CN117608785A - 任务处理方法、装置、电子设备、介质和程序产品 - Google Patents

任务处理方法、装置、电子设备、介质和程序产品 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种基于线程池的任务处理方法、装置、电子设备、介质和计算机程序产品。上述方法和装置可用于计算机技术和金融领域。任务处理方法包括根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中，其中，线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系；以及按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，线程池被配置为当判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整当前配置参数。本公开的方法可以通过调整线程池的当前配置参数，使得当前配置参数满足线程池处理任务的需求，从而提高处理任务的效率和提高银行系统的响应速度和吞吐量。

Description

任务处理方法、装置、电子设备、介质和程序产品
技术领域
本公开涉及计算机技术和金融领域，更具体地，涉及一种基于线程池的任务处理方法、装置、电子设备、介质和计算机程序产品。
背景技术
在当今经济高速发展阶段，银行业务的增长展现出如下特点：银行业务通常涉及大量的并发处理，需要同时处理多个交易请求。业务处理复杂，需要处理多个任务。业务处理存在很多耗时的操作，比如数据库的访问和写入，网络通讯等。任务处理有很大波动性，存在短时间内新增大量处理任务，如定时批量作业等。因此，亟需一种业务处理方法，以提高处理任务的效率和提高银行系统的响应速度和吞吐量。
发明内容
有鉴于此，本公开提供了一种提高处理任务的效率和提高银行系统的响应速度和吞吐量的基于线程池的任务处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
本公开的一个方面提供了一种基于线程池的任务处理方法，包括：根据获取的m个任务中每个所述任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中，其中，所述线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系，m为大于等于1的整数；以及按照所述线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，所述线程池被配置为当判断所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整所述当前配置参数。
根据本公开实施例的基于线程池的任务处理方法，通过根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，可以将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中；当线程池的当前配置参数可以满足任务处理需求时，说明线程池的当前配置参数可以实现高效处理任务，因此可以按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务；当线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，说明线程池的当前配置参数已经不能实现高效处理任务，线程池能够动态调整当前配置参数，直至当前配置参数可以满足任务处理需求时，则按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务。本公开的基于线程池的任务处理方法，可以通过调整线程池的当前配置参数，使得当前配置参数满足线程池处理任务的需求，从而提高处理任务的效率和提高银行系统的响应速度和吞吐量。
在一些实施例中，判断所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求的步骤，包括：当配置参数作为当前配置参数使用时，计算一个设定周期内线程池应用该配置参数处理任务的第一平均处理时长；根据预先设定的第一期望处理时长和所述第一平均处理时长，计算第一奖励值；当所述第一奖励值大于设定的第一阈值时，超出阈值次数的计数加1；以及当所述超出阈值次数的计数大于设定次数时，判定所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求。
在一些实施例中，动态调整所述当前配置参数的步骤，包括：根据获取的在历史时间段内、所述线程池应用所述当前配置参数处理任务的时长，计算第二平均处理时长；根据预先设定的第二期望处理时长和所述第二平均处理时长，计算第二奖励值；根据所述第二奖励值与设定的第二阈值的关系和ε-greedy策略，确定参数调整策略，其中，所述参数调整策略包括配置参数的增加动作、减少动作和保持不变动作；根据所述参数调整策略调整所述当前配置参数，得到更新配置参数；利用所述当前配置参数和所述更新配置参数，计算初始调整终止条件值；以及当所述初始调整终止条件值小于终止阈值时，将所述更新配置参数作为当前配置参数应用在所述线程池。
在一些实施例中，动态调整所述当前配置参数的步骤，还包括：当所述初始调整终止条件值大于等于终止阈值时，利用多项式拟合方法，根据历史任务数据，拟合线程池参数与任务的平均处理时长之间的函数关系，其中，所述历史任务数据包括任务、线程池参数和任务处理时长之间的映射关系；根据上一次更新配置参数和所述函数关系，确定预估平均处理时长；根据所述第二期望处理时长和所述预估平均处理时长，计算第二奖励值；根据所述第二奖励值与设定的第二阈值的关系和ε-greedy策略，确定参数调整策略；根据所述参数调整策略调整所述上一次更新配置参数，得到更新配置参数；利用所述上一次更新配置参数、所述更新配置参数和上一次调整终止条件值，计算调整终止条件值；当所述调整终止条件值小于终止阈值时，将所述更新配置参数作为当前配置参数应用在所述线程池；以及当所述调整终止条件值大于等于终止阈值时，重复执行根据上一次更新配置参数和所述函数关系，确定预估平均处理时长的步骤，直至所述调整终止条件值小于终止阈值时，将所述更新配置参数作为当前配置参数应用在所述线程池。
在一些实施例中，根据获取的m个任务中每个所述任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中的步骤，包括：将获取的m个任务，按照数据库的配置规则，写入所述数据库中；每隔设定时间段扫描所述数据库中新增的任务，进行解析，得到每个所述任务的任务类型；以及根据所述任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中。
在一些实施例中，所述的方法还包括：监控所述线程池的运行状态，输出所述运行状态；以及当所述运行状态未满足设定的运行条件时，报警提示。
在一些实施例中，所述线程池还被配置为具有拒绝策略，在将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中时，当所述线程池运行超负荷，则根据所述拒绝策略拒绝将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中。
本公开的另一个方面提供了一种基于线程池的任务处理装置，包括：加入模块，所述加入模块用于执行根据获取的m个任务中每个所述任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中，其中，所述线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系，m为大于等于1的整数；以及处理模块，所述处理模块用于执行按照所述线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，所述线程池被配置为当判断所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整所述当前配置参数。
本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器，其中，所述存储器用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现如上所述方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
附图说明
通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用方法、装置的示例性系统架构；
图2示意性示出了根据本公开实施例的基于线程池的任务处理方法的流程图；
图3示意性示出了根据本公开实施例的判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求的步骤的流程图；
图4示意性示出了根据本公开实施例的动态调整当前配置参数的步骤的流程图；
图5示意性示出了根据本公开实施例的动态调整当前配置参数的步骤的流程图；
图6示意性示出了根据本公开实施例的根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中的步骤的流程图；
图7示意性示出了根据本公开实施例的基于线程池的任务处理方法的流程图；
图8示意性示出了根据本公开实施例的基于线程池的任务处理装置的结构框图；
图9示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。在本公开的技术方案中，对数据的获取、收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。
在当今经济高速发展阶段，银行业务的增长展现出如下特点：银行业务通常涉及大量的并发处理，需要同时处理多个交易请求。业务处理复杂，需要处理多个任务。业务处理存在很多耗时的操作，比如数据库的访问和写入，网络通讯等。任务处理有很大波动性，存在短时间内新增大量处理任务，如定时批量作业等。因此，亟需一种业务处理方法，以提高处理任务的效率和提高银行系统的响应速度和吞吐量。
本公开的实施例提供了一种基于线程池的任务处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。基于线程池的任务处理方法包括根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中，其中，线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系，m为大于等于1的整数；以及按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，线程池被配置为当判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整当前配置参数。
需要说明的是，本公开的基于线程池的任务处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品可用于计算机技术领域，也可用于除计算机技术领域之外的任意领域，例如金融领域，这里对本公开的领域不做限定。
图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用基于线程池的任务处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品的示例性系统架构100。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104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101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103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(仅为示例)。
终端设备101、102、103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105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
需要说明的是，本公开实施例所提供的基于线程池的任务处理方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的基于线程池的任务处理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的基于线程池的任务处理方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的基于线程池的任务处理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
应该理解，图1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。
以下将基于图1描述的场景，通过图2～图7对本公开实施例的基于线程池的任务处理方法进行详细描述。
图2示意性示出了根据本公开实施例的基于线程池的任务处理方法的流程图。
如图2所示，该实施例的基于线程池的任务处理方法包括操作S210和操作S220。
在操作S210，根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中，其中，线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系，m为大于等于1的整数。
可以理解的是，任务类型可以包括但不限于境内汇款业务、境内取款业务和跨境清算业务。线程池匹配库可以如表1所示。
表1
任务类型 线程池名称
境内汇款业务 线程池A
境内取款业务 线程池B
跨境清算业务 线程池C
在操作S220，按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，线程池被配置为当判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整当前配置参数。
可以理解的是，配置参数可以包括但不限于核心线程数、线程队列深度和空闲线程存活时长。其中，核心线程数可以理解为线程池的所有线程中，优先使用的线程数量；线程队列深度可以理解为队列中可以容纳的最大任务任务数量；空闲线程存活时长可以理解为线程空闲时，可以存活的时长。
根据本公开实施例的基于线程池的任务处理方法，通过根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，可以将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中；当线程池的当前配置参数可以满足任务处理需求时，说明线程池的当前配置参数可以实现高效处理任务，因此可以按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务；当线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，说明线程池的当前配置参数已经不能实现高效处理任务，线程池能够动态调整当前配置参数，直至当前配置参数可以满足任务处理需求时，则按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务。本公开的基于线程池的任务处理方法，可以通过调整线程池的当前配置参数，使得当前配置参数满足线程池处理任务的需求，从而提高处理任务的效率和提高银行系统的响应速度和吞吐量。
图3示意性示出了根据本公开实施例的判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求的步骤的流程图。
判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求的步骤包括操作S310～操作S340。
在操作S310，当配置参数作为当前配置参数使用时，计算一个设定周期内线程池应用该配置参数处理任务的第一平均处理时长。可以理解的是，设定周期可以为根据实际生产需要设定的任意时间段，例如10分钟、半个小时、1个小时或者1天等等。第一平均处理时长可以通过设定周期内处理所有任务的总时长除以设定周期内处理所有任务的个数得到。
在操作S320，根据预先设定的第一期望处理时长和第一平均处理时长，计算第一奖励值。这里，第一奖励值可以为第一期望处理时长与第一平均处理时长的差值。
在操作S330，当第一奖励值大于设定的第一阈值时，超出阈值次数的计数加1。
在操作S340，当超出阈值次数的计数大于设定次数时，判定线程池的当前配置参数未满足任务处理需求。可以理解的是，当超出阈值次数的计数大于设定次数时，说明在多个设定周期内，处理任务的平均处理时长不能够达到期望处理的时长，因此可以判定线程池的当前配置参数未满足任务处理需求。
通过操作S310～操作S340可以便于实现判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求的步骤。
图4示意性示出了根据本公开实施例的动态调整当前配置参数的步骤的流程图。
动态调整当前配置参数的步骤包括操作S410～操作S460。
在操作S410，根据获取的在历史时间段内、线程池应用当前配置参数处理任务的时长，计算第二平均处理时长。可以理解的是，历史时间段可以为线程池应用当前配置参数处理任务的所有历史时间段，历史时间段也可以为根据需要设定的时间段。第二平均处理时长可以通过历史时间段内处理所有任务的总时长除以历史时间段内处理所有任务的个数得到。
在操作S420，根据预先设定的第二期望处理时长和第二平均处理时长，计算第二奖励值。这里，第二奖励值可以为第二期望处理时长与第二平均处理时长的差值。
在操作S430，根据第二奖励值与设定的第二阈值的关系和ε-greedy策略，确定参数调整策略，其中，参数调整策略包括配置参数的增加动作、减少动作和保持不变动作。
可以理解的是，第二奖励值与第二阈值的关系可以有多种，例如第二奖励值可以大于第二阈值，第二奖励值可以小于第二阈值，第二奖励值可以等于第二阈值。每一种第二奖励值与第二阈值的关系可以产生一种反馈信息，利用ε-greedy策略，根据反馈信息可以确定增加动作、减少动作和保持不变动作分别对应的比例，根据增加动作、减少动作和保持不变动作三者的比例的排序，可以确定出参数调整策略。
在一些示例中，第二阈值可以设定为0，当第二奖励值大于0时，说明历史时间段内的平均处理时长小于期望处理时长，说明线程池的资源可能存在冗余，可以据此确定增加动作、减少动作和保持不变动作分别对应的比例。
当第二奖励值小于0时，说明历史时间段内的平均处理时长大于期望处理时长，说明线程池的资源可用率小，可以据此确定增加动作、减少动作和保持不变动作分别对应的比例。
当第二奖励值等于0时，说明历史时间段内的平均处理时长等于期望处理时长，说明线程池的资源可用率不需要调整，可以据此确定增加动作、减少动作和保持不变动作分别对应的比例。
在操作S440，根据参数调整策略调整当前配置参数，得到更新配置参数。
在操作S450，利用当前配置参数和更新配置参数，计算初始调整终止条件值。这里，可以通过当前配置参数的向量形式表示当前配置参数的状态值，通过更新配置参数的向量形式表示更新配置参数的状态值。初始调整终止条件值可以为更新配置参数的状态值与当前配置参数的状态值的差值的绝对值。
在操作S460，当初始调整终止条件值小于终止阈值时，将更新配置参数作为当前配置参数应用在线程池。
通过操作S410～操作S460可以便于实现动态调整当前配置参数。
图5示意性示出了根据本公开实施例的动态调整当前配置参数的步骤的流程图。
动态调整当前配置参数的步骤还包括操作S470～操作S540。
在操作S470，当初始调整终止条件值大于等于终止阈值时，利用多项式拟合方法，根据历史任务数据，拟合线程池参数与任务的平均处理时长之间的函数关系，其中，历史任务数据包括任务、线程池参数和任务处理时长之间的映射关系。
在操作S480，根据上一次更新配置参数和函数关系，确定预估平均处理时长。
在操作S490，根据第二期望处理时长和预估平均处理时长，计算第二奖励值。这里，第二奖励值为第二期望处理时长与预估平均处理时长的差值。
在操作S500，根据第二奖励值与设定的第二阈值的关系和ε-greedy策略，确定参数调整策略。
在操作S510，根据参数调整策略调整上一次更新配置参数，得到更新配置参数。
在操作S520，利用上一次更新配置参数、更新配置参数和上一次调整终止条件值，计算调整终止条件值。其中，可以通过公式(1)求得调整终止条件值，调整终止条件值可以用error表示。
error＝max(error上，|Q当前-Q上一次|) (1)
其中，Q当前表示更新配置参数的状态值，Q上一次表示上一次更新配置参数的状态值，error上表示上一次调整终止条件值。
在操作S530，当调整终止条件值小于终止阈值时，将更新配置参数作为当前配置参数应用在线程池。
在操作S540，当调整终止条件值大于等于终止阈值时，重复执行根据上一次更新配置参数和函数关系，确定预估平均处理时长的步骤，直至调整终止条件值小于终止阈值时，将更新配置参数作为当前配置参数应用在线程池。
通过操作S410～操作S540可以便于实现动态调整当前配置参数。
图6示意性示出了根据本公开实施例的根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中的步骤的流程图。
操作S210根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中的步骤包括操作S211～操作S213。
在操作S211，将获取的m个任务，按照数据库的配置规则，写入数据库中。可以理解的是，数据库的配置规则可以为按照字段将任务写入数据库；数据库的配置规则也可以为按照任务生成时间段将任务写入数据库。当然数据库的配置规则还可以为其他，这里仅以举例说明，并不能理解为对本公开的限制。
在操作S212，每隔设定时间段扫描数据库中新增的任务，进行解析，得到每个任务的任务类型。
在操作S213，根据任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中。
通过操作S211～操作S213可以便于实现根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中。
图7示意性示出了根据本公开实施例的基于线程池的任务处理方法的流程图。
基于线程池的任务处理方法还包括操作S230和操作S240。
在操作S230，监控线程池的运行状态，输出运行状态。其中，运行状态可以包括但不限于待处理任务数、线程队列深度、正在处理任务线程数、核心线程数和线程使用率等。可以将运行状态输出至显示器，工作人员可以通过显示器了解线程池的运行状态。从而便于手动调整线程池的配置参数，手动调整线程池的配置参数可以作为线程池的兜底策略。
在操作S240，当运行状态未满足设定的运行条件时，报警提示。
在一些示例中，可以设置使用率阈值，当线程使用率超过使用率阈值时，可以报警提示，从而可以提示工作人员手动调整线程池的配置参数。
在一些示例中，通过监控线程池的运行状态，可以了解任务积压情况，及时启用备用线程池，确保任务执行的效率和系统的稳定。
在一些示例中，可以按照设定的时间间隔监控当前线程池的配置参数和平均任务处理时长，作为动态调整线程池的配置参数的学习数据。
根据本公开的一些实施例，线程池还被配置为具有拒绝策略，在将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中时，当线程池运行超负荷，则根据拒绝策略拒绝将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中。由此，可以保证线程池中任务处理的效率，避免线程池数据拥堵，影响处理效率。
基于上述基于线程池的任务处理方法，本公开还提供了一种基于线程池的任务处理装置。以下将结合图8对基于线程池的任务处理装置进行详细描述。
图8示意性示出了根据本公开实施例的基于线程池的任务处理装置10的结构框图。
基于线程池的任务处理装置10包括加入模块1和处理模块2。
加入模块1，加入模块1用于执行操作S210：根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中，其中，线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系，m为大于等于1的整数。
处理模块2，处理模块2用于执行操作S220：按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，线程池被配置为当判断线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整当前配置参数。
根据本公开实施例的基于线程池的任务处理装置10，通过根据获取的m个任务中每个任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，可以将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中；当线程池的当前配置参数可以满足任务处理需求时，说明线程池的当前配置参数可以实现高效处理任务，因此可以按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务；当线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，说明线程池的当前配置参数已经不能实现高效处理任务，线程池能够动态调整当前配置参数，直至当前配置参数可以满足任务处理需求时，则按照线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务。本公开的基于线程池的任务处理方法，可以通过调整线程池的当前配置参数，使得当前配置参数满足线程池处理任务的需求，从而提高处理任务的效率和提高银行系统的响应速度和吞吐量。
另外，根据本公开的实施例，加入模块1和处理模块2中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。
根据本公开的实施例，加入模块1和处理模块2中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。
或者，加入模块1和处理模块2中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
根据本公开的一些实施例，基于线程池的任务处理装置还可以包括第一计算模块、第二计算模块、计数模块和判定模块。
第一计算模块，第一计算模块用于当配置参数作为当前配置参数使用时，计算一个设定周期内线程池应用该配置参数处理任务的第一平均处理时长。
第二计算模块，第二计算模块用于根据预先设定的第一期望处理时长和第一平均处理时长，计算第一奖励值。
计数模块，计数模块用于当第一奖励值大于设定的第一阈值时，超出阈值次数的计数加1。
判定模块，判定模块用于当超出阈值次数的计数大于设定次数时，判定线程池的当前配置参数未满足任务处理需求。
根据本公开的一些实施例，基于线程池的任务处理装置还可以包括第三计算模块、第四计算模块、第一确定模块、第二确定模块、第五计算模块和第三确定模块。
第三计算模块，第三计算模块用于根据获取的在历史时间段内、线程池应用当前配置参数处理任务的时长，计算第二平均处理时长。
第四计算模块，第四计算模块用于根据预先设定的第二期望处理时长和第二平均处理时长，计算第二奖励值。
第一确定模块，第一确定模块用于根据第二奖励值与设定的第二阈值的关系，确定参数调整策略，其中，参数调整策略包括配置参数的增加动作、减少动作和保持不变动作。
第二确定模块，第二确定模块用于根据参数调整策略调整当前配置参数，得到更新配置参数。
第五计算模块，第五计算模块用于利用当前配置参数和更新配置参数，计算初始调整终止条件值。
第三确定模块，第三确定模块用于当初始调整终止条件值小于终止阈值时，将更新配置参数作为当前配置参数应用在线程池。
根据本公开的一些实施例，基于线程池的任务处理装置还可以包括拟合模块、第四确定模块、第六计算模块、第五确定模块、第六确定模块、第七计算模块、应用模块和重复执行模块。
拟合模块，拟合模块用于当初始调整终止条件值大于等于终止阈值时，利用多项式拟合方法，根据历史任务数据，拟合线程池参数与任务的平均处理时长之间的函数关系，其中，历史任务数据包括任务、线程池参数和任务处理时长之间的映射关系。
