CN112948210A - 一种检测qps指标异常的方法、装置及计算机设备 - Google Patents

一种检测qps指标异常的方法、装置及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本申请适用于服务器领域，提供了一种检测QPS指标异常的方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。所述方法包括以下步骤：获取服务的QPS指标的当前值和过去同期值；根据所述当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。本申请可以对任意体量服务、任何时段的QPS指标，以较低成本精准检测出是否处于异常状态。

Description

一种检测QPS指标异常的方法、装置及计算机设备
技术领域
本申请属于服务器领域，尤其涉及一种检测QPS指标异常的方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。
背景技术
一般互联网公司的在线服务有两种特征，一是用户量大，二是更新迭代频繁，用户量大则一旦出现故障影响范围很大，更新迭代频繁则不可避免会出现线上问题。为了及早发现服务故障和定位问题所在，通常会对服务各项指标比如QPS(Queries-per-second，每秒查询率)指标进行监控，并设置自动告警。QPS指标是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
常见告警规则有三类，一类是阈值告警，指标数据绝对值达到某个阈值发出告警；二类是与过去同期值对比，波动比例过大时发出告警；三类是单位时间增量达到某个阈值发出告警。这三类告警规则各有其适用场景，但是需要对业务非常熟悉才能配置准确，而如果想从全局角度对公司内的所有服务及其指标进行统一监控告警，则会遇到困难，例如对于QPS指标，要求规则满足：
1、不同服务业务量大小不同，不可设置统一的阈值或者增量值告警规则；
2、如果与自身过去同期值对比，业务量不同需要匹配的规则敏感度应不同，比如一些业务量小的服务，QPS指标不敏感，可能从10涨到50，上升了5倍才认为发生异常，而对于业务量大的服务，QPS从10000涨到12000只上升了20％，就认为非正常情况；
3、如果与自身过去同期值对比，不同时段，如业务高峰期和低谷期需要匹配的规则敏感度也不同；
4、考虑到业务的正常增长，合理的上涨幅值应该略大于合理的下降幅值。
然而，现有技术没有满足可对任意体量服务、任何时段的QPS指标进行异常检测的通用规则。因此，检测QPS指标异常的成本较高。
发明内容
本申请的目的在于提供一种检测QPS指标异常的方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备，旨在解决现有技术没有满足可对任意体量服务、任何时段的QPS指标进行异常检测的通用规则的问题。
第一方面，本申请提供了一种检测QPS指标异常的方法，所述方法包括以下步骤：
S101、获取服务的QPS指标的当前值和过去同期值；
S102、根据所述当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则执行S103；
S103、计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；
S104、判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。
第二方面，本申请提供了一种检测QPS指标异常的装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取服务的QPS指标的当前值和过去同期值；
筛选模块，用于根据所述当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则执行S103；
计算模块，用于计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；
判断模块，用于判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。
第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，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如所述的检测QPS指标异常的方法的步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述的检测QPS指标异常的方法的步骤。
在本申请中，由于根据当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。因此本申请可以对任意体量服务、任何时段的QPS指标，以较低成本精准检测出是否处于异常状态。
附图说明
图1是本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的方法的流程图。
图2是本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的装置示意图。
图3是本申请一实施例提供的计算机设备的具体结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
请参阅图1，是本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的方法的流程图，本实施例主要以该检测QPS指标异常的方法应用于计算机设备为例来举例说明，本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的方法包括以下步骤：
S101、获取服务的QPS指标的当前值Val和过去同期值oldVal。
S102、根据所述当前值Val和过去同期值oldVal对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则执行S103，否则结束流程。
在本申请一实施例中，S102具体可以包括以下步骤中的一个或任意组合：
计算当前值Val和过去同期值oldVal的相差绝对值，并判断所述相差绝对值是否小于预设的最小相差绝对值N，如果是，则认为QPS指标没有异常；
计算当前值Val和过去同期值oldVal的相差百分比，具体为采用以下公式计算：abs((Val-oldVal)/oldVal)，并判断所述相差百分比是否小于预设的最小相差百分比P，如果是，则认为QPS指标没有异常；
获取多个连续的当前值Val，比如在最近5分钟每隔一分钟取一个值，计算所述多个连续的当前值Val的标准差，并判断所述标准差是否小于预设的离散值D，如果是，则认为QPS指标没有异常；
获取多个连续的当前值Val，计算所述多个连续的当前值Val的离散度值，具体为采用以下公式计算：stddev(Val1,Val2,...,Valn)/mean(Val1,Val2,...,Valn)，stddev代表计算数据标准差的算式，mean代表计算数据平均数的算式，并判断所述离散度值是否小于预设的离散度值DP，如果是，则认为QPS指标没有异常。
S103、计算当前的QPS指标的合理增长幅值UL和合理下降幅值DL，根据合理增长幅值UL和合理下降幅值DL计算当前的QPS指标的正常波动范围F。
在本申请一实施例中，S103具体为：
通过公式UL＝(A-D)/(1+Math.pow((oldVal/C),B))+D计算当前的QPS指标的合理增长幅值UL；通过公式DL＝1/UL计算当前的QPS指标的合理下降幅值DL；其中A为预期QPS指标合理范围可增长的最大倍数，一般为5～15；D为预期QPS指标合理范围可增长的最小倍数，一般为0.2～0.5；B和C是使所得结果更能满足期望的微调参数，B值一般在0.5～1.2之间，C值一般在8～15之间；
