CN115080193A - 分布式环境下的任务处理方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种分布式环境下的任务处理方法、装置、电子设备和介质，涉及数据处理技术领域。其中，分布式环境下的任务处理方法包括：获取请求服务器执行任务的请求信息；根据请求信息确定将任务发送至指定服务器或非指定服务器；若确定发送至非指定服务器，则获取能够执行任务的非指定服务器和非指定服务器的执行权重；根据执行权重将任务分配至非指定服务器。通过本公开的技术方案，提升了任务处理的效率、服务资源的均衡性和可靠性。

Description

分布式环境下的任务处理方法、装置、电子设备和介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种分布式环境下的任务处理方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
在分布式集群架构下，多个应用任务通常由该架构中的多个服务器协同执行，任务系统内部的处理阶段包括任务的接收(存储到库)、任务的分配和任务结果的展示，其中，任务分配包括以下方案实现：
(1)将任务分配的功能直接下沉到用户终端上，在用户终端上已经获取到要将任务发送到哪台服务器执行。
但是，用户终端不在服务器集群的管控范围内，任务分配过程中可能出现安全等问题。
另外，若服务地址列表更新不及时，则可能导致用户终端访问的服务器的地址无效，就影响使用者的产品体验。
(2)由任务分配系统来决定任务的具体执行服务器，可以理解为存在一个中心控制节点，统一对任务进行分派。
但是，任务分配系统依赖的开源组件过多，影响系统的稳定性，不利于升级和后期的功能迭代，大多数的软件公司中，该类型的系统都要普适性地为各条业务线服务，也即需要兼容各种场景，从而导致整个系统愈加复杂，也会导致后期维护成本的增加。
(3)上述两种任务分配方案还存在任务分配不均的问题，这就可能导致一部分服务器资源未被利用，而另一部分服务器处于过载状态，这就会导致分布式集群处理任务的效率降低，也严重影响了服务器的可靠性、吞吐量和资源均衡性。
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分布式环境下的任务处理方法、装置、电子设备和介质，至少在一定程度上克服了相关技术中分布式环境下的任务处理效率低的问题。
本公开的其他特性和优点将通过后续的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一个方面，提供一种分布式环境下的任务处理方法，包括：获取请求服务器执行任务的请求信息；根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器；若确定发送至所述非指定服务器，则获取能够执行所述任务的非指定服务器和所述非指定服务器的执行权重；根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器。
在本公开的一个实施例中，还包括：获取所述非指定服务器在指定时间内处理所述任务的执行时间；根据所述执行时间更新所述执行权重。
在本公开的一个实施例中，根据所述执行时间更新所述执行权重包括：设置所述非指定服务器的初始执行权重相等；确定全部所述非指定服务器的执行时间的总和；确定所述执行时间占所述执行时间的总和的比例；根据所述比例更新所述执行权重。
在本公开的一个实施例中，根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器包括：解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息；若确定所述请求信息包含所述地址信息，则根据所述地址信息将所述任务发送至所述指定服务器。
在本公开的一个实施例中，根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器还包括：解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息；若确定所述请求信息不包含所述地址信息，则确定发送所述任务至所述非指定服务器。
在本公开的一个实施例中，还包括：接收所述非指定服务器执行所述任务的结果信息；确定所述结果信息中包含的三元组数据信息和执行时间字段信息；根据所述三元组数据信息更新预设库表中的三元组数据；根据所述执行时间字段信息更新redis缓存的执行时间。
在本公开的一个实施例中，获取请求服务器执行任务的请求信息包括：获取所述请求信息；解析所述请求信息中包含调用服务和调用参数；根据所述调用服务和所述调用参数确定请求的服务器范围，所述服务器范围包括所述指定服务器和所述非指定服务器。
根据本公开的另一个方面，提供一种分布式环境下的任务处理装置，包括：获取模块，用于获取请求服务器执行任务的请求信息；确定模块，用于根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器；所述获取模块还用于，若确定发送至所述非指定服务器，则获取能够执行所述任务的非指定服务器和所述非指定服务器的执行权重；分配模块，用于根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器。
根据本公开的再一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的分布式环境下的任务处理方法。
根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项的分布式环境下的任务处理方法。
本公开的实施例所提供的分布式环境下的任务处理方案，通过根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器，并根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器，提高了任务处理的安全性和可靠性，优化了分布式集群中的服务器的资源均衡度，提升了分布式集群的整体吞吐量和任务处理效率。
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示出本公开实施例中一种分布式环境下的任务处理方法的示意图；
