CN114443732A

CN114443732A - 一种动态接口调用方法及存储介质

Info

Publication number: CN114443732A
Application number: CN202111638110.7A
Authority: CN
Inventors: 李仕镇; 黄辉; 韩晓光; 肖斌; 吕正强
Original assignee: Gemean Beijing Information Technology Co ltd
Current assignee: Gemean Beijing Information Technology Co ltd
Priority date: 2021-12-29
Filing date: 2021-12-29
Publication date: 2022-05-06

Abstract

一种动态接口调用方法及存储介质，其中方法包括如下步骤，接收发起方的第一请求，根据接收到的第一请求获取接收方的目标地址，传输的参数内容，将每次调用的请求存储在数据库中，对存储的请求进行统计，生成请求信息列表，根据列表中分列项的近似程度将存储的请求分为若干请求类别，将发起方的第一请求与请求信息列表进行比较，将所述第一请求进行分类，根据所述分类结果将所述第一请求分配至已生成的第一接口进行调用。上述方案能够根据接收到的第一请求与已存储的请求信息列表进行智能化比对，从而匹配最适合的已生成接口将第一请求通过已生成的第一接口中进行调用，解决了新的业务请求不断变化或生成的问题。

Description

一种动态接口调用方法及存储介质

技术领域

本发明涉及系统通信领域，尤其涉及一种能够自动化进行动态的接口调用的方法及存储介质。

背景技术

随着软件系统长期的不断迭代更新，各企业之间，各业务系统之间以接口方式对接的过程中，都会遭遇到因功能的变化、业务需求的变化、场景的变化而需要重新改造、升级和开发新旧接口功能模块的问题。对于这种在更迭之间需要不断切换接口的问题，需要提出一种新的接口接入的方法。

发明内容

因此，需要提供一种自动化的接口调用方法，能够满足在业务需求场景不断变化下的请求适配接口的问题。

为实现上述目的，发明人提供了一种动态接口调用方法，包括如下步骤，

接收发起方的第一请求，根据接收到的第一请求获取接收方的目标地址，传输的参数内容，

将每次调用的请求存储在数据库中，对存储的请求进行统计，生成请求信息列表，根据列表中分列项的近似程度将存储的请求分为若干请求类别，

将发起方的第一请求与请求信息列表进行比较，将所述第一请求进行分类，

根据所述分类结果将所述第一请求分配至已生成的第一接口进行调用。

本申请的一些实施例中，还包括步骤，获取当前环境监控数据，所述环境监控数据包括处理单元、中间节点、数据库、Java应用的运行指标数据，根据所述运行指标数据生成不同接口调用的时序数据。

本申请的一些实施例中，还包括步骤，根据接收到的第一请求，计算预期接入所述第一请求后可能带来的运行指标数据变化，根据预期结果为不同接口动态分配资源。

本申请的一些实施例中，所述运行指标数据还包括处理单元的CPU使用率或、内存使用率、或磁盘使用率、或中间节点的堆栈内存使用率、响应时长、或活动线程数。

本申请的一些实施例中，所述请求信息列表包括接口地址、接口参数、接口调用的时间分布、或接口响应情况。

一种动态接口调用存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序在被运行时执行包括如下步骤，

本申请的一些实施例中，所述计算机程序在被运行时还执行包括步骤，获取当前环境监控数据，所述环境监控数据包括处理单元、中间节点、数据库、Java应用的运行指标数据，根据所述运行指标数据生成不同接口调用的时序数据。

本申请的一些实施例中，所述计算机程序在被运行时还执行包括步骤，根据接收到的第一请求，计算预期接入所述第一请求后可能带来的运行指标数据变化，根据预期结果为不同接口动态分配资源。

区别于现有技术，上述方案能够根据接收到的第一请求与已存储的请求信息列表进行智能化比对，从而将第一请求与做最接近的请求信息进行分类区分，从而匹配最适合的已生成接口中，将第一请求通过已生成的第一接口中进行调用，从而解决了新的业务请求不断变化或生成的问题。

附图说明

图1为具体实施方式所述的动态接口调用方法流程图；

图2为具体实施方式所述的时序数据生成方法图；

图3为具体实施方式所述的动态分配资源方法流程图；

图4为具体实施方式所述的动态接口调用及资源分配方法图；

图5为具体实施方式所述的动态接口调用存储介质。

具体实施方式

为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。

在本方案的一些实施例中，可以以HTTP协议进行通信交互，实现非格式化和格式化数据的传输作为例子，在RPC框架下，进行相关的接口调用。所谓的RPC框架原理，简单说即消费者(用户或发起方)、注册中心、服务提供者(接收方)三者模型。基于这种模型，核心是构建服务中心。

在如图1所示的实施例中，方案介绍一种动态接口调用方法，方法可以执行于服务中心中，方法包括如下步骤，

S1接收发起方的第一请求，根据接收到的第一请求获取接收方的目标地址，传输的参数内容，

S2将每次调用的请求存储在数据库中，对存储的请求进行统计，生成请求信息列表，根据列表中分列项的近似程度将存储的请求分为若干请求类别，

S3将发起方的第一请求与请求信息列表进行比较，将所述第一请求进行分类，

S4根据所述分类结果将所述第一请求分配至已生成的第一接口进行调用。

在某一些具体的实施例中，通过HTTP协议框架，在接收到业务请求，如第一请求时，通过过滤、拦截之后能具体解析到发起方访问接收方的相关信息，这里面就包含了具体的接口信息，而接口的信息包含了接口的地址uri、接口的参数、接口返回的类型(JSON或XML)三要素，这三种要素会保存在数据库的接口信息表中。接口信息表里存储了接口的具体信息，如：接口地址，接口参数，接口返回类型，接口类型(新增、删除、变更等)、其他一些业务字段。接收方系统根据信息自动创建生成，系统会定时从接口信息表中的提取信息，将不同类型(新增、删除、变更等)的接口信息通知到注册中心发布、更新或注销，注册中心接收到通知而在系统前端能展示已创建生成的接口，前端通过拉取组件的方式在画布中配置，接口的IP端口在服务启动时已固定，无需配置。而接口URI、请求头参数、请求参数等均为自动生成。

在一些特定情况下，第一请求会根据发起者测试、调试的需要，经常进行更改，在传统的技术方案下，只能协调接收方分析第一请求之后，根据第一请求，编写一个接口，才能够完成相关的调用接口的方案。在本申请的实施例中，可以通过将已经接入接口的请求，通过请求信息表记录下来，当接收到新的第一请求时，可以通过各信息维度进行判断第一请求最接近的已分配请求，从而分入最接近的请求类别，直接智能化匹配最适合的已生成的接口，能够在相关已生成的接口方案中进行最快的调用，提高了接口请求的自动化匹配水平，节省了人力成本和调试成本。

为了更好地进行接口环境的监控，在如图2所示的实施例中，方案还包括步骤，S5获取当前环境监控数据，所述环境监控数据包括处理单元、中间节点、数据库、Java应用的运行指标数据，根据所述运行指标数据生成不同接口调用的时序数据。这里的处理单元包括主机及主服务器等，运行指标数据还包括处理单元的CPU使用率或、内存使用率、或磁盘使用率等等。所述中间节点可以包括中间栈，运行指标数据还包括中间节点的堆栈内存使用率、响应时长、或活动线程数。数据库为通过数据结构来管理、阻止的数据存储仓库，运行指标数据还可以包括数据库的线程总数、连接并发数、当前连接数、最大连接数、空响应时长等。运行环境数据还可以包括JAVA应用的进程CPU使用率、GC执行效率、堆内存使用率等等各类指标数据。还可以采集系统APM业务监控数据，如请求链、异常、数据等。选取上述运行环境数据能够有效地反应设备的运行情况，通过获取环境监控数据能够更好地对接口的运行状态进行实时的检测和获取。

本申请的另一些实施例中，请参阅图3，还包括步骤，S6根据接收到的第一请求，计算预期接入所述第一请求后可能带来的运行指标数据变化，根据预期结果为不同接口动态分配资源。这里的动态指的是，在第一请求被自动化分配到预设的已经创建好的第一接口之后，自动计算运行指标数据的变化，根据分配结果就马上找到对应的接入第一请求之后的资源分配方式，从而达到及时调整系统资源分配，提升智能化匹配接口的实用性的技术效果。

本申请的一些实施例中，所述请求信息列表包括接口地址、接口参数、接口调用的时间分布、或接口响应情况。请求信息为业务请求中可能包括的信息，上述请求信息能够更好地表征第一请求的类型。为对第一请求的分类提供依据。在具体的实施例中，后端服务会定时根据这些数据做归并统计，统计结果形成请求信息列表，列表的信息有：接口地址、接口参数、接口出现的次数，接口调用的时间分布、接口响应情况(延时、超时、异常)等，最终与数据库中的接口信息表比对，通过相似或相等计算得出某类请求的建议结果：错误请求、变更请求、安全攻击等等。若后续某个发起方对系统发起请求，系统会首先调用统计结果进行比较，这里的比较有三个方面：接口地址的相似度比较、参数的完整性比较等，大致获取此类接口属于哪种类型。