通过公式F＝Val>oldVal*DL&Val<oldVal*UL计算当前的QPS指标的正常波动范围F。
S104、判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围F，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。
在本申请一实施例中，S104具体为：若当前的QPS指标的波动范围F为假值，且单位时间持续为假值，则认为QPS指标发生异常。
在本申请一实施例中，所述方法还包括：如果认为QPS指标发生异常，则发出告警。
请参阅图2，本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序或一段程序代码，例如该检测QPS指标异常的装置为一个应用软件；该检测QPS指标异常的装置可以用于执行本申请实施例提供的检测QPS指标异常的方法中的相应步骤。本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的装置包括：
获取模块11，用于获取服务的QPS指标的当前值和过去同期值；
筛选模块12，用于根据所述当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则执行S103；
计算模块13，用于计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；
判断模块14，用于判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。
本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的装置与本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的方法属于同一构思，其具体实现过程详见说明书全文，此处不再赘述。
本申请一实施例提供了一种计算机可读存储介质，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如本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的方法的步骤。
图3示出了本申请一实施例提供的计算机设备的具体结构框图，一种计算机设备100包括：一个或多个处理器101、存储器102、以及一个或多个计算机程序，其中所述处理器101和所述存储器102通过总线连接，所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器102中，并且被配置成由所述一个或多个处理器101执行，所述处理器101执行所述计算机程序时实现如本申请一实施例提供的检测QPS指标异常的方法的步骤。计算机设备包括服务器和终端等。该计算机设备可以是台式计算机、移动终端或车载设备，移动终端包括手机、平板电脑、个人数字助理或可穿戴设备等中的至少一种。
在本申请中，由于根据当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。因此本申请可以对任意体量服务、任何时段的QPS指标，以较低成本精准检测出是否处于异常状态。
应该理解的是，本申请各实施例中的各个步骤并不是必然按照步骤标号指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法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完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种检测QPS指标异常的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S101、获取服务的QPS指标的当前值和过去同期值；
S102、根据所述当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则执行S103；
S103、计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；
S104、判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S102具体包括以下步骤中的一个或任意组合：
计算当前值和过去同期值的相差绝对值，并判断所述相差绝对值是否小于预设的最小相差绝对值，如果是，则认为QPS指标没有异常；
计算当前值和过去同期值的相差百分比，并判断所述相差百分比是否小于预设的最小相差百分比，如果是，则认为QPS指标没有异常；
获取多个连续的当前值，计算所述多个连续的当前值的标准差，并判断所述标准差是否小于预设的离散值，如果是，则认为QPS指标没有异常；
获取多个连续的当前值，计算所述多个连续的当前值的离散度值，并判断所述离散度值是否小于预设的离散度值，如果是，则认为QPS指标没有异常。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算当前值和过去同期值的相差百分比具体为采用以下公式计算：abs((Val-oldVal)/oldVal)，其中，Val是当前值，oldVal是过去同期值。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述多个连续的当前值的离散度值具体为采用以下公式计算：
stddev(Val1,Val2,...,Valn)/mean(Val1,Val2,...,Valn)，其中，Val1,Val2,...,Valn是n个当前值，stddev代表计算数据标准差的算式，mean代表计算数据平均数的算式。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，S103具体为：
通过公式UL＝(A-D)/(1+Math.pow((oldVal/C),B))+D计算当前的QPS指标的合理增长幅值UL；通过公式DL＝1/UL计算当前的QPS指标的合理下降幅值DL；其中，A为预期QPS指标合理范围可增长的最大倍数；D为预期QPS指标合理范围可增长的最小倍数；B和C是使所得结果更能满足期望的微调参数；
通过公式F＝Val>oldVal*DL&Val<oldVal*UL计算当前的QPS指标的正常波动范围F，其中，Val是当前值，oldVal是过去同期值。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，S104具体为：若当前的QPS指标的波动范围F为假值，且单位时间持续为假值，则认为QPS指标发生异常。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果认为QPS指标发生异常，则发出告警。
8.一种检测QPS指标异常的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取服务的QPS指标的当前值和过去同期值；
筛选模块，用于根据所述当前值和过去同期值对QPS指标进行初步筛选，判断QPS指标是否异常，如果QPS指标没有异常，则执行S103；
计算模块，用于计算当前的QPS指标的合理增长幅值和合理下降幅值，根据合理增长幅值和合理下降幅值计算当前的QPS指标的正常波动范围；
判断模块，用于判断当前的QPS指标的波动范围是否超出正常波动范围，如果是，则判断是否持续超出正常波动范围，如果是，则认为QPS指标发生异常。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的检测QPS指标异常的方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的检测QPS指标异常的方法的步骤。
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