CN112685660A - 物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备，属于人工智能领域。其中，该方法包括：采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。通过本发明，解决了相关技术在推荐引擎异常的情况下获取推荐物料的效率低的技术问题，不用占用客户端的缓存空间，提高了物料投放效率，在客户端上实现了推荐服务的熔断兜底，提高了物料推送服务的稳定性。

Description

物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备。

背景技术

相关技术中，推荐系统广泛的支撑了整个互联网的各种应用和系统，比如今日头条等实现千人千面的推荐功能，背后就需要推荐系统的支撑。很多互联网上的内容展示都来自推荐系统的推荐结果返回。

相关技术中，由客户端的默认显示模块来实现兜底，客户端定期向服务器请求默认的推荐条目列表，然后在后端推荐系统服务不可用时展示出来。资源消耗比较大，这意味着所有的客户端都需要定期的请求服务器，不论是否需要展示，为了更新默认内容，就必须要定期下载，导致客户端的缓存量巨大，而且定期下载也不能保证是最新的内容，因为更新需要有窗口期。通过服务跳转来实现兜底，有些APP或者Web在后台服务不可用时，会切换到一些临时可用的服务，比如请求会落在缓存服务器上，缓存服务器的可用性也是难以保证的，需要有非常高的门槛，业务服务器需要布局在整个区域，并不能从可用性的角度来提升已经可用性数量级。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种物料的显示方法，包括：采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

进一步，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：在向所述第一推荐引擎发送第一物料推荐请求之后，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超时；若所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间超过预设时长，确定所述服务状态为异常状态。

进一步，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过响应时长包括：监测数据库引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第一预设时长，其中，所述数据库引擎用于根据数据源生成特征数据；若超过第一预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第一预设时长，继续监测模型服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第二预设时长，其中，所述模型服务引擎用于根据所述特征数据获取推荐结果；若超过第二预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第二预设时长，继续监测规则服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第三预设时长，其中，所述规则服务引擎用于根据所述推荐结果生成若干个第一推荐物料；若超过第三预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；其中，所述第一推荐引擎包括所述数据库引擎，所述模型服务引擎，所述规则服务。

进一步，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：监测所述监测进程的运行状态，其中，所述运行状态用于表征所述监测进程是否按时响应监测指令；若所述运行状态为异常状态，确定所述服务状态为异常状态。

进一步，在基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，所述方法还包括：向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于按照刷新周期在物料池中随机选择第二推荐物料；接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

进一步，在基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，所述方法还包括：向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于在所述服务器的物料池按照物料热度属性和物料时效属性选择第二推荐物料；接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

进一步，在采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态之后，所述方法还包括：若所述服务状态为异常状态，维持客户端与所述第一推荐引擎的连接；按照周期监测所述第一推荐引擎的服务状态；若所述服务状态恢复为正常状态，显示所述第一推荐引擎投放的第一推荐物料。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种物料的显示装置，包括：第一监测模块，用于采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；触发模块，用于若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；激活模块，用于基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

进一步，所述第一监测模块包括：第一监测单元，用于在向所述第一推荐引擎发送第一物料推荐请求之后，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超时；第一确定单元，用于若所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间超过预设时长，确定所述服务状态为异常状态。

进一步，所述第一监测单元包括：第一监测子单元，用于监测数据库引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第一预设时长，其中，所述数据库引擎用于根据数据源生成特征数据；第二监测子单元，用于若超过第一预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第一预设时长，继续监测模型服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第二预设时长，其中，所述模型服务引擎用于根据所述特征数据获取推荐结果；第三监测子单元，用于若超过第二预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第二预设时长，继续监测规则服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第三预设时长，其中，所述规则服务引擎用于根据所述推荐结果生成若干个第一推荐物料；第一确定子单元，用于若超过第三预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；其中，所述第一推荐引擎包括所述数据库引擎，所述模型服务引擎，所述规则服务。

进一步，所述第一监测模块包括：第二监测单元，用于监测所述监测进程的运行状态，其中，所述运行状态用于表征所述监测进程是否按时响应监测指令；第二确定单元，用于若所述运行状态为异常状态，确定所述服务状态为异常状态。

进一步，所述装置还包括：第一发送模块，用于在所述触发模块基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于按照刷新周期在物料池中随机选择第二推荐物料；第一接收模块，用于接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

进一步，所述装置还包括：第二发送模块，用于在所述触发模块基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于在所述服务器的物料池按照物料热度属性和物料时效属性选择第二推荐物料；第二接收模块，用于接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

进一步，所述装置还包括：维持模块，用于在所述第一监测模块采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态之后，若所述服务状态为异常状态，维持客户端与所述第一推荐引擎的连接；第二监测模块，用于按照周期监测所述第一推荐引擎的服务状态；显示模块，用于若所述服务状态恢复为正常状态，显示所述第一推荐引擎投放的第一推荐物料。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的步骤。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行上述方法中的步骤。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法中的步骤。

