CN103916463A - 一种网络访问统计分析方法及*** - Google Patents
一种网络访问统计分析方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种网络访问统计分析方法,包括:服务端接收到客户端发起的访问请求;服务端对所述访问请求进行判断,如果所述访问请求为统计请求,则服务端响应于所述统计请求,从所述统计服务单元中获取所述统计请求所请求的统计数据并返回给客户端并退出,否则服务端响应所述业务相关请求,执行所述业务相关请求对应的业务逻辑;服务端将执行所述业务逻辑过程中所产生的监控数据作为原始数据保存;服务端对所述原始数据进行统计得到统计数据并存放到统计服务单元。本发明避免了各种因为在客户端采用JS组件而带来的统计不准确的问题,提高了统计的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及网络访问相关技术领域,特别是一种网络访问统计分析方法及***。
背景技术
在绝大多数Web应用中都需要记录***的访问情况,并对其进行统计及分析,监控应用的运行状态及各个业务功能的使用情况,同时也方便给产品的运营提供数据支撑。所以记录应用的访问请求并进行数据分析是非常重要的。
现有的基于Web应用存储与分析访问请求的方法,大多采用客户端引入JS(Javascript)组件,服务端统一接收处理访问数据的方案。
其一般的步骤如下:
在涉及到存储与分析请求的应用客户端引入JS组件;
JS组件检测到访问请求,实时发送请求链接或数据到服务端;
服务端接收到请求数据进行同步或异步的处理;
服务端定时任务定期进行数据的统计与分析,生成结果。
然而,这种通过在客户端采用JS组件进行监控的方式,存在如下缺点:
一、客户端JS对服务器的访问监听存在延迟,所以存在丢失访问数据的风险;
二、现有技术中统计分析服务端通常都是单独部署的,所以会导致提交访问请求数据过于依赖统计分析服务端,或者可能由于网络原因导致业务应用不能连上统计分析服务器,导致数据丢失;
三、现有技术大多在客户端通过JS监听对服务器的访问,所以服务端逻辑对于客户端是不可见的,不能记录请求在应用服务端执行业务逻辑的耗时;
四、现有技术一般在客户端通过JS拦截并获取请求记录,但由于安全限制,客户端JS可能会获取不到http协议头的部分信息及参数。
发明内容
基于此,有必要针对现有技术的数据统计不准确的技术问题,提供一种网络访问统计分析方法及***。
一种网络访问统计分析方法,包括:
步骤11,服务端接收到客户端发起的访问请求;
步骤12,服务端对所述访问请求进行判断,如果所述访问请求为统计请求,则执行步骤13,如果所述访问请求为业务相关请求,执行步骤14;
步骤13,服务端响应于所述统计请求,从所述统计服务单元中获取所述统计请求所请求的统计数据并返回给客户端并退出;
步骤14,服务端响应所述业务相关请求,执行所述业务相关请求对应的业务逻辑;
步骤15,服务端将执行所述业务逻辑过程中所产生的监控数据作为原始数据保存;
步骤16,服务端对所述原始数据进行统计得到统计数据并存放到统计服务单元。
一种网络访问统计分析***,包括:
访问请求发起模块,用于服务端接收到客户端发起的访问请求;
判断模块,用于服务端对所述访问请求进行判断,如果所述访问请求为统计请求,执行统计响应模块,如果所述访问请求为业务相关请求,则执行业务响应模块;
统计响应模块,服务端响应于所述统计请求,从所述统计服务单元中获取所述统计请求所请求的统计数据并返回给客户端并退出;
业务逻辑响应模块,用于服务端响应所述业务相关请求,执行所述业务相关请求对应的业务逻辑;
原始数据保存模块,用于服务端将执行所述业务逻辑过程中所产生的监控数据作为原始数据保存;
数据统计模块,用于服务端对所述原始数据进行统计得到统计数据并存放到统计服务单元。
本发明将对客户端的访问统计移到服务端进行,由服务端对客户端所请求的业务逻辑进行全面准确的统计,从而避免了各种因为在客户端采用JS组件而带来的统计不准确的问题,提高了统计的准确性。
附图说明
图1为本发明一种网络访问统计分析方法的工作流程图;
图2为本发明一种网络访问统计分析***的结构模块图;
图3为本发明一种网络访问统计分析***其中一个例子的***结构图;
