CN115412604A - 一种访问请求的处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种访问请求的处理方法和装置，所述方法包括：获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值；确定当前时间段的访问请求量变化情况；根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整；按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。通过本发明实施例，实现了采用动态调整的访问请求量阈值对访问请求进行限制，能够较好地应对访问请求量动态变化的场景，保障了系统持续、稳定地运行。

Description

一种访问请求的处理方法和装置

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种访问请求的处理方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，用户流量越来越大，而对外提供服务的系统的处理能力是有限的，当用户的访问请求超出系统的处理能力时，会影响系统对访问请求的处理，甚至可能会对系统造成损害。

在现有技术中，通常是设置一个固定的阈值用于访问请求拦截，当访问请求量超过该阈值时，对访问请求进行限制，而这种方式难以满足访问请求量动态变化的场景。

发明内容

鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种访问请求的处理方法和装置，包括：

一种访问请求的处理方法，所述方法包括：

获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值；

确定当前时间段的访问请求量变化情况；

根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整；

按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

可选地，所述根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值，包括：

针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子；

基于所述目标扩散粒子，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

可选地，所述针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子，包括：

确定无因次粒径参量；

针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子；

从所述多个扩散粒子中，确定目标扩散粒子。

可选地，所述针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子，包括：

针对每个时间段，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，在预置坐标中确定一入射线及其相应的反射线；

以所述无因次粒径参量，在所述入射线和反射线之间的区域确定多个扩散粒子。

可选地，所述基于所述目标扩散粒子，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值，包括：

确定所述目标扩散粒子对应的三角函数关系；

基于所述三角函数关系，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

可选地，所述根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整，包括：

从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定与所述访问请求量变化情况匹配的目标访问请求量阈值；

将当前设置的访问请求量阈值调整为所述目标访问请求量阈值。

可选地，所述多个访问请求量阈值对应不同的限制等级，所述从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定与所述访问请求量变化情况匹配的目标访问请求量阈值，包括：

根据所述访问请求量变化情况，确定目标限制等级；

从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定所述目标限制等级对应的目标访问请求量阈值。

一种访问请求的处理装置，所述装置包括：

访问请求量阈确定模块，用于获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值；

访问请求量变化情况确定模块，用于确定当前时间段的访问请求量变化情况；

阈值动态调整模块，用于根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整；

访问请求限制模块，用于按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上的访问请求的处理方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的访问请求的处理方法。

本发明实施例具有以下优点：

在本发明实施例中，通过获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值，确定当前时间段的访问请求量变化情况，根据访问请求量变化情况和当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，实现了采用动态调整的访问请求量阈值对访问请求进行限制，能够较好地应对访问请求量动态变化的场景，保障了系统持续、稳定地运行。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种访问请求的处理方法的步骤流程图；

图2a是本发明一实施例提供的一种预置坐标的示意图；

图2b是本发明一实施例提供的一种三角形的示意图；

图3是本发明一实施例提供的另一种访问请求的处理方法的步骤流程图；

图4是本发明一实施例提供的另一种访问请求的处理方法的步骤流程图；

图5是本发明一实施例提供的一种访问请求的处理装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中，通过将每一段时间内的历史访问请求量基于米氏散射原理进行分析，形成扩散粒子，将扩散粒子坐落于预置坐标中，通过观察预置坐标中X轴(X轴表征时间)和Y轴(Y轴表征访问请求量经米氏散射后形成的扩散粒子)的动态变化，结合三角函数关系计算出访问请求量阈值，在实际访问过程中，动态调整访问请求量阈值，保障系统持续稳定运行。

具体而言，本发明实施例主要包括历史访问请求量的动态分析、设置能够动态调整的访问请求量阈值、访问请求量阈值的实时动态调整三部分。

历史访问请求量的动态分析：

在现有技术中，通常是分配固定的阈值用于访问请求拦截，没有对客户端的历史访问请求量进行分析，而本发明实施例通过记录每一个时间段客户端的历史访问请求量，然后基于米氏散射原理形成扩散粒子，通过分析扩散粒子的变化为设置能够动态调整的访问请求量阈值提供基础。

