CN111611050A

CN111611050A - 一种信息处理方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN111611050A
Application number: CN202010342954.6A
Authority: CN
Inventors: 黄琰; 曾楚伟; 李斌
Original assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2020-04-27
Filing date: 2020-04-27
Publication date: 2020-09-01

Abstract

本发明提供了一种信息处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收多个目标对象发送的多个任务处理请求，每个任务处理请求中至少携带相应的目标对象的标识信息；基于多个目标对象的标识信息，确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求；当目标任务处理请求被一个工作线程处理时，从资源存储池中获取与目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块，资源存储池基于多个目标对象所租用的业务的串行化属性信息确定；在目标信息存储块中执行相应的任务操作。本发明在串行化任务处理场景中，根据各租户的串行化能力为各租户分配可用的资源额度，保证在各租户最多使用一个工作线程进行事务处理，实现对多租户资源进行有效隔离。

Description

一种信息处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种信息处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在互联网时代，微服务已经成为后台技术的主流架构，微服务将服务逻辑的解耦，拆分成多个轻量的子服务，各服务通过远程过程调用(Remote Procedure Call，RPC)互相关联，从而降低服务的复杂度，提高可维护性和稳定性。但是，随着业务发展和调用量增长，容易出现单租户占用过多资源的情况，影响服务整体可用性，尤其在企业服务后台中，企业规模差异悬殊，大型企业占用过多服务器资源，导致资源分配不平衡，影响其他用户的使用体验。

现有的多租户隔离方案大多基于虚拟化或容器的资源隔离策略，即将一台物理计算机抽象为多台逻辑单元，每个逻辑单元运行在独立的运行环境，隔离CPU、内存等物理资源，从而实现多租户资源隔离的效果。但是该资源隔离策略划分粒度较粗，隔离开销较大，随着隔离划分的数量增长，系统整体性能下降明显。在企业级软件即服务(Software as aService，SaaS)应用场景中，海量企业共用线上服务资源，不同企业规模差异悬殊，既要保证各企业稳定可靠运行，又要避免单个企业消耗过多服务资源，影响其他企业的服务正常运行。因此，基于虚拟化或容器的多租户资源隔离策略无法满足海量企业租户的隔离需求，且较粗的隔离粒度无法满足精细化的企业服务管理与运营需求。

发明内容

为了避免某些场景下同一租户乱序执行引起的单租户占用资源过多的情况，根据服务器资源现状和各租户的占用情况，有效分配各租户的可用额度，进而实现以各租户为维度，对多租户资源进行有效隔离(比如在串行化任务处理场景中，根据各租户的串行化能力为各租户分配相应的可用资源额度，保证各租户最多使用一个工作线程等)，本发明提出一种信息处理方法、装置、设备及存储介质。

一方面，本发明提出了一种信息处理方法，所述方法包括：

接收多个目标对象发送的多个任务处理请求，所述多个任务处理请求中的每一个任务处理请求至少携带多个目标对象的标识信息中与其对应的标识信息；

基于所述多个目标对象的标识信息，从所述多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求；

当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被一个工作线程处理时，从资源存储池中获取与所述目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块，所述资源存储池中存储标识信息与信息存储块之间的第一映射关系，所述资源存储池基于所述多个目标对象所租用的业务的串行化属性信息而确定；

通过所述一个工作线程，在所述目标信息存储块中执行所述目标任务处理请求对应的任务操作。

另一方面，本发明提出了一种信息处理装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收多个目标对象发送的多个任务处理请求，所述多个任务处理请求中的每一个任务处理请求至少携带多个目标对象的标识信息中与其对应的标识信息；

目标任务处理请求确定模块，用于基于所述多个目标对象的标识信息，从所述多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求；

目标信息存储块获取模块，用于当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被一个工作线程处理时，从资源存储池中获取与所述目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块，所述资源存储池中存储标识信息与信息存储块之间的映射关系，所述资源存储池基于各个目标对象所租用的应用服务的串行化属性信息而确定；

执行模块，用于通过所述一个工作线程，在所述目标信息存储块中执行所述目标任务处理请求对应的任务操作。

另一方面，本发明提出了一种设备，所述设备包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的信息处理方法。

另一方面，本发明提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述所述的信息处理方法。

本发明实施例提出一种信息处理方法、装置、设备及存储介质，在串行化任务处理场景中，当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被一个工作线程处理时，可以预先根据各个目标对象所租用的业务的串行化属性信息建立标识信息存储池资源存储池，在接收到多个目标对象发送的多个任务处理请求时，根据任务处理请求中携带的标识信息确定属于同一个目标对象的目标任务处理请求，接着将属于同一个目标对象的目标任务处理请求哈希至标识信息存储池资源存储池中相应的目标信息存储中，最后在该目标信息存储块中，通过一个工作线程执行该属于同一个目标对象的目标任务处理请求对应的任务操作。从而实现通过一个工作线程根据各租户的串行化能力为各租户有效分配相应的可用额度，保证在串行化任务处理场景中，单个租户最多使用一个工作线程执行其发送的任务处理请求，避免某些场景下同一租户乱序执行引起的单租户占用资源过多的情况，从而实现以各租户为维度，对多租户资源进行有效隔离，降低异常请求的影响面，提高整体系统的稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本发明实施例提供的一种信息处理方法的实施环境示意图。