通过本发明，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，若服务状态为异常状态，触发熔断指令，基于熔断指令激活服务器的第二推荐引擎，并显示第二推荐引擎投放的第二推荐物料，通过监测第一推荐引擎的服务状态，在第一推荐引擎异常时，激活服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料，无需提前在客户端缓存大量物料，解决了相关技术在推荐引擎异常的情况下获取推荐物料的效率低的技术问题，不用占用客户端的缓存空间，提高了物料投放效率，在客户端上实现了推荐服务的熔断兜底，提高了物料推送服务的稳定性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种手机的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的一种物料的显示方法的流程图；

图3是本发明实施例的监测流程图；

图4是根据本发明实施例的一种物料的显示装置的结构框图；

图5是实施本发明实施例的一种电子设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本申请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，以便这里描述的本申请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、产品或设备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。

实施例1

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在计算机、手机、平板或者类似的可显示推送信息的装置中执行。

在本实施例中提供了一种物料的显以运行在手机上为例，图1是本发明实施例的一种手机的硬件结构框图。如图1所示，手机可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102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)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述手机还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述手机的结构造成限定。例如，手机还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储手机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种物料的显示方法对应的手机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的手机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至手机。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106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手机的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为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，传输设备106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

示方法，图2是根据本发明实施例的一种物料的显示方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，服务状态用于表征第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；

在本实施例中，第一推荐引擎运行在服务器上，用于按照现实客户端的用户画像等信息推送个性化的第一推荐物料，可以利用神经网络等机器模型向显示客户端(简称为客户端)实现精准的推送，是一对一的推荐引擎，每个客户端对应一套推荐算法。

步骤S204，若服务状态为异常状态，触发熔断指令；

在本实施例，异常状态的第一推荐引擎不能按时响应客户端的推荐请求，并将第一推荐物料投放到客户端上，正常状态的第一推荐引擎可以按时响应客户端的推荐请求，并将第一推荐物料投放到客户端上，不需要触发熔断指令。

步骤S206，基于熔断指令激活服务器的第二推荐引擎，并显示第二推荐引擎投放的第二推荐物料；

可选的，推荐物料可以是推广链接，图片，信息等，如软件开屏的展示物料，弹窗物料，视频中途的插播物料(如广告等)。第二推荐引擎是一对多的推荐引擎，多个客户端对应一套推荐算法，在第一推荐引擎异常时实现快速推送。

通过上述步骤，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，若服务状态为异常状态，触发熔断指令，基于熔断指令激活服务器的第二推荐引擎，并显示第二推荐引擎投放的第二推荐物料，通过监测第一推荐引擎的服务状态，在第一推荐引擎异常时，激活服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料，无需提前在客户端缓存大量物料，解决了相关技术在推荐引擎异常的情况下获取推荐物料的效率低的技术问题，不用占用客户端的缓存空间，提高了物料投放效率，在客户端上实现了推荐服务的熔断兜底，提高了物料推送服务的稳定性。

本实施例的一个实施方式中，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：

S11，在向第一推荐引擎发送第一物料推荐请求之后，监测第一推荐引擎响应第一物料推荐请求的时间是否超时；

在本实施方式中，可以对第一推荐引擎设置一个超时的总门限时长，也可以对第一推荐引擎的每个子引擎分别设置一个超时的门限时长，进而实现跟踪监测，定位到更小粒度的异常位置。

在一个示例中，监测第一推荐引擎响应第一物料推荐请求的时间是否超过响应时长包括：监测数据库引擎响应第一物料推荐请求的时间是否超过第一预设时长，其中，数据库引擎用于根据数据源生成特征数据；若超过第一预设时长，确定第一推荐引擎响应超时；若未超过第一预设时长，继续监测模型服务引擎响应第一物料推荐请求的时间是否超过第二预设时长，其中，模型服务引擎用于根据特征数据获取推荐结果；若超过第二预设时长，确定第一推荐引擎响应超时；若未超过第二预设时长，继续监测规则服务引擎响应第一物料推荐请求的时间是否超过第三预设时长，其中，规则服务引擎用于根据推荐结果生成若干个第一推荐物料；若超过第三预设时长，确定第一推荐引擎响应超时；其中，第一推荐引擎包括数据库引擎，模型服务引擎，规则服务。

可选的，在第一推荐引擎还包括除数据库引擎，模型服务引擎，规则服务之外的其他子引擎时，如还包括特征预处理引擎，网络搜索引擎时，也可以进一步监测特征预处理引擎和网络搜索引擎的响应时间，在第一推荐引擎的任一功能单元(对应一个子引擎)异常或者崩溃时，及时发现第一推荐引擎的异常状态，进而触发熔断指令，进入兜底推荐流程。

