CN110636341B - 支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法，包括：终端将请求的内容分为多个部分，每个请求在发送之前，终端首先在本地缓存查找对应的信息，如果有，则过滤掉该请求；否则发送请求；云端服务器先在Redis缓存中查找信息，若找到，则将信息返回；否则去数据库中查找，并将信息返回终端且同步修改Redis缓存；终端将多个请求返回的信息同步存储至本地缓并组合后进行显示。本发明在开机阶段只请求模式内容、导航栏内容、以及板块第一页内容，分层降低数据请求量，降低了开机的时间，细粒度的缓存机制，对高并发请求进行分流，缓解launcher接口的压力。

Description

支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化 方法
技术领域
本发明涉及智能电视技术领域，具体的说，是一种支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法。
背景技术
随着互联网智能电视技术的发展，观众在选择节目内容的时候有了更多的主动性，而不再是像以前一样，单调、被动的接收电视台传输过来的内容。观众期望得到更多内容，更多的形式，自己能够进行自主选择。用户多样化的选择，产生大量的请求和响应，对终端、服务器的性能，请求反应速度提出了新的挑战。大量的数据请求，导致请求速度缓慢，服务器端响应速度慢，开机需要10秒以上的时间，严重影响用户体验。这时需要一套能够支持大并发的接口请求机制，来适应用户的这种需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法，用于解决现有技术中大量数据请求，导致请求速度缓慢和响应速度缓慢的问题。
本发明通过下述技术方案解决上述问题：
一种支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法，包括：
步骤S100：终端向云端服务器请求的内容，拆分成多个请求，并依次向云端服务器发送拆分后的请求；
步骤S200：每个请求在发送之前，终端首先在本地缓存查找对应的信息，如果有，则过滤掉所述请求，发送下一个请求；如果没有，则向云端服务器发送请求；
步骤S300：云端服务器接收到请求，首先在Redis缓存中查找信息，如果查找到，则直接将信息返回终端；否则去数据库中查找，并将查找到的信息返回终端同步修改Redis缓存；
步骤S400：终端将多个请求返回的信息同步存储至本地缓存，并将其进行匹配和组装，组合成与终端显示匹配的格式进行显示。
进一步地，所述步骤S100中拆分后的请求包括模式信息请求、导航信息请求和板块单页信息请求，所述模式信息请求、导航信息请求和板块单页信息请求依次向云端服务器发送，当前一个请求被过滤掉或者请求信息返回时，后一个请求发送。
进一步地，所述Redis中采用模式ID作为关键词对模式信息进行缓存，采用导航栏ID作为关键词对导航信息进行缓存，采用板块ID、板块的版本号和板块页码作为关键词对板块单页信息进行存储。
具体地，包括以下步骤：
A1：终端将向云端发送的请求，按照请求的内容分为：模式信息请求，导航信息请求和板块信息请求，首先向云端发送模式信息请求，模式信息没有在终端本地缓存，因为要保证开机的时候拿到云端最新的信息；
A2：云端服务器首先在缓存中查找模式信息，云端缓存以模式ID作为关键词进行缓存，缓存命中，则直接返回终端，没有命中再查询数据库；将查到的模式信息返回终端，同时修改缓存；
A3：终端将返回的模式信息存储入本地缓存，并根据模式信息向云端发送导航信息请求；
A4：云端服务器首先在缓存中查找导航信息，云端缓存以导航栏ID作为关键词进行缓存，缓存命中，则直接返回终端，没有命中再查询数据库；将查到的导航信息返回终端，同时修改缓存；
A5：终端获取导航信息后，根据导航信息中的板块ID和板块的版本号，请求每个板块的部分信息，每个板块的全部信息不需要一次请求，而是对当前需要显示的数据进行分页请求，当后面需要更多数据时，再次发送请求。终端的本地缓存中对板块信息采用板块ID加上板块的版本号再加上请求的页码作为关键词进行存储，在发送请求之前，查询本地缓存中是否存在，如果缓存命中(即在缓存中查找到)，就直接使用缓存中的板块信息，不向云端发送请求。如果没有命中(即没有查找到)，则向云端发送请求；
A6：云端服务器首先在缓存中查找板块信息，云端缓存以板块ID加上板块的版本号再加上请求的页码作为关键词进行缓存，缓存命中，则直接返回终端，没有命中再查询数据库；将查到的导航信息返回终端，同时修改缓存；
A7：终端收到返回的板块信息后，同时更新本地缓存，并将请求的导航栏信息和对应的板块信息进行匹配，组合成终端显示的格式进行显示。
用户在使用过程中，板块翻页的时候，再次通过板块ID、板块的版本号和页码进行请求。过程和步骤A5-A7相同，需要查询终端缓存、云端缓存，命中就使用缓存，未命中就查询数据库，同时更新缓存。得到信息后，将内容组装到相应的板块下进行显示。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
(1)本发明在云端缓存：对模式信息采用模式ID为关键词进行存储，对导航信息以导航ID为关键词进行存储，对板块内容采用板块ID、板块版本号加上该次请求的页码作为关键词进行缓存，在本地缓存，对导航信息以导航ID为关键词进行存储，对板块内容采用板块ID、板块版本号加上该次请求的页码作为关键词进行缓存，采用错层级、细粒度的缓存机制，分层降低数据请求量，对高并发请求进行分流，缓解launcher接口的压力。
(2)相比现有技术中请求都是放在开机阶段，将每个板块的所有内容都请求到终端，本发明在开机阶段只请求了模式内容，导航栏内容，以及每个板块第一页的内容，大大降低了开机时的请求数据量，降低了开机的时间，剩下的板块信息，当用到的时候再请求，因为请求的数据少，用户也能很快得到返回，提高了响应速度。
(3)本发明将每个板块的不同页面进行一个细粒度的缓存，采用板块ID、板块版本号和页码作为关键词进行存储。这样就避免了各板块间的重复数据进入缓存。同时，细粒度的缓存，使得只有当前板块的数据被修改才会清空缓存，大大降低了缓存清空频率，提高缓存命中率，降低了数据库的请求。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1：
一种支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法，包括：终端向云端服务器请求内容包括：模式、导航信息和板块信息，其中，导航信息有多个板块组成，板块包括一页或者多页内容，每次请求的数据为一页，多个板块组成模式。电视端对请求的内容发送分批请求：首先依次请求模式、导航和板块的第一页，然后再在用户板块翻页的时候，再次通过板块ID、板块版本和页码进行请求，降低了内容的耦合度，增加了内容复用性，减少了请求的数据量，降低了并发压力。同时，内容分开请求和传输，降低了服务器单次处理量，提高了反应速度。将请求分批进行，避免了所有的请求都在开机阶段进行造成反应速度缓慢、用户体验差的问题。
结合附图1所示，具体请求过程如下：
步骤S100：终端向云端发送模式列表请求；
步骤S200：服务器接收到请求后，根据终端的机型首先在Redis缓存中查找该机型匹配的模式，如果查找到则将模式信息返回终端；否则，向数据库发送请求，在数据库中查找到模式信息，并返回终端，同时修改Redis缓存；服务器缓存，不必每次都向数据库进行请求，降低数据库的访问量，缓解数据库压力；
步骤S300：根据模式信息通过导航列表接口向云端请求导航信息，发送请求之前先查询本地缓存有无导航信息，如果有，则不发送请求，跳到步骤S500，如果无，再向云端发送请求；
步骤S400：云端首先在Redis中查找导航信息，查到则返回终端；如果没有找到则查询数据库，将信息返回终端，并同时修改缓存(更新缓存，将导航信息写入缓存)；
步骤S500：终端根据获取导航信息中的板块ID和板块的版本号向云端请求板块信息之前首先在本地缓存进行查找，如果查到，过滤此次请求，跳到步骤S700，否则，发送请求；
步骤S600：云端接收到请求后，首先在Redis中查找是否有该板块ID和板块的版本号对应的板块信息，如果找到，则返回终端，如果没有找到，则查询数据库，返回终端，同时修改缓存；
步骤S700：终端将导航栏信息与对应的板块信息进行匹配，组成终端显示的格式进行显示。
用户在使用过程中，板块翻页的时候，再次通过板块ID、板块版本号和页码进行请求。需要查询终端查找本地缓存，命中就使用缓存，未命中就发送请求，得到返回信息后同时更新缓存；查找云端缓存，命中就使用缓存，未命中就查询数据库，同时更新缓存。得到信息后，将内容组装到相应的板块下进行显示。
尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述，上述实施例仅为本发明较佳的实施方式，本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。

Claims (2)

1.一种支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法，其特征在于，包括：
步骤S100：终端向云端服务器请求的内容，拆分成多个请求，并依次向云端服务器发送拆分后的请求；
步骤S200：每个请求在发送之前，终端首先在本地缓存查找对应的信息，如果有，则过滤掉所述请求；如果没有，则向云端服务器发送请求；
步骤S300：云端服务器接收到请求，首先在Redis缓存中查找信息，如果查找到，则直接将信息返回终端；否则去数据库中查找，并将查找到的信息返回终端同步修改Redis缓存；
步骤S400：终端将多个请求返回的信息同步存储至本地缓存，并将其进行匹配和组装，组合成与终端显示匹配的格式进行显示；
所述步骤S100中拆分后的请求包括模式信息请求、导航信息请求和板块单页信息请求，所述模式信息请求、导航信息请求和板块单页信息请求依次向云端服务器发送，当前一个请求被过滤掉或者请求信息返回时，后一个请求发送。
2.根据权利要求1所述的支持大并发的多层级、细粒度缓存机制launcher接口优化方法，其特征在于，所述Redis中采用模式ID作为关键词对模式信息进行缓存，采用导航栏ID作为关键词对导航信息进行缓存，采用板块ID、板块的版本号和板块页码作为关键词对板块单页信息进行存储。
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