CN114429385A - 一种订单信息检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种订单信息处理方法、装置、设备及存储介质，涉及信息处理领域，尤其涉及信息处理领域。具体实现方案为：响应于对订单的查询操作，以第一概率对订单进行检测以确定该订单是否为目标订单(例如，异常订单)，若是，则将该订单加入第一待处理队列(例如，异常订单修复队列)。如此，可大大提高订单的检测效率，减轻大规模扫描订单对系统产生的压力。

Description

一种订单信息检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，尤其涉及信息处理领域。

背景技术

订单是目前互联网电商的重要组成部分，由于平台的商品种类繁多，每种商品又会有多种的促销打折售卖方式，如打包售卖、买赠活动、满减活动、会员商品、文档商品等，复杂度非常高。所以在实际的订单流转过程中，会因为错误代码、依赖的数据库等中间件异常等问题造成异常的订单产生。

目前，多数平台采用定期遍历每个订单，对订单信息进行核验的方式检测出异常订单并加以修复。

但在订单量级特别大的场景，上述方法扫描耗时长，检查结果滞后，由于计算资源的占用还会影响到其他业务的正常处理。

发明内容

本公开提供了一种订单信息你处理的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种订单信息处理的方法，包括：响应于对第一订单的浏览请求，对所述第一订单以第一概率进行抽样检测以确定所述第一订单是否为目标订单，若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

根据本公开的另一方面，提供了一种订单信息处理的装置，包括：浏览请求响应模块，用于响应于对第一订单的浏览请求，对所述第一订单以第一概率进行抽样检测以确定所述第一订单是否为目标订单；目标订单处理模块，用于若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

根据本公开的另一方面，提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一项订单信息处理的方法。

根据本公开的另一方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行上述任一项订单信息处理的方法。

根据本公开的另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述任一项订单信息处理的方法。

本公开提供了一种订单信息处理的方法、装置、设备及存储介质，该方法，通过拦截或捕获浏览订单的操作，以一定概率触发对订单的检测，若确定订单为目标订单，则将订单加入第一待处理队列。如此，可大大提高订单的检测效率，减轻大规模扫描订单对系统产生的压力。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开第一实施例实现订单信息处理的方法的流程示意图；

图2是本公开第二实施例实现订单信息处理的方法的流程示意图；

图3是本公开第三实施例实现订单信息处理的方法的流程示意图；

图4是本公开第四实施例实现订单信息处理的方法的增强部分的流程示意图；

图5是用来实现本公开第一实施例的订单信息处理装置的结构示意图；

图6是用来实现本公开实施例订单信息处理的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1示出了本公开一实施例订单信息处理的方法的实现流程，参见图1，该方法包括：操作S110，响应于对第一订单的浏览请求，对所述第一订单以第一概率进行抽样检测以确定所述第一订单是否为目标订单；操作S120，若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

其中，浏览可以是查看(View)订单、获取(Get)订单或是查询订单的操作等。

第一订单指被浏览所操作的订单，可以是单个订单，也可以是一组订单。

在操作S110中，第一概率是预先指定的，或动态计算得到的一个概率，用于控制进行检测的机率。

例如，可以控制随机数生成器以第一概率生成1，其余时候生成0，则当该随机数生成器的数为1时，进行检测；当该随机数生成器生成的数为0时，不进行检测。

之所以设置第一概率，是用于控制执行检测的频率，使检测更高效，且不会因为过于频繁的检测操作而导致系统负载过大。

目标订单指经过检测确定为需要进一步处理的订单，例如，存在问题需要修复的异常订单；或具有特定属性(例如，第三方订单)需要进行额外处理的订单等等。

在操作120中，为了减少等待和响应时间，在检测到目标订单之后，并不会急于对订单进行处理，而是将确定为目标订单的第一订单加入第一待处理队列等待处理。其中，第一待处理队列是用于收集等待处理的订单，以免待处理任务过多无法及时处理导致任务丢失，之后便在合适的时机，由订单处理程序从中取出待处理的订单并进行处理的队列。如此，可以采用异步方式有序地处理待处理订单。

此处的处理往往指对检测出来的目标订单所要进行的下一步操作，例如，对于检测出来的异常订单，可以进行记录、修复等处理；对于第三方订单，进行抽检或核对等操作。

为了能使得响应于第一订单的浏览请求时，执行上述订单检测和处理过程，可以采取多种方式。例如，可以在处理浏览请求的程序中设置钩子(HOOK)程序，利用HOOK技术捕获浏览请求，并通过HOOK程序实现上述订单信息的处理过程；也可以设置代理服务(Proxy)来拦截对第一订单的浏览请求，在执行针对浏览请求的响应程序之前，执行操作S120；还可以直接将上述订单信息处理过程实现为针对浏览请求的响应程序的一部分。