图2示出本公开实施例中另一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图3示出本公开实施例中又一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图4示出本公开实施例中又一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图5示出本公开实施例中又一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图6示出本公开实施例中又一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图7示出本公开实施例中又一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图8示出本公开实施例中又一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图9示出本公开实施例中又一种分布式环境下的任务处理方法的流程图；
图10示出本公开实施例中一种分布式环境下的任务处理装置的示意图；
图11示出本公开实施例中一种电子设备的示意图。
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。
本公开提供的方案，通过根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器，并根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器，提高了任务处理的安全性和可靠性，优化了分布式集群中的服务器的资源均衡度，提升了分布式集群的整体吞吐量和任务处理效率。
上述分布式环境下的任务处理方案可以通过多个终端和服务器集群的交互实现。
终端可以是手机、游戏主机、平板电脑、电子书阅读器、智能眼镜、MP4(MovingPicture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、智能家居设备、AR(Augmented Reality，增强现实)设备、VR(Virtual Reality，虚拟现实)设备等移动终端，或者，终端也可以是个人计算机(Personal Computer，PC)，比如膝上型便携计算机和台式计算机等等。
其中，终端中可以安装有用于提供分布式环境下的任务处理的应用程序。
终端与服务器集群之间通过通信网络相连。可选的，通信网络是有线网络或无线网络。
服务器集群是一台服务器，或者由若干台服务器组成，或者是一个虚拟化平台，或者是一个云计算服务中心。服务器集群用于为提供分布式环境下的任务处理的应用程序提供后台服务。可选地，服务器集群承担主要计算工作，终端承担次要计算工作；或者，服务器集群承担次要计算工作，终端承担主要计算工作；或者，终端和服务器集群之间采用分布式计算架构进行协同计算。
可选地，不同的终端中安装的应用程序的客户端是相同的，或两个终端上安装的应用程序的客户端是不同控制系统平台的同一类型应用程序的客户端。基于终端平台的不同，该应用程序的客户端的具体形态也可以不同，比如，该应用程序客户端可以是手机客户端、PC客户端或者全球广域网客户端等。
本领域技术人员可以知晓，上述终端的数量可以更多或更少。比如上述终端可以仅为一个，或者上述终端为几十个或几百个，或者更多数量。本公开实施例对终端的数量和设备类型不加以限定。
可选的，该系统还可以包括管理设备，该管理设备与服务器集群之间通过通信网络相连。可选的，通信网络是有线网络或无线网络。
可选的，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(Local AreaNetwork，LAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(Hyper Text Mark-up Language，HTML)、可扩展标记语言(ExtensibleMarkupLanguage，XML)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(Secure Socket Layer，SSL)、传输层安全(TransportLayer Security，TLS)、虚拟专用网络(Virtual PrivateNetwork，VPN)、网际协议安全(Internet ProtocolSecurity，IPsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。
下面，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的分布式环境下的任务处理方法的各个步骤进行更详细的说明。
图1示出本公开实施例中一种分布式环境下的任务处理方法流程图。本公开实施例提供的方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行。
如图1所示，电子设备执行分布式环境下的任务处理方法，包括以下步骤：
步骤S102，获取请求服务器执行任务的请求信息。
步骤S104，根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器。
步骤S106，若确定发送至所述非指定服务器，则获取能够执行所述任务的非指定服务器和所述非指定服务器的执行权重。
步骤S108，根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器。
在本公开的一个实施例中，通过根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器，并根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器，提高了任务处理的安全性和可靠性，优化了分布式集群中的服务器的资源均衡度，提升了分布式集群的整体吞吐量和任务处理效率。
进一步地，通过集中分布式环境下的处理任务的请求信息，而不是交给用户终端确定执行任务的服务器，提高了任务处理的安全性和可靠性，并且有利于降低分布式架构的维护成本。
如图2所示，分布式环境下的任务处理方法还包括：
步骤S202，获取所述非指定服务器在指定时间内处理所述任务的执行时间。
步骤S204，根据所述执行时间更新所述执行权重。
在本公开的一个实施例中，通过获取所述非指定服务器在指定时间内处理所述任务的执行时间，确定非指定服务器的执行效率，进而确定非指定服务器能够提供的计算资源和服务资源，基于此更新后的执行权重能够优化后续任务的分配，以优化分布式环境下的任务处理效率。
