WO2019001256A1 - 高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

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    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/10—Network architectures or network communication protocols for network security for controlling access to devices or network resources

Definitions

  • the present application relates to data processing technologies, and in particular, to a high concurrent data processing method, apparatus, and computer readable storage medium.
  • the present application provides a high concurrent data processing method, apparatus, and computer readable storage medium, the main purpose of which is to reduce the concurrent pressure of the server, thereby ensuring the availability and throughput of the application system.
  • the present application provides a high concurrent data processing method, which is applied to a data processing apparatus, and the method includes:
  • Receiving step receiving an access request sent by the client
  • Queue management step storing the received access request as a message to the message queue
  • the first processing step calling a preset number of threads to process the message in the message queue, reading the relevant data from the database, and feeding back the processing result to the client.
  • the present application also provides a high concurrent data processing method, which is applied to a data processing apparatus, and the method includes:
  • Receiving step receiving an access request sent by the client
  • Queue management step storing the received access request in a message manner to the message queue
  • Request merge step merge the same message in the message queue with the same access request to form multiple message groups
  • the second processing step calling a preset number of threads to process the plurality of message groups, reading related data from the database, and feeding back the processing result to the client.
  • the present application provides a high concurrent data processing apparatus, the apparatus comprising a memory, a processor, and a high concurrent data processing system stored on the memory and operable on the processor, the high concurrent data processing system
  • the method includes: a receiving module, a queue management module, and a first processing module.
  • Receiving step receiving an access request sent by the client
  • Queue management step storing the received access request as a message to the message queue
  • the first processing step calling a preset number of threads to process the message in the message queue, reading the relevant data from the database, and feeding back the processing result to the client.
  • the present application also provides a high concurrent data processing apparatus, the apparatus comprising a memory, a processor, and a high concurrent data processing system stored on the memory and operable on the processor, the high concurrent data processing system comprising : a receiving module, a queue management module, a request combining module, and a second processing module.
  • Receiving step receiving an access request sent by the client
  • Queue management step storing the received access request in a message manner to the message queue
  • Request merge step merge the same message in the message queue with the same access request to form multiple message groups
  • the second processing step calling a preset number of threads to process the plurality of message groups, reading related data from the database, and feeding back the processing result to the client.
  • the present application also provides a computer readable storage medium storing a high concurrent data processing system, the high concurrent data processing system being executable by at least one processor to implement the following steps:
  • Receiving step receiving an access request sent by the client
  • Queue management step storing the received access request as a message to the message queue
  • the first processing step invoking a preset number of threads to process the message in the message queue, reading the relevant data from the database, and feeding back the processing result to the client.
  • the application further provides a computer readable storage medium storing a high concurrent data processing system, the high concurrent data processing system being executable by at least one processor to implement the following steps:
  • Receiving step receiving an access request sent by the client
  • Queue management step storing the received access request in a message manner to the message queue
  • Request merge step merge the same message in the message queue with the same access request to form multiple message groups
  • the second processing step calling a preset number of threads to process the plurality of message groups, reading related data from the database, and feeding back the processing result to the client.
  • the high concurrent data processing method, apparatus and computer readable storage medium use an asynchronous queue to manage client data access requests, merge the same data access requests, and call a preset number.
  • the thread processes the message in the message queue, so that when the server receives a large amount of data access requests at the same time, the concurrent pressure of the server can be effectively reduced, the time for the end user to participate in the interface interaction is saved, and the computing resources of the server are fully utilized. Reduce the interaction between users under high load to ensure the availability and throughput of the application system.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a preferred embodiment of a high concurrent data processing apparatus of the present application.
  • FIG. 2 is a block diagram of a preferred embodiment of a high concurrent data processing system of the present application.
  • FIG. 3 is a block diagram of another preferred embodiment of the high concurrent data processing system of the present application.
  • FIG. 4 is a flow chart of a preferred embodiment of a high concurrent data processing method of the present application.
  • FIG. 5 is a flowchart of another preferred embodiment of a high concurrent data processing method of the present application.
  • FIG. 1 it is an exemplary diagram of a preferred embodiment of the high concurrent data processing apparatus 1 of the present application.
  • the high concurrent data processing apparatus 1 includes a memory 11, a processor 12, a communication bus 13, and a high concurrent data processing system 10 stored on the memory 11 and operable on the processor 12, the apparatus 1
  • the network 2 is connected to one or more clients 3 and is communicatively coupled to the database 4 via a communication bus 13.
  • the network 2 can be a network of a local area network, a wide area network, a metropolitan area network, etc., and can be a wired network or a wireless network.
  • the client 3 can be a desktop computer, a notebook, a tablet, a mobile phone, or other terminal device that can communicate with the device 1 via the network 2.
  • the processor 12 can be a Central Processing Unit (CPU), microprocessor or other data processing chip for running the high concurrent data processing system 10 stored in the memory 11, such as executing high concurrent data processing programs and the like.
  • CPU Central Processing Unit
  • microprocessor or other data processing chip for running the high concurrent data processing system 10 stored in the memory 11, such as executing high concurrent data processing programs and the like.
  • the memory 11 stores the program code of the high concurrent data processing system 10, the data of the client that issues the data request, such as customer identity information, account information, and data request information.
  • the memory 11 connected to the high concurrent data processing device 1 may be an internal storage unit of the terminal, such as a hard disk or a memory of the terminal, or may be a memory device independent of the aforementioned processor 12 connected through a network.
  • the memory 11 may include at least one type of storage medium including a flash memory, a hard disk, a multimedia card, a card type memory (eg, SD or DX memory, etc.), a random access memory (RAM), a static random access memory. (SRAM), read only memory (ROM), electrically erasable programmable read only memory (EEPROM), programmable read only memory (PROM), magnetic memory, magnetic disk, optical disk, and the like.
  • the processor 12 reads and executes the program code of the high concurrent data processing system 10 from the memory 11 to provide the following functions of the high concurrent data processing system 10.
  • Figure 1 shows only the high concurrent data processing device 1 with components 11-13 and a high concurrent data processing system, but it should be understood that not all illustrated components may be implemented, alternative implementations may be more or less s component.
  • FIG. 2 is a block diagram of a preferred embodiment of the high concurrent data processing system 10 of the present application.
  • the high concurrent data processing system 10 includes a receiving module 110, a queue management module 120, and a first processing module 130.
  • the receiving module 110 is configured to receive an access request sent by the client 3. For example, when a customer participates in an online online rushing activity of a merchant through the client 3, the receiving module 110 receives n snapping requests issued by the client.
  • the queue management module 120 is configured to store the received access request in a message manner to the message queue. For example, the queue management module 120 stores the n snap requests in chronological order and stores them in a message queue.
  • the first processing module 130 calls a preset number of threads to process the message in the message queue, reads the related data from the database 4, and feeds back the processing result to the client 3. For example, the first processing module 130 invokes a preset number of threads, processes the previous snap request in the message queue, reads the information of the snapped product from the database 4, and feeds the processing result back to the client. 3.
  • FIG. 3 is a block diagram of another preferred embodiment of the high concurrent data processing system 10 of the present application.
  • the high concurrent data processing system 10 includes:
  • the receiving module 110 is configured to receive an access request sent by the client 3. For example, when the customer participates in the online panning activity of a merchant through the client 3, the receiving module 110 receives n snap requests issued by the client.
  • the queue management module 120 is configured to store the received access request in a message manner to the message queue. For example, the queue management module 120 stores the n snap requests in chronological order and stores them in a message queue.
  • the request merge module 140 is configured to merge the same message in the message queue to form a plurality of message groups. For example, among the n snapping requests, there are 20 snapping requests to snap up product A, there are 10 snapping products B, and other snapping requests without the same request each constitute a message group, then the request combining module 140 snaps up the 20 pieces. The snap request of product A is merged into message group C, and the snap requests of the 10 snapped products B are merged into message group D. If the time of the first snap request in the message group C is earlier than the first snap request in any other message group, the message of the message group C will be processed in preference to the messages of other message groups.
  • the second processing module 150 is configured to invoke a preset number of threads to process the plurality of message groups, read related data from the database 4, and feed back the processing result to the client 3. For example, if the message group C is arranged at the head end of the message queue, the second processing module 150 calls a preset number of threads, extracts the information of the message group C for processing, and reads the snapped A from the database 4. The information of the product, and the processing result is fed back to all the clients 3 that issued the snap request.
  • FIG. 4 it is a flowchart of a preferred embodiment of the high concurrent data processing method of the present application.
  • the high concurrent data processing method includes the following steps:
  • Step S111 Receive a data access request sent by the client 3. For example, when a customer purchases a ticket through an application on the client 3 during the Spring Festival, the G6034 (Shenzhen-Yueyang) is taken as an example. When the ticketing time of the train is reached, the receiving module 110 instantaneously receives n ticket grab requests. When the client 3 makes a request, the client 3 interface displays "in queue".
  • Step S112 Store the received access request in a message manner to the message queue.
  • the queue management module 120 stores the n ticket rush requests in a chronological order in the form of a message to the message queue, wherein the information of each rushed train ticket represents a message in the message queue.
  • Step S113 Calling a preset number of threads to process the message in the message queue, reading the related data from the database 4, and feeding back the processing result to the client 3.
  • the first processing module 130 invokes a preset number of threads, processes the previous ticket rush request in the message queue, reads the remaining ticket information from the database 4, and feeds the processing result back to the client 3 .
  • FIG. 5 it is a flow chart of another preferred embodiment of the high concurrent data processing method of the present application.
  • the high concurrent data processing method includes the following steps:
  • Step S111 Receive a data access request sent by the client 3. For example, when a customer purchases a ticket on an APP through the client 3 during the Spring Festival, the G6034 (Shenzhen-Yueyang) is taken as an example. When the ticketing time of the train is reached, the receiving module 110 instantaneously receives n ticket grab requests. When the client 3 makes a request, the client 3 interface displays "in queue”.
  • Step S112 Store the received access request in a message manner to the message queue.
  • the queue management module 120 stores the n snap requests in chronological order and stores them in a message queue.
  • the queue management module 120 stores the n ticket rush requests in a chronological order in the form of a message to the message queue, wherein the information of each rushed train ticket represents a message in the message queue.
  • Step S114 Combine the messages with the same access request in the message queue to form a plurality of message groups. For example, among the n ticket rushing requests, 20 robbed requests to snap up the second-class seat of Shenzhen to Yueyang, and 10 rushed to buy the first-class seat of Shenzhen to Zhuzhou. Then, the request merging module 140 snapped the 20 pieces to Shenzhen.
  • the snap request to the second-class seat of Yueyang is merged into message group E, and the snap-up requests of 10 snapped products B are merged into message group F, and the other non-identical grab requests respectively form a message group, if the message group E is the first
  • the initiation time of the ticket rushing request is earlier than the initiation time of the first rush ticket request in any other message group, and the message in the message group E will be processed in preference to the messages of other message groups.
  • Step S115 Calling a preset number of threads to process the plurality of message groups, reading related data from the database 4, and feeding back the processing result to the client 3. For example, if the message group E is arranged at the head end of the message queue, the second processing module 150 calls a preset number of threads, extracts the information of the message group E for processing, and reads the remaining ticket information from the database 4. The processing result is fed back to all clients 3 that issued the snap request.
  • the application also includes a computer readable storage medium storing a high concurrent data processing system 10.
  • the high concurrent data processing system 10 is executed by at least one processor 12 to implement the following steps:
  • Step S111 Receive an access request sent by the client 3. For example, when a customer participates in an online online rushing activity of a merchant through the client 3, the receiving module 110 receives n snapping requests issued by the client.
  • Step S112 Store the received access request in a message manner to the message queue.
  • the queue management module 120 stores the n snap requests in chronological order and stores them in a message queue.
  • Step S113 Calling a preset number of threads to process the message, reading related data from the database 4, and feeding back the processing result to the client 3.
  • the first processing module 140 extracts and analyzes the key information of the first ticket rush request in the message queue, reads the remaining ticket information from the database 4, and feeds back the processing result to the client 3.
  • the high concurrent data processing system 10 is executed by at least one processor 12 to implement the following steps:
  • Step S111 Receive an access request sent by the client 3. For example, when a customer participates in an online online rushing activity of a merchant through the client 3, the receiving module 110 receives n snapping requests issued by the client.
  • Step S112 Store the received access request in a message manner to the message queue.
  • the queue management module 120 stores the n snap requests in chronological order and stores them in a message queue.
  • Step S114 Combine the messages with the same access request in the message queue to form a plurality of message groups. For example, among the n snapping requests, there are 20 snapping requests to snap up the product A, and 10 snapping the product B. Then, the merging module 140 merges the snapping requests of the 20 snapped products A into the message group C, the 10 The snap-up request for snapping up product B is merged into message group D. If the time of the first snap request in the message group C is earlier than the first snap request in the message group D, the message in the message group C will be processed in preference to the message of the message group D.
  • Step S115 Calling a preset number of threads to process the plurality of message groups, reading related data from the database 4, and feeding back the processing result to the client 3. For example, if the message group C is arranged at the head end of the message queue, the second processing module 150 extracts the key information of the message group C for processing, and reads the information of the snapped A product from the database 4, and feedback. To all clients 3 that issued the snap request.

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Abstract

本申请提供一种高并发数据处理方法，应用于一种数据处理装置。所述高并发数据处理方法包括如下步骤：接收客户端发送的访问请求；将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。在服务器同时收到的数据访问请求量大的情况下，可以有效降低服务器的并发压力，保证应用系统的可用性和吞吐量。本申请还提供一种高并发数据处理装置和计算机可读存储介质。

Description

高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质
本申请要求于2017年6月25日提交中国专利局，申请号为201710490374.X、发明名称为“高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着信息化的逐步广泛和深入，出现多用户并发操作数据的情况越来越多，例如，网络购票，购物等，尤其是春运抢票或者限时抢购等业务，当到达开售时间，服务器接收到的用户请求访问量过大，会造成服务器线程堵塞、数据库异常等待事件等，用户请求迟迟得不到响应，甚至出现整个系统崩溃的情况。因此，需要一种高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，能够降低服务器的并发压力，从而保证应用系统的可用性和吞吐量。
发明内容
本申请提供一种高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于降低服务器的并发压力，从而保证应用系统的可用性和吞吐量。
为实现上述目的，本申请提供一种高并发数据处理方法，应用于一种数据处理装置，该方法包括：
接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；及
第一处理步骤：调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
本申请还提供一种高并发数据处理方法，应用于一种数据处理装置，该方法包括：
