CN117573481B - 接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117573481B CN117573481B CN202410050990.3A CN202410050990A CN117573481B CN 117573481 B CN117573481 B CN 117573481B CN 202410050990 A CN202410050990 A CN 202410050990A CN 117573481 B CN117573481 B CN 117573481B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- interface
- called
- call
- data
- calling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims description 19
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 50
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 35
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
- G06F11/302—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a software system
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3051—Monitoring arrangements for monitoring the configuration of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring the presence of processing resources, peripherals, I/O links, software programs
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本发明公开了实时获取接口调用数据；根据预设窗口对接口调用数据分组，得到多组窗口数据；对窗口数据根据接口调用请求进行分组，得到多组调用数据；根据每组调用数据生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点且与调用方接口信息关联的数据链；根据多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息。本发明能够准确定位出现异常调用的来源接口和出现异常调用的原因，提升了接口调用异常处理的效率和准确性。本发明还公开了用于实现上述方法的系统、电子设备和计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机技术的飞速发展，平台在各种业务流程的实现中，经常需要进行接口的调用，在接口调用过程中可能会出现调用异常的情况，这种情况会导致系统负载突增，影响系统运行。相关技术中，在出现调用异常情况时，需要确定是哪个或哪几个接口调用次数飙升导致的，相关系统开发人员通过检查sentry信息、异常日志、jvmStack信息等各种日志文件进行分析以确定异常接口和产生的原因，但是，这种分析方法效率低，且准确性较低。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
本发明实施例的第一方面提供一种接口监控方法，包括以下步骤：
实时获取接口调用数据；
根据预设窗口对所述接口调用数据分组，得到多组窗口数据；
对所述窗口数据根据接口调用请求进行分组，得到多组调用数据；
根据每组调用数据生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点且与调用方接口信息关联的数据链；
根据所述多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；
根据所述被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息。
在本发明的一个实施例中，所述实时获取接口调用数据，包括：根据zipkin日志实时获取接口调用数据。
在本发明的一个实施例中，所述预设窗口为时间窗口。
在本发明的一个实施例中，所述根据所述多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系，包括：
根据被调用接口和调用方接口信息对所述多个数据链的数据进行分组，得到分组信息；
根据分组信息确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系。
在本发明的一个实施例中，所述异常调用信息，包括：异常数据和异常调用方接口；
所述根据所述被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息，包括：
根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定至少一个待处理被调用接口；
根据所述待处理被调用接口的调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的调用次数与被调用接口的总调用次数的比值，以及调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的耗时与被调用接口的调用总耗时的比值分别确定对应的标准分数；
根据所述标准分数和相应的预设标准分数阈值确定异常数据和异常调用方接口。
在本发明的一个实施例中，所述方法还包括：
保存所述异常调用信息，并根据所述异常调用信息发送报警信息。
在本发明的一个实施例中，所述方法还包括：将所述数据链保存至数据库中。
本发明实施例的第二方面提供一种接口监控系统，包括：
获取模块，用于实时获取接口调用数据；
第一分组模块，用于根据预设窗口对所述接口调用数据分组，得到多组窗口数据；
第二分组模块，用于对所述窗口数据根据接口调用请求进行分组，得到多组调用数据；
生成模块，用于根据每组调用数据生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点且与调用方接口信息关联的数据链；
数据分析模块，用于根据所述多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；以及根据所述被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息。
本发明实施例的第三方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明实施例的第一方面提供的接口监控方法。
