CN114745328A - 一种网关动态限流方法及其构成的实时限流方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种网关动态限流方法，其特征在于，主要包括以下步骤：S1、判定用户i在近N个时段内是否有设备流量；有，则执行步骤S2；无，则该用户i为新用户，该设备为新设备，由该新设备享用该用户i的全部流量；S2、判定该用户i是否属于新设备，是，则由新设备和老设备共享该用户i的(1‑W％)的流量；否，则由老设备共享该用户i的W％的流量等步骤。本发明中用户在接入网关服务后，不需要人工参与调整限流阈值，系统会根据用户历史流量预估用户当前时段流量，动态地调整流量阈值。本发明既能保障用户的正常调用，也能对异常流量进行有效的控制，同时不需要人工介入，减少运维成本。

Description

一种网关动态限流方法及其构成的实时限流方法
技术领域
本发明属于无线通讯领域，具体是指一种网关动态限流方法及其构成的实时限流方法。
背景技术
网关是通讯领域的业务系统对外提供服务的统一出入口，其具有流量大、用户多等特点，由于网关承担着流量控制及访问权限控制的重要作用，因此人们对网关的性能要求也较高，需要其具备较强的稳定性、可靠性和隔离性。
由于外部应用在调用网关接口时，往往都需要通过token或cookie来进行身份认证，如图1所示。加之存在网关流量大及多个用户共享网关资源的普遍情形，因此为保障网关的正常运行，往往需要从用户、设备等维度进行接口调用频率和次数限制。
目前行业内已有一些常用的频率和次数的限流方法，如图2所示的基于计数的流量控制方法和如图3所示基于令牌桶的流量频率控制方法等，但这些方法均为静态限流方法，虽能在一定程度上控制用户的流量访问，保障网关系统的稳定，但在异常流量较大的情况下，则容易导致用户接口调用不可用。同时，随着用户正常的流量递增，还需要人工参与调整用户流量阈值才能保障用户接口的正常调用。因此，目前现有的频率和次数的限流方法不能满足人们对网络高质量的要求。
发明内容
本发明的目的在于克服上述问题，提供一种网关动态限流方法及其构成的实时限流方法。
本发明的目的通过下述技术方案实现：一种网关动态限流方法，主要包括以下步骤：
S1、判定用户i在近N个时段内是否有设备流量；有，则执行步骤S2；无，则该用户i为新用户，该设备为新设备，由该新设备享用该用户i的全部流量；
S2、判定该用户i是否属于新设备，是，则由新设备和老设备共享该用户i 的(1-W％)的流量；否，则由老设备共享该用户i的W％的流量；其中，W为老设备共享用户i的流量占比；
S3、判定所用流量是否达到流量阈值？是，则显示异常并结束服务；否，则执行调用，直至结束。
进一步地，步骤S3中所述的流量阈值分为老设备流量阈值和新设备流量阈值；所述老设备流量阈值为：
Figure BDA0003506667450000021
新设备流量阈值为
Figure BDA0003506667450000022
其中，rateTij为设备j在用户i中的流量占比，W为老设备共享用户i的流量占比，Q为用户i的当前时段流量阈值，M为新老设备数量。
所述当前时段流量阈值Q由用户流量预估模型生成，其计算方式如下：
步骤1：根据用户历史流量日志数据计算出最近连续(N+1)个时段的流量统计数据，记为X＝[x1，x2，x3，...，xi，...，xN，xN+1]，其中xi代表第i时段的流量，x1为最近的用户时段流量，N为样本数量；
步骤2：计算用户时段流量差值Y＝[y1，y2，y3，...，yi，...，yN]，其中yi＝xi-xi+1；
步骤3：计算样本数据均值
Figure BDA0003506667450000023
计算公式为：
Figure BDA0003506667450000024
步骤4：计算样本数据方差S，计算公式为：
Figure BDA0003506667450000025
步骤5：计算置信度为(1-a)的用户时段流量差值的置信区间，计算公式为：
Figure BDA0003506667450000026
步骤6：由
Figure BDA0003506667450000027
计算出Q的取值；
所述置信度为(1-a)的取值为95％，a为0.05。
所述rateTij的计算步骤如下：
步骤1：记录用户调用信息为Ri＝(ui，t，d)，其中，Ri表示用户i的一条访问记录，u为记录用户，t为设备，d为时间；
步骤2：拉取用户i最近N个时段的流量数据，统计生成用户-设备维度的流量，得到Rtij＝(ui，tj，m)，其中Rtij代表用户i、设备j在近N个时段中的流量统计数据；
步骤3：计算每个用户的设备访问占比，得到
Figure 1
其中rateTij代表设备j在用户i中的流量占比；
步骤4：计算所有用户的设备流量占比，构建用户设备关系网络模型。
一种由网关动态限流方法所构成的实时限流方法，包括以下步骤：
步骤1：用户调用网关时，判定该用户是否属于新用户？是，则执行步骤2；否，则执行步骤3；
步骤2：采用静态限流方式对用户进行限流，并执行步骤4；
步骤3：采用网关动态限流方法对用户进行限流，并执行步骤4；
步骤4：判定用户使用流量是否达到流量阈值？是，则异常返回；否，则执行服务调用，直至结束。
为确保使用效果，其中步骤1中所述的“判定该用户是否属于新用户”以近N个时段为限，当接入网关的时段小于或等于N时，则为新用户；当接入网关的时段大于N时，则为老用户。该时段可以以天、小时、分钟或秒等为单位进行计算或选择，由管理员根据实际情况进行配置。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
1、本发明中用户在接入网关服务后，不需要人工参与调整限流阈值，系统会根据用户历史流量预估用户当前时段流量，动态地调整流量阈值。本发明既能保障用户的正常调用，也能对异常流量进行有效的控制，同时不需要人工介入，减少运维成本。
2、本发明通过用户流量预估和用户设备关系网络模型，将用户限流转换为对用户关联的设备进行动态限流。这种方式能有效地控制异常流量，保障用户接口服务的高可用。
附图说明
图1为现有的网关身份认证流程示意图。
图2为现有基于计数的流量控制流程示意图。
图3为现有基于令牌桶的流量频次控制流程示意图。
图4为本发明的网关动态限流方法流程示意图。
图5为基于网关动态限流方法所构成的实时限流方法。
图6为本发明构建的用户设备关系网络模型结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
本发明的总体原理是通过对用户的历史流量来分析预估用户当前时段(可为天、小时、分钟等)的流量阈值，然后通过构建用户设备关系网络模型并依据预估的流量阈值，对用户关联的设备进行动态限流。在大量异常流量调用时，能保障用户服务可正常使用，在用户流量缓慢递增时，能动态调整用户的流量阈值。
其中，根据历史流量来分析预估用户当前时段(可为天、小时、分钟等) 的流量阈值和通过构建用户设备关系网络模型统称为用户历史流量模型。该用户历史流量模型由系统自动不间断的采用离线方式进行计算，以便为本发明的相关计算提供相应的数据。
本发明的网关动态限流方法的具体流程如图4所示，由于用户在进行网关接口调用时，所使用的终端设备的新增或删除都属于设备变动，为保障老设备能正常运行，本发明提出了全新的动态流量分配模型，即分配用户总流量的W％用于老设备共享使用，另一部分流量(1-W％)则用于新设备和老设备共享，使新设备获得一定的初始流量，以保障新设备能正常运行。
当用户通过终端设备发出网关访问请求后，系统首先会执行步骤S1，即先行判定该用户i在近N个时段内是否有设备流量？有，则判定为该用户i为老用户，并执行步骤S2。无，则系统判定该用户i为新用户，该设备为新设备，该新设备享用该用户i的全部流量。其中，N的取值由操作人员预先设置，其数值大于或等于1。
S2、判定该用户i是否属于新设备，是，则由新设备和老设备共享该用户i 的(1-W％)的流量；否，则由老设备共享该用户i的W％的流量。
由于每个用户都有可能存在通过不同的终端设备来共用一个账户来调用网关接口的情形，因此，每个老用户都可能存在新设备和老设备共用的情形。系统在通过步骤S1判定该用户i属于老用户后，将继续判定该终端设备是否是新设备，而判定该终端设备是否是新设备的标准便是统计该用户近N个时段内有无该设备的流量数据。如有，则系统判定为该设备是老设备；如没有，则系统判定该设备是新设备。
当系统判定该设备是新设备时，则系统便会自动为该用户i分配一个(1-W％) 的动态共享流量，该动态共享流量由该用户i的所有新设备和老设备一起共用。反之，当系统判定该设备是老设备时，则系统便会自动为该用户i分配一个W％的动态共享流量，而该动态共享流量则由该用户i的所有老设备一起共用。
这里的W则为老设备共享用户i的流量占比，其是一个参数配置，由管理员手动配置。管理人员配置该参数时，可以根据实际业务情况或者参考建立的用户设备关系网络模型所得出的数据后进行手工配置。