图2是本发明实施例提供的信息处理方法在串行化任务处理场景中的一种流程示意图。

图3是本发明实施例提供的服务中各模块间调用透传存储在本地终端上的数据的原理示意图。

图4是本发明实施例提供的一种典型的RPC框架。

图5是本发明实施例提供的一种建立资源存储池的流程示意图。

图6是本发明实施例提供的在一种场景中的串行化任务队列和信息存储块的结构示意图。

图7是本发明实施例提供的信息处理方法在串行化任务处理场景中的另一种流程示意图。

图8是本发明实施例提供的信息处理方法在并发数限制场景中的一种流程示意图。

图9是本发明实施例提供的在并发数限制场景中，RPC框架为各个租户分配的计数桶的结构示意图。

图10是本发明实施例提供的在并发数限制场景中，通过延迟队列对任务进行延迟处理的一种原理示意图。

图11是本发明实施例提供的信息处理方法在并发数限制场景中的另一种流程示意图。

图12是本发明实施例提供的信息处理方法在串行化任务处理场景中的另一种流程示意图。

图13是本发明实施例提供的一种信息处理方法在一种场景中的产品界面示意图。

图14是本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图。

图15是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

云技术(Cloud technology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。

云技术是基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

本发明实施例涉及云技术中的云网络技术。具体地，涉及云网络中的公有云(Public Cloud)技术，Public Cloud通常是指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过网络使用，可能是免费或成本低廉的，公有云的核心是共享资源服务。这种云有很多实例，可在当今整个开放的公有网络中提供服务。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在介绍本发明具体的实施例之前，首先对本发明涉及的技术名词进行介绍说明。

软件即服务(Software as a Service，SaaS)：是一种基于互联网提供软件服务的应用模式，租户按需租用，通常一个软件可以同时服务多个租户。其中，SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘技术人员等，即可通过互联网使用信息系统。

远程过程调用(Remote Procedure Call，RPC)：是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC假定某些传输协议的存在，如传输控制协议(TransmissionControlProtocol，TCP)或用户数据报协议(UserDatagramProtocol，UDP)，为通信程序之间携带信息数据。

租户：租户是指按需订购使用SaaS应用的企业组织或者群组等，其可以是企业级别的租户，也可以是个人级别的租户。用户是指直接使用SaaS应用的用户，且一个租户可以包括多个用户。比如，公司A订购使用SaaS应用1，则公司A可以称为SaaS应用1的租户，公司A的员工可以称为使用SaaS应用1的用户。

循环队列：将队列存储空间的最后一个位置绕到第一个位置，形成逻辑上的环状空间，供队列循环使用。在循环队列结构中，当存储空间的最后一个位置已被使用而再要进入队运算时，只需要存储空间的第一个位置空闲，便可将元素加入到第一个位置，即将存储空间的第一个位置作为队尾。

图1是本发明实施例提供的一种信息处理方法的实施环境示意图。如图1所示，该实施环境至少可以包括终端01和服务器02，在SaaS应用场景中，终端01可以为租户客户端，服务器02可用于为租户提供SaaS服务，并对多租户数据按租户进行安全隔离，该服务器02至少可以包括应用、多租户数据隔离模块和数据存储模块等。终端01通过有线或无线方式与服务器02建立连接，以通过此网络实现与服务器02之间的数据传输。例如，终端01可以通过此网络向服务器02发送任务处理请求。

具体地，终端01可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端01以及服务器02可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本发明在此不做限制。

具体地，服务器02可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

需要说明的是，图1仅仅是一种示例。

图2是本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图2所示，所述方法可以包括：

S101.接收多个目标对象发送的多个任务处理请求，多个任务处理请求中的每一个任务处理请求至少携带多个目标对象的标识信息中与其对应的标识信息。

S103.基于多个目标对象的标识信息，从多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求。

在SaaS应用场景中，该目标对象可以为需订购使用SaaS应用的租户，也可以为租户中的用户。

本发明实施例中以目标对象为SaaS应用的租户为例，可以根据各个租户的注册信息为每各个租户设置一个全局唯一的身份证标识号作为各个租户的标识信息，比如，为租户A分配一个唯一标识“a1”。其中，每个租户中的各个用户也可以具有全局唯一的标识信息。