如图3所示，根据所述执行时间更新所述执行权重包括：
步骤S302，设置所述非指定服务器的初始执行权重相等。
步骤S304，确定全部所述非指定服务器的执行时间的总和。
步骤S306，确定所述执行时间占所述执行时间的总和的比例。
步骤S308，根据所述比例更新所述执行权重。
在本公开的一个实施例中，通过确定所述执行时间占所述执行时间的总和的比例，并根据所述比例更新所述执行权重，综合了分布式环境下的服务器的任务处理能力，基于此，来更新各服务器的执行权重，既提升了分布式环境下的任务处理效率，也均衡了各服务器的负载量和吞吐量。
如图4所示，根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器包括：
步骤S402，解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息。
步骤S404，若确定所述请求信息包含所述地址信息，则根据所述地址信息将所述任务发送至所述指定服务器。
在本公开的一个实施例中，通过解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息，若确定所述请求信息包含所述地址信息，则根据所述地址信息将所述任务发送至所述指定服务器，提高了指定任务的处理效率。
进一步地，可以设置指定服务器的任务的优先级高于非指定服务器的任务的优先级。
如图5所示，根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器还包括：
步骤S502，解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息。
步骤S504，若确定所述请求信息不包含所述地址信息，则确定发送所述任务至所述非指定服务器。
在本公开的一个实施例中，通过解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息，若确定所述请求信息不包含所述地址信息，则确定发送所述任务至所述非指定服务器，即按照执行权重确定将任务发送至对应的非指定服务器，在不需要确定指定服务器的前提下，减少了解析指定服务器地址的步骤，而通过执行权重来均衡非指定服务器的负载量和吞吐量。
如图6所示，分布式环境下的任务处理方法还包括：
步骤S602，接收所述非指定服务器执行所述任务的结果信息。
步骤S604，确定所述结果信息中包含的三元组数据信息和执行时间字段信息。
步骤S606，根据所述三元组数据信息更新预设库表中的三元组数据。
步骤S608，根据所述执行时间字段信息更新redis缓存的执行时间。
在本公开的一个实施例中，通过接收所述非指定服务器执行所述任务的结果信息，并确定所述结果信息中包含的三元组数据信息和执行时间字段信息，并分别更新预设库表中的三元组数据和redis缓存的执行时间，以作为执行任务的反馈和更新执行权重的重要依据。
可例如，三元组数据信息包括任务参数、请求地址、任务所属的应用标识。
可例如，执行时间字段信息按照任务标识、服务器标识和执行时间的格式写入redis缓存中。
如图7所示，获取请求服务器执行任务的请求信息还包括：
步骤S702，获取所述请求信息。
步骤S704，解析所述请求信息中包含调用服务和调用参数。
步骤S706，根据所述调用服务和所述调用参数确定请求的服务器范围，所述服务器范围包括所述指定服务器和所述非指定服务器。
在本公开的一个实施例中，通过解析所述请求信息中包含调用服务和调用参数，并根据所述调用服务和所述调用参数确定请求的服务器范围，服务器范围内的服务器基于分布式架构来响应任务处理请求，能够满足指定服务器和非指定服务器的选择需求，灵活度高，且不需要繁琐的架构布局和维护。
下面参照图8和图9来描述根据本公开的这种实施方式的分布式环境下的任务处理方案。
如图8所示，分布式环境下的任务处理方案包括：
以用户终端User对分布式应用A发出执行任务T的请求举例，即本系统接收到User的请求，要求在应用A上执行任务T，任务分配模块的流程如下：
(1)得到任务T的信息，包括调用的服务和参数等。
(2)本系统从zookeeper(分布式系统协调)上取应用A的服务器列表，列表中的服务器是可用的。
其中，ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。ZooKeeper代码版本中，提供了分布式独享锁、选举、队列的接口，代码在zookeeper_home\src\recipes。
其中分布锁和队列有Java和C两个版本，选举只有Java版本。
从该服务器列表中依照我们自定义的分配策略，选出一台服务器，执行任务。
(3)如图8所示，假设分布式应用A有3台服务器，记作第一服务,802、第二服务器804和第三服务器806，且均可用，本系统初始时认为每台服务器都有相同的执行机会，即相同的执行权重，以数组表示这个数据结构。将任务数组的大小扩展为9，以为各台服务器的执行权重留出空间，三个数组分别记作数组M、数组N和数组K。
第一轮：分别取三个数组的第一个元素arrayM[0]、arrayN[0]和arrayK[0]，依次放入最终数组array中。
第二轮：分别取三个数组的第一个元素arrayM[1]、arrayN[1]和arrayK[1]，依次放入最终数组array中。
第三轮：分别取三个数组的第一个元素arrayM[2]、arrayN[2]和arrayK[2]，依次放入最终数组array中。
检测接收到User的请求时，若User不指定hash(哈希)字段值，则直接执行hash(User的ip地址)％9，得到要执行任务的服务器的ip地址。
若User指定了hash字段值，则执行hash(指定字段值)％9，来挑选执行的服务器，这样User可以自主决定由哪台服务器执行任务T。
(4)当任务T执行完毕后，会主动更新库表和redis中该任务的执行时间字段(单位毫秒ms)。
如图9所示，分布式应用A中各台服务器的执行权重也会被更新，具体的更新方法如下：
(1)对第一服务器802取任务T最近5个的执行时间，取均值
Figure BDA0002973970140000091
Figure BDA0002973970140000092
假设结果为21ms，同理对第二服务器804和第三服务器806取平均执行时间，分别为32ms和45ms。则第一服务器802执行时间的占比为21ms/(21ms+32ms+45ms)＝21％，第二服务器804执行时间的占比为32ms/(21ms+32ms+45ms)＝32％，第三服务器806执行时间的占比为45ms/(21ms+32ms+45ms)＝45％。