图3是本发明实施例的监测流程图，图3中的推荐引擎为运行在服务器上的第一推荐引擎，客户端根据用户的刷新操作和应用程序的状态触发物料推荐请求，请求推荐引擎获取推荐结果并返回，首先推荐引擎会先访问Redis缓存，读取特征工程，成功后则请求模型服务获取推荐算法计算的推荐结果，该过程成功后则请求规则服务来对结果进行最后的处理(一般是过滤、补充、混合排序等等操作)，然后返回给客户端。然而，如果上述的某个步骤由于依赖的服务出现问题，比如超时、不可用等问题，则会影响后续步骤和最终的推荐结果，此时，推荐引擎就无法提供正常的结果，从而影响APP或者Web页面的显示，影响用户体验。

对此，本实施例的方案对依赖服务的设置访问超时，如果超时，熔断第一推荐引擎，不再依赖第一推荐引擎，不显示从第一推荐引擎获取的推荐物料，激活第二推荐引擎，则直接按照第二推荐引擎默认的推荐逻辑返回结果，这个逻辑是不需要通过任何外部服务获取信息的，而是通过默认的随机策略返回结果，这样就相当于去掉了推荐引擎对其他服务的依赖，从而保证其正常产生结果。

S12，若第一推荐引擎响应第一物料推荐请求的时间超过预设时长，确定服务状态为异常状态。在另一方面，若第一推荐引擎响应第一物料推荐请求的时间未超过预设时长，确定服务状态为正常状态。

在每个访问分配的工作线程，即第一推荐引擎的每个子引擎，设置一个合理的超时时间，如果工作线程超时，则触发熔断指令。

本实施例的另一个实施方式中，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：监测该监测进程的运行状态，其中，运行状态用于表征监测进程是否按时响应监测指令；若运行状态为异常状态，确定服务状态为异常状态。

如果总程序的业务逻辑出现bug崩溃，监测进程异常，可以在业务逻辑的最外层捕获异常，然后触发熔断逻辑，这样就可以避免因Bug产生的不可用。

在本实施例的一个实施方式中，在基于熔断指令激活服务器的第二推荐引擎之后，还包括：向第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，第二推荐引擎用于按照刷新周期在物料池中随机选择第二推荐物料；接收第二推荐引擎返回的第二推荐物料。

在本实施例的另一个实施方式中，在基于熔断指令激活服务器的第二推荐引擎之后，还包括：向第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，第二推荐引擎用于在服务器的物料池按照物料热度属性和物料时效属性选择第二推荐物料；接收第二推荐引擎返回的第二推荐物料。

可选的，本实施例的物料池与服务器连接，用于存储热度属性大于第一预设值，时效属性大于第二预设值的推荐物料，并进行排序，形成队列，可以优先向客户端从队列中推送最热门、最新的推荐物料，直到队列末尾，该队列同时按照周期更新。或者从队列中随机一个推荐物料，被选择过的推荐物料踢出队列，避免重复推荐。从而保证用户每一次在客户端刷新时，获取到的内容是动态可变的。

可选的，在采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态之后，还包括：若服务状态为异常状态，维持客户端与第一推荐引擎的连接；按照周期监测第一推荐引擎的服务状态；若服务状态恢复为正常状态，显示第一推荐引擎投放的第一推荐物料。客户端同时与第一推荐引擎和第二推荐引擎连接，向用户的刷新指令发送给第二推荐引擎，并显示第二推荐引擎返回的第二推荐物料，客户端通过监测进程与第一推荐引擎连接，按照监测周期向第一推荐引擎发送物料推荐请求，根据第一推荐引擎的响应时间确定第一推荐引擎的服务状态，如果服务状态恢复为正常状态，触发恢复指令，将用户的刷新指令转移至第二推荐引擎，并接收和显示第一推荐引擎投放的推荐物料。

在一些场景中，按照周期监测第一推荐引擎的服务状态包括，按照周期向第一推荐引擎发送第一物料推荐请求，检测第一推荐引擎是否向客户端投放第一推荐物料；或者，按照周期监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超时。若第一推荐引擎可以正常投放推荐物料，或者响应第一物料推荐请求的时间不会超时，则服务状态已经恢复，可以将第一物料推荐投放的第一推荐物料显示在客户端上。可选的，该周期可以随着异常时间的递增而调整，第一推荐引擎的异常时间越长，周期越长。