通常，上述订单检测和处理处理过程可以与针对第一订单的浏览请求的后续处理并行执行，例如，另起一个进程或线程执行。如此，可以不影响对第一订单的浏览请求的后续处理，及时返回响应结果。

使用本实施例中实现的订单信息处理的方法，可以通过操作110在发生对第一订单的浏览请求的特定条件下，有针对性地对特定范围的订单进行检测。比起大量扫描全部订单，可以大大缩小订单的扫描量，并通过订单的分散检测，可以更好地均衡系统压力，不会因为在短期内产生密集的检测而导致系统压力陡增。

而以第一概率进行抽样检测，则可以进一步减少检测量，在一定程度上提高了检测效率，节省了系统资源。

之后通过操作120将检测到的目标订单加入第一待处理队列，则可以通过第一待处理队列收集到所有待处理的目标订单，以免遗漏，并以异步方式有序处理掉全部的目标订单。

需要说明的是图1所示实施例仅为本公开订单信息处理的方法的基本实施例，实施者可以根据实施需求和实施条件进行进一步细化和扩展。

图2就示出了本公开另一实施例订单信息处理的方法的实现流程，该实施例应用于在线商品买卖系统中检测异常订单的场景下。

由于在日常生活中，用户发现了订单异常，往往会提交到客服平台，由客服人员来进行处理。因此，提交到客服平台进行投诉的订单存在问题的可能性较大。

在图2所示的实施例中，就根据上述分析，在客服平台中调用getTradeInfo的操作中加入HOOK点，并通过HOOK程序执行订单检测和处理任务，具体流程包括响应于客服人员对客服平台中，针对第一订单的查询操作请求，执行以下操作：

操作S210，判断第一订单是否为已检测订单，若是，则结束本次执行，不再对第一订单进行检测，若否则，继续操作S220；

在本实施例中，为订单增加了一个字段或属性，用于标识该订单是否已被检测过，如此可避免该订单被再次查询时，进行重复检测以及后续的重复处理，避免系统资源的浪费。

操作S220，对第一订单进行检测,以确定第一订单是否为异常订单，若是，则继续操作S230，若否，则跳转到操作S250；

在对订单进行检测时，可根据现有的异常订单检测方法进行检测。例如，通过多个数据库中的订单核对，或根据预先定义的检测条件进行核验以确定第一订单是否为异常订单等。

操作S230,获取第一订单所属的异常分类；

在本实施例中，会对异常订单进行进一步分类，以根据订单所属的异常分类进行不同处理。例如，可以将订单分为：信息缺失、金额错误、处理流程中断等不同类别。

因此，会进一步在操作S230中对第一订单进行分析，以确定该异常订单所属的异常分类。

在另一实施方式中，也可以在操作220中对第一订单进行检测的过程中就确定出该订单所属的异常分类，并标记在第一订单上。在这种情况下，在操作S230中，可以直接读取标记在第一订单上的异常分类即可获取第一订单所属的异常分类。

操作S240,根据所属的异常分类将第一订单加入到于异常分类对应的第一待处理队列；

在本实例中，会建立对应用于不同异常分类的多个队列，每个队列仅存放对应异常分类的订单，这些不同异常分类的订单会由不同的处理程序进行处理。如此，可对不同异常分类的订单进行并行处理，大幅提高异常订单的处理效率。

操作S250，将第一订单标记为已检测订单。

将检测过的订单标记为已检测订单，可避免后续对同一订单进行重复检测。

本实施例通过在对客服平台中客户人员查询订单操作的响应过程中，执行上述操作，可将订单检测聚集到最有可能是异常订单的订单中。特别是在系统资源有限的情况下，采用本实施例的实施方式，可仅消耗较小的系统资源，就可大检出大部分异常订单，使异常订单的检测效率大幅提升。

此外，本实施例可实现订单的自动检测和修复处理，也大大减少了客服人员的人工操作。

然而，如果仅检测客服平台中客服人员查询的订单，还是可能有一些异常订单检测不到，不能在用户发现问题之前修复订单，对进一步提高用的满意度不能起到积极作用。

故在图3所示的另一实施例中，还可以加入对用户查看订单的检测，以尽可能扩大检测范围，并力争在用户发现问题之前发现异常订单并加以修复，以减少将异常订单暴露给用户的机率。

