CN115550226A - 一种分布式系统的流量监控方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式系统的流量监控方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取服务调用请求；根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中，所述存储节点中存储有一个或多个请求标识分别对应的调用次数；根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。该实施方式降低了运维部署成本，并提高了监控集群的稳定性。

Description

一种分布式系统的流量监控方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种分布式系统的流量监控方法及装置。

背景技术

目前，分布式系统的流量监控方式一般包括以下两种：一是基于Redis实现限流防刷，例如通过Redis记录服务调用量，若一定时间内服务调用量超过阈值，则拒绝请求；二是基于MQ或DB等中间件实现api调用信息等数据的监控。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

以上两种方式都需要相应部署监控集群，增加了运维部署成本，浪费系统资源。并且，基于Redis时表锁或行锁会增加不稳定因素，降低系统吞吐量；基于中间件的方式中，中间件的不稳定或故障也会影响监控集群的稳定性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种分布式系统的流量监控方法及装置，通过嵌入在分布式系统的应用程序中的存储节点记录各个请求标识对应的调用次数，在接收到服务调用请求后，相应递增存储节点中的调用次数，并根据调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。由此无需额外部署监控集群即可实现分布式系统的流量监控，降低了运维部署成本；并且避免了Redis方式中由表锁或行锁引起的不稳定因素，提高了系统吞吐量和集群稳定性；另外也避免了中间件不稳定的风险，提高了监控集群的稳定性。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种分布式系统的流量监控方法。

本发明实施例的一种分布式系统的流量监控方法包括：获取服务调用请求；

根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中，所述存储节点中存储有一个或多个请求标识分别对应的调用次数；

根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。

可选地，所述应用程序对应于所述分布式系统中的多个应用节点，每个所述应用节点嵌入有所述存储节点；

在递增任一个所述存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数之后，还包括：

对所述多个应用节点分别对应的存储节点上的调用次数进行同步。

可选地，所述存储节点中还存储有每个调用次数对应统计条件；所述根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数，包括：

根据所述请求标识，递增所述存储节点中所述统计条件为预设时长对应的调用次数；

根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理，包括：

确定所述预设时长对应的调用次数是否大于所述流量管控条件指示的流量阈值；

如果是，确定所述调用次数满足所述流量管控条件，并拒绝所述服务调用请求。

可选地，该方法还包括：

从所述服务调用请求中解析出用户标识和调用服务标识，根据所述用户标识和所述调用服务标识确定所述请求标识；

在所述预设时长对应的调用次数不大于所述流量阈值的情况下，还包括：

根据所述调用服务标识对目标服务进行调用，并递增所述存储节点中所述统计条件为处理成功对应的调用次数。

可选地，所述递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数，包括：

利用线程安全的方式对所述调用次数进行自增操作。

可选地，该方法还包括：

按照预设周期，利用所述分布式系统中的节点从所述存储节点中获取分布式锁；

利用获得所述分布式锁的节点对所述存储节点中的数据进行持久化操作。

可选地，所述存储节点基于Hazelcast框架部署。

为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种分布式系统的流量监控装置。

本发明实施例的一种分布式系统的流量监控装置包括：请求获取模块、次数处理模块和请求处理模块；其中，

所述请求获取模块，用于获取服务调用请求；

所述次数处理模块，用于根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中；

所述请求处理模块，用于根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。

为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种分布式系统中的流量监控装置。

本发明实施例的一种分布式系统中的流量监控装置包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种分布式系统中的流量监控方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。

本发明实施例的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种分布式系统中的流量监控方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过嵌入在分布式系统的应用程序中的存储节点记录各个请求标识对应的调用次数，在接收到服务调用请求后，相应递增存储节点中的调用次数，并根据调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。由此无需额外部署监控集群即可实现分布式系统的流量监控，降低了运维部署成本；并且避免了Redis方式中由表锁或行锁引起的不稳定因素，提高了系统吞吐量和集群稳定性；另外也避免了中间件不稳定的风险，提高了监控集群的稳定性。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的一种分布式系统的流量监控方法的主要步骤的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种分布式系统的架构图；

图3是根据本发明实施例的一种分布式系统的流量监控装置的功能架构示意图；

图4是根据本发明实施例的一种分布式系统的流量监控装置的主要模块的示意图；

图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图6是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。

图1是根据本发明实施例的一种分布式系统的流量监控方法的主要步骤的示意图。

如图1所示，本发明实施例的一种分布式系统的流量监控方法主要包括以下步骤：

步骤S101：获取服务调用请求；

步骤S102：根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中，所述存储节点中存储有一个或多个请求标识分别对应的调用次数；