本发明实施例的第四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，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例的第一方面提供的接口监控方法。
本发明的有益效果：
本发明通过对接口进行实时监控，获取接口调用数据后生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点的多个与调用方接口信息关联的数据链，从而能够确定接口调用数据的相关统计信息，进而能够准确的直观地得到异常调用信息，因此，能够准确定位出现异常调用的来源接口和出现异常调用的原因，提升了接口调用异常处理的效率和准确性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例提供的一种接口监控方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1所示，本发明实施例提供一种接口监控方法，包括以下步骤：
步骤10，实时获取接口调用数据。
优选地，本步骤中，根据zipkin日志实时获取接口调用数据。接口调用数据的来源是zipkin收集的dubbo调用链数据。然后通过Flink获取数据以及对数据进行处理。具体地，zipkin收集的数据另存一份到SLS日志服务，Flink从SLS日志服务实时获取接口调用数据。
步骤20，根据预设窗口对接口调用数据分组，得到多组窗口数据。预设窗口为时间窗口。
本步骤中，Flink接收的输入数据必须是一个数据流，输出数据也是一个数据流。处理这个数据流，可以与java stream类似，只使用map函数单个单个处理。要完成统计逻辑，首先需要按时间戳分组（时间戳分组，对应Flink专有名词“窗口”）流数据，再进行处理。本步骤中，使用zipkin调用链数据的上报时间作为接口调用数据的时间戳，用滑动窗口，切分每2分钟数据作为1窗口，获取的接口调用数据被分为多组窗口数据。当然，1窗口的时间可以预先设置为任意需要的时间长度，也即是预设窗口，接口调用数据的总时间长度根据需要进行获取即可。
步骤30，对窗口数据根据接口调用请求进行分组，得到多组调用数据。用户的一个接口调用请求会调用多个接口，一个接口调用请求具有唯一的TraceID（跟踪ID），则本步骤中，具体地，对于每组窗口数据根据接口调用请求的TraceID进行分组，多组窗口数据可以批量进行TraceID的分组处理，相同的TraceID的数据是同一个接口调用请求产生的数据，将相同的TraceID对应的数据作为一组调用数据。
在一个实施例中，使用zipkin调用链数据的上报时间，作为时间戳，具体代码示例为：
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[RawLog](Time.seconds(10)) { override def extractTimestamp(log: RawLog)= log.getTime * 1000L })
使用滑动窗口，切分每2分钟数据作为1窗口，窗口内再进行traceId分组的具体代码示例为：
.keyBy(_.getContents.get("traceId")) .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(2),Time.minutes(1)))
其中，相邻两个滑动窗口数据使用StateTtlConfig去重。
步骤40，根据每组调用数据生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点且与调用方接口信息关联的数据链。一个接口调用请求通常会调用多个被调用接口，将接口调用请求作为根节点，将每个被调用接口作为叶子节点，且将调用方接口信息与叶子节点进行关联以形成根节点与叶子节点的关联路径，也即是生成一条新的关联数据，则一个根节点到所有叶子节点的路径（关联数据）构成树状数据结构，也即是数据链。之后，将生成的多个数据链保存至数据库中。
其中，调用方接口信息包括但不限于直接调用方接口、顶层调用方接口以及对应地被调用接口的调用次数、平均响应时间、平均网络时间和执行时间。当然还可以包括其他相关信息，例如平均网络耗时等。将被调用接口与直接调用方接口和顶层调用方接口关联，以在进行后续统计分析时能够快速高效进行统计，快速定位被调用接口产生异常的直接原因以及最终的来源，进而技术人员能够准确定位问题并进行合理有效的处理，提升了接口调用异常处理的效率和准确性。
在一个实施例中，数据链中还对应关联有被调用的服务的信息以及调用方的服务的信息等。
需要说明的是步骤10-步骤40为一个子系统中的模块执行。
步骤50，根据多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系。本步骤由数据分析模块执行，多个数据链存储在ADB Mysql数据库中，数据分析模块对数据库中的数据链进行统计分析。具体地，数据分析模块可以根据查询条件将数据库中的数据链的调用方接口信息生成图表形式的各种接口调用统计信息，更加直观地展示统计结果。数据分析模块为执行步骤10-步骤40的子系统以外的模块。
在本发明的一个实施例中，步骤50具体包括步骤51-步骤52：
步骤51，根据被调用接口和对应的调用方接口信息的直接调用方接口、顶层调用方接口对多个数据链的数据进行分组，得到分组信息。分组之后便于对被调用接口的相关调用数据以及与其对应的直接调用方接口、顶层调用方接口的相关调用数据进行计算统计。
步骤52，根据分组信息确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系。对分组后的分组信息的调用方接口信息进行计算和统计可以得到图表形式的接口调用统计信息：每个被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系，可以以趋势图表示，趋势图中以调用次数为第一纵坐标，以连续时间（例如间隔1分钟）为横坐标，以平均响应时间/执行时间为第二纵坐标，可以展示随着时间变化的调用次数以及平均响应时间的趋势图，随着时间变化的调用次数以及执行时间的趋势图。
步骤60，根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息。本步骤由数据分析模块执行。异常调用信息，包括：异常数据和异常调用方接口。具体地，步骤60包括步骤61-步骤63：
步骤61，根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定至少一个待处理被调用接口。从被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系中，可以得到当前被调用接口是否存在调用次数突增的情况，若存在则认为当前被调用接口为待处理被调用接口。
步骤62，根据待处理被调用接口的调用方接口调用被调用接口的调用次数与被调用接口的总调用次数的比值，以及调用方接口调用被调用接口的耗时与被调用接口的调用总耗时的比值分别确定对应的标准分数。