第四确定模块，第四确定模块用于根据上一次更新配置参数和函数关系，确定预估平均处理时长。
第六计算模块，第六计算模块用于根据第二期望处理时长和预估平均处理时长，计算第二奖励值。
第五确定模块，第五确定模块用于根据第二奖励值与设定的第二阈值的关系，确定参数调整策略。
第六确定模块，第六确定模块用于根据参数调整策略调整上一次更新配置参数，得到更新配置参数。
第七计算模块，第七计算模块用于利用上一次更新配置参数、更新配置参数和上一次调整终止条件值，计算调整终止条件值。
应用模块，应用模块用于当调整终止条件值小于终止阈值时，将更新配置参数作为当前配置参数应用在线程池。
重复执行模块，重复执行模块用于当调整终止条件值大于等于终止阈值时，重复执行根据上一次更新配置参数和函数关系，确定预估平均处理时长的步骤，直至调整终止条件值小于终止阈值时，将更新配置参数作为当前配置参数应用在线程池。
根据本公开的一些实施例，加入模块包括写入单元、解析单元和加入单元。
写入单元，写入单元用于将获取的m个任务，按照数据库的配置规则，写入数据库中。
解析单元，解析单元用于每隔设定时间段扫描数据库中新增的任务，进行解析，得到每个任务的任务类型。
加入单元，加入单元用于根据任务类型与预先构建的线程池匹配库，将m个任务加入到m个任务各自对应的线程池中。
根据本公开的一些实施例，基于线程池的任务处理装置还可以包括监控模块和报警模块。
监控模块，监控模块用于监控线程池的运行状态，输出运行状态。
报警模块，报警模块用于当运行状态未满足设定的运行条件时，报警提示。
下面详细描述根据本公开实施例的基于线程池的任务处理装置。值得理解的是，下述描述仅是示例性说明，而不是对本公开的具体限制。
本公开的基于线程池的任务处理装置可以包括任务管理模块、线程池模块和监控模块。
任务管理模块包括任务的登记和存储，任务的定时扫描。任务的登记和存储分为自动和手工。对于自动登记后台任务是结合程序和数据库中配置的规则，满足条件自动登记对应的后台任务写入数据库中。对于登记在数据库的后台任务记录，通过定时器方式，每分钟扫描新增的任务记录，并将任务传到执行模块。由执行模块解析任务类型并根据专家配置的配置规则将任务加入到不同功能的线程池中。
线程池模块是核心部分，配置合适的核心线程数和最大线程数等线程池配置参数实现并发处理大量后台任务。任务拒绝策略使用默认模式，对于超出最大线程数的任务直接抛出异常，确保系统的稳定性和可靠性。备用线程池是这个模块的另一重要组成部分。系统配备了三个备用的线程，对于短时间内主线程池的任务堆积过度，能通过动态启用备用线程池，并动态配置指定新增后台任务使用备用线程池缓解任务积压的问题。
线程池模块中动态调整线程池配置的功能提供机器学习方案，通过强化学习，可自动调整线程池的参数(包括线程池核心线程数，队列深度，线程存活时长等)，以达到提高效率、节省空间和性能浪费的目的。
具体实现分为三部分，初始化多场景的参数配置，使用Q-leaming算法获取各场景最优参数配置，在线学习实现动态调整参数能力。
1)先通过历史数据和模拟环境数据，采样特定经典的线程池参数下任务平均处理时长。通过多项式拟合每个线程池参数与任务处理时间的函数关系，获得初始化的最佳估算参数值。
根据实际生产情况，按照业务量和业务类型划分出实际存在的几种常见的场景。比如节假日后的大量的业务的堆积、每月固定特定日子的特殊业务场景或者不同时间段的业务情况，通过应对不同情况的线程池参数配置的历史数据，按照之前提及的方法获得不同场景下的初始化的最佳估算参数值。
2)按照场景对初始化的线程池参数进行强化学习，使用Q-learning算法。状态定义为线程池的参数配置，以向量的形式表示：S＝(x1，x2，x3)，每一维度对应一个参数，这里，关注的线程池较为重要的三个参数：x1为核心线程数，x2为队列深度，x3空闲线程存活时长。
动作分为增加、减少、保持不变三个动作，亦将动作转化为三维向量：增加动作为(1，0，0)、减少为(0，1，0)、保持不变(0，0，1)。比如增加核心线程数、队列深度不变和空闲线程存活时长不变表示为a＝[(1，0，0)，(0，0，0)，(0，0，0)]。
奖励定义为：自定义的处理时间限制-实现任务平均处理时长。对于小于限制的会有正反馈，大于限制的会有负反馈。通过多轮迭代得出各场景下的最优线程池参数配置。
调整配置参数的具体实现逻辑可以为以下形式。
初始化Q值表
初始化状态(s)
for each episode：
在当前状态下按照ε-greedy策略选取一个行为a
采取行为a获得奖励和下一个状态s′
通过奖励更新Q值
error＝max(error，|新的Q值-原来Q值|)
令s＝s′
iferror<设定的阈值：
结束
3)在线学习：为了实现线程的动态调整，实现匹配各个场景的最优参数配置切换，并行实时调整初始化的最优配置以适应真实的生产环境，使用在线学习的方法。首先设置奖励阈值作为观察系统场景是否变化的依据。系统以固定时间段获取当前时间段的平均任务处理时长。按照上文提及的Q-learning算法中，算出当前时间段的奖励，若是超出奖励阈值则记录下来，连续N个时间段超出阈值即可认为实际场景已经改变，实际业务量和各业务比例已经有很大区别，动态切换成适合的对应场景最优参数。同时对于每个时间段观测到的系统处理任务平均时长，重新训练更新Q值表。
判断是否更新Q值表的具体实现逻辑可以为以下形式。
for每种参数配置：
根据Q值表调整参数配置
获取一个时间周期内任务平均处理时长
算出当前时间段的奖励
if奖励＞阈值：
记录超出阈值次数加一
if记录大于设定的次数：
认为当前业务场景已经改变，切换参数配置
else：
使用上文Q-learning更新Q值表
