采样装置,其特征在于,包括:
消息获取模块,用于获取客户端的拉取消息记录;
参数获取模块,用于获取所述拉取消息记录中的用户标识和拉取时间;
数据采样模块,用于根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述数据采样模块包括:
模运算子模块,用于计算所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期的取模运算结果;
条件判断子模块,用于所述取模运算结果是否满足设定条件;
若是,则将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本;
否则,放弃将所述拉取消息记录作为计算用户在线时长的样本。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述模运算子模块具体用于:
计算所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果;
计算所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述设定条件包括:
所述用户标识对所述预设的采样周期的第一取模运算结果等于所述拉取时间对所述预设的采样周期的第二取模运算结果。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
用户状态确定模块,用于在根据所述用户标识、拉取时间和预设的采样周期确定是否将所述拉取消息作为计算用户在线时长的样本之后,根据相邻的所述样本的抓取时间差判断用户是否离线;
若是,则停止对离线用户的在线时长统计操作。。
11.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,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1-5中任一项所述的拉取消息记录的采样方法。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的拉取消息记录的采样方法。
CN202010170886.XA 2020-03-12 2020-03-12 拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质 Active CN111405323B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010170886.XA CN111405323B (zh) 2020-03-12 2020-03-12 拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010170886.XA CN111405323B (zh) 2020-03-12 2020-03-12 拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111405323A true CN111405323A (zh) 2020-07-10
CN111405323B CN111405323B (zh) 2021-03-05

Family

ID=71413341

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010170886.XA Active CN111405323B (zh) 2020-03-12 2020-03-12 拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111405323B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1677218A2 (en) * 2004-12-31 2006-07-05 France Télécom Method for interacting with automated information agents using conversational queries
CN101047504A (zh) * 2006-03-29 2007-10-03 腾讯科技(深圳)有限公司 一种网站登录认证方法及认证系统
WO2013116222A1 (en) * 2012-01-30 2013-08-08 Visa International Service Association Systems and methods to process payments based on payment deals
CN105721227A (zh) * 2016-04-14 2016-06-29 武汉斗鱼网络科技有限公司 一种统计用户在线时长的方法与状态服务器及系统
CN106549790A (zh) * 2015-09-22 2017-03-29 华为技术有限公司 一种用于溯源的映射表的更新方法和装置
CN106937129A (zh) * 2015-12-31 2017-07-07 广州华多网络科技有限公司 一种在线视频直播实时剪辑方法和装置
CN107015885A (zh) * 2016-07-12 2017-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 主备用数据库切换时的服务提供方法、系统和配置中心
CN108595530A (zh) * 2018-03-30 2018-09-28 武汉楚鼎信息技术有限公司 一种后台处理和存储用户消息的方法及系统装置
CN110446167A (zh) * 2019-06-20 2019-11-12 阿里巴巴集团控股有限公司 位置推断方法以及装置
CN110708237A (zh) * 2019-10-30 2020-01-17 北京字节跳动网络技术有限公司 消息交互方法、装置、可读介质及电子设备

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1677218A2 (en) * 2004-12-31 2006-07-05 France Télécom Method for interacting with automated information agents using conversational queries
CN101047504A (zh) * 2006-03-29 2007-10-03 腾讯科技(深圳)有限公司 一种网站登录认证方法及认证系统
WO2013116222A1 (en) * 2012-01-30 2013-08-08 Visa International Service Association Systems and methods to process payments based on payment deals
US10360578B2 (en) * 2012-01-30 2019-07-23 Visa International Service Association Systems and methods to process payments based on payment deals
CN106549790A (zh) * 2015-09-22 2017-03-29 华为技术有限公司 一种用于溯源的映射表的更新方法和装置
CN106937129A (zh) * 2015-12-31 2017-07-07 广州华多网络科技有限公司 一种在线视频直播实时剪辑方法和装置
CN105721227A (zh) * 2016-04-14 2016-06-29 武汉斗鱼网络科技有限公司 一种统计用户在线时长的方法与状态服务器及系统
CN107015885A (zh) * 2016-07-12 2017-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 主备用数据库切换时的服务提供方法、系统和配置中心
CN108595530A (zh) * 2018-03-30 2018-09-28 武汉楚鼎信息技术有限公司 一种后台处理和存储用户消息的方法及系统装置
CN110446167A (zh) * 2019-06-20 2019-11-12 阿里巴巴集团控股有限公司 位置推断方法以及装置
CN110708237A (zh) * 2019-10-30 2020-01-17 北京字节跳动网络技术有限公司 消息交互方法、装置、可读介质及电子设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
余舟: ""在线直播平台用户持续使用意愿影响因素研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111405323B (zh) 2021-03-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111372130B (zh) 一种用户在线时长统计方法、装置、电子设备及存储介质
CN110351572B (zh) 直播间信息的更新方法、装置、设备及存储介质
CN111414516A (zh) 一种直播间消息处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111339495B (zh) 直播间在线人数的统计方法、装置、电子设备及存储介质
CN111800646A (zh) 一种监控教学效果的方法、装置、介质和电子设备
CN112559475A (zh) 数据实时捕获和传输方法及系统
CN111163336A (zh) 视频资源推送方法、装置、电子设备及计算机可读介质
CN110737655B (zh) 用于上报数据的方法和装置
CN112330059A (zh) 用于生成预测分数的方法、装置、电子设备和介质
CN110121088B (zh) 一种用户属性信息确定方法、装置及电子设备
CN113556480B (zh) 车辆连续运动视频生成方法、装置、设备和介质
CN111464820B (zh) 拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及存储介质
CN111209432A (zh) 信息获取的方法、装置、电子设备及计算机可读介质
CN110856004A (zh) 消息处理方法、装置、可读存储介质及电子设备
CN111523920A (zh) 一种信息推送方法、装置及终端设备
CN111405323B (zh) 拉取消息记录的采样方法、装置、电子设备及介质
CN117035842A (zh) 模型训练方法、业务量预测方法、装置、设备和介质
CN113590017A (zh) 用于处理数据的方法、电子设备和计算机程序产品
CN114579416B (zh) 一种指标确定方法、装置、服务器和介质
CN111124858A (zh) 无埋点插码数据处理方法、系统、终端设备及存储介质
CN113486968B (zh) 摄像机生命周期的监控方法、装置、设备和介质
CN111935501B (zh) 一种场景识别方法及装置
CN111291127B (zh) 一种数据同步方法、装置、服务器及存储介质
CN113762581A (zh) 活动人数预测模型生成方法、装置、电子设备和介质
CN109982143B (zh) 一种确定视频播放时延的方法、装置、介质及设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant