CN114612037A - 一种仓库信息的管理方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种仓库信息的管理方法和系统。该方法包括接收用户请求，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，根据各运行状态指标值的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。本发明实施例的技术方案提供一种基于动态调整服务实例加权系数对仓库信息进行管理的新方法，提高仓库信息管理效率及准确性，优化仓库管理系统的扩展性及可维护性。

Description

一种仓库信息的管理方法和系统
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种仓库信息的管理方法和系统。
背景技术
随着企业规模的不断发展，仓库管理的物资种类机数量在不断增加、出入库频率剧增，仓库管理作业也已十分复杂和多样化，传统的人工仓库作业模式和数据采集方式已难以满足仓库管理的快速、准确要求，严重影响了企业的运行工作效率，成为制约企业发展的一大障碍。
现有技术中，仓库通过多部门结合对仓库信息进行管理，使用计算机录入与人工核对相结合的方式对信息进行管理；此外，在计算机存储数据的过程中，通常使用单个服务器节点以处理仓库数据。虽然有一些企业采用了信息技术以求改进管理效率，但是受限于传统的C/S(Client-Server，服务器-客户机)方案，在数据规模越来越大的场景显得难以扩展，力不从心。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术存在如下缺陷：仓库数据规模越来越大，导致传统C/S方案无法适用于更复杂的仓库场景。
发明内容
本发明实施例提供一种仓库信息的管理方法和系统，以提供一种基于动态调整服务实例加权系数对仓库信息进行管理的新方法，提高了仓库信息管理效率及准确性，优化了仓库管理系统的扩展性及可维护性。
第一方面，本发明实施例提供了一种仓库信息的管理方法，其中，该方法包括：
接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；
获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；
根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；
根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。
第二方面，本发明实施例还提供了一种仓库管理系统，其中，该系统包括：
仓库网关，用于接收用户请求，将所述用户请求发送至仓库服务注册中心；接收所述仓库服务注册中心根据所述用户请求反馈的处理结果，将所述处理结果进行用户反馈；
仓库服务注册中心，用于实现如本发明任意实施例所述的仓库信息的管理方法；
熔断器，用于接收不可用状态的目标服务实例的信息，并发送检查信号至所述目标服务实例，确定所述目标服务实例的状态；若确定所述目标服务实例的状态为可用，则将所述目标服务实例的状态标记修改为可用。
本发明实施例通过接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理，解决现有技术仓库数据规模越来越大导致传统仓库管理系统扩展性及可维护性差且管理效率及准确率低的问题，提供一种基于动态调整服务实例加权系数对仓库信息进行管理的新方法，提高仓库信息管理效率及准确性，优化仓库管理系统的扩展性及可维护性。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种仓库信息的管理方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的另一种仓库信息的管理方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种仓库管理系统的结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种仓库信息的管理装置的结构示意图；
图5为本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种仓库信息的管理方法的流程图，本实施例可适用于对仓库信息进行管理的情况，该方法可以由仓库管理系统来执行，该系统可以通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在服务集群中。具体的，参考图1，该方法具体包括如下步骤：
S110、接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例。
其中，用户请求可以是指用户请求查看仓库中物品相关信息时发送的信息。仓库识别码可以是指仓库的身份标识。请求信息可以是指该用户请求的具体内容，请求信息可以为包含仓库信息及请求内容的数据，例如，请求XX地区XX仓库中XX物品的剩余量。目标仓库功能服务可以是指能够为用户提供指定服务的实例集群，即，仓库功能服务可以包括多个可用的服务实例。服务实例可以是指实现功能服务的具体目标，例如，具体的硬件设备或者具体的应用程序。
在本实施例中，可以根据接收的用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定出与用户请求对应的仓库功能服务作为目标仓库功能服务。
S120、获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案。
其中，运行状态指标值可以是指能衡量每个服务实例运行状态的参数值，每个服务实例的运行状态指标值可以根据每个服务实例的当前运行状态信息计算获得。其中，当前运行状态信息可以包括服务实例的CPU、内存和存储的当前剩余率。具体的，每个服务实例的运行状态指标值可以根据
Figure BDA0003523142180000051
计算得到，其中，Ki表示各服务实例的运行状态指标值，i表示各服务实例的自然数标识序号，a表示CPU剩余率，b表示内存剩余率，c表示存储剩余率，p1表示多个服务实例CPU总剩余量与多个服务实例总CPU量之比，p2表示多个服务实例内存总剩余量与多个服务实例总内存量之比，p3表示多个服务实例存储总剩余量与多个服务实例总存储量之比。
预设基础指标值可以是指衡量每个服务实例运行状态的基础参数值。
权重系数可以是包括每个服务实例中与运行状态指标值对应的第一权重系数以及与预设基础指标值对应的第二权重系数。
在本实施例中，可以获取每个服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并且根据每个服务实例的运行状态指标值之间的数值差异，为每个服务实例分别确定对应的权重系数分配方案。
可选的，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案，可以包括：
按照运行状态指标值从大到小的顺序，将各所述服务实例进行排序，并依次获取排序结果中第一个服务实例之后的服务实例作为当前处理服务实例；将所述第一个服务实例和当前服务实例分别作为第一比对服务实例和当前比对服务实例；计算与所述第一比对服务实例和当前比对服务实例对应的两个运行状态指标值之间的比值；根据所述比值，确定与当前处理服务实例对应的权重系数分配方案；返回执行依次获取排序结果中的第一个服务实例之后的服务实例作为当前处理服务实例，直至确定与各服务实例对应的权重系数分配方案。
可以按照运行状态指标值，将目标仓库功能服务的多个服务实例按照从大到小的顺序进行排序，根据排序结果，为每个服务实例确定对应的权重系数分配方案。具体的，将排序结果中第一个服务实例之后的服务实例依次作为当前处理服务实例，从而将第一个服务实例和当前处理服务实例进行对比，计算两者对应的两个运行状态指标值之间的比值，根据该比值，为当前处理服务实例确定对应的权重系数分配方案，直至确定与各服务实例对应的权重系数分配方案。
其中，根据所述比值，确定与当前处理服务实例对应的权重系数分配方案，可以包括：在所述比值大于预设阈值时，将所述第一比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数降低到原值的第一倍数，将当前比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数保持不变；将所述第一比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数降低到原值的第二倍数，将当前比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数提高到原值的第三倍数。
其中，预设阈值可以是指两个比对服务实例的运行状态指标值之间的比值的下限值。
每个服务实例的运行状态指标值和基础指标值可以具有相同的第一权重系数原值和第二权重系数原值。在所述比值大于预设阈值时，可以对第一比对服务实例和当前比对服务实例进行相应的权重系数调整操作，具体可以为将第一比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数降低到原值的第一倍数，将当前比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数保持不变；将第一比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数降低到原值的第二倍数，将当前比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数提高到原值的第三倍数。
这样设置的好处在于，通过动态调整每个服务实例的权重系数，可以均衡目标仓库功能服务对应的多个服务实例之间的均衡程度，减轻目标仓库功能服务的工作压力，并为用户请求分配工作效率更高的服务实例。
S130、根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值。
其中，请求分配指标值可以是指衡量每个服务实例的最终分配方式的参数值。
在本实施例中，可以对每个服务实例的运行状态指标值和基础指标值进行加权求和，得到与每个服务实例对应的请求分配指标值。具体的，可以根据I＝αKi+βW计算每个服务实例的请求分配指标值。其中，I表示每个服务实例的请求分配指标值，α表示与运行状态指标值对应的第一权重系数，W表示服务实例的预设基础指标值，β表示与预设基础指标值对应的第二权重系数。
S140、根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。
其中，目标服务实例可以是指从目标仓库功能服务对应的多个服务实例中选择的用于处理当前用户请求的具体服务实例。
在本实施例中，可以按照各服务实例的请求分配指标值，将请求分配指标值最大的服务实例确定为处理当前用户请求的目标服务实例，并将接收的用户请求分发至该目标服务实例进行处理。
在本实施例的一个可选实施方式中，将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理，可以包括：
验证所述目标服务实例当前是否处于可用状态，若是，则将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理；若否，则将所述目标服务实例标记为不可用状态，并根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定新的目标服务实例；返回执行验证所述目标服务实例当前是否处于可用状态的操作，直至确定出处于可用状态的目标服务实例。
