CN113422838A - 数据同步的实现方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种数据同步的实现方法、装置、电子设备及存储介质。该数据同步的实现方法包括：获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据；根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别；将所述数据压缩算法和所述数据压缩级别返回至所述数据发送端和所述数据接收端，以使所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步。该方法可以提高传输效率，减少数据压缩解压或传输时延，提高网络利用率，从而降低总的数据同步延迟。
Description
技术领域
本公开涉及数据同步技术领域，尤其涉及一种数据同步的实现方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
相关技术中，采用日志回放或压缩传输策略完成数据同步操作。其中，日志回放策略的传输策略单一，传输性能不足，对网络带宽要求高，网络状况差或业务高峰期容易出现高延迟；压缩传输策略适应性差，数据量小与带宽时压缩和解压引入额外耗时，增加数据同步时延。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种数据同步的实现方法、装置、电子设备及存储介质，该数据同步的实现方法可以提高传输效率，减少数据压缩解压或传输时延，提高网络利用率，从而降低总的数据同步延迟。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
本公开实施例提供一种数据同步的实现方法，包括：获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据；根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别；将所述数据压缩算法和所述数据压缩级别返回至所述数据发送端和所述数据接收端，以使所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步。
在本公开一些示例性实施例中，所述指标数据包括内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率、数据堆积量；根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别，包括：根据各个预设时间段内的传输速度、所述预设时间段和各个预设时间段内的数据堆积量确定各个预设时间段内的堆积数据指标；根据各个预设时间段内的内存使用率、所述网络带宽、丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标，分别确定内存使用率、网络带宽、丢所述包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数及标准差；根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数及标准差，确定数据压缩算法和数据压缩级别。
在本公开一些示例性实施例中，根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数及标准差，确定数据压缩算法和数据压缩级别，包括：根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数，确定所述数据压缩算法；根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，确定所述数据压缩级别。
在本公开一些示例性实施例中，根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数，确定所述数据压缩算法，包括：将所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数映射至目标数据区间，并根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的权重因子，确定所述数据压缩算法。
在本公开一些示例性实施例中，根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，确定所述数据压缩级别，包括：根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，以及所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的权重因子，确定所述数据压缩级别。
在本公开一些示例性实施例中，上述方法还包括：根据当前网络带宽和当前传输速率，对所述权重因子进行调整。
在本公开一些示例性实施例中，所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步，包括：所述数据发送端根据所述数据压缩算法和所述数据压缩级别对传输数据进行压缩，并将压缩后的传输数据发送至所述数据接收端；所述数据接收端根据所述数据压缩算法和所述数据压缩级别对所述压缩后的传输数据进行解压。
本公开实施例提供一种数据同步的实现装置，包括：指标数据获取模块，用于获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据；算法和级别确定模块，用于根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别；数据同步实现模块，用于将所述数据压缩算法和所述数据压缩级别返回至所述数据发送端和所述数据接收端，以使所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步。
本公开实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储装置，用于存储至少一个程序，当至少一个程序被至少一个处理器执行时，使得至少一个处理器实现上述任一种数据同步的实现方法。
本公开实施例提供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，计算机程序被处理器执行时实现上述任一种数据同步的实现方法。
本公开实施例提供的数据同步的实现方法，可以根据数据发送端和数据接收端上报的指标数据，实时动态地确定数据压缩算法和数据压缩级别，数据发送端和数据接收端实时调整的数据压缩算法和数据压缩级别进行数据传输，可以提高传输效率，减少数据压缩解压或传输时延，提高网络利用率，从而降低总的数据同步延迟。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。
图1示出了一种相关技术中的数据同步系统的示意图。
图2是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步的实现方法的流程图。
