CN111585831A - 异常应用的处理方法、存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供异常应用的处理方法、存储介质，方法包括：周期性统计各个应用的请求量和异常码数量；依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常；若一应用连续预设个数统计周期的统计结果均为异常，则发送对应所述一应用的异常提示，并对所述一应用进行限流处理。本发明能够监控反向代理无法识别的异常应用，并限制其流量。不仅提高了异常应用的识别能力，以及问题的处理效率；而且能够实现流量的回收再充分利用，提高了资源的利用率；进一步地，还能优化用户体验。

Description

异常应用的处理方法、存储介质
技术领域
本发明涉及高并发web应用领域，具体涉及异常应用的处理方法、存储介质。
背景技术
移动互联网蓬勃发展的今天，发展出来了各种各样的系统应用，而每一个客户端或者前端应用都会对应着后端一个或者多个的服务器应用，同时，随着现在应用用户的大量增长，服务端应用也需要支持大量用户与请求量，所以服务端应用一般都需要支持高并发，可用性等功能。现在大多数服务端实现高并发与可用性功能的方式都为在服务器的最前端使用nginx或者SLB这类反向代理服务器的方式，而在反向代理服务器的后面部署多个的应用服务，通过这种线性的增量方式来实现容量的扩容，进而实现支持高并发；同时，某一台应用不可用时，反向代理服务器会自动屏蔽该应用，从而自动实现负载均衡，提高系统的可用性。
如上，现在的系统中一般都是使用反向代理服务器的方式实现高并发与可用性。可是如果后端服务器的多个应用某一个或者几个存在问题时，该问题指的是非宕机或者非网络无法访问这种反向代理无法识别的问题，比如应用能正常访问，但是由于未升级或者其他未知错误，导致反向代理服务器无法识别，进而该应用将会持续性地对外提供服务，给用户展现的场景就是某些同样的功能偶发地出现不可用等问题，极大地影响了用户体验。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种异常应用的处理方法、存储介质，能够监控反向代理无法识别的异常应用，并限制其流量，提高问题处理效率。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种异常应用的处理方法，包括：
周期性统计各个应用的请求量和异常码数量；
依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常；
若一应用连续预设个数统计周期的统计结果均为异常，则发送对应所述一应用的异常提示，并对所述一应用进行限流处理。
本发明提供的另一个技术方案为：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序在被处理器执行时，能够实现上述一种异常应用的处理方法所包含的步骤。
本发明的有益效果在于：针对反向代理服务器无法识别的异常应用，通过统计应用的请求量和异常码数量来识别，并对异常应用进行分流处理和提醒。本发明能够提高对异常应用的辨识能力，及时地控制异常应用的流量，在一定程度上减少因反向代理无法识别问题而导致异常应用无法得到及时自动处理的问题出现；同时，还能提高异常应用的处理效率，完善异常应用的排查机制。
附图说明
图1为本发明一实施例一种异常应用的处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一一种异常应用的处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于：针对反向代理服务器无法识别的异常应用，通过统计应用的请求量和异常码数量来识别，并对异常应用进行分流处理，以及时地控制异常应用的流量。
请参照图1，本发明提供一种异常应用的处理方法，包括：
周期性统计各个应用的请求量和异常码数量；
依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常；
若一应用连续预设个数统计周期的统计结果均为异常，则发送对应所述一应用的异常提示，并对所述一应用进行限流处理。
进一步地，若所述分流策略为轮询策略，则所述依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常，具体为：
获取一统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；
分别判断各个应用的请求量是否接近，以及各个应用的异常码数量是否接近；
若能获取请求量或异常码数量与其他应用存在明显差距的应用，则判定其对应所述一统计周期的统计结果为异常。
由上述描述可知，若反向代理服务器配置的是轮询分流策略，则各应用的请求量应该比较接近，相对应的，接收到的异常码也是比较接近。基于此，便可通过直接比较各个应用的请求量和异常码数量，快速检测出异常的应用。