具体的，在将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理之前，可以验证该目标服务实例当前是否为可用状态。如果为可用状态，可以将用户请求分发至该目标服务实例进行处理；如果为不可用状态，可以将该目标服务实例标记为不可用状态，并根据各服务实例的请求分配指标值的大小顺序，将下一个请求分配指标值最大的服务实例确定为新的目标服务实例，返回验证该新的目标服务实例当前是否为可用状态，直至确定出可用状态的目标服务实例，将用户请求分发至可用状态的目标服务实例进行请求处理。
这样设置的好处在于，通过验证目标服务实例的可用或者不可用状态，可以避免将用户请求分发至不可用状态的服务实例，从而避免延误对用户请求的处理。
本发明实施例的技术方案，通过接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将用户请求分发至目标服务实例进行请求处理，解决了现有技术仓库数据规模越来越大导致传统仓库管理系统扩展性及可维护性差且管理效率及准确率低的问题，提供一种基于动态调整服务实例加权系数对仓库信息进行管理的新方法，提高了仓库信息管理效率及准确性，优化了仓库管理系统的扩展性及可维护性。
在上述各实施方式的基础上，在将所述目标服务实例标记为不可用状态之后，还可以包括：将所述不可用状态的目标服务实例发送至熔断器，以供所述熔断器定期对重新恢复可用状态的服务实例进行状态标记的修改。
这样设置的好处在于，可以通过熔断器对不可用状态的服务实例进行检查，及时将其修改为可用状态，避免造成服务实例资源浪费。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的另一种仓库信息的管理方法的流程图，本实施例是在上述各技术方案的基础上，进一步增加操作，本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施例中的各个可选方案结合。参考图2，该方法可以包括如下步骤：
S210、接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例。
S220、获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案。
S230、根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值。
S240、根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。
S250、每隔预设的请求处理时间区间，获取与各仓库功能服务分别对应的当前可用的服务实例数量。
其中，预设的请求处理时间区间可以是指进行用户请求处理的时间段。
具体的，每隔预设的请求处理时间区间，可以获取与各仓库功能服务分别对应的当前可用的服务实例数量。
S260、根据各所述服务实例数量，以及在前一请求处理时间区间中各仓库功能服务的请求处理完成信息，计算各所述仓库功能服务在当前处理时间区间的目标服务实例数量。
其中，前一请求处理时间区间可以是多个请求处理时间区间中处于当前处理时间区间之前的一个时间区间。请求处理完成信息可以包括用户请求数量、所有用户请求的平均请求长度和所有用户请求的最长处理结果。目标服务实例数量可以是指在当前处理时间区间内可用服务实例的数量。
在本实施例中，可以获取与当前处理功能服务对应的当前服务实例数量；在前一第一时间区间内，根据用户请求数量、所有用户请求的平均请求长度、所有用户请求的最长处理结果和用户配置实例最大值，计算前一第一时间区间的服务实例数量。
其中，可以根据
Figure BDA0003523142180000101
计算前一第一时间区间内处理用户请求所需的服务实例数量S。其中，tquest表示用户请求的数量，lenquest表示所有用户请求的平均请求长度，lenresponse表示所有用户请求的最长处理结果，γ表示用户可配置系数。从而可以通过P＝Min{S,umax}，得到前一第一时间区间的服务实例数量P，其中，umax表示用户配置实例最大值。
进一步的，若所述当前服务实例数量小于前一第一时间区间的服务实例数量，则在当前第一时间区间内，计算前一第一时间区间的服务实例数量和当前服务实例数量的差值；在当前第一时间区间的预设单位时间内，根据所述差值对应的实例数量和周期时间，确定每个预设单位时间内增加运行的服务实例数量；根据所述每个预设单位时间内增加运行的服务实例数量，在当前第一时间区间内逐步增加服务实例的数量。
若所述当前服务实例数量不小于前一第一时间区间的服务实例数量，则在当前第二时间区间内，计算多个第一时间区间分别对应的多个服务实例数量；其中，所述第二时间区间包括至少一个第一时间区间。若所述多个服务实例数量均小于当前服务实例数量，则在当前第二时间区间结束后，将当前服务实例数量调整为距离当前时间最近的第一时间区间对应的服务实例数量。
在当前第三时间区间内的用户请求数量大于前一第三时间区间的用户请求数量的自然数倍值时，将所述前一第一时间区间的服务实例数量，确定为当前第三时间区间的服务实例数量；其中，所述第一时间区间的时长大于第三时间区间的时长。
这样设置的好处在于，通过调整服务实例数量，可以提高对物流高峰期的处理能力。
S270、按照各所述目标服务实例数量对各所述仓库功能服务的服务实例进行调整。