图4为本发明一种网络访问统计分析方法其中一个例子的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
如图1所示为本发明一种网络访问统计分析方法的工作流程图,包括:
步骤11,服务端接收到客户端发起的访问请求;
步骤12,服务端对所述访问请求进行判断,如果所述访问请求为统计请求,则执行步骤13,如果所述访问请求为业务相关请求,执行步骤14;
步骤13,服务端响应于所述统计请求,从所述统计服务单元中获取所述统计请求所请求的统计数据并返回给客户端并退出;
步骤14,服务端响应所述业务相关请求,执行所述业务相关请求对应的业务逻辑;
步骤15,服务端将执行所述业务逻辑过程中所产生的监控数据作为原始数据保存;
步骤16,服务端对所述原始数据进行统计得到统计数据并存放到统计服务单元。
客户端在需要进行访问时,向服务端发起访问请求,该访问请求可以是普通的业务相关请求也可以是统计请求。如果是业务相关请求,则执行步骤14按照原有的业务逻辑执行,如果是统计请求,则表示客户端需要获取统计分析数据,此时执行步骤13,从统计服务单元获取统计数据并返回给客户端。
统计服务单元的统计数据,由服务端在对业务逻辑进行监控得到的监控数据进行汇总分类统计得到。
在其中一个实施例中,还包括:
服务端记录接收到所述访问请求的时间作为业务初始时间;
服务端执行完所述业务逻辑后计算当前时间与所述业务初始时间的差值作为业务时长;
服务端将所述业务时长与所述监控数据作为原始数据保存。
与在客户端统计业务时长的方式相比,本实施例将统计工作放到了服务端,因此,业务时长的计算无需考虑网络延时问题,是真正的执行业务逻辑所花费的时长,因此数据更加准确可靠。
在其中一个实施例中,所述监控数据包括:与所述业务逻辑关联的业务模块的访问次数、所述业务逻辑所请求的URL的访问次数或者请求所述业务逻辑的用户。
在其中一个实施例中,还包括:
服务端将所述监控数据放入缓冲队列,定时从所述缓冲队列中取出所述监控数据并作为原始数据保存。
监控数据可以直接保存并持久化为原始数据,也可以如本实施例一样,先放在缓冲队列中,然后定时将多个监控数据一次取出并保存持久化为原始数据。
在其中一个实施例中,所述服务端为多个采用分布式设置的服务器。
通过采用分布式设置的多个服务器,则可以避免将所有的统计工作均放置在一个服务器上导致服务器负荷过重或者减少因为故障丢失数据造成的损失。
在其中一个实施例中,在其中一个所述服务器中启动定时汇总任务,所述定时汇总任务定时对所述原始数据进行统计得到统计数据。
如图2所示为本发明一种网络访问统计分析***的结构模块图,包括:
访问请求发起模块201,用于服务端接收到客户端发起的访问请求;
判断模块202,用于服务端对所述访问请求进行判断,如果所述访问请求为统计请求,执行统计响应模块203,如果所述访问请求为业务相关请求,则执行业务响应模块204;
统计响应模块203,服务端响应于所述统计请求,从所述统计服务单元中获取所述统计请求所请求的统计数据并返回给客户端并退出;
业务逻辑响应模块204,用于服务端响应所述业务相关请求,执行所述业务相关请求对应的业务逻辑;
原始数据保存模块205,用于服务端将执行所述业务逻辑过程中所产生的监控数据作为原始数据保存;
数据统计模块206,用于服务端对所述原始数据进行统计得到统计数据并存放到统计服务单元。
在其中一个实施例中,还包括:
业务时长计算模块,具体用于:
服务端记录接收到所述访问请求的时间作为业务初始时间;
服务端执行完所述业务逻辑后计算当前时间与所述业务初始时间的差值作为业务时长;
服务端将所述业务时长与所述监控数据作为原始数据保存。
在其中一个实施例中,所述监控数据包括:与所述业务逻辑关联的业务模块的访问次数、所述业务逻辑所请求的URL的访问次数或者请求所述业务逻辑的用户。
在其中一个实施例中,还包括:
定时持久化模块,用于服务端将所述监控数据放入缓冲队列,定时从所述缓冲队列中取出所述监控数据并作为原始数据保存。
在其中一个实施例中,所述服务端为多个采用分布式设置的服务器。
在其中一个实施例中,在其中一个所述服务器中启动定时汇总模块,所述定时汇总模块定时对所述原始数据进行统计得到统计数据。
如图3所示为本发明一种网络访问统计分析***其中一个例子的***结构图。
服务端31包括:拦截及预处理单元311、业务执行逻辑312、解析/存储单元313、缓冲队列314、定时持久化任务315、定时汇总任务316、清理任务317、和统计服务单元318。
拦截及预处理单元311接收并拦截来自客户端32的请求,通过模糊匹配或全字符匹配的方法判断是否是业务相关请求。
拦截及预处理单元312记录业务逻辑执行前***的时间、上下文信息。
业务执行逻辑312执行业务逻辑,待业务逻辑执行完成后,根据应用配置或***默认规则与请求属性比较以判断请求是否满足存储条件。
解析/存储单元313计算业务执行时间,解析HTTP请求头及消息体数据(可选择性丢弃部分数据)。解析方法可直接使用Web容器的实现。
同时,解析/存储单元313判断缓冲队列314长度是否超出允许最大值,如未超出将满足入库条件的请求放入缓冲队列314。如图所示3,也可以不使用缓冲队列314,直接将解析后的数据持久化到原始数据中。
定时持久化任务315定期对缓冲队列314中的数据用事务的机制做持久化存储。此处亦可按照队列中数据达到一定条数来触发任务的开关。
定时汇总任务316定期对原始数据按模块、用户或***进行分类汇总统计,并持久化到统计数据中。
清理任务317按照应用配置或***默认规则对原始数据进行定期清理,以便影响性能统计服务单元的性能。此任务单元可有可无。
统计服务单元318接收到获取统计数据的请求,将统计数据或原始数据做简单处理后,返回给客户端32。
综上所述,采用本发明中记载的技术方法实现基于Web应用服务端存储与分析访问请求,既能记录请求的业务耗时与请求头及参数信息,也能大大降低数据丢失的风险,采用内嵌的方式部署,也能避免过于依赖统计分析服务端的问题。
本例子的详细步骤如图4所示,包括:
步骤S401,拦截及预处理单元311接收到来自客户端的Web请求,记录***的瞬时状态(时间、上下文信息),然后判断请求的类型;
步骤S402,拦截及预处理单元311通过模糊匹配或全字符匹配的方法判断是否是业务相关请求,如果是业务相关请求,则执行步骤S404,如果不是业务相关请求,则转到统计服务单元318,执行步骤S403;
步骤S403,统计服务单元318根据请求内容获取统计或原始数据,并通过对应的模版引擎或服务器语言动态生成html或其他静态资源响应给客户端,并结束;
步骤S404,如果是业务相关请求则转到业务执行逻辑312执行具体的业务,业务执行完成后判断是否满足存储条件;
步骤S405,将应用的配置或***默认规则和请求的属性进行比较,判断当前请求是否满足存储的条件,如果满足则转到解析/存储单元313,执行步骤S407。
步骤S406,如果不满足存储条件,则直接返回业务执行结果到客户端,请求结束;
步骤S407,解析/存储单元313根据步骤S401记录的时间和当前时间计算出业务执行时长,并解析(解析方法使用Web容器的实现)HTTP请求头及消息体数据。
步骤S408,如果缓冲队列314长度未超出允许最大值,解析/存储单元313将解析后的结果数据放入缓冲队列314。此步骤也可不使用缓冲队列314,直接将结果数据进行持久化。
步骤S409,缓冲队列314与定时持久化任务315是同时存在的,定时持久化任务315定期或根据缓冲队列大小等其他条件触发将缓冲队列中的数据持久化到原始数据(可以是文件、数据库或其他介质)中,持久化时使用事务机制,保证数据的完整性。持久化方法:通过流的方式写文件或通过sql方式***数据库
步骤S410,定时汇总任务316通过请求对应的业务模块、请求的URL以及请求的用户等维度对原始数据进行统计分析、并汇总到统计数据中,以便统计服务单元使用。统计分析方法:以访问时间为基准,按照不同的维度(时、天、月、年)用累加的方式分类汇总。统计内容:业务模块的访问次数、同步/异步请求的次数、GET/PSOT请求数,URL的访问量、环比增量,用户点击量、环比增量。
另外,还可以增加如下步骤:
清理任务317定时或根据请求记录总数触发“清理历史数据”,或者将历史数据压缩存储,此步骤或“清理任务”组件在整个体系中是可以省略的。
本发明对于不同的应用来说是通用的,可作为组件通过内嵌的方式部署在不同的业务应用服务端,提高分析与统计功能的复用性,并实现了对实际业务逻辑的零侵入。
服务端通过拦截的方式获得完整的请求基本信息以及附带的头信息与参数,结合业务执行的耗时,写入缓存并异步持久化到存储介质中,降低对业务***的影响。定时任务定期将原始数据汇总,从不同的维度生成统计数据,在保留历史数据的同时,也给产品的运营提供了数据支撑。
记录请求数据的任务通过处理请求的实例来完成,不会集中依赖于某一个服务端。另外,对请求数据的持久化使用事务机制,确保了数据的完整性。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种网络访问统计分析方法,其特征在于,包括:
步骤(11),服务端接收到客户端发起的访问请求;
步骤(12),服务端对所述访问请求进行判断,如果所述访问请求为统计请求,则执行步骤(13),如果所述访问请求为业务相关请求,执行步骤(14);
步骤(13),服务端响应于所述统计请求,从所述统计服务单元中获取所述统计请求所请求的统计数据并返回给客户端并退出;
步骤(14),服务端响应所述业务相关请求,执行所述业务相关请求对应的业务逻辑;
步骤(15),服务端将执行所述业务逻辑过程中所产生的监控数据作为原始数据保存;
步骤(16),服务端对所述原始数据进行统计得到统计数据并存放到统计服务单元。
2.根据权利要求1所述的网络访问统计分析方法,其特征在于,还包括:
服务端记录接收到所述访问请求的时间作为业务初始时间;
服务端执行完所述业务逻辑后计算当前时间与所述业务初始时间的差值作为业务时长;
服务端将所述业务时长与所述监控数据作为原始数据保存。
3.根据权利要求1所述的网络访问统计分析方法,其特征在于,所述监控数据包括:与所述业务逻辑关联的业务模块的访问次数、所述业务逻辑所请求的URL的访问次数或者请求所述业务逻辑的用户。
4.根据权利要求1所述的网络访问统计分析方法,其特征在于,还包括:
服务端将所述监控数据放入缓冲队列,定时从所述缓冲队列中取出所述监控数据并作为原始数据保存。
5.根据权利要求1所述的网络访问统计分析方法,其特征在于,所述服务端为多个采用分布式设置的服务器。
6.根据权利要求5所述的网络访问统计分析方法,其特征在于,在其中一个所述服务器中启动定时汇总任务,所述定时汇总任务定时对所述原始数据进行统计得到统计数据。
7.一种网络访问统计分析***,其特征在于,包括:
访问请求发起模块,用于服务端接收到客户端发起的访问请求;
判断模块,用于服务端对所述访问请求进行判断,如果所述访问请求为统计请求,执行统计响应模块,如果所述访问请求为业务相关请求,则执行业务响应模块;
统计响应模块,服务端响应于所述统计请求,从所述统计服务单元中获取所述统计请求所请求的统计数据并返回给客户端并退出;
业务逻辑响应模块,用于服务端响应所述业务相关请求,执行所述业务相关请求对应的业务逻辑;
原始数据保存模块,用于服务端将执行所述业务逻辑过程中所产生的监控数据作为原始数据保存;
数据统计模块,用于服务端对所述原始数据进行统计得到统计数据并存放到统计服务单元。
8.根据权利要求7所述的网络访问统计分析***,其特征在于,还包括:
业务时长计算模块,具体用于:
服务端记录接收到所述访问请求的时间作为业务初始时间;
服务端执行完所述业务逻辑后计算当前时间与所述业务初始时间的差值作为业务时长;
服务端将所述业务时长与所述监控数据作为原始数据保存。
9.根据权利要求7所述的网络访问统计分析***,其特征在于,所述监控数据包括:与所述业务逻辑关联的业务模块的访问次数、所述业务逻辑所请求的URL的访问次数或者请求所述业务逻辑的用户。
10.根据权利要求7所述的网络访问统计分析***,其特征在于,还包括:
定时持久化模块,用于服务端将所述监控数据放入缓冲队列,定时从所述缓冲队列中取出所述监控数据并作为原始数据保存。
11.根据权利要求7所述的网络访问统计分析***,其特征在于,所述服务端为多个采用分布式设置的服务器。
12.根据权利要求11所述的网络访问统计分析***,其特征在于,在其中一个所述服务器中启动定时汇总模块,所述定时汇总模块定时对所述原始数据进行统计得到统计数据。
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