本发明实施例中，在租户向服务器发送任务处理请求的时候，该任务处理请求中可以直接携带上该租户的标识信息，也可以携带上与该租户的标识信息有关的信息，还可以携带该任务处理请求对应的具体任务操作(比如，登录操作、访问操作、转账操作等等)。在服务器接收到多个目标对象发送的多个任务处理请求之后，可以直接获取租户的标识信息或者从与租户的标识信息有关的信息中提取出相应的标识信息。

此外，终端还可以将多个任务处理请求保存在存储在本地终端上的数据(cookie)中，并将任务处理请求连同cookie一起发送给服务器，服务器的各模块(比如，模块1、模块2、模块3、模块4、模块5)间调用透传cookie，其中，该cookie是服务器响应于终端的请求而为终端颁发的cookie，该cookie保存在终端中，服务器可以通过cookie对租户的身份或状态进行辨别。图3所示为服务中各模块间调用透传cookie的原理示意图，由于各模块间调用透传cookie，因此服务器每一级后台模块都能获取到此任务处理请求的标识信息，并以此作为多租户资源隔离保护的识别粒度，识别粒度较细，能够提供效果较好的多租户资源隔离保护方案。

在将多个任务处理请求保存在cookie中之后，服务器可以根据多个任务处理请求中携带的标识信息，区分不同租户的线上请求，并将具有相同标识信息的任务处理请求进行分类汇总，从而确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求。比如，在SaaS应用场景中，多个租户包括租户A、租户B、租户C，多个任务处理请求包括请求1、请求2、请求3、请求4、请求5、请求6，请求1、请求2中携带租户A的标识信息，请求3、请求4中携带租户B的标识信息，请求5、请求6中携带租户C的标识信息，则请求1、请求2属于同一个租户A的目标任务处理请求，请求3、请求4属于同一个租户B的目标任务处理请求，请求5、请求6属于同一个租户C的目标任务处理请求。

S105.当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被一个工作线程处理时，从资源存储池中获取与目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块，资源存储池中存储标识信息与信息存储块之间的第一映射关系，资源存储池基于多个目标对象所租用的业务的串行化属性信息而确定。

在实际应用中，对于微服务中的RPC服务而言，服务器的稳定运行取决于服务器资源，该服务器资源可以至少包括中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、内存、网络流量、工作线程(Worker)数等。一种典型的RPC框架可以如图4所示，其中，输入/输出(Input/Output，IO)线程负责接收请求和发送响应，Worker线程负责处理业务请求，一个服务的worker数是恒定的，如果某个租户请求占用了太多工作线程，会导致其他租户或用户的请求得不到及时处理，轻则增加处理耗时，重则引起前端调用超时，引发雪崩。类似地，CPU、内存、网络流量也有相似的问题，如果单个租户或用户占用太多的服务器处理资源，会挤占其他租户或用户的处理资源。

基于此，以目标对象为SaaS应用的租户为例，在串行化任务处理场景中，图4中的RPC框架可以基于各个租户的串行化能力，具体可以为根据各个目标对象在SaaS应用中所租用的业务的串行化属性信息，为各个租户分配一批空闲的信息存储块，用循环队列将这些空闲数据块连接起来，从而预先建立用于为各个租户分配可用资源额度的资源存储池。其中，“各个目标对象在SaaS应用中所租用的业务的串行化属性信息”可以为：各个目标对象所租用的业务中，需要按顺序依次执行的业务(比如收付款业务)的执行顺序。

具体地，如图5所示，建立资源存储池可以包括：

S201.基于各个目标对象所租用的业务的串行化属性信息，确定各个目标对象对应的业务串行化任务队列。

以目标对象为SaaS应用的租户为例，在SaaS应用中的串行化任务处理场景中，由于租户所租用的业务可以为多个，比如收付款业务、邮件业务等。而某些业务中的各个功能模块是需要串行化执行(即按序执行)的，比如收付款业务。因此，可以以各租户为维度，即根据所租用的业务的串行化属性信息，具体为根据业务中的各个功能模块在执行过程中的先后顺序，确定租户对应的业务串行化任务队列。比如，以业务为收付款业务为例：假设收付款业务中各个功能模块的执行顺序依次为E1--E2--E3--E4--E5，则上述顺序即构成了收付款业务的业务串心化任务队列。由于各个租户所租用的业务可以为多个，因此，各个租户对应的业务串行化任务队列也可以为多个。

在SaaS应用的串行化任务处理场景中，可以使用任务管理表管理各个租户对应的业务串行化任务队列，并为目对象对应的业务串行化任务队列设置独立的互斥锁和队列头。采用互斥锁的方式可以保证在任何时刻，只能有一个工作线程执行该租户对应的业务串行化任务队列，规范运行顺序，保证数据安全和完整性。

S203.基于各个目标对象对应的业务串行化任务队列，为各个目标对象分配相应的信息存储块。

S205.将各个目标对象对应的信息存储块通过循环队列进行连接，得到资源存储池。

S207.建立各个目标对象的标识信息与相应的信息存储块之间的第一映射关系以及业务串行化任务队列与相应的信息存储块之间的第二映射关系，将第一映射关系和第二映射关系存储在资源存储池中。