进一步地，若所述分流策略为权重策略，则所述依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常，具体为：
获取反向代理服务中设置的权重策略中各应用的权重比例；
获取一统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；
分别判断各个应用的请求量比例和异常码数量比例是否符合所述权重比例；
若能获取请求量或异常码数量比例有误的应用，则判定其对应所述一统计周期的统计结果为异常。
由上述描述可知，若反向代理服务器配置的是权重分流策略，则各应用的请求量比例和异常码比例正常应该与权重比值相接近，基于此，也可以快速检测得到异常的应用。
进一步地，所述分流处理包括：调整所述一应用的流量为其原流量的预设百分比，并将剩下的流量分至其他应用。
由上述描述可知，通过限制异常应用的流量，并将所限制的流量分配给正常应用，实现有效地“回收利用”。
进一步地，所述调整所述一应用的流量为其原流量的预设百分比，并将剩下的流量分至其他应用，具体为：
调整反向代理服务器分配给所述一应用的流量为其原流量的20-40％，其他80-60％的流量均分至其他应用。
由上述描述可知，明确异常应用后，将其大部分流量分给其他应用，不仅能够避免流量无功损耗，而且还能提高其他应用的响应速度，具有一举两得的作用。
进一步地，还包括：
所述一应用的异常被修复后，恢复反向代理服务器原本分配给所述一应用的流量。
由上述描述可知，异常应用恢复正常后，及时地恢复其流量，确保应用能够正常提供服务。
本发明提供的另一个技术方案为：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序在被处理器执行时，能够实现下述一种异常应用的处理方法所包含的步骤：
周期性统计各个应用的请求量和异常码数量；
依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常；
若一应用连续预设个数统计周期的统计结果均为异常，则发送对应所述一应用的异常提示，并对所述一应用进行限流处理。
进一步地，若所述分流策略为轮询策略，则所述依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常，具体为：
获取一统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；
分别判断各个应用的请求量是否接近，以及各个应用的异常码数量是否接近；
若能获取请求量或异常码数量与其他应用存在明显差距的应用，则判定其对应所述一统计周期的统计结果为异常。
进一步地，若所述分流策略为权重策略，则所述依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常，具体为：
获取反向代理服务中设置的权重策略中各应用的权重比例；
获取一统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；
分别判断各个应用的请求量比例和异常码数量比例是否符合所述权重比例；
若能获取请求量或异常码数量比例有误的应用，则判定其对应所述一统计周期的统计结果为异常。
进一步地，所述分流处理包括：调整所述一应用的流量为其原流量的预设百分比，并将剩下的流量分至其他应用。
进一步地，所述调整所述一应用的流量为其原流量的预设百分比，并将剩下的流量分至其他应用，具体为：
调整反向代理服务器分配给所述一应用的流量为其原流量的20-40％，其他80-60％的流量均分至其他应用。
进一步地，还包括：
所述一应用的异常被修复后，恢复反向代理服务器原本分配给所述一应用的流量。
从上述描述可知，对应本领域普通技术人员可以理解实现上述技术方案中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来实现的，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的流程。所述程序在被处理器执行后，同样能够实现对应各方法的有益效果。
其中，所述的存储介质可以是磁盘、光碟、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
实施例一
请参照图2，本实施例提供一种反向代理服务器无法识别的异常应用的处理方法，能够提高异常应用的处理效率，同时提高流量的有效性。
所述方法基于使用反向代理服务器的应用服务系统，所述反向代理服务器前端连接多个客户端/前端应用，后端连接一个或多个的服务器应用。其中，所述反向代理服务器大多为nginx或者SLB等反向代理服务器。
本实施例的方法包括：
S1：周期性统计各个应用的请求量和异常码数量。
具体而言，可以通过对nginx或者SLB(反向代理服务器)的请求以及响应日志进行收集与分析统计获取。