设置能够动态调整的访问请求量阈值：

在现有技术中通常不可兼容访问请求量的动态变化，而本发明实施例在对历史访问请求量进行动态分析的基础上，使用三角函数原理，将访问请求量变化归纳到三角函数关系中，设置能够动态调整的访问请求量阈值。

访问请求量阈值的实时动态调整：

在现有技术中通常分配固定的阈值，而本发明实施例通过米氏散射原理对历史访问请求量记录进行动态分析、使用三角函数关系设置能够动态调整的访问请求量阈值的基础上，可以对访问请求量阈值进行实时动态调整。

通过本发明实施例，将行业中传统的访问请求限频方式进行了改造，解决了用于访问请求拦截的访问请求量阈值固定不变的问题，通过服务端对访问请求量阈值的实时动态调整，极大地保障了系统持续稳定地运行。而且，通过米氏散射原理动态调整访问请求量阈值，更加安全、便捷和灵活。

以下进行进一步说明：

参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种访问请求的处理方法的步骤流程图，该方法可以应用于拒绝来电的系统，也可以用于其他系统，如提供的订单查询接口、意愿查询接口等需要查询数据库的系统，通过对系统的访问请求进行限制，能够保证系统(数据库)的安全，避免受到攻击。

具体的，可以包括如下步骤：

步骤101，获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值。

其中，访问请求量阈值可以用于控制对访问请求的拦截，即当访问请求量大于访问请求量阈值时，可以对访问请求进行拦截。

对于同一个系统而言，其在不同的时间段的访问请求量是不同的，如用于拒绝来电的系统在每天的9点至18点的访问请求量要明显大于其他时间点，则可以划分不同的时间段，分别记录每个时间段的历史访问请求量。

在一示例中，可以存储至服务器本地硬盘，以便于后续进行数据分析。

在获得历史访问请求量后，可以按照每个时间段的维度，对历史访问请求量进行分析，进而可以得到每个时间段对应的访问请求量阈值，且每个时间段对应的访问请求量阈值均是多个的，便于后续根据实际的访问请求量变化情况，在多个访问请求阈值中进行动态调整。

在本发明一实施例中，所述根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值，可以包括：

子步骤11，针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子。

对于每个时间段，可以在其历史访问请求量的基础上，采用米氏散射分析的方式，形成该时间段对应的目标扩散粒子。

在本发明一实施例中，子步骤11，可以包括：

子步骤111，确定无因次粒径参量。

在具体实现中，可以确定用于米氏散射分析的无因次粒径参量，该无因次粒径参量可以为一预设的固定值，如可以采用如下公式：

α＝mπdf/c

其中，α为无因次粒径参量，m为颗粒周围分散介质折射率，f为光的频率，d为大气中粒子的直径，c为辐射的波长。

在假设大气中粒子的直径d与辐射的波长c相等的情况下，可以得到：

α＝mπf

子步骤112，针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子。

在确定无因次粒径参量后，以该无因次粒径参量为基准，可以采用米氏散射分析的方式，形成历史访问请求量的多个扩散粒子。

在本发明一实施例中，子步骤112，可以包括：

针对每个时间段，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，在预置坐标中确定一入射线及其相应的反射线；以所述无因次粒径参量，在所述入射线和反射线之间的区域确定多个扩散粒子。

在具体实现中，可以设置一预置坐标，该预置坐标可以为二维坐标，如图2a，该预置坐标中X轴表征时间，单位可以为小时，Y轴表征访问请求量经米氏散射后形成的扩散粒子，单位可以为访问请求的次数。

在预置坐标的基础上，可以根据无因次粒径参量和历史访问请求量确定两个点，进而可以由两个点绘制一条入射线，并可以确定其相应的反射线。如图2a，在预置坐标中，绘制历史访问请求量对应的点，并绘制无因次粒径参量对应的线条，在无因次粒径参量对应的线条中确定另一点，进而可以形成一入射线，即图2a中经由带有剪头的线。

在入射线和反射线之间会形成一区域，可以在该区域中以无因次粒径参量形成多个扩散粒子，如图2a中带有剪头的入射线和带有剪头的反射线之间可以形成该时间段对应的多个扩散粒子。