接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；
请求合并步骤：将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组；及
第二处理步骤：调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
另外，本申请提供一种高并发数据处理装置，所述装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的高并发数据处理系统，该高并发数据处理系统包括：接收模块、队列管理模块及第一处理模块。
所述处理器执行所述高并发数据处理系统时，可实现如下步骤：
接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；及
第一处理步骤：调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
本申请还提供一种高并发数据处理装置，所述装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的高并发数据处理系统，该高并发数据处理系统包括：接收模块、队列管理模块、请求合并模块及第二处理模块。
所述处理器执行所述高并发数据处理系统时，可实现如下步骤：
接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；
请求合并步骤：将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组；及
第二处理步骤：调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
此外，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有高并发数据处理系统，所述高并发数据处理系统可被至少一个处理器执行，以实现以下步骤：
接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；及
第一处理步骤：调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从 数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有高并发数据处理系统，所述高并发数据处理系统可被至少一个处理器执行，以实现以下步骤：
接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；
请求合并步骤：将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组；及
第二处理步骤：调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
相较现有技术，本申请提供的高并发数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，使用异步队列对客户端数据访问请求进行管理，对相同的数据访问请求进行合并，调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从而在服务器同时收到的数据访问请求量大的情况下，可以有效降低服务器的并发压力，节省最终用户参与界面交互的时间，充分利用服务器端的运算资源，降低高负载下用户之间的相互影响，保证应用系统的可用性和吞吐量。
附图说明
图1为本申请高并发数据处理装置较佳实施例的示意图。
图2为本申请高并发数据处理系统较佳实施例的模块图。
图3为本申请高并发数据处理系统另一较佳实施例的模块图。
图4为本申请高并发数据处理方法较佳实施例的流程图。
图5为本申请高并发数据处理方法另一较佳实施例的流程图。
附图标记：
1 高并发数据处理装置
2 网络
3 客户端
4 数据库
11 存储器
12 处理器
13 通信总线
10 高并发数据处理系统
110 接收模块
120 队列管理模块
130 第一处理模块
140 请求合并模块
150 第二处理模块
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
如图1所示，是本申请高并发数据处理装置1较佳实施例的示例图。
所述高并发数据处理装置1包括：存储器11、处理器12、通信总线13及存储在所述存储器11上并可在所述处理器12上运行的高并发数据处理系统10，该装置1通过网络2连接一个或多个客户端3，通过通信总线13与数据库4通信连接。
网络2可以为局域网，广域网，城域网等等类型的网络，可以为有线网络，也可以为无线网络。
客户端3可以为桌上型计算机、笔记本、平板电脑、手机，或其它可以通过网络2与装置1进行通信的终端装置。
处理器12可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的高并发数据处理系统10，例如执行高并发数据处理程序等。
存储器11存储高并发数据处理系统10的程序代码，发出数据请求的客户的资料，例如客户身份信息、账号信息及数据请求信息等资料。该高并发数据处理装置1连接的存储器11可以是终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或者内存，也可以是通过网络连接的独立于前述处理器12的存储器设备。
该存储器11可以包括至少一种类型的存储介质，所述存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。处理器12从存储器11读取并执行高并发数据处理系统10的程序代码，提供高并发数据处理系统10的下述功能。
图1仅示出了具有组件11-13以及高并发数据处理系统的高并发数据处理装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
如图2所示，是本申请高并发数据处理系统10较佳实施例的模块图。
在本实施例中，所述高并发数据处理系统10包括：接收模块110、队列管理模块120及第一处理模块130。
接收模块110，用于接收客户端3发送的访问请求。例如，当客户通过客户端3参加某商家的线上抢购活动，活动开始时，所述接收模块110接收客户发出的n条抢购请求。
队列管理模块120，用于将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列。例如，所述队列管理模块120将该n条抢购请求按时间先后顺序，以消息的形式存储至消息队列。
第一处理模块130，调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库4读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端3。例如，所述第一处理模块130调用预设数量的线程，对该消息队列中的靠前的抢购请求进行处理，从数据库4中读取被抢购产品的信息，并将处理结果反馈至客户端3。
如图3所示，是本申请高并发数据处理系统10另一个较佳实施例的模块图。
在本实施例中，所述高并发数据处理系统10包括：
接收模块110，用于接收客户端3发送的访问请求。例如，当客户通过客 户端3参加某商家的线上抢购活动，活动开始时，所述接收模块110接收客户发出的n条抢购请求。
队列管理模块120，用于将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列。例如，所述队列管理模块120将该n条抢购请求按时间先后顺序，以消息的形式存储至消息队列。
请求合并模块140，用于将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组。例如，n条抢购请求中，有20条抢购请求抢购产品A，有10条抢购产品B，其他无相同请求的抢购请求各自组成一消息组，那么，所述请求合并模块140将该20条抢购产品A的抢购请求合并成消息组C，该10条抢购产品B的抢购请求合并成消息组D。其中，若消息组C中第一条抢购请求的时间早于其他任一消息组中的第一条抢购请求，则消息组C的消息将优先于其他消息组的消息进行处理。
第二处理模块150，用于调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库4读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端3。例如，假设消息组C排列于该消息队列的首端，那么所述第二处理模块150调用预设数量的线程，提取该消息组C的信息进行处理，从数据库4中读取该被抢购A产品的信息，并将处理结果反馈至发出该抢购请求的所有客户端3。
如图4所示，是本申请高并发数据处理方法较佳实施例的流程图。
在本实施例中，所述高并发数据处理方法包括以下步骤：
步骤S111、接收客户端3发送的数据访问请求。例如，当客户春运期间通过客户端3某APP上进行网络购票，以G6034(深圳-岳阳)为例。当到达该趟列车的售票时间时，所述接收模块110瞬间接收到n条抢票请求。当客户端3发出请求后，客户端3界面显示“正在排队中”。
步骤S112、将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列。例如，所述队列管理模块120将该n条抢票请求按时间先后顺序，以消息的形式存储至消息队列，其中，每抢一张火车票的信息都代表消息队列中的一条消息。
步骤S113、调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库4读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端3。例如，所述第一处理模块130调用预设数量的线程，对该消息队列中的靠前的抢票请求进行处理，从数据库4中读取余票信息，并将处理结果反馈至客户端3。
如图5所示，是本申请高并发数据处理方法另一个较佳实施例的流程图。
在本实施例中，所述高并发数据处理方法包括以下步骤：
步骤S111、接收客户端3发送的数据访问请求。例如，当客户春运期间通过客户端3在某APP上进行网络购票，以G6034(深圳-岳阳)为例。当到达该趟列车的售票时间时，所述接收模块110瞬间接收到n条抢票请求。当客户端3发出请求后，客户端3界面显示“正在排队中”。
步骤S112、将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列。例如，所述队列管理模块120将该n条抢购请求按时间先后顺序，以消息的形式存储至消息队列。例如，所述队列管理模块120将该n条抢票请求按时间先后顺序，以消息的形式存储至消息队列，其中，每抢一张火车票的信息都代表消息队列中的一条消息。
步骤S114、将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组。例如，n条抢票请求中，有20条抢票请求抢购深圳到岳阳的二等座，有10条抢购深圳到株洲的一等座，那么，所述请求合并模块140将该20条抢购深圳到岳阳的二等座的抢购请求合并成消息组E，将10条抢购产品B的抢购请求合并成消息组F，其他无相同的抢票请求各自组成一消息组，若消息组E中第一条抢票请求的发起时间早于其他任一消息组中的第一条抢票请求的发起时间，则消息组E中的消息将优先于其他消息组的消息进行处理。
步骤S115、调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库4读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端3。例如，假设消息组E排列于该消息队列的首端，那么所述第二处理模块150调用预设数量的线程，提取该消息组E的信息进行处理，从数据库4中读取余票信息，并将处理结果反馈至发出该抢购请求的所有客户端3。
此外，本申请还包括一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有高并发数据处理系统10。
在本实施例中，该高并发数据处理系统10被至少一个处理器12执行，以实现以下步骤：
步骤S111、接收客户端3发送的访问请求。例如，当客户通过客户端3参加某商家的线上抢购活动，活动开始时，所述接收模块110接收客户发出的n条抢购请求。
步骤S112、将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列。例如，所述队列管理模块120将该n条抢购请求按时间先后顺序，以消息的形式存储至消息队列。
步骤S113、调用预设数量的线程对该条消息进行处理，从数据库4读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端3。例如，所述第一处理模块140提取该消息队列中的第一条抢票请求的关键信息并进行分析，从数据库4中读取余票信息，并将处理结果反馈至客户端3。
在另一个较佳实施例中，该高并发数据处理系统10被至少一个处理器12执行，以实现以下步骤：
步骤S111、接收客户端3发送的访问请求。例如，当客户通过客户端3参加某商家的线上抢购活动，活动开始时，所述接收模块110接收客户发出的n条抢购请求。
步骤S112、将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列。例如，所述队列管理模块120将该n条抢购请求按时间先后顺序，以消息的形式存储至消息队列。
步骤S114、将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组。例如，n条抢购请求中，有20条抢购请求抢购产品A，有10条抢购产品B，那么，所述合并模块140将该20条抢购产品A的抢购请求合并成消息组C，该10条抢购产品B的抢购请求合并成消息组D。其中，若消息组C中第一条抢购请求的时间早于消息组D中的第一条抢购请求，则消息组C中的消息将优先于消息组D的消息进行处理。
步骤S115、调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库4读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端3。例如，假设消息组C排列于该消息队列的首端，那么，所述第二处理模块150提取该消息组C的关键信息进行处理，从数据库4中读取被该抢购A产品的信息，反馈至发出该抢购请求的所有客户端3。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
本实施方式中提到的“一个实施例”、“另一个实施例”可以为相同的实施例，也可以为不同的实施例。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (20)

  1. 一种高并发数据处理方法，应用于一种数据处理装置，其特征在于，该方法包括：
    接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
    队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；及
    第一处理步骤：调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
  2. 如权利要求1所述的高并发数据处理方法，其特征在于，所述消息队列中的消息是按照时间先后顺序存储的。
  3. 如权利要求1所述的高并发数据处理方法，其特征在于，所述第一处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  4. 如权利要求2所述的高并发数据处理方法，其特征在于，所述第一处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  5. 一种高并发数据处理方法，应用于一种数据处理装置，其特征在于，该方法包括：
    接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
    队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；
    请求合并步骤：将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组；及
    第二处理步骤：调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
  6. 如权利要求5所述的高并发数据处理方法，其特征在于，所述消息队列中的消息是按照时间先后顺序存储的。
  7. 如权利要求5所述的高并发数据处理方法，其特征在于，所述第二处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  8. 如权利要求6所述的高并发数据处理方法，其特征在于，所述第二处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  9. 一种高并发数据处理装置，其特征在于，所述装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的高并发数据处理系统， 所述处理器执行所述高并发数据处理系统时，可实现如下步骤：
    接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
    队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；及
    第一处理步骤：调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
  10. 如权利要求9所述的高并发数据处理装置，其特征在于，所述消息队列中的消息是按照时间先后顺序存储的。
  11. 如权利要求9所述的高并发数据处理装置，其特征在于，所述第一处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  12. 如权利要求10所述的高并发数据处理装置，其特征在于，所述第一处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  13. 一种高并发数据处理装置，其特征在于，所述装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的高并发数据处理系统，所述处理器执行所述高并发数据处理系统时，可实现如下步骤：
    接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
    队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；
    请求合并步骤：将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组；及
    第二处理步骤：调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
  14. 如权利要求13所述的高并发数据处理装置，其特征在于，所述消息队列中的消息是按照时间先后顺序存储的。
  15. 如权利要求13所述的高并发数据处理装置，其特征在于，所述第二处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  16. 如权利要求14所述的高并发数据处理装置，其特征在于，所述第二处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  17. 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存储有高并发数据处理系统，所述高并发数据处理系统可被至少一个处理器执行，以实现以下步骤：
    接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
    队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；及
    第一处理步骤：调用预设数量的线程对消息队列中的消息进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
  18. 如权利要求17所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述消息队列中的消息是按照时间先后顺序存储的，所述第一处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
  19. 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存储有高并发数据处理系统，所述高并发数据处理系统可被至少一个处理器执行，以实现以下步骤：
    接收步骤：接收客户端发送的访问请求；
    队列管理步骤：将接收到的访问请求以消息方式存储至消息队列；
    请求合并步骤：将消息队列中访问请求相同的消息进行合并，形成多个消息组；及
    第二处理步骤：调用预设数量的线程对该多个消息组进行处理，从数据库读取相关数据，并将处理结果反馈至客户端。
  20. 如权利要求19所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述消息队列中的消息是按照时间先后顺序存储的，所述第二处理步骤对消息队列中的消息进行处理遵循先进先出的顺序。
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