统计周期支持灵活配置，可以是几十秒，也可以是几分钟，甚至几十分钟。本实施例将对应每个统计周期，分别通过收集和分析反向服务器的日志，统计出每一个应用在当前统计周期内的请求量和异常返回码的数量。
例如，每隔一分钟，通过分析日志，统计出在过去的一分钟内，每个应用的请求量和异常返回码数量。一般情况下，http异常返回码会不同，如400、401、404、500等对应各种不同异常的异常返回码；正常码为200或者201，因此，通过排除正常码，便可获取异常码数量。
S2：依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常。
上述S1中已经得出每个统计周期每个应用的请求量和异常码数量，则该步骤直接以反向代理服务器中设置的分流策略为依据，判断每个统计周期的统计结果是否异常即可。其中，所述分流策略预先存储在数据库或者redis缓存中，以方便读取，其作用是作为反向代理服务器日常处理各个应用的相关信息时流量资源分配的依据。反向代理服务器通用的分流策略包括：轮询策略、权重策略以及ip_hash策略等。由于请求量和异常码数量是与分配给应用的流量直接挂钩，因此，以各应用所得流量为依据来分析其对应的请求量和异常码数量是否异常，进而得出应用是否存在异常，具备合理性。
下面，将分别以反向代理服务器普遍配置的两种分流策略为例，详细具体地说明针对一个具体统计周期的统计数据进行分析判断的过程，相应地，其他统计周期的分析判断方式同理。
1、若反向代理服务器所配置的分流策略为轮询策略，则首先获取最新一个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；然后分别判断各个应用的请求量是否接近，以及各个应用的异常码数量是否接近。这是因为依据轮询策略，正常情况下，各个应用中的请求量应该是比较接近的，同理，异常码的数量也应该比较接近。一般情况下，各个应用之间的数量差距不应该大于10％。如果其中存在请求量或者是异常码数量与其他应用差距超过10％，则认为该应用在当前统计周期中存在异常。其中，所述差距百分比可以自行配置，以支持不同准确度的灵活调整。因此，若能获取到请求量和/或异常码数量与其他应用存在明显差距的应用，则判定该应用对应所述一统计周期的统计结果为异常。
2、若反向代理服务器所配置的分流策略为权重策略，则首先从数据库或者redis缓存中获取反向代理服务设置的权重策略中各应用的权重比例，假设反向代理服务器后端存在三个应用，它们对应权重策略中的权重比例为6:3:1；然后获取当前统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；分别判断各个应用的请求量比例和异常码数量比例是否符合所述权重比例，即是否大体上符合6:3:1的比例；如果其中存在请求量或者是异常码数量与正常比例出路较大的应用，则认为该应用在当前统计周期内存在异常，判定该应用对应当前统计周期的统计结果为异常。
通过上述步骤，即可获取截至目前，各个统计周期对应的异常应用。
S3：获取目前为止，在连续的N个统计周期中均被判定为异常的目标应用；其中，所述N为大于1的整数，支持灵活配置。可选地，所述N为5。
S4：启动对应所述目标应用的限流处理，并发送对应所述目标应用的异常提示。所述异常提示用于及时通知相关人员进行异常应用的排查。
S5：启动限流处理后，将调整目标应用的流量为其原流量的预设百分比；其中，所述原流量指的是通过反向代理服务器中的设置而分配给目标应用的流量。
在一具体实例中，还包括：将剩下的流量分至其他应用。
可选地，所述预设百分比为20-40％择一，且剩下的80-60％的流量则均分至其他应用。
优选地，所述预设百分比为25％。例如，反向代理服务器设置的是轮询方式，则每个应用占用33％流量，假设B应用存在问题，则进行分流处理后，B应用流量占用将调整为33％*25％＝8％左右，而其他两台(A和C应用)则平均其他剩余流量，每台大概46％。具体的比例(预设百分比)可以根据业务上的要求以及资源的使用情况进行分流比例的设置。
本实施例中，之所以是进行流量分流处理，而不是使用新的应用接入，是为了有效防止因为新应用接入，而引入新的问题。
S6：当目标应用的异常被修复后，将恢复其流量为反向代理服务器原本分配给它的流量，即恢复所有应用的的流量为调整前的原流量。
实施例二
本实施例对应实施例一，提供一具体运用场景：
假设存在一个nginx反向代理服务器，后端部署着同一种类型的3个应用A、B和C。
存在一个日志收集与分析模块，每隔1分钟统计一次每个应用的请求量，以及每个应用的异常返回码数量。
Nginx使用的分流策略预先在数据库或者缓存中进行配置，每次策略变更时能快速查询并加载至nginx的配置文件中。nginx中的分流策略，一般分为轮询、权重、ip_hash等几种。