步骤S103：根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。

在本发明一个实施例中，如图2所示，所述应用程序对应于所述分布式系统中的多个应用节点，每个所述应用节点嵌入有所述存储节点；在递增任一个所述存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数之后，该方法还可以包括：对所述多个应用节点分别对应的存储节点上的调用次数进行同步。

存储节点可以基于Hazelcast框架部署，嵌入应用节点的存储节点即Hazelcast节点，每一个Hazelcast节点可以与其他集群内节点通信，以与其他节点交换数据，如将自身所存储的调用次数与其他节点同步，交换数据还可以包括：当前集群存活的hazelcast实例列表、加入或者删除存入缓存的记录等。

其中，Hazelcast是一款可以嵌入到应用程序中的分布式内存框架，因此它的生命周期与主应用程序是保持一致的，稳定性良好。并且它是基于内存的，处理数据的速度非常快速，它也是分布式的，多节点部署应用程序都会存储相同的数据副本，因此十分适合内嵌入分布式系统的应用节点中。基于内嵌的Hazelcast节点，应用程序可以监听所有入站的请求，并解析请求信息，然后根据解析的结果，将请求标识和调用次数以key-value形式存入Hazelcast节点，Hazelcast节点收集下发其他节点以进行备份。进一步可根据Hazelcast节点存储的数据实现QPS等限流操作，并可利用Hazelcast节点的分布式锁及调度任务，将Hazelcast节点中以key-value存储的数据插入关系型库进行持久化。另外，监控页面可以实时读取Hazelcast节点中的数据；在项目重启时，将持久化的统计数据重新加载至Hazelcast节点。

如上所述，Hazelcast节点中可以采用key-value形式记录请求标识及调用次数。在本发明一个实施例中，Hazelcast节点记录的调用次数还对应有统计条件，步骤S102的具体实施方式可以包括：根据所述请求标识，递增所述存储节点中所述统计条件为预设时长对应的调用次数；根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理，包括：确定所述预设时长对应的调用次数是否大于所述流量管控条件指示的流量阈值；如果是，确定所述调用次数满足所述流量管控条件，并拒绝所述服务调用请求。

在此实施方式中，预设时长可以为1秒，在记录调用次数时，可以通过Map结构来对应记录请求标识、调用次数和统计条件。在这里，可以从服务调用请求中解析出用户标识和调用服务标识，根据用户标识和调用服务标识确定请求标识，由此，在hazelcast中可以构建数据结构Map，Map包含的参数为key、value(用于记录调用次数的计数器)、TTL(Time ToLive，生存时间值，例如可设置为1s)、unit(时间单位)。在第一次获取到服务调用请求后，服务调用请求会被解析成一个以用户id-调用服务id为主的key，value和TTL此时被置为1，时间单位可以为秒。接下来一秒内若相同的用户还请求了相同的接口(调用相同的服务)，那么value值递增，也即递增Hazelcast节点中统计条件为1s的调用次数。在计数器达到QPS(Queries-per-second，每秒查询率)限制时，也即预设时长为1s对应的调用次数大于流量阈值，则会抛出异常，拒绝此次服务调用请求。否则1秒后此key会被删除，那么用户在下一秒可以正常的请求服务信息。

另外，预设时长还可以为大于1s的其他时长(如一日)。若QPS校验通过后，可再根据用户id-调用服务id的key查询当日调用总次数，并确定递增后的调用次数是否查过调用总次数对应的流量阈值，在超过的情况下，也确定调用次数满足流量管控条件，拒绝此次服务调用请求，并抛出异常。

在本发明另一个实施例中，若调用次数满足QPS校验和当日调用总次数，也即预设时长对应的调用次数不大于流量阈值的情况下，可以根据所述调用服务标识对目标服务进行调用，并递增所述存储节点中所述统计条件为处理成功对应的调用次数。

在这里，若调用次数满足QPS校验和当日调用总次数即可执行服务调用请求，即个根据调用服务标识对目标服务进行调用，并将服务调用请求执行成功的结果返回给用户，同时递增hazelcast节点中统计条件为处理成功的调用次数。进一步地，还可根据递增后的调用总次数计算处理成功的成功率，并将成功率存储到hazelcast节点中。