在SaaS应用中的串行化任务处理场景中，本发明实施例可以根据目标对象对应的业务串行化任务队列的大小和数量，为各个目标对象分配相应的空闲的信息存储块。并将为各个目标对象分配的空闲的信息存储块通过循环队列进行连接，从而得到资源存储池，该资源存储池中存储各个目标对象的标识信息与相应的信息存储块之间的第一映射关系以及业务串行化任务队列与相应的信息存储块之间的第二映射关系，由于资源存储池是基于各租户为维度得到的业务串行化任务队列而创建的，使用该资源存储池进行数据隔离，使得最终的隔离粒度较细，隔离效果较好。图6所示为在一种场景中的串行化任务队列和资源存储池的结构示意图，以租户包括租户A、租户B、租户C为例，则租户A、租户B、租户C对应的串行化任务队列的示意图可以如图6A所示，相应的信息存储块的示意图可如图6B所示。

在SaaS应用中的串行化任务处理场景中，本发明实施例使用循环队列建立资源存储池，可以充分利用循环队列对内存资源进行管理，防止伪溢出的发生，提高内存分配的效率，减少内存碎片，增大内存的整体利用率。

相应地，如图7所示，S105可以包括：

当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被一个工作线程处理时，基于第一映射关系，从资源存储池中获取与目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块。

在SaaS应用中的串行化任务处理场景中，在确定出属于同一个租户的目标任务处理请求之后，可以根据第一映射关系，从资源存储池中获取与该目标任务处理请求中携带的标识信息对应相应的目标信息存储块。比如，多租户包括租户A、租户B和租户C，则可以确定属于同一个租户A的目标任务处理请求对应的目标信息存储块，确定属于同一个租户B的目标任务处理请求对应的目标信息存储块，确定属于同一个租户C的目标任务处理请求对应的目标信息存储块。

S107.通过一个工作线程，在目标信息存储块中执行目标任务处理请求对应的任务操作。

本发明实施例中，继续如图7所示，S107可以包括：

S107101.基于第二映射关系，从资源存储池中获取与目标信息存储块对应的目标业务串行化任务队列。

S107103.基于任务处理请求对应的任务操作的串行化执行顺序，将目标任务处理请求哈希至目标业务串行化任务队列中。

S107105.通过一个工作线程，按序执行目标业务串行化任务队列中的目标任务处理请求对应的任务操作。

在SaaS应用中的串行化任务处理场景中，在确定出目标信息存储块之后，可以根据第二映射关系到资源存储池中查找相应的目标串行化任务队列，并根据任务处理请求对应的任务操作的串行化执行顺序，将目标任务处理请求哈希(Hash)至目标业务串行化任务队列中，最后按序执行该目标业务串行化任务队列中的目标任务处理请求对应的任务操作。比如，租户A发送的任务处理请求为收付款请求相关的请求，其包括目标任务处理请求F1、F2、F3、F4和F5(假设请求F1对应的任务操作为E1，F2对应的任务操作为E2，F3对应的任务操作为E3，F4对应的任务操作为E4，F5对应的任务操作为E5)，则服务器在接收到租户A发送的上述请求之后，可以根据上述请求对应的任务操作的串行化执行顺序，将目标任务处理请求F1、F2、F3、F4和F5哈希至目标业务串行化任务队列中，最后worker线程按序执行E1、E2、E3、E4、E5。在该worker线程处理完串行化任务队列中的任务之后，再对该worker线程进行回收，具体地可以将该worker线程回收至资源存储池中，以供后续请求继续使用。而将处理完任务的worker线程进行回收可以有效避免worker线程的乱序使用，降低异常请求的影响面，提高系统整体稳定性。

本发明实施例中，哈希过程中可以使用Hash函数，哈希函数是一种输入任意位长的消息并输出固定位长的哈希值的算法(函数)，存储哈希值的数据表即为哈希表，哈希表是一种快速的元素存取和读取数组，其特点是可用于根据数据元素的哈希值进行数组定位和访问，本发明实施例中使用的Hash函数包括但不限于：循环冗余校验码(CRCCyclicRedundancy Check)、信息-摘要(Message-Digest Algorithm)以及安全哈希(SHA，SecureHash Algorithm)等。

在SaaS应用场景中，除了S101-S107中介绍的串行化外，图4中的RPC框架还可以对租户的并发数进行限制，即为每个租户分配有限个工作线程，通过该有限个工作线程处理同一租户发送的任务处理请求。

具体地，如图8所示，当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被至少两个工作线程处理时，所述方法还可以包括：

