CN111782378B - 自适应性的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质 - Google Patents
自适应性的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111782378B CN111782378B CN202010744515.8A CN202010744515A CN111782378B CN 111782378 B CN111782378 B CN 111782378B CN 202010744515 A CN202010744515 A CN 202010744515A CN 111782378 B CN111782378 B CN 111782378B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- server
- thread
- task
- processed
- threads
- 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
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 128
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims description 51
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 33
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 9
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 4
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
- G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
- G06F9/4843—Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
- G06F9/4881—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本发明公开了一种自适应性的处理性能调整方法,该方法包括:配置定时调度模式;控制所述服务器进入所述定时调度模式,其中,所述定时调度模式包括线程资源总量、定时调度的时间间隔和单次调用线程资源数量;根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程;根据所述线程资源总量和所述服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态,能够根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。本发明还公开了一种服务器及一种可读存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及基架运维技术领域,尤其涉及一种自适应性的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质。
背景技术
随着互联网的发展,服务器开始用于为用户提供业务服务,诸如:用户注册服务、信息查询服务、订单生成服务等。随着用户对各类业务越来越旺盛的需求,服务器也随之面临以下挑战,如:业务处理量大和业务处理量不稳定。以金融机构的服务器为例,其不仅需要应对大量用户的转账、账户查询等业务,而且需要应对业务需求波动。通常来说,上述业务需求波动是非线性分布的,高峰时段不可预测且高峰时段所需要处理的业务往往远超其它时段。即,服务器在高峰时段需要处理大量任务,导致每个任务可能需要更长的处理时间,从而增加了用户等待时间。目前,为了解决上述问题,通常采用的解决方案为:第一种方案,通过堆叠资源维持服务器处于高并发状态;第二种方案,改造为分布式***。然而,第一种方案浪费资源,导致资源浪费;第二种方案对于现有服务器改造量大,且对开发人员素质要求较高,实现效率低下。
发明内容
有鉴于此,本发明提出一种自适应的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质,能够根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
首先,为实现上述目的,本发明提出一种自适应的处理性能调整方法,应用于服务器,所述方法包括:
配置定时调度模式;
控制所述服务器进入所述定时调度模式,其中,所述定时调度模式包括线程资源总量、定时调度的时间间隔和单次调用线程资源数量;
根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程;
根据所述线程资源总量和所述服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态。
可选地,所述配置定时调度模式的步骤,具体包括如下步骤:
获取所述服务器的设备信息;
根据所述设备信息评估所述服务器的任务处理能力;
根据所述任务处理能力配置所述定时调度模式。
可选地,所述配置定时调度模式的步骤,具体包括如下步骤:
获取所述服务器的设备信息;
统计所述服务器在各个时间段的任务处理数量;
根据所述设备信息评估所述服务器的任务处理能力;
根据所述任务处理能力和所述服务器在各个时间段的任务处理数量,配置一个或多个定时调度模式。
可选地,所述根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程的步骤,具体包括:
每隔所述定时调度的时间间隔启动一个调度操作,每个调度操作调用n个线程资源;
根据所述n个线程资源启动n个线程,其中,n>=1。
可选地,所述每隔所述定时调度的时间间隔启动一个调度操作中,每个被启动的调度操作执行以下步骤:
启动所述n个线程;
检测所述服务器是否存在待处理任务;
若不存在待处理任务,关闭所述n个线程;
若存在待处理任务,通过所述n个线程处理所述待处理任务;
判断所述n个线程的生命周期是否到达预设生命周期;
若所述n个线程的生命周期到达所述预设生命周期,关闭所述n个线程;
若所述n个线程的生命周期没有到达所述预设生命周期,重新检测所述服务器是否存在待处理任务。
优选地,所述方法还包括如下步骤:
根据上一个调度操作的启动时间,确定是否启动当前调度操作;
若启动当前调度操作,则判断所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量是否超过所述线程资源总量;
若所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量超过所述线程资源总量,则不启动当前调度操作中的线程;
若所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量没有超过所述线程资源总量,启动m个线程,其中m>=1。
优选地,若所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量没有超过所述线程资源总量,启动m个线程的步骤之后,还包括:
检测所述服务器是否有待处理任务;
若所述服务器有待处理任务,调用所述m个线程处理所述待处理任务直至处理完所述待处理任务或所述m个线程的生命周期结束;
若所述服务器没有待理处理任务,关闭所述m个线程。
优选地,所述当前线程数量的计算公式为其中,N表示当前线程数量,B表示单次调用线程资源数量,E表示待处理任务数量,DT表示生命周期结束的线程数量。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种服务器,所述服务器包括存储器、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自适应的处理性能调整***,所述自适应的处理性能调整***被所述处理器执行时实现上述的自适应的处理性能调整方法的步骤。
进一步地,为实现上述目的,本发明还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有自适应性的性能调整***,所述自适应性的性能调整***可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如上述的自适应的处理性能调整方法的步骤。
相较于现有技术,本发明所提出的服务器、自适应的处理性能调整方法及可读存储介质,首先配置定时调度模式;然后,控制所述服务器进入所述定时调度模式;接着,根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程;最后,根据所述线程资源总量和所述服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态,从而通过每隔所述定时调度的时间间隔自动启动调度操作并根据线程资源总量和服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态,实现根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
附图说明
图1是本发明服务器一可选的硬件架构的示意图;
图2是本发明自适应性的性能调整***第一实施例的功能模块示意图;
图3是本发明自适应性的性能调整***第二实施例及第三实施例的功能模块示意图;
图4为本发明自适应的处理性能调整方法第一实施例的实施流程示意图;
图5为本发明自适应的处理性能调整方法第二实施例的实施流程示意图;
图6为本发明自适应的处理性能调整方法在非高峰期的实施流程示意图;
图7为本发明自适应的处理性能调整方法在高峰期的实施流程示意图;
图8为本发明自适应的处理性能调整方法第三实施例的实施流程示意图。
附图标记:
服务器 | 2 |
存储器 | 11 |
处理器 | 12 |
网络接口 | 13 |
自适应性的性能调整*** | 200 |
配置模块 | 201 |
控制模块 | 202 |
启动模块 | 203 |
确定模块 | 204 |
检测模块 | 205 |
关闭模块 | 206 |
处理模块 | 207 |
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施例
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施例并不代表与本发明相一致的所有实施例。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本发明的描述中,需要理解的是,步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序,仅用于方便描述本发明及区别每一步骤,因此不能理解为对本发明的限制。
参阅图1所示,是图1中服务器2一可选的硬件架构的示意图。本实施例中,所述服务器2可包括,但不仅限于,可通过***总线相互通信连接存储器11、处理器12、网络接口13。需要指出的是,图1仅示出了具有组件11-13的服务器2,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。
其中,所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、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。在一些实施例中,所述存储器11可以是所述服务器2的内部存储单元,例如该服务器2的硬盘或内存。在另一些实施例中,所述存储器11也可以是所述服务器2的外部存储设备,例如该服务器2上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,所述存储器11还可以既包括所述服务器2的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中,所述存储器11通常用于存储安装于所述服务器2的操作***和各类应用软件,例如所述自适应性的性能调整***200的程序代码等。此外,所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述服务器2的总体操作,例如执行与所述服务器2进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中,所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据,例如运行所述的自适应性的性能调整***200等。
所述网络接口13可包括无线网络接口或有线网络接口,该网络接口13通常用于在所述服务器2与其他计算机设备之间建立通信链接。例如,网络接口13用于通过网络将所述服务器2与外部终端相连,在所述服务器2与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯***(GlobalSystem of Mobile communication,简称为GSM)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access,简称为WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要说明的是,所述服务器2可以是基于区块链技术中的网络节点,该网络节点可以用于维护分布式账本,将处理得到的信息或该信息的摘要信息写入至区块链中,具体来说,摘要信息由所述处理得到的信息进行散列处理得到,比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得该摘要信息,以便查证这些信息是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),本质上是一个去中心化的数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
至此,己经详细介绍了本发明各个实施例的应用环境和相关设备的硬件结构和功能。下面,将基于上述应用环境和相关设备,提出本发明的各个实施例。
首先,本发明提出一种自适应性的性能调整***200。
参阅图2所示,是本发明自适应性的性能调整***200第一实施例的功能模块图。本实施例中,所述的自适应性的性能调整***200可以被分割成一个或多个模块,所述一个或者多个模块被存储于所述存储器11中,并由一个或多个处理器(本实施例中为所述处理器12)所执行,以完成本发明。例如,在图3中,所述的自适应性的性能调整***200可以被分割成配置模块201、控制模块202、启动模块203、以及确定模块204。本发明所称的功能模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,比程序更适合于描述所述自适应性的性能调整***200在所述服务器2中的执行过程。以下将就各功能模块201-204的功能进行详细描述。
所述配置模块201,用于配置定时调度模式。
在本实施例中,所述配置模块201可以根据服务器资源进行配置定时调度模式。具体地,所述配置模块201首先获取所述服务器2的设备信息,其中,所述设备信息包括CPU信息、内存信息等;然后根据所述设备信息评估所述服务器2的任务处理能力;最后根据所述任务处理能力配置所述定时调度模式。
具体地,一台服务器在单位时间内能处理的任务越多,服务器的任务处理能力越高。服务器之所以可以同时处理多个任务请求,在于多个任务可以轮流使用***资源,这些资源包括CPU,内存等。根据所述CPU、内存等信息评估所述服务器2的吞吐率、并发用户数、总请求数、用户平均请求等待时间以及服务器平均请求处理时间。其中,吞吐率是指单位时间里服务器处理的最大任务请求数。并发用户数是指某一时刻同时向服务器发送请求的用户总数。总请求数是指某一时刻向服务器发送的总的任务请求数。用户平均请求等待时间用于衡量服务器在一定并发用户数下,单个用户的服务质量;而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数,一般来说,用户平均请求等待时间=服务器平均请求处理时间*并发用户数。
在本发明的另一实施例中,所述配置模块201还可以根据服务器资源和任务统计信息进行配置。具体地,所述配置模块201首先获取所述服务器2的设备信息,所述设备信息包括CPU信息、内存信息等;然后统计所述服务器2在各个时间段的任务处理数量;接着根据所述设备信息评估所述服务器2的任务处理能力;最后根据所述任务处理能力和所述服务器在各个时间段的任务处理数量,配置一个或多个定时调度模式。所述服务器2可以根据用户指令或其他触发方式进入到指定的定时调度模式。
具体地,一台服务器在单位时间内能处理的任务越多,服务器的任务处理能力越高。服务器之所以可以同时处理多个任务请求,在于多个任务可以轮流使用***资源,这些资源包括CPU,内存等。根据所述CPU、内存等信息评估所述服务器2的吞吐率、并发用户数、总请求数、用户平均请求等待时间以及服务器平均请求处理时间。其中,吞吐率是指单位时间里服务器处理的最大任务请求数。并发用户数是指某一时刻同时向服务器发送请求的用户总数。总请求数是指某一时刻向服务器发送的总的任务请求数。用户平均请求等待时间用于衡量服务器在一定并发用户数下,单个用户的服务质量;而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数,一般来说,用户平均请求等待时间=服务器平均请求处理时间*并发用户数。
所述控制模块202,用于控制所述服务器2进入所述定时调度模式,其中,所述定时调度模式包括线程资源总量、定时调度的时间间隔和单次调用线程资源数量。
具体地,所述线程资源总量:用于指示可以同时执行的线程最大数量。所述定时调度的时间间隔:用于指示每次启动调度操作的时间间隔,时间间隔越短意味着处理性能变化越快。所述单次调用线程资源数量:用于指示每次调度操作调用的线程资源。
所述启动模块203,用于根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程。
具体地,所述启动模块203每隔所述定时调度的时间间隔启动一个调度操作,每个调度操作调用n个线程资源;进而所述启动模块203根据所述n个线程资源启动n个线程,其中,n>=1。
所述确定模块204,用于根据所述线程资源总量和所述服务器2中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态。
具体地,所述确定模块204根据所述线程资源总量和所述服务器2中的待处理任务确定是关闭线程还是继续通过线程处理待处理任务,从而根据业务量调整调用线程数量。
本实施例所提出的自适应性的性能调整***200,首先配置定时调度模式;然后,控制所述服务器进入所述定时调度模式;接着,根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程;最后,根据所述线程资源总量和所述服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态,从而通过每隔所述定时调度的时间间隔自动启动调度操作并根据线程资源总量和服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态,实现根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
进一步地,基于本发明自适应性的性能调整***200的上述第一实施例,提出本发明的第二实施例(如图3所示)。在本实施例中,所述确定模块204包括检测模块205、关闭模块206以及处理模块207,其中,
所述检测模块205,用于检测所述服务器2是否存在待处理任务。
具体地,每一个被启动的调度操作在启动所述n个线程后,通过所述检测模块205检测所述服务器2是否存在待处理任务。
所述关闭模块206,用于若所述服务器2不存在待处理任务,关闭所述n个线程。
所述处理模块207,用于若所述服务器2存在待处理任务,通过所述n个线程处理所述待处理任务并判断所述n个线程的生命周期是否到达预设生命周期。