本步骤中，数据分析模块对相关的调用方接口信息进行计算和统计可以得到以下四种性能指标：直接调用次数比值=直接调用方接口调用被调用接口的调用次数/被调用接口的总调用次数、直接调用耗时占比=直接调用方接口调用被调用接口的耗时/被调用接口被调用总耗时、间接调用次数比值=顶层调用方接口调用被调用接口的调用次数/被调用接口的总调用次数、间接调用耗时占比=顶层调用方接口调用被调用接口的耗时/被调用接口被调用总耗时。这里的直接和间接调用次数比值以及直接和间接调用耗时占比的计算针对的是连续时间的每个时间点的同一个待处理被调用接口。
一般地，对于一个直接调用方接口可以调用多个不同的被调用接口，一个顶层调用方接口可以调用多个不同的被调用接口，因此，根据上述的统计计算可以以饼图的形式直观地表示一个调用方接口在一段连续时间内调用的所有的被调用接口的直接和间接调用次数比值以及直接和间接调用耗时占比。因此，从饼图中也可以直观地展示待处理被调用接口的上述比值和占比。
本步骤中，分别计算四种统计信息的标准分数Z-Score。计算公式为：Z-Score =(X-μ)/σ，其中，X是每个时间点的数据点的性能指标值，μ是该性能指标的均值，σ是该性能指标的标准差。
步骤63，根据标准分数和相应的预设标准分数阈值确定异常数据和异常调用方接口。
本步骤中，可以预先设定每种性能指标的标准分数阈值，预设标准分数阈值可以根据业务需求和性能历史数据来设定。标准分数大于预设标准分数阈值的数据点标记为异常数据，这些数据点表示性能指标偏离均值较远，可能存在问题，则对应的该数据点对应的被调用接口为异常接口，以及对应的直接调用方接口和顶层调用方接口均为异常调用方接口，以快速定位被调用接口产生异常的直接原因以及最终的来源。
步骤70，保存异常调用信息，并根据异常调用信息发送报警信息。本步骤由异常处理模块执行，对于标记为异常的数据点，可以触发警报，将异常数据和异常调用方接口发送至相关团队或系统管理员，以便及时处理异常问题。同时，将异常数据记录下来，以便后续分析和查阅。此外，异常调用方接口对应的待处理被调用接口也可以判断出该被调用接口的设计存在问题。
异常处理模块为执行步骤10-步骤50的子系统以外的模块，数据处理模块和异常处理模块分别为两个子系统。
在一个实施例中，本发明还提供一种接口监控系统，包括：
获取模块，用于实时获取接口调用数据；
第一分组模块，用于根据预设窗口对接口调用数据分组，得到多组窗口数据；
第二分组模块，用于对窗口数据根据接口调用请求进行分组，得到多组调用数据；
生成模块，用于根据每组调用数据生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点且与调用方接口信息关联的数据链；
数据分析模块，用于根据多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；以及根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息。
在一个实施例中，获取模块还用于根据zipkin日志实时获取接口调用数据。
在一个实施例中，预设窗口为时间窗口。
在一个实施例中，数据分析模块还用于根据被调用接口和调用方接口信息对多个数据链的数据进行分组，得到分组信息；以及根据分组信息确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系。
在一个实施例中，异常调用信息，包括：异常数据和异常调用方接口；
数据分析模块还用于根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定至少一个待处理被调用接口；以及根据待处理被调用接口的调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的调用次数与被调用接口的总调用次数的比值，以及调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的耗时与被调用接口的调用总耗时的比值分别确定对应的标准分数；以及根据标准分数和相应的预设标准分数阈值确定异常数据和异常调用方接口。
在一个实施例中，一种接口监控系统还包括：
异常处理模块，用于保存异常调用信息，并根据异常调用信息发送报警信息。
在一个实施例中，生成模块还用于将数据链保存至数据库中。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述接口监控方法的步骤。
本发明实施例还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接口监控方法的步骤。
其中，存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明实施例提供的方法可以应用于电子设备。具体的，该电子设备可以为：台式计算机、便携式计算机、智能移动终端、服务器等。在此不作限定，任何可以实现本发明的电子设备，均属于本发明的保护范围。
对于装置/电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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设备上，使得在计算机或其他可编程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。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种接口监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
实时获取接口调用数据；
根据预设窗口对所述接口调用数据分组，得到多组窗口数据；
对所述窗口数据根据接口调用请求进行分组，得到多组调用数据；
根据每组调用数据生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点且与调用方接口信息关联的数据链；
根据所述多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；
根据所述被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息；
所述根据所述多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系，包括：
根据被调用接口和调用方接口信息对所述多个数据链的数据进行分组，得到分组信息；
根据分组信息确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；
所述异常调用信息，包括：异常数据和异常调用方接口；
所述根据所述被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息，包括：
根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定至少一个待处理被调用接口；