图3是是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步系统的示意图。
图4是根据一示例性实施方式示出的另一种数据同步的实现方法的流程图。
图5是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步方法的示意图。
图6是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步的实现装置的框图。
图7是根据一示例性实施方式示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
图1示出了一种相关技术中的数据同步系统的示意图。
参考图1，相关技术中，数据发送端102将数据进行压缩，通过网络传输至数据接收端104，数据接收端104对数据进行解压，以完成数据同步操作。这种数据同步方法在网络性能足够或同步数据量小时，带宽利用率较低；在同步数据量大时，网络时延较长。
针对上述相关技术中存在的技术问题，本公开实施例提供了一种数据同步的实现方法，以用于至少解决上述技术问题中的一个或者全部。
图2是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步的实现方法的流程图。
如图2所示，本公开实施例提供的数据同步的实现方法可以包括以下步骤。
在步骤S202中，获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据。
图3是是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步系统的示意图。
本公开实施例中，在相关技术的基础上增加了策略调整模块106，用于执行本公开实施例提供的数据同步的实现方法，策略调整模块106可以接收数据发送端102和数据接收模块104上报的内存、网络和同步状态等信息。
其中，策略调整模块106可以包括检测单元1062、决策单元1064和执行单元1066。检测单元1062可以用于监控数据发送端102的网络拥塞状况，以及采集数据接收端104的同步性能指标。
在示例性实施例中，指标数据包括内存使用率(MU，Memory Usage)、网络带宽(BW，Bandwidth)、丢包率(NLR，Network Loss Ratio)、延迟时间(DT,Delay Time)、传输速率(TS，Transmission Speed)、数据堆积量(DA，Data Aggregation)。
本公开实施例中，预设时间段的长度可以根据实际情况设置。
例如，可以获取最近10个预设时间段内的的数据发送端和数据接收端上报的指标数据，用于后续确定压缩策略。
在步骤S204中，根据指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别。
本公开实施例中，数据压缩算法包括但不限于gzip、bzip2、lzma、lzma-e、xz、xz-e、lz4、lzop算法，数据压缩级别例如可以设置为1～9级，通过使用压缩算法的不同的压缩级别，可以获得不同的压缩率。通常，更高的压缩级别对应于更高的压缩率。
参考图3，决策单元1064可以用于根据检索单元1062获取到的指标数据实时地确定数据压缩算法和数据压缩级别。
本公开实施例中，可以对多个预设时间段内的指标数据进行分析，根据实时网络状况和同步性能指标，实时动态调整数据传输策略，即数据压缩算法和数据压缩级别。
例如，当网络性能良好或同步的数据量小时，不进行压缩传输，避免压缩和解压带来额外的硬件消耗和处理时间；当网络状况较差，或业务高峰期出现传输性能不足时，选择最优的数据压缩算法进行压缩传输；数据堆积量越大时，选择压缩比越高的算法，从而减少总的数据传输时间，降低数据同步延迟。
在步骤S206中，将数据压缩算法和数据压缩级别返回至数据发送端和数据接收端，以使数据发送端和数据接收端按照数据压缩算法和数据压缩级别进行数据同步。
在示例性实施例中，数据发送端根据数据压缩算法和数据压缩级别对传输数据进行压缩，并将压缩后的传输数据发送至数据接收端；数据接收端根据数据压缩算法和数据压缩级别对压缩后的传输数据进行解压。
参考图3，执行单元1066可以用于将确定出的数据压缩算法和数据压缩级别返回至数据发送端102和数据接收端104，数据发送端103根据确定出的数据压缩算法和数据压缩级别对要传输的数据进行压缩，并将压缩后的数据发送至数据接收端104，数据接收端104可以根据确定出的数据压缩算法和数据压缩级别对压缩后的数据进行解压，以实现数据的同步。
本公开实施例提供的数据同步的实现方法，可以根据数据发送端和数据接收端上报的指标数据，实时动态地确定数据压缩算法和数据压缩级别，数据发送端和数据接收端实时调整的数据压缩算法和数据压缩级别进行数据传输，可以提高传输效率，减少数据压缩解压或传输时延，提高网络利用率，从而降低总的数据同步延迟。
图4是根据一示例性实施方式示出的另一种数据同步的实现方法的流程图。图4示出的方法进一步提供了如何根据指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别。
如图4所示，本公开实施例提供的数据同步的实现方法可以包括以下步骤。
在步骤S402中，根据各个预设时间段内的传输速度、预设时间段和各个预设时间段内的数据堆积量确定各个预设时间段内的堆积数据指标。
本公开实施例中，可以采用(传输速率*预设时间段)/堆积数据量来表示堆积数据指标(DAQ，Data Aggregation Quota)，其中，堆积数据指标越大则表示堆积量越少，可以约定堆积数据指标大于或等于1时表示无堆积数据。
在步骤S404中，根据各个预设时间段内的内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标，分别确定内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数及标准差。
本公开实施例中，可以根据各个预设时间段内的内存使用率确定内存使用率的平均数及标准差，可以根据各个预设时间段内的网络带宽确定网络带宽的平均数及标准差，可以根据各个预设时间段内的网络带宽确定内存使用率的平均数及标准差，可以根据各个预设时间段内的丢包率确定丢包率的平均数及标准差，可以根据各个预设时间段内的延迟时间确定延迟时间的平均数及标准差，可以根据各个预设时间段内的传输速率确定传输速率的平均数及标准差，可以根据各个预设时间段内的堆积数据指标确定堆积数据指标的平均数及标准差。
其中，平均数和标准差的计算公式如下：
其中，
表示平均数，x1……xn表示样本数据，n表示预设时间段的数量，s表示标准差。
其中，平均数可以减轻瞬时网络抖动对决策的影响，标准差可以反映各指标数据的抖动程度。
在步骤S406中，根据内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数及标准差，确定数据压缩算法和数据压缩级别。
本公开实施例中，可以设置一个策略计算模型，该策略计算模型中的权重因子初始可以为配置值或默认值，在同步过程中可通过配置确定是否开启优化模块自动调整权重。