监控模块使用log4j，通过日志方式实现监控模块。对于每个线程池开启一个单独线程监控线程池的运行情况，包括当前线程池的待处理任务数、队列深度、活动线程数、核心线程数、线程使用率等。并且设置了使用率阈值，线程使用率超过阈值的及时报警。通过监控可以了解任务积压情况，及时启用备用线程池，确保任务执行的效率和系统的稳定。这些监控数据亦可作为动态调整线程池参数的效果判断依据，为专家切换手动配置提供数据参考，作为机器学习的动态调整提供兜底策略。
线程池监控模块中，会按设定的时间间隔监控当前线程池的配置参数和平均任务处理时长，作为动态调整线程池的学习数据。
本公开通过使用线程池处理后台任务，相比使用前的业务处理速度提升明显。能够提升银行系统的并发处理能力，使用线程池可以充分利用系统资源，通过重复利用已创建的线程来处理交易请求，避免了线程的频繁创建和销毁开销，提高了系统的资源利用率，减少系统负担。
图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上述方法的电子设备的方框图。
如图9所示，根据本公开实施例的电子设备900包括处理器901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器901例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器901还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器901可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 903中，存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理器901、ROM902以及RAM 903通过总线904彼此相连。处理器901通过执行ROM 902和/或RAM 903中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器中。处理器901也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例，电子设备900还可以包括输入/输出(I/O)接口905，输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。电子设备900还可以包括连接至I/O接口905的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分906；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907；包括硬盘等的存储部分908；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909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至输入/输出(I/O)接口905。可拆卸介质911，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910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908。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储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执行时，实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：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)、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。在本公开中，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。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 902和/或RAM 903和/或ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器。
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，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。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例的方法。
在该计算机程序被处理器901执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分909被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器901执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
根据本公开的实施例，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实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“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、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)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (11)