本发明实施例的技术方案，通过为用户请求确定目标服务实例进行请求处理，每隔预设的请求处理时间区间，获取与各仓库功能服务分别对应的当前可用的服务实例数量；根据各所述服务实例数量，以及在前一请求处理时间区间中各仓库功能服务的请求处理完成信息，计算各所述仓库功能服务在当前处理时间区间的目标服务实例数量；按照各所述目标服务实例数量对各所述仓库功能服务的服务实例进行调整，解决了现有技术仓库数据规模越来越大导致传统仓库管理系统扩展性及可维护性差且管理效率及准确率低的问题，提供一种基于动态调整服务实例加权系数对仓库信息进行管理的新方法，提高了仓库信息管理效率及准确性，优化了仓库管理系统的扩展性及可维护性。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种仓库管理系统的结构示意图，该系统可以执行上述各实施例中涉及到的仓库信息的管理方法。参照图3，该系统可以包括：仓库网关310、仓库服务注册中心320和熔断器330。其中：
仓库网关310，用于接收用户请求，将所述用户请求发送至仓库服务注册中心；接收所述仓库服务注册中心根据所述用户请求反馈的处理结果，将所述处理结果进行用户反馈；
仓库服务注册中心320，用于实现如本发明任意实施例所述的仓库信息的管理方法；
熔断器330，用于接收不可用状态的目标服务实例的信息，并发送检查信号至所述目标服务实例，确定所述目标服务实例的状态；若确定所述目标服务实例的状态为可用，则将所述目标服务实例的状态标记修改为可用。
可选的，所述熔断器可以具体用于：接收不可用状态的目标服务实例的信息；在预设检查时间区间内，根据预设检查时间间隔发送检查信号至所述目标服务实例，当检查到所述目标服务实例为可用状态时，将所述目标服务实例的状态标记修改为可用；在预设检查时间区间后，若所述目标服务实例仍为不可用状态，则根据当前用户请求数，计算下一次发送检查信号的时间间隔；根据所述时间间隔发送检查信号至所述目标服务实例，直至将所述目标服务实例的状态标记修改为可用。这样设置的好处在于，可以避免仓库管理系统短时间内出现大量检查信号，占用系统资源。
其中，预设检查时间区间可以是指熔断器发送检查信号的最近的时间段。预设检查时间间隔可以是指在预设检查时间区间内发送检查信号的时间间隔。
具体的，可以根据
Figure BDA0003523142180000131
计算下一次发送检查信号的时间间隔T，其中，q表示请求数。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种仓库信息的管理装置的结构示意图，该装置可以执行上述各实施例涉及到的仓库信息的管理方法。参考图4，该装置可以包括：目标仓库功能服务确定模块410、权重系数分配方案确定模块420、请求分配指标值计算模块430和用户请求处理模块440。其中：
目标仓库功能服务确定模块410，用于接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；
权重系数分配方案确定模块420，用于获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；
请求分配指标值计算模块430，用于根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；
用户请求处理模块440，用于根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。
本发明实施例的技术方案，通过接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将用户请求分发至目标服务实例进行请求处理，解决了现有技术仓库数据规模越来越大导致传统仓库管理系统扩展性及可维护性差且管理效率及准确率低的问题，提供一种基于动态调整服务实例加权系数对仓库信息进行管理的新方法，提高了仓库信息管理效率及准确性，优化了仓库管理系统的扩展性及可维护性。
上述装置中，可选的是，权重系数分配方案确定模块420，可以具体用于：
获取各服务实例的当前运行状态信息，其中，当前运行状态信息包括中央处理器CPU、内存和存储的当前剩余率；
根据各所述当前运行状态信息，计算与各服务实例对应的运行状态指标值。
上述装置中，可选的是，权重系数分配方案确定模块420，还可以包括：
当前处理服务实例获取单元，用于按照运行状态指标值从大到小的顺序，将各所述服务实例进行排序，并依次获取排序结果中第一个服务实例之后的服务实例作为当前处理服务实例；
比对服务实例确定单元，用于将所述第一个服务实例和当前服务实例分别作为第一比对服务实例和当前比对服务实例；
比值计算模块，用于计算与所述第一比对服务实例和当前比对服务实例对应的两个运行状态指标值之间的比值；
当前服务实例的权重系数分配方案确定单元，用于根据所述比值，确定与当前处理服务实例对应的权重系数分配方案；
各服务实例的权重系数分配方案确定单元，用于返回执行依次获取排序结果中的第一个服务实例之后的服务实例作为当前处理服务实例，直至确定与各服务实例对应的权重系数分配方案。
上述装置中，可选的是，当前服务实例的权重系数分配方案确定单元，可以具体用于：
在所述比值大于预设阈值时，将所述第一比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数降低到原值的第一倍数，将当前比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数保持不变；
将所述第一比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数降低到原值的第二倍数，将当前比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数提高到原值的第三倍数。
上述装置中，可选的是，用户请求处理模块440，可以具体用于：
验证所述目标服务实例当前是否处于可用状态，若是，则将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理；