根据所述待处理被调用接口的调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的调用次数与被调用接口的总调用次数的比值，以及调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的耗时与被调用接口的调用总耗时的比值分别确定对应的标准分数；其中，调用方接口调用被调用接口的调用次数与被调用接口的总调用次数的比值，包括：直接调用次数比值和间接调用次数比值；直接调用次数比值=直接调用方接口调用被调用接口的调用次数/被调用接口的总调用次数；间接调用次数比值=顶层调用方接口调用被调用接口的调用次数/被调用接口的总调用次数；调用方接口调用被调用接口的耗时与被调用接口的调用总耗时的比值，包括：直接调用耗时占比和间接调用耗时占比；直接调用耗时占比=直接调用方接口调用被调用接口的耗时/被调用接口被调用总耗时；间接调用耗时占比=顶层调用方接口调用被调用接口的耗时/被调用接口被调用总耗时；
根据所述标准分数和相应的预设标准分数阈值确定异常数据和异常调用方接口。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取接口调用数据，包括：根据zipkin日志实时获取接口调用数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设窗口为时间窗口。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
保存所述异常调用信息，并根据所述异常调用信息发送报警信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述数据链保存至数据库中。
6.一种接口监控系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于实时获取接口调用数据；
第一分组模块，用于根据预设窗口对所述接口调用数据分组，得到多组窗口数据；
第二分组模块，用于对所述窗口数据根据接口调用请求进行分组，得到多组调用数据；
生成模块，用于根据每组调用数据生成以接口调用请求为根节点、以被调用接口为叶子节点且与调用方接口信息关联的数据链；
数据分析模块，用于根据所述多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；以及根据所述被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息；
所述根据所述多个数据链确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系，包括：
根据被调用接口和调用方接口信息对所述多个数据链的数据进行分组，得到分组信息；
根据分组信息确定被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系；
所述异常调用信息，包括：异常数据和异常调用方接口；
所述根据所述被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定异常调用信息，包括：
根据被调用接口的调用次数与平均响应时间的关系确定至少一个待处理被调用接口；
根据所述待处理被调用接口的调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的调用次数与被调用接口的总调用次数的比值，以及调用方接口信息的调用方接口调用被调用接口的耗时与被调用接口的调用总耗时的比值分别确定对应的标准分数；其中，调用方接口调用被调用接口的调用次数与被调用接口的总调用次数的比值，包括：直接调用次数比值和间接调用次数比值；直接调用次数比值=直接调用方接口调用被调用接口的调用次数/被调用接口的总调用次数；间接调用次数比值=顶层调用方接口调用被调用接口的调用次数/被调用接口的总调用次数；调用方接口调用被调用接口的耗时与被调用接口的调用总耗时的比值，包括：直接调用耗时占比和间接调用耗时占比；直接调用耗时占比=直接调用方接口调用被调用接口的耗时/被调用接口被调用总耗时；间接调用耗时占比=顶层调用方接口调用被调用接口的耗时/被调用接口被调用总耗时；
根据所述标准分数和相应的预设标准分数阈值确定异常数据和异常调用方接口。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的接口监控方法。
8.一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至5中任一项所述的接口监控方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410050990.3A CN117573481B (zh) | 2024-01-15 | 2024-01-15 | 接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410050990.3A CN117573481B (zh) | 2024-01-15 | 2024-01-15 | 接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117573481A CN117573481A (zh) | 2024-02-20 |
| CN117573481B true CN117573481B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=89864569
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410050990.3A Active CN117573481B (zh) | 2024-01-15 | 2024-01-15 | 接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117573481B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019000626A1 (zh) * | 2017-06-28 | 2019-01-03 | 上海壹账通金融科技有限公司 | 接口调用方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质 |
| CN109753406A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-14 | 平安科技（深圳）有限公司 | 接口的性能监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN109921927A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-06-21 | 苏州人之众信息技术有限公司 | 基于微服务的实时调用链跟踪方法 |
| CN110737592A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-31 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种链路异常识别方法、服务器及计算机可读存储介质 |