在另一些场景中，客户端预先加载一些投放条目的缓存，等待后端服务不可用的时候，客户端显示前端缓存好的条目即可。

为了解决第一推荐系统可用性的问题，由于第一推荐系统自身的复杂性，往往会依赖很多底层服务，很容易出现问题，比如其所在的主机使用的缓存服务挂掉，或者由于自身的Bug导致程序崩溃，这个时候为了保证客户端上使用推荐系统服务的APP或网站程序继续能够正常显示内容，那么就需要有一些保障机制保证推荐系统的可用性，本实施例保证推荐系统不能正常工作时，依然保证APP或网站可正常显示内容，可以提高推荐系统的可用性，主要提升的逻辑在于，第一推荐引擎所依赖的缓存数据库、模型服务等依赖服务可以通过熔断机制不再访问，显示的推荐物料暂时不依赖第一推荐引擎，所以当这些依赖服务出现问题时，依然可以正常提供基本可用的服务。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

在本实施例中还提供了一种物料的显示装置，用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“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。

图4是根据本发明实施例的一种物料的显示装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：第一监测模块40，触发模块42，激活模块44，其中，

第一监测模块40，用于采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；

触发模块42，用于若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；

激活模块44，用于基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

可选的，所述第一监测模块包括：第一监测单元，用于在向所述第一推荐引擎发送第一物料推荐请求之后，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超时；第一确定单元，用于若所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间超过预设时长，确定所述服务状态为异常状态。

可选的，所述第一监测单元包括：第一监测子单元，用于监测数据库引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第一预设时长，其中，所述数据库引擎用于根据数据源生成特征数据；第二监测子单元，用于若超过第一预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第一预设时长，继续监测模型服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第二预设时长，其中，所述模型服务引擎用于根据所述特征数据获取推荐结果；第三监测子单元，用于若超过第二预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第二预设时长，继续监测规则服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第三预设时长，其中，所述规则服务引擎用于根据所述推荐结果生成若干个第一推荐物料；第一确定子单元，用于若超过第三预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；其中，所述第一推荐引擎包括所述数据库引擎，所述模型服务引擎，所述规则服务。

可选的，所述第一监测模块包括：第二监测单元，用于监测所述监测进程的运行状态，其中，所述运行状态用于表征所述监测进程是否按时响应监测指令；第二确定单元，用于若所述运行状态为异常状态，确定所述服务状态为异常状态。

可选的，所述装置还包括：第一发送模块，用于在所述触发模块基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于按照刷新周期在物料池中随机选择第二推荐物料；第一接收模块，用于接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

可选的，所述装置还包括：第二发送模块，用于在所述触发模块基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于在所述服务器的物料池按照物料热度属性和物料时效属性选择第二推荐物料；第二接收模块，用于接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

可选的，所述装置还包括：维持模块，用于在所述第一监测模块采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态之后，若所述服务状态为异常状态，维持客户端与所述第一推荐引擎的连接；第二监测模块，用于按照周期监测所述第一推荐引擎的服务状态；显示模块，用于若所述服务状态恢复为正常状态，显示所述第一推荐引擎投放的第一推荐物料。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

实施例3

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；

S2，若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；

S3，基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

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，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；

S2，若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；

S3，基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

图5是本发明实施例的一种电子设备的结构图，如图5所示，包括处理器51、通信接口52、存储器53和通信总线54，其中，处理器51，通信接口52，存储器53通过通信总线54完成相互间的通信，存储器53，用于存放计算机程序；处理器51，用于执行存储器53上所存放的程序。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种物料的显示方法，其特征在于，包括：

采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；

若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；

基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：

在向所述第一推荐引擎发送第一物料推荐请求之后，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超时；

若所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间超过预设时长，确定所述服务状态为异常状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过响应时长包括：

监测数据库引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第一预设时长，其中，所述数据库引擎用于根据数据源生成特征数据；

若超过第一预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第一预设时长，继续监测模型服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第二预设时长，其中，所述模型服务引擎用于根据所述特征数据获取推荐结果；

若超过第二预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第二预设时长，继续监测规则服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第三预设时长，其中，所述规则服务引擎用于根据所述推荐结果生成若干个第一推荐物料；

若超过第三预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；

其中，所述第一推荐引擎包括所述数据库引擎，所述模型服务引擎，所述规则服务。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：

监测所述监测进程的运行状态，其中，所述运行状态用于表征所述监测进程是否按时响应监测指令；

若所述运行状态为异常状态，确定所述服务状态为异常状态。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，所述方法还包括：

向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于按照刷新周期在物料池中随机选择第二推荐物料；

接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，所述方法还包括：

向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于在所述服务器的物料池按照物料热度属性和物料时效属性选择第二推荐物料；

接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态之后，所述方法还包括：

若所述服务状态为异常状态，维持客户端与所述第一推荐引擎的连接；

按照周期监测所述第一推荐引擎的服务状态；

若所述服务状态恢复为正常状态，显示所述第一推荐引擎投放的第一推荐物料。

8.一种物料的显示装置，其特征在于，包括：

第一监测模块，用于采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；

触发模块，用于若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；

激活模块，用于基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至7中任一项所述的方法步骤。

10.一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行权利要求1至7中任一项所述的方法步骤。

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