S301.接收多个目标对象发送的多个任务处理请求，多个任务处理请求中的每一个任务处理请求至少携带多个目标对象的标识信息中与其对应的标识信息。

S303.基于多个目标对象的标识信息，从多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求。

S305.统计当前同时处理目标任务处理请求的当前工作线程的数量。

S307.在当前工作线程的数量大于第一数量阈值，且有新的工作线程请求处理目标任务处理请求时，向目标任务处理请求所属的目标对象反馈错误信息。

S309.在当前目标工作线程的数量大于或等于2，且小于或等于第一数量阈值，且有新的工作线程请求处理目标任务处理请求时，则通过新的工作线程对未处理的目标任务处理请求进行处理。

如图9所示，以目标对象为SaaS应用的租户为例，在并发数限制场景中，RPC框架为各个租户分配一个计数桶，每个计数桶内的数字代表该租户的并发数。其中，租户的并发数指的是服务器同时处理属于该租户发送的目标任务处理请求的数量，也即服务器处理该租户发送的目标任务处理请求所使用的Worker线程的数量，因此，该计数桶可以用于统计S305中处理属于同一个目标对象的目标任务处理请求的工作线程的数量。Worke线程在请求执行某个租户发送的目标任务处理请求之前，服务器会检查与该目标任务处理请求所属的租户对应的计数桶内的并发数，如S307所述，如果该并发数超过第一数量阈值，则表明该租户所占用的Worker线程的数量过多，则返回特殊错误码给该租户；如S309所述，如果并发数没有超过第一数量阈值，则表明该租户所占用的Worker线程的数量还未达到最大并发数限制，可以通过新的Worker线程执行该租户对应的还未被处理的目标任务处理请求。此外，为了准确统计并发数，可以在新的Worker线程执行目标任务处理请求之前增加计数桶中的并发数，并在目标任务处理请求执行结束时减少并发数。

在实际应用中，该第一数量阈值可以根据租户的规模或租户在SaaS应用所租用的业务被调用的频率等来设置。本申请实施例并不限定具体的阈值设置方式。

在一个可行的实施例中，计数桶的设置规则可以如下：假设有10万个租户，则可以设置1000个计数桶，使这10万个租户ID共享这1000个计数桶。而使10万个租户更享1000个计数桶的设置方式，可以减少为每个租户单独设置计数桶造成的资源消耗过大的缺陷，有效节约系统资源消耗。

本发明实施例中，在RPC框架层面设置了上述并发限制保护措施，有效地避免了单个大型企业或异常用户请求占用服务过多worker线程，且能够人为地依据企业规模设定相适应的并发数量，以很低的运行开销做到各租户之间工作线程的资源隔离，有力保障服务整体运行稳定性。

在一个可行的实施例中，在异步队列基础组件消息队列(MQ)中，也可以使用并发数限制技术。当一个目标对象(比如租户)异步任务较多(比如超过预设的异步数量阈值)，相应的并发执行任务会比较多，对后台服务造成冲击，少量异常账号影响了大量正常账号，增加了影响面。基于此，可以建立延迟队列，如图10所示为通过延迟队列对任务进行延迟处理的一种原理示意图，如图10所示，消息队列中的基于组复制插件(MQMgr)在每次向worker线程派发任务处理请求前，检查当前租户的并发执行数(即当前同时处理属于该租户的目标任务处理请求的工作线程的数量)，如果该并发执行数超过第二数量阈值，则把超过第二数量阈值的任务请求放入延迟队列中，待该租户上一个任务完成后再从延迟队列取出超出第二数量阈值的任务处理请求，并重新派发给worker线程执行。

具体地，如图11所示，该方法还可以包括；

S401.接收多个目标对象发送的多个任务处理请求，多个任务处理请求中的每一个任务处理请求至少携带多个目标对象的标识信息中与其对应的标识信息。

S403.基于多个目标对象的标识信息，从多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求。

S405.在多个目标对象对应的异步任务大于异步数量阈值时，统计当前同时处理相应的目标任务处理请求的当前工作线程的数量。

S407.在当前工作线程的数量大于第二数量阈值时，将未处理的目标任务处理请求迁移至延迟队列。

S409.在当前工作线程处理完相应的目标任务处理请求后，将延迟队列中的目标任务处理请求派发至当前工作线程进行处理。

在实际应用中，异步任务指的先进入“任务队列”的任务，在“任务队列”通知工作线程，某个异步任务可以执行了，该异步任务才会进入工作线程中，由相应的工作线程执行该异步任务。

此外，该异步数量阈值、第二数量阈值的可以根据租户的规模或租户在SaaS应用所租用的业务被调用的频率等来设置。本申请实施例并不限定具体的阈值设置方式。

需要说明的是，第二数量阈值与上述第一数量阈值之间不存在特定的关系，比如在一些场景中，第二数量阈值可以大于或等于第一阈值，在另一些场景中，第二数量阈值可以小于第一阈值。本申请实施例对此不做具体限定。