子步骤113，从所述多个扩散粒子中，确定目标扩散粒子。

在形成多个扩散粒子后，可以从多个扩散粒子中选取一个作为目标扩散粒子，如选取在预置坐标中最高点，当然也可以选取中间点或最低点。

例如，在图2a中，对于每一个入射线和反射线之间区域中的多个扩散粒子，可以选其中纵坐标最大的扩散粒子作为目标扩散粒子。

子步骤12，基于所述目标扩散粒子，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

在确定目标扩散粒子后，可以对该目标扩散粒子进行分析，进而可以根据分析结果，确定该时间段对应的多个访问请求量阈值。

在本发明一实施例中，子步骤12，可以包括：

确定所述目标扩散粒子对应的三角函数关系；基于所述三角函数关系，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

对于目标扩散粒子，可以分析其在二维坐标的高低起伏变化，使用三角函数，归纳分析扩散粒子的变化规律，确定目标扩散粒子对应的三角函数关系，进而可以计算出多个不同的访问请求量阈值。

如图2a，对于每一个入射线和反射线之间区域中的多个扩散粒子，可以选其中纵坐标最大的扩散粒子作为目标扩散粒子，进而可以将该目标扩散粒子作为一个顶点，将坐标原点作为一个顶点，将目标扩散粒子垂直于横坐标的点作为另一个顶点，形成三角形，基于该三角形可以确定三角函数关系。

在本发明一实施例中，多个访问请求量阈值对应不同的限制等级，则按照限制等级，可以分为以下几种：

其中，s为分配的初始访问请求量阈值，下文的阈值的相关公式为基于如图2b中三角形，三角形对边为a，邻边为b，斜边为c。

第一等级，其对应访问请求量少的情况，所属的三角关系为正弦关系，阈值y：y＝s*sinα，α为三角形对边a比斜边c的值。

第二等级，其对应访问请求量较少的情况，所属的三角关系为余弦关系，阈值y：y＝s*cosα；α为三角形邻边b比斜边c的值。

第三等级，其对应访问请求量适中且偏低的情况，所属的三角关系为正切关系，阈值y：y＝s*tanα；α为三角形对边a比邻边b的值。

第四等级，其对应访问请求量适中且偏高的情况，所属的三角关系为余切关系，阈值y：y＝s*cotα；α为三角形邻边b比对边a的值。

第五等级，其对应访问请求量较多的情况，所属的三角关系为余割关系，阈值y：y＝s*cscα；α为三角形斜边c比对边a的值。

第六等级，其对应访问请求量多的情况，所属的三角关系为正割关系，阈值y：y＝s*secα；α为三角形斜边c比邻边b的值。

步骤102，确定当前时间段的访问请求量变化情况。

在实时数据处理的过程中，可以确定当前时间段的实时访问请求量，并可以与最近几个时间段进行比较，得到访问请求量变化情况，如将其与上一个时间段进行比较，得到每一个时间段内访问请求量的增量或减量。

步骤103，根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整。

由于预先确定了每个时间段对应的多个访问请求量阈值，则可以确定当前时间段对应的多个访问请求量阈值，进而可以根据访问请求量变化情况，采用多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整。

在本发明一实施例中，步骤103，可以包括：

子步骤21，从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定与所述访问请求量变化情况匹配的目标访问请求量阈值。

为了适应不同程度的访问请求量变化，可以从当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定与访问请求量变化情况匹配的目标访问请求量阈值。

在本发明一实施例中，子步骤21，可以包括：

子步骤211，根据所述访问请求量变化情况，确定目标限制等级。

如上文所述，多个访问请求量阈值对应不同的限制等级，则可以根据访问请求量变化情况，确定目标限制等级，访问请求量变化情况可以包括变化后的实时访问请求量，可以根据实时访问请求量确定目标限制等级。

子步骤212，从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定所述目标限制等级对应的目标访问请求量阈值。

在确定目标限制等级后，可以从当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定目标限制等级对应的目标访问请求量阈值。

