CN112000492B - 公众号用户标签的管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种公众号用户标签的管理系统及方法,其中,该方法包括:比较模块将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;Kafka集群的每个生产者节点将多个待更新用户标签数据分批次存储至Kafka集群的消息队列,其中,每个批次的待更新用户标签数据的数据量根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整;Kafka集群的每个消费者节点将多个待更新用户标签数据分批次从Kafka集群的消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据。本发明可以提高用户标签数据的处理效率,提高公众号用户标签的管理系统的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种公众号用户标签的管理系统及方法。
背景技术
对于大量的公众号用户标签数据的管理,现有技术一般通过分批次操作的方式来实现,每个批次的数据采用单线程处理,随着公众号用户标签数据量的不断增大,单线程处理的效率较低,此外,在管理公众号用户标签数据时需要调用公众号接口,由于公众号接口的调用频率有限制,如果对公众号接口的调用频率超出限制,会导致公众号接口调用失败,在用户标签数据量较大的情况下,可能会出现多次接口调用失败,影响公众号用户标签的管理系统的稳定性。
针对上述问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种公众号用户标签的管理系统,用以提高用户标签的管理效率和公众号用户标签的管理系统的稳定性,该系统包括:
比较模块和Kafka集群,其中:
比较模块,用于将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;
Kafka集群包括:多个生产者节点、消息队列和多个消费者节点,其中:
每个生产者节点用于将多个待更新用户标签数据分批次存储至消息队列,其中,每个批次的待更新用户标签数据的数据量根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整;
每个消费者节点用于将多个待更新用户标签数据分批次从消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据。
本发明实施例提供一种公众号用户标签的管理方法,该方法应用于上述公众号用户标签的管理系统,用以提高用户标签的管理效率和公众号用户标签的管理系统的稳定性,该方法包括:
比较模块将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;
Kafka集群的每个生产者节点将多个待更新用户标签数据分批次存储至Kafka集群的消息队列,其中,每个批次的待更新用户标签数据的数据量根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整;
Kafka集群的每个消费者节点将多个待更新用户标签数据分批次从Kafka集群的消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述公众号用户标签的管理方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有执行上述公众号用户标签的管理方法。
本发明实施例通过:比较模块将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;Kafka集群的每个生产者节点将多个待更新用户标签数据分批次存储至Kafka集群的消息队列,Kafka集群的每个消费者节点将多个待更新用户标签数据分批次从Kafka集群的消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据,基于Kafka集群实现了用户标签数据的分批次多线程处理,提高了用户标签数据的处理效率,根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整待更新用户标签的数据量,可以避免大量的接口调用失败,提高公众号用户标签的管理系统的稳定性。
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,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地介绍,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他的附图。在附图中:
图1为本发明实施例中公众号用户标签的管理系统结构的示意图;
图2为本发明实施例中公众号用户标签的管理系统整体框架的示意图;
图3为本发明实施例中公众号用户标签的管理系统另一结构的示意图;
图4为本发明实施例中公众号用户标签的管理方法流程的示意图;
图5为本发明实施例中定时存储和取出流程的示意图。
具体实施方式
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本领域技术技术人员知道,本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、方法或计算机程序产品。因此,本发明公开可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等),或者硬件和软件结合的形式。
以下所使用的,术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
为了解决现有的公众号用户标签的管理系统在用户标签数据量较大时基于单线程处理效率低,以及公众号用户标签的管理系统的稳定性差的技术问题,本发明实施例提供一种公众号用户标签的管理系统,用以提高用户标签的管理效率和公众号用户标签的管理系统的稳定性,图1为本发明实施例中公众号用户标签的管理系统结构的示意图,如图1所示该系统包括:
比较模块01和Kafka集群02,其中:
比较模块01,用于将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;