其中，可以预设分别为内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标配置对应的权重因子。
例如，内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标配置对应的权重因子表示为W＝{w1,w2,…,wk}。
在示例性实施例中，根据内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数，确定数据压缩算法。
在示例性实施例中，将内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数映射至目标数据区间，并根据内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的权重因子，确定数据压缩算法。
其中，目标数据区间可以根据实际情况设置，每个指标的目标数据区间可以相同，也可以不同。
例如，目标数据区间可以为[0,100]。
为了方便进行模型转换计算，上述数据指标中网络带宽的上限可以默认为网络最大带宽，延迟时间上限可以默认为最大超时时间，超过这个时间则认为网络不可达，传输速度最大为理想情况下最大传输速度。
可以分别将内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数
映射至目标数据区间，映射函数可以用f表示，其中，映射可以为简单的线性映射，也可以根据实际情况采用其他函数映射。
根据内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的权重因子确定数据压缩算法的计算方式可以为
其中f表示各指标的映射函数，w表示各指标的权重因子，可以针对不同标数据进行量化转换，通过比取值上限，转为百分比，将各指标数据映射到目标数据区间，例如[0,100]。
在示例性实施例中，根据内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的标准差，确定数据压缩级别。
在示例性实施例中，根据内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的标准差，以及内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的权重因子，确定数据压缩级别。
根据内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的标准差{S(mu),S(bw),S(nlr),S(dt),S(ts),S(daq)}，以及内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的权重因子，确定数据压缩级别计算方式可以表示为
其中f′表示标准差的数据转换函数(也可称为映射函数)，w表示各指标的权重因子。
本公开实施例中，数据压缩算法和数据压缩级别的映射关系可以如表1所示。
表1
在示例性实施例中，上述方法还包括：根据当前网络带宽和当前传输速率，对权重因子进行调整。
本公开实施例中，还可以包括优化单元。优化单元可以根据运当前环境同步状态情况，对权重因子进行优化修正，增强环境适应能力。
例如，对于网络带宽和和传输速率指标，如果波动幅度较大，可尝试适当增加指标权重以选择更高压缩比的算法，以降低数据同步时延。
本公开实施例提供的数据同步的实现方法，使用动态策略模型调整数据同步传输策略，选择最优的压缩算法，收集决策执行结果反馈用于优化决策模型的权重因子，可以适应不断变化的环境，降低同步时延。
图5是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步方法的示意图。
参考图5，数据发送端102可以将同步性能指标和网络拥塞情况上报至策略调整模块106，数据接收端104可以将同步性能指标和网络拥塞情况上报至策略调整模块106，策略调整模块106可以实时获取数据发送端102的待传输数据的堆积数据量，策略调整模块106可以根据上述指标数据确定压缩决策和算法决策，并返回至数据发送端102和数据接收端104，数据发送端102可以进行策略执行，根据实时确定的压缩决策和算法决策判断是否对待传输数据进行压缩，以及需要对待传输数据进行压缩时根据算法决策确定的压缩级别进行压缩，并通过网络将数据传输至数据接收端104，数据接收端104根据实时确定的压缩决策和算法决策判断是否对传输数据进行解压，以及需要对传输数据进行解压时根据算法决策确定的压缩级别进行解压，以完成数据的同步。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
图6是根据一示例性实施方式示出的一种数据同步的实现装置的框图。
如图6所示，数据同步的实现装置600可以包括：指标数据获取模块602、算法和级别确定模块604和数据同步实现606。
其中，指标数据获取模块602用于获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据；算法和级别确定模块604用于根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别；数据同步实现模块606用于将所述数据压缩算法和所述数据压缩级别返回至所述数据发送端和所述数据接收端，以使所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步。
在示例性实施例中，所述指标数据包括内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率、数据堆积量；算法和级别确定模块604包括：堆积数据指标确定单元，用于根据各个预设时间段内的传输速度、所述预设时间段和各个预设时间段内的数据堆积量确定各个预设时间段内的堆积数据指标；平均数及标准差确定单元，用于根据各个预设时间段内的内存使用率、所述网络带宽、丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标，分别确定内存使用率、网络带宽、丢所述包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数及标准差；算法和级别确定单元，用于根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数及标准差，确定数据压缩算法和数据压缩级别。
在示例性实施例中，算法和级别确定单元包括：算法确定单元，用于根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数，确定所述数据压缩算法；级别确定单元，用于根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，确定所述数据压缩级别。
在示例性实施例中，算法确定单元包括：映射单元，用于将所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数映射至目标数据区间，并根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的权重因子，确定所述数据压缩算法。