例如，根据访问请求量变化情况，变化后的实时访问请求量增多，属于访问请求量多的情况，对应上文中第六等级，则可以确定所属的三角关系为正割关系，阈值y：y＝s*secα；α为三角形斜边c比邻边b的值。

子步骤22，将当前设置的访问请求量阈值调整为所述目标访问请求量阈值。

在确定目标访问请求量阈值后，可以将当前设置的访问请求量阈值调整为目标访问请求量阈值，实现了对访问请求量阈值的动态调整。

步骤104，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

在动态调整访问请求量阈值后，可以采用按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，即在超过动态调整后的访问请求量阈值时，对访问请求进行拦截。

在本发明实施例中，通过获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值，确定当前时间段的访问请求量变化情况，根据访问请求量变化情况和当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，实现了采用动态调整的访问请求量阈值对访问请求进行限制，能够较好地应对访问请求量动态变化的场景，保障了系统持续、稳定地运行。

参照图3，示出了本发明一实施例提供的另一种访问请求的处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤301，获取一个或多个时间段的历史访问请求量。

其中，访问请求量阈值可以用于控制对访问请求的拦截，即当访问请求量大于访问请求量阈值时，可以对访问请求进行拦截。

对于同一个系统而言，其在不同的时间段的访问请求量是不同的，如用于拒绝来电的系统在每天的9点至18点的访问请求量要明显大于其他时间点，则可以划分不同的时间段，分别记录每个时间段的历史访问请求量。

在一示例中，可以存储至服务器本地硬盘，以便于后续进行数据分析。

步骤302，针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子。

对于每个时间段，可以在其历史访问请求量的基础上，采用米氏散射分析的方式，形成该时间段对应的目标扩散粒子。

在本发明一实施例中，步骤302，可以包括：

确定无因次粒径参量；针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子；从所述多个扩散粒子中，确定目标扩散粒子。

在本发明一实施例中，所述针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子，可以包括：

针对每个时间段，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，在预置坐标中确定一入射线及其相应的反射线；以所述无因次粒径参量，在所述入射线和反射线之间的区域确定多个扩散粒子。

步骤303，确定所述目标扩散粒子对应的三角函数关系。

对于目标扩散粒子，可以分析其在二维坐标的高低起伏变化，使用三角函数，归纳分析扩散粒子的变化规律，确定目标扩散粒子对应的三角函数关系。如图2a，对于每一个入射线和反射线之间区域中的多个扩散粒子，可以选其中纵坐标最大的扩散粒子作为目标扩散粒子，进而可以将该目标扩散粒子作为一个顶点，将坐标原点作为一个顶点，将目标扩散粒子垂直于横坐标的点作为另一个顶点，形成三角形，基于该三角形可以确定三角函数关系。

步骤304，基于所述三角函数关系，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

在确定三角函数关系后，可以计算出多个不同的访问请求量阈值。

在本发明一实施例中，多个访问请求量阈值对应不同的限制等级，则按照限制等级，可以分为以下几种：

其中，s为分配的初始访问请求量阈值，下文的阈值的相关公式为基于如图2b中三角形，三角形对边为a，邻边为b，斜边为c。

第一等级，其对应访问请求量少的情况，所属的三角关系为正弦关系，阈值y：y＝s*sinα，α为三角形对边a比斜边c的值。

第二等级，其对应访问请求量较少的情况，所属的三角关系为余弦关系，阈值y：y＝s*cosα；α为三角形邻边b比斜边c的值。

第三等级，其对应访问请求量适中且偏低的情况，所属的三角关系为正切关系，阈值y：y＝s*tanα；α为三角形对边a比邻边b的值。

第四等级，其对应访问请求量适中且偏高的情况，所属的三角关系为余切关系，阈值y：y＝s*cotα；α为三角形邻边b比对边a的值。

第五等级，其对应访问请求量较多的情况，所属的三角关系为余割关系，阈值y：y＝s*cscα；α为三角形斜边c比对边a的值。

第六等级，其对应访问请求量多的情况，所属的三角关系为正割关系，阈值y：y＝s*secα；α为三角形斜边c比邻边b的值。

步骤305，确定当前时间段的访问请求量变化情况。

在实时数据处理的过程中，可以确定当前时间段的实时访问请求量，并可以与最近几个时间段进行比较，得到访问请求量变化情况，如将其与上一个时间段进行比较，得到每一个时间段内访问请求量的增量或减量。

步骤306，根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整。

由于预先确定了每个时间段对应的多个访问请求量阈值，则可以确定当前时间段对应的多个访问请求量阈值，进而可以根据访问请求量变化情况，采用多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整。

步骤307，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

在动态调整访问请求量阈值后，可以采用按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，即在超过动态调整后的访问请求量阈值时，对访问请求进行拦截。

在本发明实施例中，通过获取一个或多个时间段的历史访问请求量，针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子，确定所述目标扩散粒子对应的三角函数关系，基于所述三角函数关系，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值，确定当前时间段的访问请求量变化情况，根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，实现了通过米氏散射原理对历史访问请求量记录进行动态分析，并使用三角函数关系设置能够动态调整的访问请求量阈值，提升了安全、便捷和灵活性。

参照图4，示出了本发明一实施例提供的另一种访问请求的处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤401，获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值。

其中，访问请求量阈值可以用于控制对访问请求的拦截，即当访问请求量大于访问请求量阈值时，可以对访问请求进行拦截。

对于同一个系统而言，其在不同的时间段的访问请求量是不同的，如用于拒绝来电的系统在每天的9点至18点的访问请求量要明显大于其他时间点，则可以划分不同的时间段，分别记录每个时间段的历史访问请求量。

在一示例中，可以存储至服务器本地硬盘，以便于后续进行数据分析。

在获得历史访问请求量后，可以按照每个时间段的维度，对历史访问请求量进行分析，进而可以得到每个时间段对应的访问请求量阈值，且每个时间段对应的访问请求量阈值均是多个的，便于后续根据实际的访问请求量变化情况，在多个访问请求阈值中进行动态调整。

步骤402，确定当前时间段的访问请求量变化情况。

在实时数据处理的过程中，可以确定当前时间段的实时访问请求量，并可以与最近几个时间段进行比较，得到访问请求量变化情况，如将其与上一个时间段进行比较，得到每一个时间段内访问请求量的增量或减量。

步骤403，根据所述访问请求量变化情况，确定目标限制等级。

由于多个访问请求量阈值对应不同的限制等级，则可以根据访问请求量变化情况，确定目标限制等级，访问请求量变化情况可以包括变化后的实时访问请求量，可以根据实时访问请求量确定目标限制等级。

步骤404，从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定所述目标限制等级对应的目标访问请求量阈值。

在确定目标限制等级后，可以从当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定目标限制等级对应的目标访问请求量阈值。

例如，根据访问请求量变化情况，变化后的实时访问请求量增多，属于访问请求量多的情况，对应上文中第六等级，则可以确定所属的三角关系为正割关系，阈值y：y＝s*secα；α为三角形斜边c比邻边b的值。

步骤405，将当前设置的访问请求量阈值调整为所述目标访问请求量阈值。

在确定目标访问请求量阈值后，可以将当前设置的访问请求量阈值调整为目标访问请求量阈值，实现了对访问请求量阈值的动态调整。

步骤406，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

在动态调整访问请求量阈值后，可以采用按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，即在超过动态调整后的访问请求量阈值时，对访问请求进行拦截。

在本发明实施例中，通过获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值，确定当前时间段的访问请求量变化情况，根据访问请求量变化情况，确定目标限制等级，从当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定目标限制等级对应的目标访问请求量阈值，将当前设置的访问请求量阈值调整为目标访问请求量阈值，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，实现了在预置的多个访问请求量阈值基础上，对当前设置的访问请求量阈值进行实时动态调整，解决了用于访问请求拦截的访问请求量阈值固定不变的问题，极大地保障了系统持续稳定地运行。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图5，示出了本发明一实施例提供的一种访问请求的处理装置的结构示意图，具体可以包括如下模块：

访问请求量阈确定模块501，用于获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值；

访问请求量变化情况确定模块502，用于确定当前时间段的访问请求量变化情况；

阈值动态调整模块503，用于根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整；

访问请求限制模块504，用于按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

在本发明一实施例中，所述访问请求量阈确定模块501，包括：

目标扩散粒子确定子模块，用于针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子。

根据目标扩散粒子确定阈值子模块，用于基于所述目标扩散粒子，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