若否，则将所述目标服务实例标记为不可用状态，并根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定新的目标服务实例；
返回执行验证所述目标服务实例当前是否处于可用状态的操作，直至确定出处于可用状态的目标服务实例。
上述装置中，可选的是，还包括，服务实例状态标记修改模块，用于在将所述目标服务实例标记为不可用状态之后：
将所述不可用状态的目标服务实例发送至熔断器，以供所述熔断器定期对重新恢复可用状态的服务实例进行状态标记的修改。
上述装置中，可选的是，还包括，服务实例调整模块，可以包括：
当前可用的服务实例数量获取单元，用于每隔预设的请求处理时间区间，获取与各仓库功能服务分别对应的当前可用的服务实例数量；
目标服务实例数量计算单元，用于根据各所述服务实例数量，以及在前一请求处理时间区间中各仓库功能服务的请求处理完成信息，计算各所述仓库功能服务在当前处理时间区间的目标服务实例数量；
服务实例调整单元，用于按照各所述目标服务实例数量对各所述仓库功能服务的服务实例进行调整。
上述装置中，可选的是，目标服务实例数量计算单元，可以包括：
当前服务实例数量获取子单元，用于获取与当前处理功能服务对应的当前服务实例数量；
前一第一时间区间的服务实例数量计算子单元，用于在前一第一时间区间内，根据用户请求数量、用户请求平均长度、最长处理结果和配置实例最大值，计算前一第一时间区间的服务实例数量；
第一目标服务实例数量调整子单元，用于若所述当前服务实例数量小于前一第一时间区间的服务实例数量，则在当前第一时间区间内，根据第一规则调整第一目标服务实例数量。
上述装置中，可选的是，第一目标服务实例数量调整子单元，可以具体用于：
计算前一第一时间区间对应的服务实例数量和当前服务实例数量的差值；
在当前第一时间区间的预设单位时间内，根据所述差值对应的实例数和周期时间，确定每个预设单位时间内增加运行服务实例的数量；
根据所述每个预设单位时间内增加运行服务实例的数量，在当前第一时间区间内逐步增加服务实例的数量。
本发明实施例所提供的仓库信息的管理装置可执行本发明任意实施例所提供的仓库信息的管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，该设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540；设备中处理器510的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器510为例；设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
存储器520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的仓库信息的管理方法对应的程序指令/模块(例如，仓库信息的管理装置中的目标仓库功能服务确定模块410、权重系数分配方案确定模块420、请求分配指标值计算模块430和用户请求处理模块440)。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的仓库信息的管理方法，该方法可以包括：
接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；
获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；
根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；
根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。
存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。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。
输入装置530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。
实施例六
本发明实施例六还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时用于执行一种仓库信息的管理方法，该方法可以包括：
接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；
获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；
根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；
根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。
当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的仓库信息的管理方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，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。
值得注意的是，上述仓库信息的管理装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种仓库信息的管理方法，其特征在于，包括：
接收用户请求，并根据用户请求中的仓库识别码和请求信息，确定与用户请求对应的目标仓库功能服务；其中，目标仓库功能服务包括多个可用的服务实例；
获取与各服务实例对应的运行状态指标值和预设基础指标值，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案；