根据上述实施例，通过定义用户id-服务id为主的key，这个key对应的value是服务调用次数，接下来如果这个key在当天时间内被调用，那么针对这个key的value(调用次数)会进行自增操作，然后根据递增结果确定是否满足流量管控条件，若满足流量管控条件，则拒绝执行此次服务调用请求，并返回异常。其中，利用线程安全的方式对所述调用次数进行自增操作。例如，可以通过Hazelcast节点的IMap扩展jdk并发包中的java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map两个接口，实现线程安全的自增操作。

在本发明另一个实施例中，该方法还可以包括：按照预设周期，利用所述分布式系统中的节点从所述存储节点中获取分布式锁；利用获得所述分布式锁的节点对所述存储节点中的数据进行持久化操作。

例如，预设周期为10s，那么每10s分布式系统中的各服务器会在hazelcast节点中获取一个分布式锁，得到分布式锁的服务器节点会进行调度任务，以将hazelcast节点中的数据持久化到数据库中。后续若分布式系统重启，那么可将数据库中数据重新加载至Hazelcast节点。

本发明实施例提供的分布式系统的流量监控方法可以基于图3所示的功能架构实现。优选地，分布式系统为由2～5台服务器组成的中小型分布式系统，这种中小型分布式系统的单节点配置并不是很高，现有技术中往往需要另外部署监控集群，而通过本发明实施例提供的分布式系统监控方法，可以通过内嵌的存储节点记录各个请求标识对应的调用次数，从而无需额外部署监控集群即可实现分布式系统的流量监控，降低了运维部署成本。

根据图3所示的功能架构，服务调用请求首先请求抵达请求处理模块，在这里请求会剥离出用户标识、调用服务标识和调用参数等信息，并整合请求标识(Map结构的key)。后续所有操作都会依据该请求标识进行。然后，服务调用请求抵达限流模块，此模块会将key和调用次数放入Hazelcast节点中，并设置TTL为1秒，在一秒内如果经查询此key超过服务允许的最大调用次数，则说明不通过QPS校验，即满足流量管控条件，此时直接抛出异常，然后通过请求处理模块的异常请求处理器接收并返回用户。另外，如果QPS校验通过，那么服务调用请求会进入调用上限计算逻辑中，调用上限计算逻辑会根据key去hazelcast节点中查询当日调用总次数，如果超过上限则抛出异常。若当日调用总次数未超过上限，也即不满足流量管控条件，此时服务调用请求抵达统计模块，在这里会递增此服务的当日调用总次数，并且进行服务调用请求的执行，执行结果会纳入服务调用成功率指标中，并且请求被成功返回给用户。调用总次数和成功率计算完毕后会同步刷新到Hazelcast节点中。

Hazelcast节点中会记录不同用户不同请求的调用次数等信息，在持久化模块中，定时任务会周期性的发起持久化操作，首先在hazelcast节点中获取分布式锁，确保只有一台服务器节点可以执行持久化操作，接下来拿到锁的服务器节点会将数据同步到业务MySQL库中。另外，用户若想要查看实时的服务调用信息，可以从统计模块中查看相关指标信息，指标信息全部取自Hazelcast节点，确保了实时性。

根据本发明实施例的分布式系统的流量监控方法可以看出，通过嵌入在分布式系统的应用程序中的存储节点记录各个请求标识对应的调用次数，在接收到服务调用请求后，相应递增存储节点中的调用次数，并根据调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。由此无需额外部署监控集群即可实现分布式系统的流量监控，降低了运维部署成本；并且避免了Redis方式中由表锁或行锁引起的不稳定因素，提高了系统吞吐量和集群稳定性；另外也避免了中间件不稳定的风险，提高了监控集群的稳定性。

图4是根据本发明实施例的一种分布式系统的流量监控装置的主要模块的示意图。

如图4所示，本发明实施例的一种分布式系统的流量监控装置400包括：请求获取模块401、次数处理模块402和请求处理模块403；其中，

所述请求获取模块401，用于获取服务调用请求；

所述次数处理模块402，用于根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中；

所述请求处理模块403，用于根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。

在本发明一个实施例中，所述应用程序对应于所述分布式系统中的多个应用节点，每个所述应用节点嵌入有所述存储节点；

所述次数处理模块402，还用于在递增任一个所述存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数之后，对所述多个应用节点分别对应的存储节点上的调用次数进行同步。

在本发明一个实施例中，所述存储节点中还存储有每个调用次数对应统计条件；所述次数处理模块402，用于根据所述请求标识，递增所述存储节点中所述统计条件为预设时长对应的调用次数；

所述请求处理模块403，用于确定所述预设时长对应的调用次数是否大于所述流量管控条件指示的流量阈值；如果是，确定所述调用次数满足所述流量管控条件，并拒绝所述服务调用请求。