设备j在用户i中的流量占比计为rateTij，其数值由公式
Figure 4
计算而得，其具体的计算方式如下：
步骤1：记录用户调用信息为Ri＝(ui，t，d)，其中，Ri表示用户i的一条访问记录，u为记录用户，t为设备，d为时间。
步骤2：拉取用户最近N个时段的流量数据，统计用户-设备维度的流量，得到Rtij＝(ui，tj，m)，其中Rtij代表用户i、设备j在近N个时段中的流量统计数据。
步骤3：计算每个用户的设备访问占比，得到
Figure 3
其中rateTij代表设备j在用户i中的流量占比。
步骤4：计算所有用户的设备流量占比，构建用户设备关系网络模型。该用户设备关系网络模型的模型结构如图6所示，其中箭头方向表示用户对相应设备的流量占比。由于在前面的步骤S1和步骤S2中系统已经统计了相应的新用户、老用户、新设备和老设备的相关数据，因此基于这些数据便可以构建出用户设备关系网络模型。当管理员在手动配置老设备共享用户i的流量占比W这个数值时，便可以参考该用户设备关系网络模型的数据。
S3、判定所用流量是否达到流量阈值？是，则显示异常并结束服务；否，则执行调用，直至结束。
无论是老设备还是新设备，本发明都会根据用户流量预估模型和用户设备关系网络模型所提供的数据来计算得出老设备流量阈值和新设备流量阈值。当系统判定用户i的设备已经达到相应的流量阈值后，则系统会提示访问异常，并结束该调用；反之，则允许设备继续调用服务，直至结束。即当新设备使用的流量达到新设备流量阈值后，系统就提示访问异常并结束该调用或访问；当老设备使用的流量达到老设备流量阈值后，系统就提示访问异常并结束该调用或访问。
这里所述的老设备流量阈值的计算公式为：
Figure BDA0003506667450000062
新设备流量阈值的计算公式为
Figure BDA0003506667450000063
所述的rateTij为设备j在用户i中的流量占比，W为老设备共享用户i的流量占比，Q为用户i的当前时段流量阈值，M 为新老设备数量。
所述用户i的当前时段流量阈值Q的计算步骤如下。
步骤1：根据用户历史流量日志数据计算出最近连续(N+1)个时段的流量统计数据，记为X＝[x1，x2，x3，...，xi，...，xN，xN+1]，其中xi代表第i时段的流量，x1为最近的用户时段流量，N为样本数量。
步骤2：计算用户时段流量差值Y＝[y1，y2，y3，...，yi，...，yN]，其中yi＝xi-xi+1；
步骤3：计算样本数据均值
Figure BDA0003506667450000071
计算公式为：
Figure BDA0003506667450000072
步骤4：计算样本数据方差S，计算公式为：
Figure BDA0003506667450000073
步骤5：计算置信度为(1-a)的用户时段流量差值的置信区间，计算公式为：
Figure BDA0003506667450000074
该置信度为(1-a)的取值为95％， a为0.05；
步骤6：由
Figure BDA0003506667450000075
计算出Q的取值。
其中，
Figure BDA0003506667450000076
为样本均值，S为样本方差，N为样本数量，a为0.05，t可以从统计学中的t分布表中进行查询获得。根据该公式，本发明能计算出某用户在当前时段流量差值的预估范围，取预估范围的最大值作为该用户在当前时段的最大流程差值，即
Figure BDA0003506667450000077
同时，根据前一时段流量就可以预估出该用户在当前时段的最大流量，即为
Figure BDA0003506667450000078
而该最大流量便是该用户在当前时段的流量阈值Q，即
Figure BDA0003506667450000079
实施例2
本发明的实施例1给出了网关动态限流的方法，实施例2则为基于实施例1 所构成的一种全新的实时限流方法，该实时限流方法能有效的突破传统只采用静态限流方式时存在的各种缺陷，其整体流程如图5所示，即包括以下步骤。
步骤1：用户调用网关时，判定该用户是否属于新用户？是，则执行步骤2；否，则执行步骤3；
步骤2：采用静态限流方式对用户进行限流，并执行步骤4；
步骤3：采用网关动态限流方法对用户进行限流，并执行步骤4；
步骤4：判定用户使用流量是否达到流量阈值？是，则异常返回；否，则执行服务调用，直至结束。