如图3所示的实现流程中，在用户查看订单的操作中，也加入HOOK点，并在HOOK程序中执行图3所示的操作，包括响应于对电商平台中用户针对第一订单的查看操作，执行以下操作：

操作S310，获取查看第一订单的次数，根据次数确定检测订单的第一概率；

通常，用户第一次查看订单的操作往往是很正常的日常操作，但如果用户反复多次查看订单，则很有可能是因为：

1)用户非常关心这次交易；

2)用户发现了一些问题的苗头。

而上述两种情况都是需要着重处理的，因为如果是1)，说明这笔订单万一有问题，用户会特别恼火，满意度大幅下降；如果是2)则说明该订单很有可能是异常订单。

因此，根据上述分析，本实施例，在第一次查看订单时，会将检测概率设置为30％，第二次设置为60％，以此类推，逐级增加检测订单的概率。

如此，可以集中系统资源优先检测用户认为重要，或有可能出现问题的订单。

操作S320，根据第一概率生成一个随机数；

操作S330，判断随机数是否为1，若是，则继续操作S340，若否，则结束本次执行。

在根据第一概率，判断是否对当前订单进行检测时，本实施例通过控制随机数生成1这个数的概率来控制，仅当随机数生成1时才检测，反之不检测。

当然实施者也可以通过其他方式来控制这一概率，例如，就使用一个普通的随机数，当第一概率为30％时，则当生成的随机数为【1-3】时，则检测；当生成的随机数为【4-10】时，则不检测。

在图3所示的实施例中，HOOK程序执行的其他操作与图2所示的操作类似或相同，由于同一订单可能已经在用户查看订单时，被放入到相应的异常订单待处理队列中(第一待处理队列)，在客服人员再次查看该订单时，可能会被再次加入到相应的异常订单待处理队列中。因此，在图3所示的操作S370中，还增加了去重处理，以减少在后续修复订单时，对相同的订单进行重复处理的机率。

而上述去重操作，在本实施例中是通过Redis服务器提供的队列去重功能来实现的。

通常情况下，图3所示的异常订单检测基本可以检出大部分的异常订单，并能在用户发现问题前发现异常订单并及时修复，起到提前预防，避免用户投诉，可大幅提高用的满意度。

如果系统还有充裕的资源，或系统有固定的闲置时段，则还可以在上述实施例基础上，增加图4所示的以下操作形成实施效果更佳的另一实施例：操作S410，在非高峰时间段内，以第一频率定期从订单存储系统中获取第一数量的第二订单；操作S420，对所述第二订单进行检测以确定所述第二订单是否为目标订单，若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

其中，在操作S410中，第一频率和第一数量都是可以根据系统承受能力预先设定，以免对系统产生巨大的压力。

而利用非高峰时间段进行大范围的扫描，不会对系统的正常运行产生影响，还可以充分利用闲置资源，使系统资源发挥最大效能。

在获取第二订单时，可通过随机抽样的方式，以节省系统资源和提高检测效率。

在操作S420中进行的检测操作与在操作S120中所进行的检测操作类似，具体地，可采用操作S210至操作S215相同的相同实现，在此不再赘述。

在上述实施方式中，可在不会对系统造成负载压力的前提下，可结合对数据存储系统中存储的所有订单进行排查，进一步提高订单检测的范围，而由于在大面积排查后标记为已检测订单的订单，在实时进行检测时就无需再重复检测。如此，还可进一步减少实时订单检测的检测量，进一步减轻系统的日常处理负担。

相应地，本公开实施例还提供一种订单信息处理装置。如图5所示，该装置50包括：浏览请求响应模块501，用于响应于对第一订单的浏览请求，对所述第一订单以第一概率进行抽样检测以确定所述第一订单是否为目标订单；目标订单处理模块502，用于若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

根据本公开另一实施例，该装置50，还包括：浏览请求来源获取模块，用于获取所述浏览请求的来源；检测概率确定模块，用于根据所述来源确定所述第一概率。

根据本公开另一实施例，其中，所述检测概率确定模块包括：查询次数获取子模块，用于获取所述第一来源查询所述第一订单的次数；第一概率确定子模块，用于根据所述次数确定第一概率。

根据本公开另一实施例，其中，所述目标订单处理模块502包括：订单类别获取子模块，用于所述第一订单所属的类别；订单队列加入子模块，用于根据所述类别将所述第一订单加入所属类别对应的第一待处理队列。

根据本公开另一实施例，该装置50还包括：已检测标记模块，用于将检测过的订单标记为已检测订单；已检测判断模块，用于判断所述第一订单是否为已检测订单，若是，则跳过所述对所述第一订单以第一概率进行抽样检测的操作。

根据本公开另一实施例，该装置50还包括：订单去重模块，用于对所述第一待处理队列中的订单进行去重处理。

根据本公开另一实施例，该装置50还包括：第二订单获取模块，用于在非高峰时间段内，以第一频率定期从订单存储系统中获取第一数量的第二订单；第二订单检测模块，用于对所述第二订单进行检测以确定所述第二订单是否为目标订单，若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

根据本公开另一实施例，其中，第二订单获取模块具体用于以随机取样的方法，从订单存储系统中获取第一数量的第二订单。

本公开的技术方案中，所涉及的来源个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法订单信息处理的方法。例如，在一些实施例中，方法订单信息处理的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的方法订单信息处理的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法订单信息处理的方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与来源的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向来源显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，来源可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与来源的交互；例如，提供给来源的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自来源的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形来源界面或者网络浏览器的来源计算机，来源可以通过该图形来源界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (20)

1.一种订单信息处理的方法，包括：

响应于对第一订单的浏览请求，对所述第一订单以第一概率进行抽样检测以确定所述第一订单是否为目标订单；

若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取所述浏览请求的来源；

根据所述来源确定所述第一概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述来源确定所述第一概率，包括：

若所述来源为第一来源，则获取所述第一来源查询所述第一订单的次数，根据所述次数确定第一概率。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述来源确定所述第一概率，包括：

若所述来源为第二来源，则将所述第一概率确定为百分之百。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将检测过的订单标记为已检测订单；

相应地，在对所述第一订单以第一概率进行抽样检测之前，还包括：

判断所述第一订单是否为已检测订单，若是，则跳过所述对所述第一订单以第一概率进行抽样检测的操作。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一订单加入第一待处理队列，包括：

获取所述第一订单所属的类别；

根据所述类别将所述第一订单加入所属类别对应的第一待处理队列。

7.根据权利要求1、6任一项所述的方法，还包括：

对所述第一待处理队列中的订单进行去重处理。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在非高峰时间段内，以第一频率定期从订单存储系统中获取第一数量的第二订单；

对所述第二订单进行检测以确定所述第二订单是否为目标订单，若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，从订单存储系统中获取第一数量的第二订单，包括：

以随机取样的方法，从订单存储系统中获取第一数量的第二订单。

10.一中订单信息处理的装置，包括：

浏览请求响应模块，用于响应于对第一订单的浏览请求，对所述第一订单以第一概率进行抽样检测以确定所述第一订单是否为目标订单；

目标订单处理模块，用于若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

11.根据权利要求10所述的装置，还包括：

浏览请求来源获取模块，用于获取所述浏览请求的来源；

检测概率确定模块，用于根据所述来源确定所述第一概率。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述检测概率确定模块包括：

查询次数获取子模块，用于获取所述第一来源查询所述第一订单的次数；

第一概率确定子模块，用于根据所述次数确定第一概率。

13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述目标订单处理模块包括：

订单类别获取子模块，用于所述第一订单所属的类别；

订单队列加入子模块，用于根据所述类别将所述第一订单加入所属类别对应的第一待处理队列。

14.根据权利要求10所述的装置，还包括：

已检测标记模块，用于将检测过的订单标记为已检测订单；

已检测判断模块，用于判断所述第一订单是否为已检测订单，若是，则跳过所述对所述第一订单以第一概率进行抽样检测的操作。

15.根据权利要求10、14任一项所述的装置，还包括：

订单去重模块，用于对所述第一待处理队列中的订单进行去重处理。

16.根据权利要求10所述的装置，还包括：

第二订单获取模块，用于在非高峰时间段内，以第一频率定期从订单存储系统中获取第一数量的第二订单；

第二订单检测模块，用于对所述第二订单进行检测以确定所述第二订单是否为目标订单，若是，则将所述第一订单加入第一待处理队列。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述第二订单获取模块具体用于以随机取样的方法，从订单存储系统中获取第一数量的第二订单。

18.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1－9中任一项所述的方法。

19.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1－9中任一项所述的方法。

20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1－9中任一项所述的方法。

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