在本发明一个实施例中，所述次数处理模块402，用于从所述服务调用请求中解析出用户标识和调用服务标识，根据所述用户标识和所述调用服务标识确定所述请求标识；

所述请求处理模块403，用于在所述预设时长对应的调用次数不大于所述流量阈值的情况下，根据所述调用服务标识对目标服务进行调用，并递增所述存储节点中所述统计条件为处理成功对应的调用次数。

在本发明一个实施例中，所述次数处理模块402，用于利用线程安全的方式对所述调用次数进行自增操作。

在本发明一个实施例中，所述请求处理模块403，还用于按照预设周期，利用所述分布式系统中的节点从所述存储节点中获取分布式锁；利用获得所述分布式锁的节点对所述存储节点中的数据进行持久化操作。

在本发明一个实施例中，所述存储节点基于Hazelcast框架部署。

根据本发明实施例的分布式系统的流量监控装置可以看出，通过嵌入在分布式系统的应用程序中的存储节点记录各个请求标识对应的调用次数，在接收到服务调用请求后，相应递增存储节点中的调用次数，并根据调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。由此无需额外部署监控集群即可实现分布式系统的流量监控，降低了运维部署成本；并且避免了Redis方式中由表锁或行锁引起的不稳定因素，提高了系统吞吐量和集群稳定性；另外也避免了中间件不稳定的风险，提高了监控集群的稳定性。

图5示出了可以应用本发明实施例的分布式系统的流量监控方法或分布式系统的流量监控装置的示例性系统架构500。

如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的分布式系统的流量监控方法一般由服务器505执行，相应地，分布式系统的流量监控装置一般设置于服务器505中。

应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机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。而在本发明中，计算机可读的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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。计算机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、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括请求获取模块、次数处理模块和请求处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，请求获取模块还可以被描述为“获取服务调用请求的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：获取服务调用请求；根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中，所述存储节点中存储有一个或多个请求标识分别对应的调用次数；根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。

根据本发明实施例的技术方案，通过嵌入在分布式系统的应用程序中的存储节点记录各个请求标识对应的调用次数，在接收到服务调用请求后，相应递增存储节点中的调用次数，并根据调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。由此无需额外部署监控集群即可实现分布式系统的流量监控，降低了运维部署成本；并且避免了Redis方式中由表锁或行锁引起的不稳定因素，提高了系统吞吐量和集群稳定性；另外也避免了中间件不稳定的风险，提高了监控集群的稳定性。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种分布式系统的流量监控方法，其特征在于，包括：

获取服务调用请求；

根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中，所述存储节点中存储有一个或多个请求标识分别对应的调用次数；

根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用程序对应于所述分布式系统中的多个应用节点，每个所述应用节点嵌入有所述存储节点；

在递增任一个所述存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数之后，还包括：

对所述多个应用节点分别对应的存储节点上的调用次数进行同步。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存储节点中还存储有每个调用次数对应统计条件；所述根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数，包括：

根据所述请求标识，递增所述存储节点中所述统计条件为预设时长对应的调用次数；

根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理，包括：

确定所述预设时长对应的调用次数是否大于所述流量管控条件指示的流量阈值；

如果是，确定所述调用次数满足所述流量管控条件，并拒绝所述服务调用请求。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

从所述服务调用请求中解析出用户标识和调用服务标识，根据所述用户标识和所述调用服务标识确定所述请求标识；

在所述预设时长对应的调用次数不大于所述流量阈值的情况下，还包括：

根据所述调用服务标识对目标服务进行调用，并递增所述存储节点中所述统计条件为处理成功对应的调用次数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数，包括：

利用线程安全的方式对所述调用次数进行自增操作。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

按照预设周期，利用所述分布式系统中的节点从所述存储节点中获取分布式锁；

利用获得所述分布式锁的节点对所述存储节点中的数据进行持久化操作。

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，

所述存储节点基于Hazelcast框架部署。

8.一种分布式系统的流量监控装置，其特征在于，包括：请求获取模块、次数处理模块和请求处理模块；其中，

所述请求获取模块，用于获取服务调用请求；

所述次数处理模块，用于根据所述服务调用请求的请求标识，递增存储节点中与所述服务调用请求对应的调用次数；其中，所述存储节点嵌入在所述分布式系统的应用程序中；

所述请求处理模块，用于根据所述调用次数是否满足流量管控条件，对所述服务调用请求进行处理。

9.一种分布式系统中的流量监控装置，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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