在本发明一实施例中，所述目标扩散粒子确定子模块，包括：

无因次粒径参量确定单元，用于确定无因次粒径参量。

扩散粒子确定单元，用于针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子。

扩散粒子筛选单元，用于从所述多个扩散粒子中，确定目标扩散粒子。

在本发明一实施例中，所述扩散粒子确定单元，包括：

入射线和反射线确定子单元，用于针对每个时间段，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，在预置坐标中确定一入射线及其相应的反射线。

基于入射线和反射线确定粒子子单元，用于以所述无因次粒径参量，在所述入射线和反射线之间的区域确定多个扩散粒子。

在本发明一实施例中，所述根据目标扩散粒子确定阈值子模块，包括：

三角函数关系确定单元，用于确定所述目标扩散粒子对应的三角函数关系。

基于三角函数关系确定阈值单元，用于基于所述三角函数关系，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

在本发明一实施例中，所述阈值动态调整模块503，包括：

目标访问请求量阈值确定子模块，用于从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定与所述访问请求量变化情况匹配的目标访问请求量阈值。

当前设置的访问请求量阈值调整子模块，用于将当前设置的访问请求量阈值调整为所述目标访问请求量阈值。

在本发明一实施例中，所述多个访问请求量阈值对应不同的限制等级，所述目标访问请求量阈值确定子模块，包括：

目标限制等级确定单元，用于根据所述访问请求量变化情况，确定目标限制等级。

根据等级确定阈值单元，用于从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定所述目标限制等级对应的目标访问请求量阈值。

在本发明实施例中，通过获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值，确定当前时间段的访问请求量变化情况，根据访问请求量变化情况和当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整，按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制，实现了采用动态调整的访问请求量阈值对访问请求进行限制，能够较好地应对访问请求量动态增长的场景，保障了系统持续、稳定地运行。

本发明一实施例还提供了一种电子设备，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上访问请求的处理方法。

本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上访问请求的处理方法。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对所提供的一种访问请求的处理方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种访问请求的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值；

确定当前时间段的访问请求量变化情况；

根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整；

按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值，包括：

针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子；

基于所述目标扩散粒子，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，确定所述时间段的历史访问请求量对应的目标扩散粒子，包括：

确定无因次粒径参量；

针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子；

从所述多个扩散粒子中，确定目标扩散粒子。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个时间段，采用米氏散射分析的方式，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，确定多个扩散粒子，包括：

针对每个时间段，根据所述无因次粒径参量和所述时间段的历史访问请求量，在预置坐标中确定一入射线及其相应的反射线；

以所述无因次粒径参量，在所述入射线和反射线之间的区域确定多个扩散粒子。

5.根据权利要求2或3获4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标扩散粒子，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值，包括：

确定所述目标扩散粒子对应的三角函数关系；

基于所述三角函数关系，确定所述时间段对应的多个访问请求量阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整，包括：

从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定与所述访问请求量变化情况匹配的目标访问请求量阈值；

将当前设置的访问请求量阈值调整为所述目标访问请求量阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个访问请求量阈值对应不同的限制等级，所述从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定与所述访问请求量变化情况匹配的目标访问请求量阈值，包括：

根据所述访问请求量变化情况，确定目标限制等级；

从所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值中，确定所述目标限制等级对应的目标访问请求量阈值。

8.一种访问请求的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

访问请求量阈确定模块，用于获取一个或多个时间段的历史访问请求量，并根据所述历史访问请求量，确定每个时间段对应的多个访问请求量阈值；

访问请求量变化情况确定模块，用于确定当前时间段的访问请求量变化情况；

阈值动态调整模块，用于根据所述访问请求量变化情况和所述当前时间段对应的多个访问请求量阈值，对当前设置的访问请求量阈值进行动态调整；

访问请求限制模块，用于按照动态调整后的访问请求量阈值，对接收到的访问请求进行限制。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的访问请求的处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的访问请求的处理方法。

Images