在其他一些综合性的实施例中，请参阅图4，一种动态接口调用方法，方法可以执行于服务中心中，方法包括如下步骤，

S5获取当前环境监控数据，所述环境监控数据包括处理单元、中间节点、数据库、Java应用的运行指标数据，根据所述运行指标数据生成不同接口调用的时序数据。

S6根据接收到的第一请求，计算预期接入所述第一请求后可能带来的运行指标数据变化，根据预期结果为不同接口动态分配资源。

上述方法能够根据新接收到的第一请求，智能化即使分配第一接口与第一请求进行对接，又进一步地能够计算第一请求接入后的运行指标数据可能会有的运行指标数据的变化预期，及时地对系统的资源进行新的调整与分配。从而能够达到更好地进行业务请求的调试操作的技术效果。

另一些综合的实施例中，通过HTTP协议框架，在过滤、拦截之后能具体解析到发起方访问接收方的相关信息，这里面就包含了具体的接口信息，而接口的信息包含了接口的地址uri、接口的参数、接口返回的类型(JSON或XML)三要素，这三种要素会保存在数据库的接口信息表中。接口信息表里存储了接口的具体信息，如：接口地址，接口参数，接口返回类型，接口类型(新增、删除、变更等)、其他一些业务字段。接收方系统根据信息自动创建生成，系统会定时从接口信息表中的提取信息，将不同类型(新增、删除、变更等)的接口信息通知到注册中心发布、更新或注销，注册中心接收到通知。而在系统前端能展示已创建生成的接口，前端通过拉取组件的方式在画布中配置，接口的IP端口在服务启动时已固定，无需配置。而接口URI、请求头参数、请求参数等均为自动生成。根据实际需求点击配置对接业务执行即可。服务中心根据业务执行结果，转换相应格式(Xml或JSON)返回给发起方。接口创建之后，前端需要配置对应的数据流程，流程执行过程即为实际业务的处理过程，流程在走完之后会将数据返回给接口侧，接口侧将返回的内容推送给调用方。接口与业务流程内部对接的数据格式规定为{code、msg、data}，code为标识、msg为说明信息、data为数据内容，接口按标识判断取出内容返回。若业务需要以特定的格式返回，则配置相应的逻辑类执行。

当同一接口进入时，服务中心会结合以往调用的大数据情况，判断当前请求是错误输入还是变更输入，最终做出更新接口的处理，并将处理结果在前端警示，用户会根据实际情况做出调整。首先系统会将每次调用的请求存储在大数据ElasticSearch库中，后端服务会定时根据这些数据做归并统计，统计结果形成请求信息列表，列表的信息有：接口地址、接口参数、接口出现的次数，接口调用的时间分布、接口响应情况(延时、超时、异常)等，最终与数据库中的接口信息表比对，通过相似或相等计算得出某类请求的建议结果：错误请求、变更请求、安全攻击等等。若后续某个发起方对系统发起请求，系统会首先调用统计结果进行比较，这里的比较有三个方面：接口地址的相似度比较、参数的完整性比较等，大致获取此类接口属于哪种类型。服务中心起到了承上启下的作用，不仅需要接收各类请求的访问，还需要实现接口的互联互通，除了以上功能还增设了一些智能化分析机制，结合接口调用的时序数据，趋势分析。智能化分析机制是基于软硬件大数据进行分析。系统会定时采集当前运行环境的运维监控数据，包含有：主机或服务(CPU、内存、磁盘使用率等)、中间件(当前堆栈内存使用率、响应时长、活动线程数等)、数据库(线程总数、连接并发数、当前连接数、最大连接数、空响应时长等)、JAVA应用(进程CPU使用率、GC执行效率、堆内存使用率等)的各类指标数据；同时还采集了系统APM业务监控数据(请求链、异常、并发)等数据。结合以上监控数据定时统计生成接口调用时序数据列表，列表详情记录了当前时间内的各指标的使用情况，如：CPU、内存使用率高、数据库并发连接过高、请求并发量高等。根据时序数据分析标识每个时段的资源使用等级，如：高、中、低等级状态。根据趋势分析，推算出接口在某个时间点的请求访问会处于某种等级状态，然后在软件层根据不同等级状态做出合理调度。智能调配资源到使用频繁、处理量大、响应时长要求高的接口通道上，冻结或禁用使用率低的接口，保证了这些接口的高性能和稳定性。通过智能化分析之后，判定接口在当前时间段内的资源使用情况是紧张还是空闲。在紧张情况下，系统在软件层面上会分配更多的线程去处理当前的事务，在CPU调度上更加紧张、分配更多的内存进行处理，并且通过服务的超时、熔断、降级、限流等措施保证服务稳定性和提高响应时长，同时通过局部变量、全局变量的动态控制实现本地缓存或分布式缓存的使用(如：冷热数据的存储超时时间设置，提高缓存命中等，可以提升响应时长)，数据处理队列优先级提高；空闲情况下，从多线程处理转为单线程，服务策略反之不设置超时、熔断、限流等等，数据库创建连接可以更自由，按需分配。