(2)占比值说明第一服务器802的效率较高，其次为第二服务器804和第三服务器806，所以可以提高分配给第一服务器802的任务数量，可例如采用逆序分配执行权重，具体如下：
(2.1)数组的个数为服务器数量2，即32＝9个，第一服务器802执行时间占比为21％，则其第一服务器802所占权重调整为45％，9×45％的计算结果取整为4。第二服务器804执行时间占比为32％，则其第二服务器804所占权重为32％，9×32％的计算结果取整为3。第三服务器806执行时间占比为45％，则其第三服务器806所占权重21％，9×21％的计算结果取整为2。
(2.2)如图9所示，将服务器标识(就是能唯一找到该服务器的标识，可以为ip地址)按权重放入数组，三个数组分别记作数组M’、数组N’和数组K’。
第一轮：分别取三个数组的第一个元素arrayM’[0]、arrayN’[0]、arrayK’[0]，依次放入最终数组array中。
第二轮：分别取三个数组的第一个元素arrayM’[1]、arrayN’[1]、arrayK’[1]，依次放入最终数组array中。
第三轮：由于arrayK’只有两个元素，所以不再参与第三轮，取arrayM’[2]和arrayN’[2]，依次放入最终数组array中。
第四轮：数组M’的第一个元素arrayM’[3]，放入最终数组array中。
其中，本实施例可以采取任务T最近Z个的平均执行时间，Z为正整数，可例如设置Z为5，来重新定义各台服务器的执行权重。
对任务执行时间来说，受到诸多因素的影响，例如：执行任务的服务器的配置，服务器的CPU的负载状态等，所以任务的历史执行时间并没有多参考价值，最近几次的执行时间才有参考价值，通过最近Z个的平均执行时间，来衡量服务器的当前负载情况。
在本公开的实施例中，对执行时间取平均值而不是方差的原因，是因为平均值可以反映出服务器的负载情况，方差只能反映执行时间上的波动，不能反映服务器负载，也就是方差小的服务器负载可以很高也可以很低，从而无法判断服务器的负载状态，所以优选执行时间的均值来评定该服务器的执行权重。
下面参照图10来描述根据本公开的这种实施方式的分布式环境下的任务处理装置1000。图10所示的分布式环境下的任务处理装置1000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10所示，分布式环境下的任务处理装置1000以硬件模块的形式表现。分布式环境下的任务处理装置1000的组件可以包括但不限于：获取模块1002、确定模块1004和分配模块1006。
获取模块1002，用于获取请求服务器执行任务的请求信息。
确定模块1004，用于根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器。
所述获取模块1002还用于，若确定发送至所述非指定服务器，则获取能够执行所述任务的非指定服务器和所述非指定服务器的执行权重。
分配模块1006，用于根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器。
下面参照图11来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备1100。图11显示的电子设备1100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11所示，电子设备1100以通用计算设备的形式表现。电子设备1100的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1110、上述至少一个存储单元1120、连接不同系统组件(包括存储单元1120和处理单元1110)的总线1130。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元1110执行，使得处理单元1110执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元1110可以执行本公开的分布式环境下的任务处理方法中限定的步骤。
存储单元1120可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)11201和/或高速缓存存储单元11202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)11203。
存储单元1120还可以包括具有一组(至少一个)程序模块11205的程序/实用工具11204，这样的程序模块11205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线1130可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备1100也可以与一个或多个外部设备1140(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1100能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1150进行。并且，电子设备1100还可以通过网络适配器1110与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信，网络适配器1110通过总线1130与电子设备1100的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RA标识系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，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。
计算机可读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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。
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、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种分布式环境下的任务处理方法，其特征在于，包括：