所述关闭模块206,还用于若所述n个线程的生命周期到达所述预设生命周期时,关闭所述n个线程。
需要说明的是,预设生命周期,用于为所述n个线程设置强制性退出机制,即,无论待处理任务是否完成,各个线程的运行时间达到预设生命周期则执行线程关闭操作。该强制性退出机制可以避免出现线程死锁或其他异常,导致的线程异常、处理资源假死等无法退出、资源无法回收的情况。
所述检测模块205,还用于若所述n个线程的生命周期没有到达所述预设生命周期,重新检测所述服务2是否存在待处理任务。
为了使得本发明更加清晰明白,以下通过非高峰期时期和高峰时期两个示例来说明本发明,可以理解的是,以下示例仅是为了更好的解释本发明,并不作为本发明的限定。
示例1(非高峰时期)
非高峰时期,设置定时调度的时间间隔为5分钟,即每5分钟启动一个调度操作,每个调度操作启用一个线程。非高峰期时期,所述服务器2目前有较少的待处理任务R1。当所述服务器2进入调度模式时:
(1)所述启动模块203启动第一个调度操作,并基于该第一个调度操作启动一个线程A,只有线程资源总量小于上限值,线程A才能被开启。当所述检测模块205检测到所述服务器2中存在待处理任务R1时,处理模块207调用该线程A处理该待处理任务R1直至这个待处理任务R1处理完毕或线程A的生命周期结束。
(2)所述启动模块203在第一调度操作启动5分钟之后,启动第二个调度操作,并基于该第二个调度操作启动一个线程B,只有线程资源总量小于上限值,线程B才能被开启。所述检测模块205检测所述服务器2中是否存在待处理任务;如果服务器中没有待处理任务,即此时待处理任务R1已经被第一个线程A处理完毕,则所述关闭模块206关闭所述线程B。在非高峰时期,线程B通常会因为没有待处理任务而被关闭。
(3)所述启动模块203在第二调度操作启动5分钟之后,启动第三调度操作,并基于该第三个调度操作启动一个线程C,只有线程资源总量小于上限值,线程C才能被开启。所述检测模块205检测所述服务器2中是否有待处理任务;如果服务器中有待处理任务R2,所述处理模块207则调用该线程C处理该待处理任务R2直至这个待处理任务R2处理完毕或线程C的生命周期结束。在非高峰时期,线程C通常会因为没有待处理任务而被关闭。
依次类推,进行第四个调度操作、第五个调度操作…,不难理解,在非高峰时段,由于待处理任务少,每次调度操作所启动的线程,会因没有待处理任务而被销毁,防止线程资源的浪费。
示例2(高峰时期)
在高峰时期,设置定时调度的时间间隔为1分钟,即每1分钟启动一个调度操作,每个调度操作启用一个线程。高峰期时期,所述服务器2目前有较多的待处理任务R1-Rn。当所述服务器2进入调度模式时:
(1)所述启动模块203启动第一个调度操作,基于该第一个调度操作启动一个线程A,只有线程资源总量小于上限值,线程A才能被开启。当所述检测模块205检测到所述服务器2中有待处理任务R1-Rn时,处理模块207调用该线程A处理该待处理任务R1-Rn直至待处理任务R1-Rn处理完毕或线程A的生命周期结束。
(2)所述启动模块203在第一调度操作启动1分钟之后,启动第二个调度操作,并基于该第二个调度操作启动一个线程B,只有线程资源总量小于上限值,线程B才能被开启。所述检测模块205检测所述服务器2中是否有待处理任务;如果所述服务器2中有待处理任务,即此时待处理任务R1~Rn未被第一个线程A处理完毕,所述处理模块207则调用该线程B处理该待处理任务R1~Rn直至这个待处理任务R1~Rn处理完毕或线程B的生命周期结束。
在高峰时期,因待处理任务多,线程B通常会被调用以处理待处理任务R1-Rn,由于线程B加入处理,此时,服务器2中同时有线程A和线程B处理该待处理任务R1~Rn,即处理性能动态地提升为2倍。
(3)所述启动模块203在第二个调度操作启动1分钟之后,启动第三个调度操作,并基于该第三个调度操作启动一个线程C,只有线程资源总量小于上限值,线程C才能被开启。所述检测模块205检测所述服务器2中是否有待处理任务;如果所述服务器2中有待处理任务,即此时待处理任务R1~Rn未被第一个线程A和第二线程B处理完毕,所述处理模块207则调用该线程C处理该待处理任务R1~Rn直至这个待处理任务R1~Rn处理完毕或线程C的生命周期结束。
在高峰时期,因待处理任务多,线程C通常会被调用以处理待处理任务R1-Rn,由于线程C加入处理,此时,服务器2中同时有线程A、线程B和线程C处理该待处理任务R1~Rn,即处理性能动态地提升为3倍。
依次类推,进行第四个调度操作、第五个调度操作…,不难理解,在高峰时段,由于待处理任务多,每次调度操作所启动的线程,都会加入到对待处理任务的处理中直至并行的线程数量超过线程资源总量。可以知到,本提案所述的服务器可根据待处理任务数量,逐步提供处理性能应对。
本发明所提出的自适应性的性能调整***200可以根据服务器中的待处理任务是否处理完以及线程数量是否超过线程资源总量确定调度操作中的线程的工作状态,实现根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
进一步地,基于本发明自适应性的性能调整***200的上述第二实施例,提出本发明的第三实施例。其中:
所述启动模块203,还用于根据上一个调度操作的启动时间,确定是否启动当前调度操作。
所述处理模块207,还用于若启动当前调度操作,则判断所述服务器2中用于执行所述待处理任务的当前线程数量是否超过所述线程资源总量。
具体地,所述线程资源总量,用于控制所述服务器2的性能扩展上限,避免过渡抢占处理资源,导致服务崩溃,保持***安全。
举例而言:假设线程资源总量为D、定时调度的时间间隔为A分钟和单次调用线程资源数量为B个。即,所述服务器2被配置为每次调度操作可以启动B个线程,并且最多只能有D个并发的线程资源(即线程资源总量为D)。当所述服务器2中包括E个待处理任务时,且每个待处理任务耗时为1分钟,则当前线程数量可通过第一公式计算:其中N表示当前线程数量,DT表示生命周期结束的线程数量;可见,当前线程数量N跟待处理任务E为线性关系,待处理任务数量E越大,则实时处理线程数量(用于执行所述待处理任务的当前线程数量)N越大。因此,非高峰模式下,所述服务器2可以以较低资源运行;高峰模式下,所述服务器2的线程资源数量自适应地提高,实现高性能运行,提升响应速率。
当N(当前线程数量)≤D(线程资源总量)时,则判断所述服务器2中用于执行所述待处理任务的当前线程数量没有超过所述线程资源总量。
所述启动模块203,还用于若所述服务器2中用于执行所述待处理任务的当前线程数量超过所述线程资源总量,则不启动当前调度操作中的线程;若所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量没有超过所述线程资源总量,启动m个线程,其中m>=1。
当所述启动模块203启动m个线程之后,所述检测模块205还用于检测所述服务器是否有待处理任务。
所述处理模块207,还用于若所述服务器2存在待处理任务时,调用所述m个线程处理所述待处理任务直至处理完所述待处理任务或所述m个线程的生命周期结束。
所述关闭模块206,还用于若所述服务器2没有存在待理处理任务,关闭所述m个线程。
本发明所提出的自适应性的性能调整***200,还能够根据当前线程数量是否超过所述线程资源总量确定是否启动当前调度操作中的线程,以实现根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
此外,本发明还提出一种自适应的处理性能调整方法。
参阅图4所示,是本发明自适应的处理性能调整方法第一实施例的实施流程示意图。该方法应用于服务器。在本实施例中,根据不同的需求,图4所示的流程图中的步骤的执行顺序可以改变,某些步骤可以省略。
步骤S401,配置定时调度模式。
在本实施例中,定时调度模式可以根据服务器资源进行配置。具体地,所述配置定时调度模式可以包括以下配置步骤:
获取所述服务器2的设备信息,其中,所述设备信息包括CPU信息、内存信息等;
根据所述设备信息评估所述服务器2的任务处理能力;
具体地,一台服务器在单位时间内能处理的任务越多,服务器的任务处理能力越高。服务器之所以可以同时处理多个任务请求,在于多个任务可以轮流使用***资源,这些资源包括CPU,内存等。根据所述CPU、内存等信息评估所述服务器2的吞吐率、并发用户数、总请求数、用户平均请求等待时间以及服务器平均请求处理时间。其中,吞吐率是指单位时间里服务器处理的最大任务请求数。并发用户数是指某一时刻同时向服务器发送请求的用户总数。总请求数是指某一时刻向服务器发送的总的任务请求数。用户平均请求等待时间用于衡量服务器在一定并发用户数下,单个用户的服务质量;而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数,一般来说,用户平均请求等待时间=服务器平均请求处理时间*并发用户数。
根据所述任务处理能力配置所述定时调度模式。
在本发明的另一实施例中,定时调度模式还可以根据服务器资源和任务统计信息进行配置。具体地,所述配置定时调度模式可以包括以下配置步骤:
获取所述服务器2的设备信息,其中,所述设备信息包括CPU信息、内存信息等;
统计所述服务器2在各个时间段的任务处理数量;
根据所述设备信息评估所述服务器2的任务处理能力;
具体地,一台服务器在单位时间内能处理的任务越多,服务器的任务处理能力越高。服务器之所以可以同时处理多个任务请求,在于多个任务可以轮流使用***资源,这些资源包括CPU,内存等。根据所述CPU、内存等信息评估所述服务器2的吞吐率、并发用户数、总请求数、用户平均请求等待时间以及服务器平均请求处理时间。其中,吞吐率是指单位时间里服务器处理的最大任务请求数。并发用户数是指某一时刻同时向服务器发送请求的用户总数。总请求数是指某一时刻向服务器发送的总的任务请求数。用户平均请求等待时间用于衡量服务器在一定并发用户数下,单个用户的服务质量;而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数,一般来说,用户平均请求等待时间=服务器平均请求处理时间*并发用户数。
根据所述任务处理能力和所述服务器在各个时间段的任务处理数量,配置一个或多个定时调度模式。
在本实施例中,所述服务器2可以根据用户指令或其他触发方式进入到指定的定时调度模式。
步骤S402,控制所述服务器进入所述定时调度模式,其中,所述定时调度模式包括线程资源总量、定时调度的时间间隔和单次调用线程资源数量。
具体地,所述线程资源总量:用于指示可以同时执行的线程最大数量。所述定时调度的时间间隔:用于指示每次启动调度操作的时间间隔,时间间隔越短意味着处理性能变化越快。所述单次调用线程资源数量:用于指示每次调度操作调用的线程资源。
步骤S403,根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程。
具体地,每隔所述定时调度的时间间隔启动一个调度操作,每个调度操作调用n个线程资源;进而根据所述n个线程资源启动n个线程,其中,n>=1。
步骤S404,根据所述线程资源总量和所述服务器2中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态。
具体地,根据所述线程资源总量和所述服务器2中的待处理任务确定是关闭线程还是继续通过线程处理待处理任务,从而调整线程的数量。
本实施例所提出的自适应性的处理性能调整方法,首先配置定时调度模式;然后,控制所述服务器进入所述定时调度模式;接着,根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程;最后,根据所述线程资源总量和所述服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态,从而通过每隔所述定时调度的时间间隔自动启动调度操作并根据线程资源总量和服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态,实现根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
进一步地,基于本发明自适应的处理性能调整方法的上述第一实施例,提出本发明自适应的处理性能调整方法的第二实施例。
如图5所示,是本发明自适应的处理性能调整方法第二实施例的实施流程示意图。本实施例中,所述每隔所述定时调度的时间间隔启动一个调度操作中,每个被启动的调度操作执行以下步骤:
步骤S501,启动所述n个线程。
步骤S502,检测所述服务器是否存在待处理任务,若存在待处理任务,执行步骤S503,若不存在待处理任务,跳至步骤S505。
步骤S503,通过所述n个线程处理所述待处理任务。
步骤S504,判断所述n个线程的生命周期是否到达预设生命周期,若达到预设生命周期,执行步骤S505,若没达到预设生命周期,返回步骤S502,以重新检测所述服务器是否存在待处理任务。
步骤S505,关闭所述n个线程。
需要说明的是,预设生命周期,用于为所述n个线程设置强制性退出机制,即,无论待处理任务是否完成,各个线程的运行时间达到预设生命周期则执行线程关闭操作。该强制性退出机制可以避免出现线程死锁或其他异常,导致的线程异常、处理资源假死等无法退出、资源无法回收的情况。
为了使得本发明更加清晰明白,以下通过非高峰期时期和高峰时期两个示例来说明本发明,可以理解的是,以下示例仅是为了更好的解释本发明,并不作为本发明的限定。
如图6所示,是本发明自适应的处理性能调整方法在非高峰时期的实施流程示意图。
非高峰时期,设置定时调度的时间间隔为5分钟,即每5分钟启动一个调度操作,每个调度操作启用一个线程。非高峰期时期,所述服务器2目前有较少的待处理任务R1。所述服务器2进入调度模式,执行以下步骤:
步骤S10:启动第一个调度操作,并基于该第一个调度操作执行步骤S11-S15:
步骤S11:判断线程资源总量是否小于上限值,若是执行步骤S12,若否跳至步骤S17。
步骤S12:启动一个线程A;
具体地,只有线程资源总量小于上限值,线程A才能被开启。
步骤S13:检测是否存在待处理任务,若存在,执行步骤S14,若不存在,跳至步骤S16;
步骤S14:判断所述线程A是否达到预设生命周期,若否,执行步骤S15,若是,跳至步骤S16;
步骤S15:循环处理任务。
步骤S16:关闭所述线程A。
步骤S17:不启动线程A。
即,当检测到所述服务器2中有待处理任务R1时,调用该线程A处理该待处理任务R1直至这个待处理任务R1处理完毕或线程A的生命周期结束。
步骤S20:启动第二个调度操作,第二个调度操作于第一调度操作启动5分钟之后启动。基于该第二个调度操作执行如下步骤:判断线程资源总量是否小于上限值,只有线程资源总量小于上限值才启动一个线程B,检测所述服务器2中是否有待处理任务,如果服务器中没有待处理任务,即此时待处理任务R1已经被第一个线程A处理完毕,则关闭所述线程B。在非高峰时期,线程B通常会因为没有待处理任务而被关闭。
步骤S30:启动第三调度操作,第三调度操作在第二调度操作启动5分钟之后启动。基于该第三个调度操作执行如下步骤:判断线程资源总量是否小于上限值,只有线程资源总量小于上限值才启动一个线程C,并检测所述服务器2中是否有待处理任务;如果服务器中有待处理任务R2,则调用该线程C处理该待处理任务R2直至这个待处理任务R2处理完毕或线程C的生命周期结束。在非高峰时期,线程C通常会因为没有待处理任务而被关闭。
依次类推,进行第四个调度操作、第五个调度操作…,如图6所示,在非高峰时段,由于待处理任务少,每次调度操作所启动的线程,如线程B、C、D…会因没有待处理任务而被销毁,防止线程资源的浪费。
如图7所示,是本发明自适应的处理性能调整方法在高峰时期的实施流程示意图。
在高峰时期,设置定时调度的时间间隔为1分钟,即每1分钟启动一个调度操作,每个调度操作启用一个线程。高峰期时期,所述服务器2目前有较多的待处理任务R1-Rn。所述服务器2进入调度模式,执行以下步骤:
步骤A1:启动第一个调度操作,并基于该第一个调度操作执行步骤A11-A17。
步骤A11:判断线程资源总量是否小于上限值,若是,执行步骤A12,若否,跳至步骤A17。
步骤A12:启动一个线程A;
具体地,只有线程资源总量小于上限值,线程A才能被开启。
步骤A13:检测是否存在待处理任务,若存在,执行步骤A14,若不存在,跳至步骤A16;
步骤A14:判断所述线程A是否达到预设生命周期,若否,执行步骤A15,若是,跳至步骤A16;
步骤A15:循环处理任务。
步骤A16:关闭所述线程A。
步骤A17:不启动线程A。
在第一个调度操作中,当检测到所述服务器2中有待处理任务R1-Rn时,调用该线程A处理该待处理任务R1-Rn直至待处理任务R1-Rn处理完毕或线程A的生命周期结束。
步骤A2:启动第二个调度操作;第二个调度操作于第一调度操作启动1分钟之后启动。第二个调度操作的执行步骤与第一个调度操作的执行步骤类似,在此不再重复。第二个调度操作中,如果所述服务器2中有待处理任务,即此时待处理任务R1~Rn未被第一个线程A处理完毕,则调用该线程B处理该待处理任务R1~Rn直至这个待处理任务R1~Rn处理完毕或线程B的生命周期结束。
在高峰时期,因待处理任务多,线程B通常会被调用以处理待处理任务R1-Rn,由于线程B加入处理,此时,服务器2中同时有线程A和线程B处理该待处理任务R1~Rn,即处理性能动态地提升为2倍。
步骤A3:启动第三个调度操作;第三个调度操作于第二个调度操作启动1分钟之后启动。第二个调度操作的执行步骤与第一个调度操作的执行步骤类似,在此不再重复。在第三个调度操作中,如果所述服务器2中有待处理任务,即此时待处理任务R1~Rn未被第一个线程A和第二线程B处理完毕,则调用该线程C处理该待处理任务R1~Rn直至这个待处理任务R1~Rn处理完毕或线程C的生命周期结束。
在高峰时期,因待处理任务多,线程C通常会被调用以处理待处理任务R1-Rn,由于线程C加入处理,此时,服务器2中同时有线程A、线程B和线程C处理该待处理任务R1~Rn,即处理性能动态地提升为3倍。
依次类推,进行第四个调度操作、第五个调度操作…,如图7所示,在高峰时段,由于待处理任务多,每次调度操作所启动的线程,都会加入到对待处理任务的处理中直至并行的线程数量超过线程资源总量。可以知到,本发明所述的自适应性的处理性能调整方法可根据待处理任务数量,逐步提供处理性能应对。
本发明所提出的自适应性的处理性能调整方法可以根据服务器中的待处理任务是否处理完以及线程数量是否超过线程资源总量确定调度操作中的线程的工作状态,实现根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
进一步地,基于本发明自适应的处理性能调整方法的上述第二实施例,提出本发明自适应的处理性能调整方法的第三实施例。
如图8所示,是本发明自适应的处理性能调整方法第三实施例的实施流程示意图。在本实施例中,自适应的处理性能调整方法还包括以下步骤:
步骤S801:根据上一个调度操作的启动时间,确定是否启动当前调度操作,若是,执行步骤S802,若否,继续执行步骤S801。
步骤S802:判断所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量是否超过所述线程资源总量,若超过,执行步骤S803,若没超过,跳至步骤S807。
具体地,所述线程资源总量,用于控制所述服务器2的性能扩展上限,避免过渡抢占处理资源,导致服务崩溃,保持***安全。
举例而言:假设线程资源总量为D、定时调度的时间间隔为A分钟和单次调用线程资源数量为B个。即,服务器2被配置为每次调度操作可以启动B个线程,并且最多只能有D个并发的线程资源(即线程资源总量为D)。当服务器2中包括E个待处理任务时,且每个待处理任务耗时为1分钟,则当前线程数量可通过第一公式计算:其中N表示当前线程数量,DT表示生命周期结束的线程数量;可见,当前线程数量N跟待处理任务E为线性关系,待处理任务数量E越大,则实时处理线程数量(当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量)N越大。因此,非高峰模式下,服务器2可以以较低资源运行;高峰模式下,服务器的线程资源数量自适应地提高,实现高性能运行,提升响应速率。
当N(当前线程数量)≤D(线程资源总量)时,则判断所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的线程数量没有超过所述线程资源总量。
步骤S803:启动m个线程,其中,m>=1。
步骤S804:检测所述服务器中是否存在待处理任务,若有,执行步骤S805,若没有,跳至步骤S806。
步骤S805:调用所述m个线程处理所述待处理任务直至处理完所述待处理任务或所述m个线程的生命周期结束。
步骤S806:关闭所述m个线程。
步骤S807:不启动当前调度操作中的线程。
本发明所提出的自适应性的处理性能调整方法可以根据上一个调度操作的启动时间确定是否启动当前调度操作,且在启动当前调度操作中,可以根据待处理任务及线程资源总量确定调度操作中的线程的工作状态,实现根据业务量调整调用线程数量,提高业务处理效率从而降低用户等待时间。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施例的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施例。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (6)
1.一种自适应性的处理性能调整方法,应用于服务器,其特征在于,所述方法包括:
配置定时调度模式;
控制所述服务器进入所述定时调度模式,其中,所述定时调度模式包括线程资源总量、定时调度的时间间隔和单次调用线程资源数量;
根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程;
根据所述线程资源总量和所述服务器中的待处理任务确定所述调度操作中的线程的工作状态;
其中,所述根据所述定时调度的时间间隔启动调度操作,并根据所述单次调用线程资源数量启动线程的步骤,具体包括:
每隔所述定时调度的时间间隔启动一个调度操作,每个调度操作调用n个线程资源;
根据所述n个线程资源启动n个线程,其中,n>=1;
其中,所述每隔所述定时调度的时间间隔启动一个调度操作中,每个被启动的调度操作执行以下步骤:
启动所述n个线程;
检测所述服务器是否存在待处理任务;
若不存在待处理任务,关闭所述n个线程;
若存在待处理任务,通过所述n个线程处理所述待处理任务;
判断所述n个线程的生命周期是否到达预设生命周期;
若所述n个线程的生命周期到达所述预设生命周期,关闭所述n个线程;
若所述n个线程的生命周期没有到达所述预设生命周期,重新检测所述服务器是否存在待处理任务;
所述方法还包括如下步骤:
根据上一个调度操作的启动时间,确定是否启动当前调度操作;
若启动当前调度操作,则判断所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量是否超过所述线程资源总量;
若所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量超过所述线程资源总量,则不启动当前调度操作中的线程;
若所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量没有超过所述线程资源总量,启动m个线程,其中m>=1;
所述当前线程数量的计算公式为:
其中,N表示当前线程数量,B表示单次调用线程资源数量,E表示待处理任务数量,DT表示生命周期结束的线程数量。
2.如权利要求1所述的自适应性的处理性能调整方法,其特征在于,所述配置定时调度模式的步骤,具体包括如下步骤:
获取所述服务器的设备信息;
根据所述设备信息评估所述服务器的任务处理能力;
根据所述任务处理能力配置所述定时调度模式。
3.如权利要求1所述的自适应性的处理性能调整方法,其特征在于,所述配置定时调度模式的步骤,具体包括如下步骤:
获取所述服务器的设备信息;
统计所述服务器在各个时间段的任务处理数量;
根据所述设备信息评估所述服务器的任务处理能力;
根据所述任务处理能力和所述服务器在各个时间段的任务处理数量,配置一个或多个定时调度模式。
4.如权利要求1所述的自适应性的处理性能调整方法,其特征在于,若所述服务器中当前用于执行所述待处理任务的当前线程数量没有超过所述线程资源总量,启动m个线程的步骤之后,还包括:
检测所述服务器是否有待处理任务;
若所述服务器有待处理任务,调用所述m个线程处理所述待处理任务直至处理完所述待处理任务或所述m个线程的生命周期结束;
若所述服务器没有待理处理任务,关闭所述m个线程。
5.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括存储器、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自适应的处理性能调整***,所述自适应的处理性能调整***被所述处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的自适应性的处理性能调整方法的步骤。
6.一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有自适应的处理性能调整***,所述自适应的处理性能调整***可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的自适应性的处理性能调整方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010744515.8A CN111782378B (zh) | 2020-07-29 | 2020-07-29 | 自适应性的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010744515.8A CN111782378B (zh) | 2020-07-29 | 2020-07-29 | 自适应性的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111782378A CN111782378A (zh) | 2020-10-16 |
CN111782378B true CN111782378B (zh) | 2024-04-16 |
Family
ID=72765407
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010744515.8A Active CN111782378B (zh) | 2020-07-29 | 2020-07-29 | 自适应性的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111782378B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112269660B (zh) * | 2020-10-28 | 2023-04-11 | 浙江纺织服装职业技术学院 | 一种海量数据处理并发任务自适应测控方法及*** |
CN115168059B (zh) * | 2022-09-07 | 2022-12-16 | 平安银行股份有限公司 | ***内核监测方法、装置、终端设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103810048A (zh) * | 2014-03-11 | 2014-05-21 | 国家电网公司 | 一种面向资源利用最优的线程数量自动调整方法及装置 |
CN107220033A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于控制线程池中线程数量的方法和装置 |
CN107832126A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-23 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种线程的调整方法及其终端 |
WO2019192103A1 (zh) * | 2018-04-03 | 2019-10-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 并发访问控制方法、装置、终端设备及介质 |
WO2020140369A1 (zh) * | 2019-01-04 | 2020-07-09 | 平安科技(深圳)有限公司 | 数据恢复控制方法、服务器及存储介质 |
-
2020
- 2020-07-29 CN CN202010744515.8A patent/CN111782378B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103810048A (zh) * | 2014-03-11 | 2014-05-21 | 国家电网公司 | 一种面向资源利用最优的线程数量自动调整方法及装置 |
CN107220033A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于控制线程池中线程数量的方法和装置 |
CN107832126A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-23 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种线程的调整方法及其终端 |
WO2019192103A1 (zh) * | 2018-04-03 | 2019-10-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 并发访问控制方法、装置、终端设备及介质 |
WO2020140369A1 (zh) * | 2019-01-04 | 2020-07-09 | 平安科技(深圳)有限公司 | 数据恢复控制方法、服务器及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
一种基于排队***的启发式中间件动态线程池管理机制;陈宁江等;《计算机科学》;第37卷(第10期);第161-201页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111782378A (zh) | 2020-10-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110489447B (zh) | 数据查询方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN108462760B (zh) | 电子装置、集群访问域名自动生成方法及存储介质 | |
US8959402B2 (en) | Method for preemptively restarting software in a multi-subsystem mobile communication device to increase mean time between failures | |
CN111782378B (zh) | 自适应性的处理性能调整方法、服务器及可读存储介质 | |
CN113504985B (zh) | 一种任务处理方法以及网络设备 | |
WO2021120975A1 (zh) | 一种监控方法及装置 | |
EP3306866A1 (en) | Message processing method, device and system | |
CN106610870A (zh) | 一种处理节点数量调整方法及装置 | |
CN114143327B (zh) | 集群资源配额分配方法、装置及电子设备 | |
CN113326170B (zh) | 任务延迟风险检测方法、电子设备及存储介质 | |
CN111580948A (zh) | 任务调度方法、装置及计算机设备 | |
WO2021012506A1 (zh) | 语音识别***中的负载均衡实现方法、装置以及计算机设备 | |
JP2001160041A (ja) | オンラインシステムのcpu負荷軽減方式 | |
US10747472B2 (en) | Method, device, and computer program product for operation control in storage system | |
CN106933673B (zh) | 调整组件逻辑线程数量的方法及装置 | |
CN112130936B (zh) | 基于轮询的数据调用方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112181498B (zh) | 并发控制方法、装置和设备 | |
CN111767125B (zh) | 任务执行方法、装置、电子设备、存储介质 | |
CN113220429B (zh) | Java线程池的任务处理方法、装置、设备和介质 | |
CN111158896A (zh) | 一种分布式进程调度方法及*** | |
CN110222016B (zh) | 一种文件处理方法及装置 | |
WO2020211358A1 (zh) | 数据库调度方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN110969430A (zh) | 可疑用户的识别方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114090208B (zh) | 一种电能表操作***的任务调度方法及装置 | |
CN111796658A (zh) | 一种信息处理方法、电子设备和计算机可读存储介质 |
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 |