系统会把每次接口请求的数据存储在大数据ElasticSearch库中，后端服务会定时按接口分类统计这些数据，计算出每个接口在每个时间段内的并发量、请求量和响应时长、资源使用等情况，形成时间列表。根据这些时序数据按趋势分析判断当前接口请求是否处在高并发、处理量大、资源利用紧张的时间段内。上述综合的实施例能够达到根据不同业务需求适配已创建的接口，并及时调整资源分配，提高测试效率的技术效果。

在如图5所示的实施例中，展示了一种动态接口调用存储介质500，存储有计算机程序，所述计算机程序在被运行时执行包括如下步骤，

接收发起方的第一请求，根据接收到的第一请求获取接收方的目标地址，传输的参数内容，将每次调用的请求存储在数据库中，对存储的请求进行统计，生成请求信息列表，根据列表中分列项的近似程度将存储的请求分为若干请求类别，将发起方的第一请求与请求信息列表进行比较，将所述第一请求进行分类，根据所述分类结果将所述第一请求分配至已生成的第一接口进行调用。

上述存储介质可以通过将已经接入接口的请求，通过请求信息表记录下来，当接收到新的第一请求时，可以通过各信息维度进行判断第一请求最接近的已分配请求，从而分入最接近的请求类别，直接智能化匹配最适合的已生成的接口，能够在相关已生成的接口方案中进行最快的调用，提高了接口请求的自动化匹配水平，节省了人力成本和调试成本。

上述方案能够根据新接收到的第一请求，智能化即使分配第一接口与第一请求进行对接，又进一步地能够计算第一请求接入后的运行指标数据可能会有的运行指标数据的变化预期，及时地对系统的资源进行新的调整与分配。从而能够达到更好地进行业务请求的调试操作的技术效果。

需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims

1.一种动态接口调用方法，其特征在于，包括如下步骤，

根据分类结果将所述第一请求分配至已生成的第一接口进行调用。

2.根据权利要求1所述的动态接口调用方法，其特征在于，还包括步骤，获取当前环境监控数据，所述环境监控数据包括处理单元、中间节点、数据库、Java应用的运行指标数据，根据所述运行指标数据生成不同接口调用的时序数据。

3.根据权利要求2所述的动态接口调用方法，其特征在于，还包括步骤，根据接收到的第一请求，计算预期接入所述第一请求后可能带来的运行指标数据变化，根据预期结果为不同接口动态分配资源。

4.根据权利要求2所述的动态接口调用方法，其特征在于，所述运行指标数据还包括处理单元的CPU使用率或、内存使用率、或磁盘使用率、或中间节点的堆栈内存使用率、响应时长、或活动线程数。

5.根据权利要求1所述的动态接口调用方法，其特征在于，所述请求信息列表包括接口地址、接口参数、接口调用的时间分布、或接口响应情况。

6.一种动态接口调用存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序在被运行时执行包括如下步骤，

根据所分类结果将所述第一请求分配至已生成的第一接口进行调用。

7.根据权利要求6所述的动态接口调用存储介质，其特征在于，所述计算机程序在被运行时还执行包括步骤，获取当前环境监控数据，所述环境监控数据包括处理单元、中间节点、数据库、Java应用的运行指标数据，根据所述运行指标数据生成不同接口调用的时序数据。

8.根据权利要求7所述的动态接口调用存储介质，其特征在于，所述计算机程序在被运行时还执行包括步骤，根据接收到的第一请求，计算预期接入所述第一请求后可能带来的运行指标数据变化，根据预期结果为不同接口动态分配资源。

9.根据权利要求7所述的动态接口调用存储介质，其特征在于，所述运行指标数据还包括处理单元的CPU使用率或、内存使用率、或磁盘使用率、或中间节点的堆栈内存使用率、响应时长、或活动线程数。

10.根据权利要求6所述的动态接口调用存储介质，其特征在于，所述请求信息列表包括接口地址、接口参数、接口调用的时间分布、或接口响应情况。