本发明实施例中，通过建立延迟队列，既防止单个租户并发执行任务数超过最大并发限制，又能够保证所有任务最终被执行。

在一个可行的实施例中，还可以将计数桶与MQ组合在一起来进行并发数限制，即将S305-S309中的使用计数桶统计并发数的方法应用S405中，使用计数桶统计并发数，并使用MQ进行并发数限制，从而更有效地避免了单个大型企业或异常用户请求占用服务过多worker线程，以很低的运行开销做到各租户之间工作线程的资源隔离，有力保障服务整体运行稳定性，且能够保证所有任务最终被执行。

在一个可行的实施例中，除了串行化和并发数限制之外，CPU、内存是影响服务器稳定性的比较核心的系统资源。基于此，可以在RPC框架层面计算各个目标对象(如租户)的ID在执行任务前后调用的系统，获取当前worker线程使用资源消耗信息(比如，内存和CPU运行时间)，由此可以计算出执行目标任务处理请求对应的任务操作的资源消耗信息，当某个目标ID消耗资源超过资源阈值，则降低其对应的目标对象的权重(如以下S109-S1013所述)。

在另一个可行的实施例中，当服务器再次接收到目标对象发送的任务处理请求且服务器负载比较重时(比如，负载信息大于负载阈值)，优先拒绝消耗比较多的目标对象的ID发送的任务处理请求(如以下S1012-S1018所述)。

具体地，以串行化任务处理场景为例，如图12所示，在S107之后，方法还可以包括：

S109.获取执行目标任务处理请求对应的任务操作的资源消耗信息。

S1011.基于执行目标任务处理请求对应的任务操作的资源消耗信息，确定目标任务处理请求所属的目标对象的总资源消耗信息。

S1013.降低总资源消耗信息大于资源阈值的目标对象的权重，权重表征服务器处理目标对象发送的任务处理请求的优先级。

具体地，在S1011之后，方法还可以包括：

S1012.将所述目标对象按照相应的总资源消耗信息进行逆序排序，得到目标对象序列。

S1014.将所述目标对象序列中前预设数量个目标对象作为候选对象。

S1016.当再次接收到候选对象发送的任务处理请求且服务器的负载信息大于负载阈值时，拒绝响应候选对象发送的任务处理请求。

S1018.当再次接收到候选对象发送的任务处理请求且服务器的负载信息小于或等于负载阈值时，继续响应候选对象发送的任务处理请求。

需要说明的是，上述资源消耗信息以及负载信息的判定方法同样适用于并发数限制场景中。

本发明实施例中，基于系统调用统计每个租户占用的资源，对于资源消耗比较多的租户，在后续任务处理过程中，可以根据服务器的负载情况，拒绝其请求，从而省去虚拟化或容器化带来的性能开销，很好地满足企业或个人场景对资源隔离和保护的需求。

图13所示为本申请实施例提供的一种信息处理方法在一种场景中的产品界面示意图，该产品具体可以为软件即服务相关的产品，安装在终端中，以供租用该产品租户使用。具体地如图13A所示为该产品中应用管理下的各项功能，图13B所示为该产品中管理工具下的各项功能，如图13A和13B所示，该软件即服务提供多种功能供租户进行使用，该功能包括但不限于支付功能、通信功能、支付功能等，租户可以根据实际需要点击产品界面上的图标，从而生成向服务器传递的任务处理请求。服务器预先按功能划分各逻辑模块，各逻辑模块负责不同的功能需求，每个逻辑模块部署在多台物理或虚拟机中，在服务器接收到各租户发送的任务处理请求后，按照上述方法实施例中的方法在多个线程或线程中同时处理各租户的任务处理请求，完成各自的功能逻辑。

本发明实施例提供的信息处理方法、装置、设备及存储介质，以目标对象为SaaS应用的租户为例进行说明，一方面由于服务器的各模块间调用透传cookie，因此每一级后台模块都能获取到此任务处理请求的标识信息，并以此作为多租户资源隔离保护的识别粒度，识别粒度较细，能够提供效果较好的多租户资源隔离保护方案；另一方面，在串行化任务处理场景中，以各租户为维度，预先根据各个租户所租用的业务的串行化属性信息建立资源存储池，保证在任何时刻，只能有一个工作线程执行该租户对应的业务串行化任务队列，规范运行顺序，保证数据安全；另一方面，在并发数限制场景中，在RPC框架层面还设置了并发限制保护措施，有效地避免了单个大型企业或异常用户请求占用服务过多worker线程，以很低的运行开销做到各租户之间工作线程的资源隔离，有力保障服务整体运行稳定性；另一方面，通过建立延迟队列，既防止单个租户并发执行任务数超过最大并发限制，又能够保证所有任务最终执行；另一方面，对于资源消耗比较多的租户，可以降低其权重，并在后续任务处理过程中，可以根据服务器的负载情况，优先拒绝资源消耗较多的租户的请求，从而降低服务器资源开销。本发明通过上述几个方面能够避免某些场景下同一租户乱序执行引起的单租户占用资源过多的情况，从而实现以各租户为维度，对多租户资源进行有效隔离，降低异常请求的影响面，提高整体系统的稳定性。