其中，本实施例步骤3所述的网关动态限流方法即为实施例1中所记载的限流方法。步骤1中所述的“判定该用户是否属于新用户”也以近N个时段为限来进行判定。当接入网关的时段小于或等于N个时段时，则系统判定该用户为新用户；当接入网关的时段大于N个时段时，则系统判定该用户为老用户。为方便管理人员根据实际情况进行选择，该“时段”可以以天、小时、分钟或秒为单位进行统计，例如以7天或7小时作为判定时限，其由管理人员根据实际进行设定。
如上所述，便可很好的实现本发明。

Claims (7)

1.一种网关动态限流方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
S1、判定用户i在近N个时段内是否有设备流量；有，则执行步骤S2；无，则该用户i为新用户，该设备为新设备，由该新设备享用该用户i的全部流量；
S2、判定该用户i是否属于新设备，是，则由新设备和老设备共享该用户i的(1-W％)的流量；否，则由老设备共享该用户i的W％的流量；其中，W为老设备共享用户i的流量占比；
S3、判定所用流量是否达到流量阈值？是，则显示异常并结束服务；否，则执行调用，直至结束。
2.根据权利要求1所述的一种网关动态限流方法，其特征在于，步骤S3中所述的流量阈值分为老设备流量阈值和新设备流量阈值；所述老设备流量阈值为：
Figure RE-FDA0003621849810000011
新设备流量阈值为
Figure RE-FDA0003621849810000012
其中，rateTij为设备j在用户i中的流量占比，W为老设备共享用户i的流量占比，Q为用户i的当前时段流量阈值，M为新老设备数量。
3.根据权利要求2所述的一种网关动态限流方法，其特征在于，所述当前时段流量阈值Q由用户流量预估模型生成，其计算方式如下：
步骤1：根据用户历史流量日志数据计算出最近连续(N+1)个时段的流量统计数据，记为X＝[x1，x2，x3，...，xi，...，xN，xN+1]，其中xi代表第i时段的流量，x1为最近的用户时段流量，N为样本数量；
步骤2：计算用户时段流量差值Y＝[y1，y2，y3，...，yi，...，yN]，其中yi＝xi-xi+1；
步骤3：计算样本数据均值
Figure RE-FDA0003621849810000013
计算公式为：
Figure RE-FDA0003621849810000014
步骤4：计算样本数据方差S，计算公式为：
Figure RE-FDA0003621849810000015
步骤5：计算置信度为(1-a)的用户时段流量差值的置信区间，计算公式为：
Figure RE-FDA0003621849810000016
步骤6：由
Figure RE-FDA0003621849810000017
计算出Q的取值；
所述置信度为(1-a)的取值为95％，a为0.05。
4.根据权利要求3所述的一种网关动态限流方法，其特征在于，所述rateTij的计算步骤如下：
步骤1：记录用户调用信息为Ri＝(ui,t,d)，其中，Ri表示用户i的一条访问记录，u为记录用户，t为设备，d为时间；
步骤2：拉取用户i最近N个时段的流量数据，统计生成用户-设备维度的流量，得到Rtij＝(ui,tj,m)，其中Rtij代表用户i、设备j在近N个时段中的流量统计数据；
步骤3：计算每个用户的设备访问占比，得到
Figure RE-FDA0003621849810000021
其中rateTij代表设备j在用户i中的流量占比；
步骤4：计算所有用户的设备流量占比，构建用户设备关系网络模型。
5.由权利要求1～4任一项所述的网关动态限流方法所构成的实时限流方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：用户调用网关时，判定该用户是否属于新用户？是，则执行步骤2；否，则执行步骤3；
步骤2：采用静态限流方式对用户进行限流，并执行步骤4；
步骤3：采用网关动态限流方法对用户进行限流，并执行步骤4；
步骤4：判定用户使用流量是否达到流量阈值？是，则异常返回；否，则执行服务调用，直至结束。
6.根据权利要求5所述的一种由网关动态限流方法所构成的实时限流方法，其特征在于，步骤1中所述的“判定该用户是否属于新用户”以近N个时段为限，当接入网关的时段小于或等于N时，则为新用户；当接入网关的时段大于N时，则为老用户。
7.根据权利要求6所述的一种由网关动态限流方法所构成的实时限流方法，其特征在于，所述的时段为天、小时、分钟或秒等。
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