假设当前配置的是轮询策略，即流量轮询的方式；则3个应用中的请求量应该比较接近，同理，3个应用中每种异常码的数量也需要比较接近。如果各个应用的数量比较差量在0-10％左右，可以近似地认为是一致的；但是，比如应用B的400(异常码)数量明显比另外两台A和C的400(异常码)数量多，可以初步认为该时间段内B应用实例存在异常问题。
假设当前配置的是权重策略，且A、B和C的权重分别为6、3和1；则3台应用的请求量与异常码数量的大体比例也是需要在6:3:1左右，如果存在差距量较多的应用时，则初步认为该应用实例在该时间段内存在问题。
例如，原先每分钟A应用的请求量为600，B应用为300，C应用为100；相应地，错误数量A应用为60，B应用为30，C应用为10，正常情况下，将大体上维持这样的比例。突然间某一时刻，B应用的请求量还是为300左右，但是B应用的400(异常码)变成了120左右，且在连续的5个周期之内均是B应用的异常码与正常比例不一致。此时，日志分析与处理模块将判定该台应用存在异常，将会启动限流处理，并同时通知相关人员进行该应用实例的问题排除。
启动限流处理后，将异常应用的流量调整为原先流量的25％占比，其他多余流量均分至其他应用中。
比如Nginx使用的分流策略为轮询方式，则每个应用占用33％流量，B应用存在异常，则启动限流处理后，B应用流量占用将提调整为33％*25％＝8％左右，而其他两台则平均其他剩余流量，每台大概46％。具体比例可以根据业务上的要求以及资源的使用情况进行分流比例的设置。之所以是进行流量分流处理，而不是使用新的应用接入，是为了防止因为新应用接入，可能还会带来新的问题。
待相关人员明确问题并修复问题后，将进行流量的还原，将各个应用的流量还原为调整前的流量即可。
实施例三
本实施例对应实施例一或实施例二，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序在被处理器执行时，能够实现上述实施例一或实施例二所述的一种异常应用的处理方法所包含的步骤。具体的步骤内容在此不进行复述，详情请参阅实施例一或实施例二的记载。
综上所述，本发明提供的一种异常应用的处理方法、存储介质，能够监控反向代理无法识别的异常应用，并限制其流量。不仅提高了异常应用的识别能力，以及问题的处理效率；而且能够实现流量的回收再充分利用，提高了资源的利用率；进一步地，还能优化用户体验。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种异常应用的处理方法，其特征在于，包括：
周期性统计各个应用的请求量和异常码数量；
依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常；
若一应用连续预设个数统计周期的统计结果均为异常，则发送对应所述一应用的异常提示，并对所述一应用进行限流处理。
2.如权利要求1所述的一种异常应用的处理方法，其特征在于，若所述分流策略为轮询策略，则所述依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常，具体为：
获取一统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；
分别判断各个应用的请求量是否接近，以及各个应用的异常码数量是否接近；
若能获取请求量或异常码数量与其他应用存在明显差距的应用，则判定其对应所述一统计周期的统计结果为异常。
3.如权利要求1所述的一种异常应用的处理方法，其特征在于，若所述分流策略为权重策略，则所述依据反向代理服务器设置的分流策略，分别判断各个统计周期内各个应用的请求量和异常码数量是否正常，具体为：
获取反向代理服务中设置的权重策略中各应用的权重比例；
获取一统计周期内各个应用的请求量和异常码数量；
分别判断各个应用的请求量比例和异常码数量比例是否符合所述权重比例；
若能获取请求量或异常码数量比例有误的应用，则判定其对应所述一统计周期的统计结果为异常。
4.如权利要求1所述的一种异常应用的处理方法，其特征在于，所述限流处理包括：调整所述一应用的流量为其原流量的预设百分比，并将剩下的流量分至其他应用。
5.如权利要求4所述的一种异常应用的处理方法，其特征在于，所述调整所述一应用的流量为其原流量的预设百分比，并将剩下的流量分至其他应用，具体为：
调整反向代理服务器分配给所述一应用的流量为其原流量的20-40％，其他80-60％的流量均分至其他应用。
6.如权利要求1所述的一种异常应用的处理方法，其特征在于，还包括：
所述一应用的异常被修复后，恢复反向代理服务器原本分配给所述一应用的流量。
7.一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，所述程序在被处理器执行时，能够实现上述权利要求1-6任意一项所述的一种异常应用的处理方法所包含的步骤。
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