获取请求服务器执行任务的请求信息；
根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器；
若确定发送至所述非指定服务器，则获取能够执行所述任务的非指定服务器和所述非指定服务器的执行权重；
根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器。
2.根据权利要求1所述的分布式环境下的任务处理方法，其特征在于，还包括：
获取所述非指定服务器在指定时间内处理所述任务的执行时间；
根据所述执行时间更新所述执行权重。
3.根据权利要求2所述的分布式环境下的任务处理方法，其特征在于，根据所述执行时间更新所述执行权重包括：
设置所述非指定服务器的初始执行权重相等；
确定全部所述非指定服务器的执行时间的总和；
确定所述执行时间占所述执行时间的总和的比例；
根据所述比例更新所述执行权重。
4.根据权利要求1所述的分布式环境下的任务处理方法，其特征在于，根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器包括：
解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息；
若确定所述请求信息包含所述地址信息，则根据所述地址信息将所述任务发送至所述指定服务器。
5.根据权利要求1所述的分布式环境下的任务处理方法，其特征在于，根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器还包括：
解析所述请求信息确定是否包含所述指定服务器的地址信息；
若确定所述请求信息不包含所述地址信息，则确定发送所述任务至所述非指定服务器。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的分布式环境下的任务处理方法，其特征在于，还包括：
接收所述非指定服务器执行所述任务的结果信息；
确定所述结果信息中包含的三元组数据信息和执行时间字段信息；
根据所述三元组数据信息更新预设库表中的三元组数据；
根据所述执行时间字段信息更新redis缓存的执行时间。
7.根据权利要求1-5中任一项所述的分布式环境下的任务处理方法，其特征在于，获取请求服务器执行任务的请求信息包括：
获取所述请求信息；
解析所述请求信息中包含调用服务和调用参数；
根据所述调用服务和所述调用参数确定请求的服务器范围，所述服务器范围包括所述指定服务器和所述非指定服务器。
8.一种分布式环境下的任务处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取请求服务器执行任务的请求信息；
确定模块，用于根据所述请求信息确定将所述任务发送至指定服务器或非指定服务器；
所述获取模块还用于，若确定发送至所述非指定服务器，则获取能够执行所述任务的非指定服务器和所述非指定服务器的执行权重；
分配模块，用于根据所述执行权重将所述任务分配至所述非指定服务器。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7中任一项所述的分布式环境下的任务处理方法。
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权利要求1-7中任一项所述的分布式环境下的任务处理方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117955748A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 中电工业互联网有限公司 基于隐私计算的数据资产化处理方法、系统、设备及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106850834A (zh) * 2017-03-01 2017-06-13 郑州云海信息技术有限公司 一种业务请求方法和装置及负载均衡器
CN109842665A (zh) * 2017-11-29 2019-06-04 北京京东尚科信息技术有限公司 用于任务分配服务器的任务处理方法和装置
WO2019218510A1 (zh) * 2018-05-17 2019-11-21 平安科技（深圳）有限公司 多业务系统交互方法及装置、存储介质、电子设备
CN111782360A (zh) * 2020-06-28 2020-10-16 中国工商银行股份有限公司 分布式任务调度方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6501694B2 (ja) * 2015-11-13 2019-04-17 株式会社日立製作所 計算機システム及び計算機システムのタスク実行方法
CN106657354A (zh) * 2016-12-29 2017-05-10 努比亚技术有限公司 一种负载均衡装置和方法
CN108681484B (zh) * 2018-04-04 2020-08-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种任务的分配方法、装置及设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106850834A (zh) * 2017-03-01 2017-06-13 郑州云海信息技术有限公司 一种业务请求方法和装置及负载均衡器
CN109842665A (zh) * 2017-11-29 2019-06-04 北京京东尚科信息技术有限公司 用于任务分配服务器的任务处理方法和装置
WO2019218510A1 (zh) * 2018-05-17 2019-11-21 平安科技（深圳）有限公司 多业务系统交互方法及装置、存储介质、电子设备
CN111782360A (zh) * 2020-06-28 2020-10-16 中国工商银行股份有限公司 分布式任务调度方法及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117955748A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 中电工业互联网有限公司 基于隐私计算的数据资产化处理方法、系统、设备及介质

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