Kafka集群02包括:多个生产者节点021、消息队列022和多个消费者节点023,其中:
每个生产者节点021用于将多个待更新用户标签数据分批次存储至消息队列022,其中,每个批次的待更新用户标签数据的数据量根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整;
每个消费者节点023用于将多个待更新用户标签数据分批次从消息队列022中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据。
如图1所示,本发明实施例通过:比较模块将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;Kafka集群的每个生产者节点将多个待更新用户标签数据分批次存储至Kafka集群的消息队列,Kafka集群的每个消费者节点将多个待更新用户标签数据分批次从Kafka集群的消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据,基于Kafka集群实现了用户标签数据的分批次多线程处理,提高了用户标签数据的处理效率,根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整待更新用户标签的数据量,可以避免大量的接口调用失败,提高公众号用户标签的管理系统的稳定性。
具体实施时,图2为本发明实施例中公众号用户标签的管理系统整体框架的示意图,如图2所示,比较模块01可以批量的将外部应用程序发送的用户标签数据与本地预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据,即哪些用户需要建立新的标签,哪些用户需要取消已有标签,可以生成待更新用户标签数据表,将待更新用户标签数据表存储至数据库中。
Kafka集群02包括:多个生产者节点021、消息队列022和多个消费者节点023,其中,消息队列022是一个分布式消息队列,具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力,由于多个待更新用户标签数据的总数据量较大,每个生产者节点021可以从数据库中读取待更新用户标签数据表,然后将多个待更新用户标签数据分批次存储至消息队列022,多个生产者节点021可以同步存储,每个消费者节点023可以将多个待更新用户标签数据分批次从消息队列022中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据,其中,公众号接口可以是微信平台的公众号接口,也可以是其他应用程序平台的公众号接口,本发明不以此为限定,多个消费者节点023可以同步读取,生产者节点021的数目和消费者节点023的数目可以根据实际需求部署,Kafka集群02架构中的多个生产者节点021、消息队列022和多个消费者节点023可以在处理多个待更新用户标签数据时起到解耦、削峰、异步处理的作用,效率高。
由于公众号接口的调用频率有限制,可以根据实时采集的公众号接口的调用频率,对公众号接口的调用频率进行评估,根据评估结果,可配置化的调整每个批次的待更新用户标签数据的数据量,例如,若公众号接口的调用频率大于预先设置的频率阈值,可以将每个批次的待更新用户标签数据的数据量减少至预设数目,这样就可以避免大量的接口调用失败,提高系统的稳定性。
图3为本发明实施例中公众号用户标签的管理系统另一结构的示意图,如图3所示,在一个实施例中,该系统还包括,定时模块03,用于:
根据实时采集的公众号接口的调用频率,确定多个待更新用户标签数据的存储时刻和取出时刻;
每个生产者节点021还用于:
根据多个待更新用户标签数据的存储时刻,将多个待更新用户标签数据定时存储至消息队列022;
每个消费者节点023还用于:
根据多个待更新用户标签数据的取出时刻,将多个待更新用户标签数据定时从消息队列022中取出。
具体实施时,定时模块03可以通过可配置化的定时执行程序来实现,可以根据实时采集的公众号接口的调用频率,调整多个待更新用户标签数据的存储时刻和取出时刻,并且存储和取出的时刻、频率和间隔都是可配置,例如,若公众号接口的调用频率大于预先设置的频率阈值,可以将各个批次的待更新用户标签数据的存储时刻之间的间隔增大至预设间隔阈值,这样可以避开公众号接口调用的高峰期,支持在闲时调用公众号接口,进一步的避免大量的接口调用失败,提高系统的稳定性,不占用公众号接口资源。例如,定时模块03确定存储时刻的间隔为5秒,每个生产者节点021每次从待更新用户标签数据表中读取1000条数据,然后组装报文,发送到Kafka集群的消息队列,然后间隔5秒,再次读取1000条,直至达到每个批次的待更新用户标签数据的数据量的上限。
如图3所示,在一个实施例中,该系统还包括:信息推送模块04,用于:
在多个待更新用户标签数据处理完成后,根据处理完成后的用户标签数据,向用户推送与用户标签数据相关的信息。
具体实施时,在多个待更新用户标签数据处理完成后,可以向用户推送与用户标签数据相关的信息,这样可以为不同的用户提供不同的相关信息,实现信息的精准推送,提升用户体验。
在一个实施例中,每个消费者节点023处理各个批次的待更新用户标签数据,包括:
对各个批次的待更新用户标签数据进行打标签处理和/或取消标签处理。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种公众号用户标签的管理方法,如下面的实施例。由于公众号用户标签的管理方法解决问题的原理与公众号用户标签的管理装置相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
本发明实施例提供一种公众号用户标签的管理方法,该方法应用于上述公众号用户标签的管理系统,用以提高用户标签的管理效率和公众号用户标签的管理系统的稳定性,图4为本发明实施例中公众号用户标签的管理方法流程的示意图,如图4所示该方法包括:
步骤401:比较模块将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;
步骤402:Kafka集群的每个生产者节点将多个待更新用户标签数据分批次存储至Kafka集群的消息队列,其中,每个批次的待更新用户标签数据的数据量根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整;
步骤403:Kafka集群的每个消费者节点将多个待更新用户标签数据分批次从Kafka集群的消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据。
图5为本发明实施例中定时存储和取出流程的示意图,如图5所示,在一个实施例中,该方法还可以包括:
步骤501:根据实时采集的公众号接口的调用频率,确定多个待更新用户标签数据的存储时刻和取出时刻;
步骤502:Kafka集群的每个生产者节点根据多个待更新用户标签数据的存储时刻,将多个待更新用户标签数据定时存储至Kafka集群的消息队列;
步骤503:Kafka集群的每个消费者节点根据多个待更新用户标签数据的取出时刻,将多个待更新用户标签数据定时从Kafka集群的消息队列中取出。
在一个实施例中,该方法还可以包括:
在多个待更新用户标签数据处理完成后,根据处理完成后的用户标签数据,向用户推送与用户标签数据相关的信息。
在一个实施例中,步骤403中,处理各个批次的待更新用户标签数据,可以包括:
对各个批次的待更新用户标签数据进行打标处理和/或取消标签处理。
应当注意,尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作,或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述公众号用户标签的管理方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有执行上述公众号用户标签的管理方法。
综上所述,本发明实施例通过:比较模块将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;Kafka集群的每个生产者节点将多个待更新用户标签数据分批次存储至Kafka集群的消息队列,Kafka集群的每个消费者节点将多个待更新用户标签数据分批次从Kafka集群的消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据,基于Kafka集群实现了用户标签数据的分批次多线程处理,提高了用户标签数据的处理效率,根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整待更新用户标签的数据量,可以避免大量的接口调用失败,提高公众号用户标签的管理系统的稳定性。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明实施例可以有各种更改和变化。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 (8)
1.一种公众号用户标签的管理系统,其特征在于,包括:比较模块和Kafka集群,其中:
比较模块,用于将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;
Kafka集群包括:多个生产者节点、消息队列和多个消费者节点,其中:
每个生产者节点用于将多个待更新用户标签数据分批次存储至消息队列,其中,每个批次的待更新用户标签数据的数据量根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整;
每个消费者节点用于将多个待更新用户标签数据分批次从消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据;
还包括,定时模块,用于:
根据实时采集的公众号接口的调用频率,确定多个待更新用户标签数据的存储时刻和取出时刻;
每个生产者节点还用于:
根据多个待更新用户标签数据的存储时刻,将多个待更新用户标签数据定时存储至消息队列;
每个消费者节点还用于:
根据多个待更新用户标签数据的取出时刻,将多个待更新用户标签数据定时从消息队列中取出。
2.如权利要求1所述的系统,其特征在于,还包括:信息推送模块,用于:
在多个待更新用户标签数据处理完成后,根据处理完成后的用户标签数据,向用户推送与用户标签数据相关的信息。
3.如权利要求1所述的系统,其特征在于,每个消费者节点处理各个批次的待更新用户标签数据,包括:
对各个批次的待更新用户标签数据进行打标签处理和/或取消标签处理。
4.一种公众号用户标签的管理方法,其特征在于,该方法应用于权利要求1至3任一项所述公众号用户标签的管理系统,该方法包括:
比较模块将外部应用程序发送的用户标签数据与预先存储的用户标签数据进行比较,确定多个待更新用户标签数据;
Kafka集群的每个生产者节点将多个待更新用户标签数据分批次存储至Kafka集群的消息队列,其中,每个批次的待更新用户标签数据的数据量根据实时采集的公众号接口的调用频率实时调整;
Kafka集群的每个消费者节点将多个待更新用户标签数据分批次从Kafka集群的消息队列中取出,调用公众号接口处理各个批次的待更新用户标签数据;
还包括:
根据实时采集的公众号接口的调用频率,确定多个待更新用户标签数据的存储时刻和取出时刻;
Kafka集群的每个生产者节点根据多个待更新用户标签数据的存储时刻,将多个待更新用户标签数据定时存储至Kafka集群的消息队列;
Kafka集群的每个消费者节点根据多个待更新用户标签数据的取出时刻,将多个待更新用户标签数据定时从Kafka集群的消息队列中取出。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
在多个待更新用户标签数据处理完成后,根据处理完成后的用户标签数据,向用户推送与用户标签数据相关的信息。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,处理各个批次的待更新用户标签数据,包括:
对各个批次的待更新用户标签数据进行打标处理和/或取消标签处理。
7.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求4至6任一所述方法。
8.一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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求4至6任一所述方法。
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