如图14所示，本发明实施例提供了一种信息处理装置，该装置可以包括：

接收模块501，可以用于接收多个目标对象发送的多个任务处理请求，所述多个任务处理请求中的每一个任务处理请求至少携带多个目标对象的标识信息中与其对应的标识信息。

目标任务处理请求确定模块503，可以用于基于多个目标对象的标识信息，从多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求。

目标信息存储块获取模块505，可以用于当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被一个工作线程处理时，从资源存储池中获取与目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块，资源存储池中存储标识信息与信息存储块之间的映射关系，资源存储池基于各个目标对象所租用的应用服务的串行化属性信息而确定。

执行模块507，可以用于通过所述一个工作线程，在目标信息存储块中执行目标任务处理请求对应的任务操作。

本发明实施例中，该装置还可以包括资源存储池建立模块，资源存储池建立模块可以包括：

业务串行化任务队列确定单元，可以用于基于各个目标对象所租用的业务的串行化属性信息，确定各个目标对象对应的业务串行化任务队列。

分配单元，可以用于基于各个目标对象对应的业务串行化任务队列，为各个目标对象分配相应的信息存储块。

连接单元，可以用于将各个目标对象对应的信息存储块通过循环队列进行连接，得到资源存储池。

建立单元，可以用于建立各个目标对象的标识信息与相应的信息存储块之间的第一映射关系以及业务串行化任务队列与相应的信息存储块之间的第二映射关系，将第一映射关系和第二映射关系存储在资源存储池中。

具体地，目标信息存储块获取模块可以用于：基于第一映射关系，从资源存储池中获取与目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块。

具体地，执行模块可以包括：

目标业务串行化任务队列获取单元，可以用于基于第二映射关系，从资源存储池中获取与目标信息存储块对应的目标业务串行化任务队列。

哈希单元，可以用于基于任务处理请求对应的任务操作的串行化执行顺序，将目标任务处理请求哈希至目标业务串行化任务队列中。

第一执行单元，可以用于通过所述一个工作线程，按序执行目标业务串行化任务队列中的目标任务处理请求对应的任务操作。

在一个可行的实施例中，当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被至少两个工作线程处理时，则该装置还可以包括：

第一统计模块，用于统计当前同时处理所述目标任务处理请求的当前工作线程的数量。

反馈模块，可以用于在当前工作线程的数量大于第一数量阈值，且有新的工作线程请求处理所述目标任务处理请求时，向目标任务处理请求所属的目标对象反馈错误信息。

处理模块，可以用于在当前目标工作线程的数量大于或等于2，且小于或等于所述第一数量阈值，且有新的工作线程请求处理所述目标任务处理请求时，则通过新的工作进程对未处理的目标任务处理请求进行处理。

在一个可行的实施例中，当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被至少两个工作线程处理时时，该装置还可以包括：

第二统计模块，可以用于在多个目标对象对应的异步任务大于异步数量阈值时，统计当前同时处理所述目标任务处理请求的当前工作线程的数量。

迁移模块，可以用于在当前工作线程的数量大于第二数量阈值时，将未处理的目标任务处理请求迁移至延迟队列。

派发模块，可以用于在当前工作线程处理完相应的目标任务处理请求后，将延迟队列中的目标任务处理请求派发至当前工作线程进行处理。

在一个可行的实施例中，该装置还可以包括：

资源消耗信息确定模块，可以用于获取执行目标任务处理请求对应的任务操作的资源消耗信息。

总资源消耗信息确定模块，可以用于基于执行目标任务处理请求对应的任务操作的资源消耗信息，确定目标任务处理请求所属的目标对象的总资源消耗信息。

权重降低模块，可以用于降低总资源消耗信息大于资源阈值的目标对象的权重，权重表征服务器处理目标对象发送的任务处理请求的优先级。

在一个可行的实施例中，该装置还可以包括：

排序模块，可以用于将目标对象按照相应的总资源消耗信息进行逆序排序，得到目标对象序列。

候选对象确定模块，可以用于将目标对象序列中前预设数量个目标对象作为候选对象。

拒绝响应模块，可以用于当再次接收到候选对象发送的任务处理请求且服务器的负载信息大于负载阈值时，拒绝响应候选对象发送的任务处理请求。

继续响应模块，可以用于当再次接收到候选对象发送的任务处理请求且服务器的负载信息小于或等于负载阈值时，继续响应候选对象发送的任务处理请求。

需要说明的是，本发明实施例提供的装置实施例与上述方法实施例基于相同的发明构思。

本发明实施例还提供了一种信息处理的电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述方法实施例提供的信息处理方法。