在示例性实施例中，级别确定单元包括：压缩级别确定单元，用于根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，以及所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的权重因子，确定所述数据压缩级别。
在示例性实施例中，装置600还包括：权重因子调整模块，用于根据当前网络带宽和当前传输速率，对所述权重因子进行调整。
在示例性实施例中，所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步，包括：所述数据发送端根据所述数据压缩算法和所述数据压缩级别对传输数据进行压缩，并将压缩后的传输数据发送至所述数据接收端；所述数据接收端根据所述数据压缩算法和所述数据压缩级别对所述压缩后的传输数据进行解压。
需要注意的是，上述附图中所示的框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
图7是根据一示例性实施方式示出的一种电子设备的结构示意图。需要说明的是，图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，电子设备700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM703中，还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本公开的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送单元、获取单元、确定单元和第一处理单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送单元还可以被描述为“向所连接的服务端发送图片获取请求的单元”。
作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据；根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别；将所述数据压缩算法和所述数据压缩级别返回至所述数据发送端和所述数据接收端，以使所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步。
以上具体地示出和描述了本公开示例性实施方式。可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。
Claims (10)
1.一种数据同步的实现方法，其特征在于，包括：
获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据；
根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别；
将所述数据压缩算法和所述数据压缩级别返回至所述数据发送端和所述数据接收端，以使所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标数据包括内存使用率、网络带宽、丢包率、延迟时间、传输速率、数据堆积量；
根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别，包括：
根据各个预设时间段内的传输速度、所述预设时间段和各个预设时间段内的数据堆积量确定各个预设时间段内的堆积数据指标；
根据各个预设时间段内的内存使用率、所述网络带宽、丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标，分别确定内存使用率、网络带宽、丢所述包率、延迟时间、传输速率和堆积数据指标的平均数及标准差；
根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数及标准差，确定数据压缩算法和数据压缩级别。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数及标准差，确定数据压缩算法和数据压缩级别，包括：
根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数，确定所述数据压缩算法；
根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，确定所述数据压缩级别。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数，确定所述数据压缩算法，包括：
将所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的平均数映射至目标数据区间，并根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的权重因子，确定所述数据压缩算法。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，确定所述数据压缩级别，包括：
根据所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的标准差，以及所述内存使用率、所述网络带宽、所述丢所述包率、所述延迟时间、所述传输速率和所述堆积数据指标的权重因子，确定所述数据压缩级别。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，还包括：
根据当前网络带宽和当前传输速率，对所述权重因子进行调整。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步，包括：
所述数据发送端根据所述数据压缩算法和所述数据压缩级别对传输数据进行压缩，并将压缩后的传输数据发送至所述数据接收端；
所述数据接收端根据所述数据压缩算法和所述数据压缩级别对所述压缩后的传输数据进行解压。
8.一种数据同步的实现装置，其特征在于，包括：
指标数据获取模块，用于获取多个预设时间段内的数据发送端和数据接收端上报的指标数据；
算法和级别确定模块，用于根据所述指标数据确定数据压缩算法和数据压缩级别；
数据同步实现模块，用于将所述数据压缩算法和所述数据压缩级别返回至所述数据发送端和所述数据接收端，以使所述数据发送端和所述数据接收端按照所述数据压缩算法和所述数据压缩级别进行数据同步。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
存储装置，用于存储至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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- 2021-07-12 CN CN202110782840.8A patent/CN113422838B/zh active Active
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