根据各服务实例的运行状态指标值、基础指标值以及权重系数分配方案，计算与各服务实例对应的请求分配指标值；
根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定目标服务实例，并将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取与各服务实例对应的运行状态指标值，包括：
获取各服务实例的当前运行状态信息，其中，当前运行状态信息包括中央处理器CPU、内存和存储的当前剩余率；
根据各所述当前运行状态信息，计算与各服务实例对应的运行状态指标值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，并根据各运行状态指标值间的数值差异，确定与各服务实例对应的权重系数分配方案，包括：
按照运行状态指标值从大到小的顺序，将各所述服务实例进行排序，并依次获取排序结果中第一个服务实例之后的服务实例作为当前处理服务实例；
将所述第一个服务实例和当前服务实例分别作为第一比对服务实例和当前比对服务实例；
计算与所述第一比对服务实例和当前比对服务实例对应的两个运行状态指标值之间的比值；
根据所述比值，确定与当前处理服务实例对应的权重系数分配方案；
返回执行依次获取排序结果中的第一个服务实例之后的服务实例作为当前处理服务实例，直至确定与各服务实例对应的权重系数分配方案。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述比值，确定与当前处理服务实例对应的权重系数分配方案，包括：
在所述比值大于预设阈值时，将所述第一比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数降低到原值的第一倍数，将当前比对服务实例的运行状态指标值的第一权重系数保持不变；
将所述第一比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数降低到原值的第二倍数，将当前比对服务实例的预设基础指标值的第二权重系数提高到原值的第三倍数。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理，包括：
验证所述目标服务实例当前是否处于可用状态，若是，则将所述用户请求分发至目标服务实例进行请求处理；
若否，则将所述目标服务实例标记为不可用状态，并根据各服务实例的请求分配指标值，在各服务实例中确定新的目标服务实例；
返回执行验证所述目标服务实例当前是否处于可用状态的操作，直至确定出处于可用状态的目标服务实例。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在将所述目标服务实例标记为不可用状态之后，还包括：
将所述不可用状态的目标服务实例发送至熔断器，以供所述熔断器定期对重新恢复可用状态的服务实例进行状态标记的修改。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
每隔预设的请求处理时间区间，获取与各仓库功能服务分别对应的当前可用的服务实例数量；
根据各所述服务实例数量，以及在前一请求处理时间区间中各仓库功能服务的请求处理完成信息，计算各所述仓库功能服务在当前处理时间区间的目标服务实例数量；
按照各所述目标服务实例数量对各所述仓库功能服务的服务实例进行调整。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据各所述服务实例数量，以及在前一请求处理时间区间中各仓库功能服务的请求处理完成信息，计算各所述仓库功能服务在当前处理时间区间的目标服务实例数量，包括：
获取与当前处理功能服务对应的当前服务实例数量；
在前一第一时间区间内，根据用户请求数量、用户请求平均长度、最长处理结果和配置实例最大值，计算前一第一时间区间的服务实例数量；
若所述当前服务实例数量小于前一第一时间区间的服务实例数量，则在当前第一时间区间内，根据第一规则调整第一目标服务实例数量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在当前第一时间区间内，根据第一规则调整第一目标服务实例数量，包括：
计算前一第一时间区间对应的服务实例数量和当前服务实例数量的差值；
在当前第一时间区间的预设单位时间内，根据所述差值对应的实例数和周期时间，确定每个预设单位时间内增加运行服务实例的数量；
根据所述每个预设单位时间内增加运行服务实例的数量，在当前第一时间区间内逐步增加服务实例的数量。
10.一种仓库管理系统，其特征在于，包括：
仓库网关，用于接收用户请求，将所述用户请求发送至仓库服务注册中心；接收所述仓库服务注册中心根据所述用户请求反馈的处理结果，将所述处理结果进行用户反馈；
仓库服务注册中心，用于实现如权利要求1-9所述的仓库信息的管理方法；
熔断器，用于接收不可用状态的目标服务实例的信息，并发送检查信号至所述目标服务实例，确定所述目标服务实例的状态；若确定所述目标服务实例的状态为可用，则将所述目标服务实例的状态标记修改为可用。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述熔断器具体用于：
接收不可用状态的目标服务实例的信息；
在预设检查时间区间内，根据预设检查时间间隔发送检查信号至所述目标服务实例，当检查到所述目标服务实例为可用状态时，将所述目标服务实例的状态标记修改为可用；
在预设检查时间区间后，若所述目标服务实例仍为不可用状态，则根据当前用户请求数，计算下一次发送检查信号的时间间隔；
根据所述时间间隔发送检查信号至所述目标服务实例，直至将所述目标服务实例的状态标记修改为可用。
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