本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可设置于终端之中以保存用于实现方法实施例中一种信息处理方法相关的至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述方法实施例提供的信息处理方法。

可选地，在本说明书实施例中，存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书实施例存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用程序以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器还可以包括存储器控制器，以提供处理器对存储器的访问。

本发明实施例所提供的信息处理方法实施例可以在终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图15是本发明实施例提供的一种信息处理方法的服务器的硬件结构框图。如图15所示，该服务器600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 Processing Units，CPU)610(处理器610可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器630，一个或一个以上存储应用程序623或数据622的存储介质620(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器630和存储介质620可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质620的程序可以包括一个或一个以上模块，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610可以设置为与存储介质620通信，在服务器600上执行存储介质620中的一系列指令操作。服务器600还可以包括一个或一个以上电源660，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口640，和/或，一个或一个以上操作系统621，例如Windows Server^TM，Mac OS X^TM，Unix^TM，Linux^TM，FreeBSD^TM等等。

输入输出接口640可以用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括服务器600的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，输入输出接口640包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，输入输出接口640可以为射频(RadioFrequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本领域普通技术人员可以理解，图15所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器600还可包括比图15中所示更多或者更少的组件，或者具有与图15所示不同的配置。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括建立所述资源存储池的步骤，所述建立所述资源存储池包括：

基于各个目标对象所租用的业务的串行化属性信息，确定各个目标对象对应的业务串行化任务队列；

基于各个目标对象对应的业务串行化任务队列，为各个目标对象分配相应的信息存储块；

将各个目标对象对应的信息存储块通过循环队列进行连接，得到所述资源存储池；

建立各个目标对象的标识信息与相应的信息存储块之间的第一映射关系以及业务串行化任务队列与相应的信息存储块之间的第二映射关系，将所述第一映射关系和所述第二映射关系存储在所述资源存储池中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从资源存储池中获取与所述目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块，包括：

基于所述第一映射关系，从所述资源存储池中获取与所述目标任务处理请求中携带的标识信息对应的目标信息存储块；

相应地，所述通过所述一个工作线程，在所述目标信息存储块中执行所述目标任务处理请求对应的任务操作，包括：

基于所述第二映射关系，从所述资源存储池中获取与所述目标信息存储块对应的目标业务串行化任务队列；

基于所述任务处理请求对应的任务操作的串行化执行顺序，将所述目标任务处理请求哈希至所述目标业务串行化任务队列中；

通过所述一个工作线程，按序执行所述目标业务串行化任务队列中的目标任务处理请求对应的任务操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被至少两个工作线程处理时，在所述基于所述多个目标对象的标识信息，从所述多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求之后，所述方法还包括：

统计当前同时处理所述目标任务处理请求的当前工作线程的数量；

在所述当前工作线程的数量大于第一数量阈值，且有新的工作线程请求处理所述目标任务处理请求时，向所述目标任务处理请求所属的目标对象反馈错误信息；

在所述当前目标工作线程的数量大于或等于2，且小于或等于所述第一数量阈值，且有新的工作线程请求处理所述目标任务处理请求时，则通过所述新的工作线程对未处理的目标任务处理请求进行处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当属于同一个目标对象的目标任务处理请求被至少两个工作线程处理时，在所述基于所述多个目标对象的标识信息，从所述多个任务处理请求中确定出属于同一个目标对象的目标任务处理请求之后，所述方法还包括：

在所述多个目标对象对应的异步任务大于异步数量阈值时，统计当前同时处理所述目标任务处理请求的当前工作线程的数量；

在所述当前工作线程的数量大于第二数量阈值时，将未处理的目标任务处理请求迁移至延迟队列；

在所述当前工作线程处理完相应的目标任务处理请求后，将所述延迟队列中的目标任务处理请求派发至所述当前工作线程进行处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标信息存储块中执行所述目标任务处理请求对应的任务操作之后，所述方法还包括；

获取执行所述目标任务处理请求对应的任务操作的资源消耗信息；

基于执行所述目标任务处理请求对应的任务操作的资源消耗信息，确定所述目标任务处理请求所属的目标对象的总资源消耗信息；

降低总资源消耗信息大于资源阈值的目标对象的权重，所述权重表征服务器处理目标对象发送的任务处理请求的优先级。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标任务处理请求所属的目标对象的总资源消耗信息之后，所述方法还包括：

将所述目标对象按照相应的总资源消耗信息进行逆序排序，得到目标对象序列；

将所述目标对象序列中前预设数量个目标对象作为候选对象；

当再次接收到所述候选对象发送的任务处理请求且所述服务器的负载信息大于负载阈值时，拒绝响应所述候选对象发送的任务处理请求；

当再次接收到所述候选对象发送的任务处理请求且所述服务器的负载信息小于或等于所述负载阈值时，继续响应所述候选对象发送的任务处理请求。

8.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的信息处理方法。

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中存储有至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中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的信息处理方法。