1.一种基于线程池的任务处理方法，其特征在于，包括：
根据获取的m个任务中每个所述任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中，其中，所述线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系，m为大于等于1的整数；以及
按照所述线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，所述线程池被配置为当判断所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整所述当前配置参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求的步骤，包括：
当配置参数作为当前配置参数使用时，计算一个设定周期内线程池应用该配置参数处理任务的第一平均处理时长；
根据预先设定的第一期望处理时长和所述第一平均处理时长，计算第一奖励值；
当所述第一奖励值大于设定的第一阈值时，超出阈值次数的计数加1；以及
当所述超出阈值次数的计数大于设定次数时，判定所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，动态调整所述当前配置参数的步骤，包括：
根据获取的在历史时间段内、所述线程池应用所述当前配置参数处理任务的时长，计算第二平均处理时长；
根据预先设定的第二期望处理时长和所述第二平均处理时长，计算第二奖励值；
根据所述第二奖励值与设定的第二阈值的关系和ε-greedy策略，确定参数调整策略，其中，所述参数调整策略包括配置参数的增加动作、减少动作和保持不变动作；
根据所述参数调整策略调整所述当前配置参数，得到更新配置参数；
利用所述当前配置参数和所述更新配置参数，计算初始调整终止条件值；以及
当所述初始调整终止条件值小于终止阈值时，将所述更新配置参数作为当前配置参数应用在所述线程池。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，动态调整所述当前配置参数的步骤，还包括：
当所述初始调整终止条件值大于等于终止阈值时，利用多项式拟合方法，根据历史任务数据，拟合线程池参数与任务的平均处理时长之间的函数关系，其中，所述历史任务数据包括任务、线程池参数和任务处理时长之间的映射关系；
根据上一次更新配置参数和所述函数关系，确定预估平均处理时长；
根据所述第二期望处理时长和所述预估平均处理时长，计算第二奖励值；
根据所述第二奖励值与设定的第二阈值的关系和ε-greedy策略，确定参数调整策略；
根据所述参数调整策略调整所述上一次更新配置参数，得到更新配置参数；
利用所述上一次更新配置参数、所述更新配置参数和上一次调整终止条件值，计算调整终止条件值；
当所述调整终止条件值小于终止阈值时，将所述更新配置参数作为当前配置参数应用在所述线程池；以及
当所述调整终止条件值大于等于终止阈值时，重复执行根据上一次更新配置参数和所述函数关系，确定预估平均处理时长的步骤，直至所述调整终止条件值小于终止阈值时，将所述更新配置参数作为当前配置参数应用在所述线程池。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获取的m个任务中每个所述任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中的步骤，包括：
将获取的m个任务，按照数据库的配置规则，写入所述数据库中；
每隔设定时间段扫描所述数据库中新增的任务，进行解析，得到每个所述任务的任务类型；以及
根据所述任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
监控所述线程池的运行状态，输出所述运行状态；以及
当所述运行状态未满足设定的运行条件时，报警提示。
7.根据权利要求1～6中任一项所述的方法，其特征在于，所述线程池还被配置为具有拒绝策略，在将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中时，当所述线程池运行超负荷，则根据所述拒绝策略拒绝将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中。
8.一种基于线程池的任务处理装置，其特征在于，包括：
加入模块，所述加入模块用于执行根据获取的m个任务中每个所述任务的任务类型与预先构建的线程池匹配库，将所述m个任务加入到所述m个任务各自对应的线程池中，其中，所述线程池匹配库包括任务与线程池之间的映射关系，m为大于等于1的整数；以及
处理模块，所述处理模块用于执行按照所述线程池的当前配置参数处理加入到该线程池的任务，其中，所述线程池被配置为当判断所述线程池的当前配置参数未满足任务处理需求时，能够动态调整所述当前配置参数。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
一个或多个存储器，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现根据权利要求1～7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时实现根据权利要求1～7中任一项所述的方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序包括一个或者多个可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现根据权利要求1～7中任一项所述的方法。
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