CN112260869B - 服务降级方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种服务降级方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。本公开实施例通过量化服务之间的相关性，进而实现服务降级功能，其至少可以在保障服务整体应用功能的基础上，有效优化网络资源利用率。
Description
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种服务降级方法、一种服务降级系统、一种终端设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
在微服务架构中，服务通信和服务治理异常复杂，管理好服务间通信对于保证端到端的性能和可靠性来说是非常重要的。因此，人们针对服务通信和服务治理提出了Service Mesh(服务网格)的概念。Service Mesh是一个基础设施层，用于处理服务间通信，并负责在网络拓扑中实现请求的可靠传递。在实践中，Service Mesh通常实现为一组轻量级网络代理，它们与应用程序部署在一起，但对应用程序透明。从技术角度上讲，ServiceMesh是将整个服务间通讯的技术栈全部下移，从应用层下移到基础设施层。
Service Mesh中有一个关键机制是服务降级机制，服务降级就是对不怎么重要的服务降低处理的优先级，尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。服务降级机制很重要，由于资源有限而请求无限，如果在高并发时期，不把资源给予重要的功能服务，可能会造成严重的宕机事件，影响整个系统的性能。目前的服务降级方案，主要通过拒绝服务和关闭服务来实现，其中拒绝服务为拒绝低优先级应用的服务请求，关闭服务是在高并发时期关闭非核心服务。然而在微服务架构中，单个应用程序由数百个服务组成，为了实现某一应用功能，需要许多服务之间产生服务通信。在现在这种以服务为核心的架构下，服务之间关联性强，如果采用人工干预的手段，确定非核心服务，既有可能造成失误，关闭和核心服务关联性强的服务，影响整体应用功能，也会造成人工浪费。
因此，提出一种既可以保障服务整体应用功能，同时有效优化网络资源利用率的服务降级方案是目前亟待解决的问题。
发明内容
本公开提供了一种服务降级方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质，以至少解决上述问题。
根据本公开实施例的一方面，提供一种服务降级方法，包括：
分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；
基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，
对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
构建核心服务与非核心服务的相关性模型；
所述分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，具体为：
基于所述相关性模型分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性。
在一种实施方式中，所述构建核心服务与非核心服务的相关性模型，具体为：
基于核心服务与所有非核心服务之间的通信次数以及非核心服务的总数量构建核心服务与非核心服务的相关性模型。
在一种实施方式中，所述分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，根据以下公式得到：
式中，p[i]表示核心服务与第i个非核心服务之间的相关性，xi表示第i个非核心服务和核心服务之间的通信次数，n表示非核心服务的总数量。
根据本公开实施例的另一方面，提供一种服务降级系统，包括：
计算模块，其设置为分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；
筛选模块，其设置为基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，
降级模块，其设置为对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。
在一种实施方式中，所述系统还包括：
构建模块，其设置为构建核心服务与非核心服务的相关性模型；
所述计算模块具体设置为，基于所述相关性模型分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性。
在一种实施方式中，所述构建模块具体设置为，基于核心服务与所有非核心服务之间的通信次数以及非核心服务的总数量构建核心服务与非核心服务的相关性模型。
在一种实施方式中，所述计算模块，根据以下公式得到：
式中，p[i]表示核心服务与第i个非核心服务之间的相关性，xi表示第i个非核心服务和核心服务之间的通信次数，n表示非核心服务的总数量。
根据本公开实施例的又一方面，提供一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1至4中任一项所述的服务降级方法。
根据本公开实施例的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行所述的服务降级方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的服务降级方法，通过分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。本公开实施例通过量化服务之间的相关性，进而实现服务降级功能，其至少可以在保障服务整体应用功能的基础上，有效优化网络资源利用率。
本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本公开技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案，并不构成对本公开技术方案的限制。
图1为本公开实施例提供的一种服务降级方法的流程示意图；
图2为本公开另一实施例提供的一种服务降级方法的流程示意图；
图3为本公开实施例提供的一种服务降级系统的结构示意图；
图4为本公开实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
需要说明的是，本公开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；并且，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本公开的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
随着互联网的飞速发展，企业越来越需要具有“持续快速地响应市场需求的变化”的能力。虽然影响这种能力的因素很多，但从企业应用系统架构的角度来讲，就需要一个能够面对变化的，甚至是主动拥抱变化的架构。传统单体应用架构不能满足企业应对变化的要求，因此微服务架构应运而生。
在微服务架构中，单个应用程序可能由数百个服务组成，每个服务可能有数千个实例组成，而且每一个都可以动态调度资源编辑器，实例都可能处于不断变化的状态。但是在微服务架构中，服务通信和服务治理异常复杂，管理好服务间通信对于保证端到端的性能和可靠性来说是非常重要的。因此，人们又提出了针对服务通信和服务治理的ServiceMesh。
Service Mesh中有一个关键机制是服务降级机制，主要通过拒绝服务和关闭服务来实现：
从以上介绍中可以看出，在采用关闭服务的手段，就是在高并发时期，关闭非核心服务。在微服务架构中，单个应用程序由数百个服务组成，为了实现某一应用功能，需要许多服务之间产生服务通信。在现在这种以服务为核心的架构下，服务之间关联性强，如果采用人工干预的手段，确定非核心服务，既有可能造成失误，关闭和核心服务关联性强的服务，影响整体应用功能，也会造成人工浪费。
为解决上述问题，本公开实施例提出一种基于Service Mesh的服务降级机制调整方法，通过建立了基于核心服务的服务相关性模型，量化服务之间的相关性，在高并发时期，基于服务相关性模型，把与核心服务关联性不强服务进行服务降级，以保障必要的服务通信，并合理优化网络资源利用率。
请参照图1，图1为本公开实施例提供的一种服务降级方法的流程示意图，所述方法包括步骤S101-S103。
在步骤S101中，分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果。
可以理解的是，在Service Mesh架构下，一个核心服务服务于多个应用系统，会与多个服务建立通信，该多个服务相对于核心服务而言均定义为非核心服务。
相较于相关技术中，通过人工干预的手段，确定非核心服务，并对被确定的非核心服务进行服务降级，本实施例通过计算核心服务与各非核心服务之间的相关性，进而对相关性不强的非核心服务器进行服务降级，可以有效避免关闭与核心服务关联性强的服务，保障整体应用功能能，同时优化网络资源利用率。
需要说明的是，本实施例在执行步骤S101之前，系统首先检测是否处于高并发时期，网络资源有限的情况，如是，则开始执行步骤S101计算核心服务与非核心服务之间的相关性，
在步骤S102中，基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务。
在步骤S103中，对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。
具体地，本实施例计算核心服务与非核心服务之间的服务相关性权重P(即，相关性结果)，基于P值的大小，确定服务之间的相关性，系统在高并发时期，针对P值小于预设阈值的非核心服务，采用关闭服务或者拒绝服务手段，实现服务降级，以合理规划资源利用，避免影响整个系统性能，同时保障整体的应用功能。
需要说明的是，本领域技术人员可以结合现有技术及实际应用设定预设阈值的大小，此处不再赘述。
请参照图2，图2为本公开另一实施例提供的一种服务降级方法的流程示意图，在上一实施例的基础上，本实施例通过构建核心服务与非核心服务的相关性模型，并基于该相关性模型量化核心服务与非核心服务之间的相关性，具体地，所述方法还包括步骤S201，并将步骤S101进一步划分为步骤S101a。
在步骤S201中，构建核心服务与非核心服务的相关性模型。
本实施例中，首先构建相关性模型，再基于该相关性模型计算核心服务与各个非核心服务之间的相关性，其中，所述步骤S201具体为：
基于核心服务与所有非核心服务之间的通信次数以及非核心服务的总数量构建核心服务与非核心服务的相关性模型。
在微服务架构汇总，单个应用程序由数百个服务组成，为了实现某一应用功能，需要许多服务之间产生通信服务，本实施例通过获取核心服务与非核心服务之间的通信次数以及非核心服务的总数量，并基于所述通信次数和非核心服务总数量构建相关性模型，以便于准确计算服务间的相关性。
所述分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性(即，步骤S101)，具体为：
在步骤S101a中，基于所述相关性模型分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性。
在一种实施方式中，所述分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性(即，步骤S101)，根据以下公式得到：
式中，p[i]表示核心服务与第i个非核心服务之间的相关性，xi表示第i个非核心服务和核心服务之间的通信次数，n表示非核心服务的总数量。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种服务降级系统，所述系统包括计算模块31、筛选模块32以及降级模块33，其中，
计算模块31，其设置为分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；
筛选模块32，其设置为基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，
降级模块33，其设置为对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。
在一种实施方式中，所述系统还包括：
构建模块，其设置为构建核心服务与非核心服务的相关性模型；
所述计算模块具体设置为，基于所述相关性模型分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性。
在一种实施方式中，所述构建模块具体设置为，基于核心服务与所有非核心服务之间的通信次数以及非核心服务的总数量构建核心服务与非核心服务的相关性模型。
在一种实施方式中，所述计算模块，根据以下公式得到：
式中，p[i]表示核心服务与第i个非核心服务之间的相关性，xi表示第i个非核心服务和核心服务之间的通信次数，n表示非核心服务的总数量。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种终端设备，如图4所示，所述终端包括存储器41和处理器42，所述存储器41中存储有计算机程序，当所述处理器42运行所述存储器41存储的计算机程序时，所述处理器42执行所述的服务降级方法。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行所述的服务降级方法。
综上所述，本公开实施例提供的服务降级方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质，通过分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。本公开实施例通过量化服务之间的相关性，进而实现服务降级功能，其至少可以在保障服务整体应用功能的基础上，有效优化网络资源利用率。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种服务降级方法，其特征在于，包括：
分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；
基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，
对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
构建核心服务与非核心服务的相关性模型；
所述分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，具体为：
基于所述相关性模型分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建核心服务与非核心服务的相关性模型，具体为：
基于核心服务与所有非核心服务之间的通信次数以及非核心服务的总数量构建核心服务与非核心服务的相关性模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，根据以下公式得到：
式中，p[i]表示核心服务与第i个非核心服务之间的相关性，xi表示第i个非核心服务和核心服务之间的通信次数，n表示非核心服务的总数量。
5.一种服务降级系统，其特征在于，包括：
计算模块，其设置为分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性，得到各非核心服务的相关性结果；
筛选模块，其设置为基于各非核心服务的相关性结果，从所有非核心服务中筛选出其相关性结果低于预设阈值的非核心服务；以及，
降级模块，其设置为对所述相关性结果低于预设阈值的非核心服务进行服务降级。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：
构建模块，其设置为构建核心服务与非核心服务的相关性模型；
所述计算模块具体设置为，基于所述相关性模型分别计算核心服务与所有非核心服务之间的相关性。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述构建模块具体设置为，基于核心服务与所有非核心服务之间的通信次数以及非核心服务的总数量构建核心服务与非核心服务的相关性模型。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述计算模块，根据以下公式得到：
式中，p[i]表示核心服务与第i个非核心服务之间的相关性，xi表示第i个非核心服务和核心服务之间的通信次数，n表示非核心服务的总数量。
9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1至4中任一项所述的服务降级方法。
10.一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，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1至4中任一项所述的服务降级方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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