| CN112346880A (zh) * | 2019-08-07 | 2021-02-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 接口调用方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
| WO2021223214A1 (zh) * | 2020-05-08 | 2021-11-11 | 深圳市欢太科技有限公司 | 接口性能测试方法和装置、服务器、计算机可读存储介质 |
| CN115480987A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-16 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 链路数据展示方法、装置和计算机设备 |
-
2024
- 2024-01-15 CN CN202410050990.3A patent/CN117573481B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019000626A1 (zh) * | 2017-06-28 | 2019-01-03 | 上海壹账通金融科技有限公司 | 接口调用方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质 |
| CN109753406A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-14 | 平安科技（深圳）有限公司 | 接口的性能监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN109921927A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-06-21 | 苏州人之众信息技术有限公司 | 基于微服务的实时调用链跟踪方法 |
| CN112346880A (zh) * | 2019-08-07 | 2021-02-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 接口调用方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
| CN110737592A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-31 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种链路异常识别方法、服务器及计算机可读存储介质 |
| WO2021223214A1 (zh) * | 2020-05-08 | 2021-11-11 | 深圳市欢太科技有限公司 | 接口性能测试方法和装置、服务器、计算机可读存储介质 |
| CN115480987A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-16 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 链路数据展示方法、装置和计算机设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117573481A (zh) | 2024-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112162878B (zh) | 数据库故障发现方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US9672085B2 (en) | Adaptive fault diagnosis | |
| CN111176879A (zh) | 设备的故障修复方法及装置 | |
| WO2019223062A1 (zh) | 系统异常的处理方法和系统 | |
| CN111459698A (zh) | 一种数据库集群故障自愈方法及装置 | |
| CN111240876B (zh) | 微服务的故障定位方法、装置、存储介质及终端 | |
| CN112446511A (zh) | 一种故障处置方法、装置、介质及设备 | |
| CN112737800B (zh) | 服务节点故障定位方法、调用链生成方法及服务器 | |
| CN115514619B (zh) | 告警收敛方法及系统 | |
| CN111881014A (zh) | 一种系统测试方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN112380089A (zh) | 一种数据中心监控预警方法及系统 | |
| Zhou et al. | Logsayer: Log pattern-driven cloud component anomaly diagnosis with machine learning | |
| WO2021236278A1 (en) | Automatic tuning of incident noise | |
| CN110908910B (zh) | 一种基于区块链的测试监控方法、装置及可读存储介质 | |
| US20090240476A1 (en) | Method and device for forecasting computational needs of an application | |
| CN115357418A (zh) | 微服务故障检测方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
| CN108809729A (zh) | 一种分布式系统中ctdb服务的故障处理方法及装置 | |
| CN114844768A (zh) | 信息分析方法、装置及电子设备 | |
| CN117573481B (zh) | 接口监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN108111328B (zh) | 一种异常处理方法及装置 | |
| CN117207778B (zh) | 一种车辆部件无损检测方法及系统 | |
| JP5240709B2 (ja) | シンプトンを評価するためのコンピュータ・システム、並びにその方法及びコンピュータ・プログラム | |
| CN113708986B (zh) | 服务器监控装置、方法及计算机可读存储介质 | |
| CN113221096A (zh) | 一种在混沌工程中随机事件相关性分析方法及系统 | |
| CN108255710B (zh) | 一种脚本的异常检测方法及其终端 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |