CN113298596B - 数据处理方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备。其中，方法包括：获取数据处理请求以及与所述数据处理请求所对应的数据处理资源；确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源；根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理，以生成与所述数据处理请求相对应的处理结果。本实施例提供的技术方案，通过***结合库存扣减、少量水位预留、库存击穿时快速退款、库存静默止血、断供推荐多种方式，减少库存击穿概率等多种方式对数据进行处理，同时在库存击穿发生时快速止血，并给出兜底方案，满足了用户的实际需求，达到防库存击穿目的，有效地保证了对数据进行处理的质量和效率，提高了该方法的实用性。

Description

数据处理方法、装置及设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。

背景技术

随着云计算的不断发展，云计算的应用场景越来越广泛，其中，云计算(cloudcomputing)是指通过网络“云”将巨大的数据计算处理任务分解成无数个小任务，然后，通过多个服务器组成的***进行处理和分析这些小任务，得到结果并返回给用户。

在进行数据处理的过程中，为了保障用户下单的每秒查询率(Transactions-per-second，简称TPS)及快速响应的用户体验，在第一服务器上可以做架构分层，而第二服务器(即资源侧服务器)可以实时计算库存数据。具体的，第一服务器定时从资源侧服务器拉取并消费最新的库存数据，如此，使得第一服务器获取的库存数据与资源侧服务器中所存在的真实库存之间存在数据延迟。当需求量大于库存量时，容易出现第一服务器下单库存校验通过，而资源侧服务器无充足资源，进而击穿库存的场景，这样不仅会降低数据处理的质量和效率，并且还会降低用户的良好体验性。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，用于解决当需求量大于库存量时，容易出现第一服务器下单库存校验通过，而第二服务器无充足资源，进而击穿库存的场景，这样不仅会降低数据处理的质量和效率，并且还会降低用户的良好体验性的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，包括：

获取数据处理请求以及与所述数据处理请求所对应的数据处理资源；

确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源；

根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理，以生成与所述数据处理请求相对应的处理结果。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取数据处理请求以及与所述数据处理请求所对应的数据处理资源；

确定模块，用于确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源；

处理模块，用于根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理，以生成与所述数据处理请求相对应的处理结果。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现上述第一方面中的数据处理方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存计算机程序，所述计算机程序使计算机执行时实现上述第一方面中的数据处理方法。

本实施例提供的数据处理方法、装置及设备，通过获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源，确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源，而后根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，有效地实现了基于所获取到的库存资源和预设水位资源对数据处理请求进行稳定地处理操作，从而降低了库存击穿的概率，甚至可以避免出现第一服务器下单、库存校验通过而第二服务器无充足资源进而击穿库存的场景，保证了用户的良好体验性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的基于所述数据处理对象，确定所述库存资源和所述预设水位资源的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的根据所述多个历史请求并发量，确定与所述对象身份标识相对应的预设水位资源的流程示意图；

图6为本发明实施例提供的确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源的流程示意图；

图7为本发明实施例提供的获取与所述库存资源相对应的运行状态的流程示意图；

图8为本发明实施例提供的又一种数据处理方法的流程示意图；

图9为本发明实施例提供的又一种数据处理方法的流程示意图；

图10为本发明实施例提供的还一种数据处理方法的流程示意图；

图11为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；

图12为本发明应用实施例提供的一种数据处理***的结构示意图；

图13为本发明应用实施例提供的一种数据处理方法的交互示意图；

图14为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图15为与图14所示实施例提供的数据处理装置对应的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例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，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，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商品或者***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商品或者***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，并不排除在包括所述要素的商品或者***中还存在另外的相同要素。

另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。

为了便于理解本申请的技术方案，下面对现有技术进行简要说明：

随着科学技术的飞速发展，云计算的应用场景越来越广泛，其中，云计算(cloudcomputing)是指通过网络“云”将巨大的数据计算处理任务分解成无数个小任务，然后，通过多个服务器组成的***进行处理和分析这些小任务，得到结果并返回给用户。

在云计算的应用背景下，虚拟机的库存计算与电商背景下普通商品的库存计算区别较大，虚拟机的库存计算操作比较复杂。在进行数据处理的过程中，为了保障用户下单的TPS及快速响应的用户体验，可以对第一服务器和第二服务器(以下称资源侧服务器)做架构分层，而资源侧服务器可以实时计算库存数据，第一服务器定时从资源侧服务器拉取并消费最新的库存数据，如此，使得第一服务器获取的库存数据与资源侧服务器中所存在的真实库存之间存在延迟。当需求量大于库存量时，容易出现第一服务器下单库存校验通过，而资源侧无充足资源，进而击穿库存的场景，这样不仅会降低数据处理的质量和效率，并且还会降低用户的良好体验性。

为了解决上述库存击穿的问题，相关技术提供了一种处理方法，具体的，该处理方法可以包括：在获取到用户发送的下单请求之后，可以基于下单请求到资源侧服务器做库存预扣操作，从而实现了通过预占资源来保障下单成功后不会因库存原因而出现生产不出与下单请求相对应实例的情况。在下单请求超过一定时间之后，则可以确定该下单请求失效，并释放相对应的预占资源。

然而，上述处理方法存在以下缺陷：

(1)下单请求是在第一服务器获取并发送至资源侧服务器的，而库存预扣和预占资源是通过资源侧服务器实现，这样使得上述的数据处理操作会比较耗时，影响下单操作的TPS。

(2)对下单请求的有效时间跨度较长、且不限制用户下单数量的场景，这样会预占较多的数据资源，增大数据处理成本。

为了解决当需求量大于库存量时，容易出现第一服务器下单库存校验通过，而资源侧服务器无充足资源，进而击穿库存的场景，这样不仅会降低数据处理的质量和效率，并且还会降低用户的良好体验性的问题，本实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备。其中，该方法通过获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源，确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源，而后根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，有效地实现了基于所获取到的库存资源和预设水位资源对数据处理请求进行稳定地处理操作，从而降低了库存击穿的概率，甚至可以避免出现第一服务器下单、库存校验通过而资源侧服务器无充足资源进而击穿库存的场景，保证了用户的良好体验性。

下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在各实施例之间不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；参考附图1所示，本实施例提供了一种数据处理方法，该方法的执行主体可以为数据处理装置，可以理解的是，该数据处理装置可以实现为软件、或者软件和硬件的组合。具体的，该处理方法可以包括：

步骤S101：获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源。

步骤S102：确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源。

步骤S103：根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，以生成与数据处理请求相对应的处理结果。

下面针对上述各个步骤进行详细阐述：

步骤S101：获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源。

其中，数据处理请求是指需要进行数据处理操作的请求，可以理解的是，数据处理操作可以基于不同的应用场景和应用需求而有所不同，例如：数据处理操作可以为数据查询操作、商品购买操作(虚拟机应用场景下的下单购买操作、电商应用场景下的下单购买操作)、数据调用操作、订单支付操作(虚拟机应用场景下的订单支付操作、电商应用场景下的订单支付操作)等等。而与数据处理请求相对应的数据处理资源可以是指用于实现与数据处理请求相对应的数据处理操作所需要的数据资源。

举例来说，在虚拟机的应用场景下，具体的，虚拟机可以设置于资源侧服务器，资源侧服务器与第一服务器通信连接，其中，资源侧服务器中的虚拟机用于存储资源侧实际资源，该资源侧实际资源用于实现对数据处理请求相对应的生产请求进行处理。具体的，在数据处理请求为虚拟机的商品购买请求时，数据处理资源可以是指用于实现商品购买操作所对应的商品数量，而虚拟机中存储的资源侧实际资源可以是用于实现商品交付操作的商品生产数量/商品交付数量；或者,在数据处理请求为虚拟机的订单支付请求时,数据处理资源可以是指用于实现订单支付操作所需要的费用等等。

在电商的应用场景下，数据处理请求可以是指商品购买请求，此时，数据处理资源可以是指用于实现商品购买操作所需要的费用、商品数量；在文章论坛的应用场景下，数据处理请求可以是指数据查询请求或者数据发布请求，此时，数据处理资源可以是指用于实现数据查询操作/数据发布操作所需要的数据资源(例如：积分资源、费用资源等等)。

可以理解的是，本实施例所提供的方法可适用的应用场景并不限于上述所例举的虚拟机的应用场景和电商的应用场景，本领域技术人员还可以根据具体的应用需求对应用场景进行调整或者更改，例如，该方法可适用的应用场景还可以包括以下任意之一：在线餐饮下单的应用场景，飞机票、火车票、门票、演出票的售卖应用场景，各种并发下单的应用场景以及第一服务器和资源侧服务器之间数据不同步的售卖场景等等，在此不再赘述。

此外，本实施例对于获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源的具体实现方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的应用需求和设计需求进行设置，例如：数据处理请求可以是用户直接输入到数据处理装置的，此时，数据处理装置可以稳定地获取到数据处理请求。或者，数据处理请求可以存储在预设区域中，数据处理装置通过访问预设区域可以获取到数据处理请求。在数据处理装置获取到数据处理请求之后，可以对数据处理请求进行分析处理，以确定与数据处理请求相对应的数据处理资源。

当然的，本领域技术人员也可以采用其他的方式来获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源，只要能够保证对数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源进行获取的准确可靠性即可，在此不再赘述。

步骤S102：确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源。

其中，在获取到数据处理请求之后，可以对数据处理请求进行分析处理，以确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源，该库存资源可以是用于标识数据处理装置具有的数据资源，预设水位资源可以是指预先保留的用于标识数据资源为零库存的资源限值。对于数据处理装置而言，该数据处理装置能够进行数据处理操作的资源应为库存资源减去预设水位资源。具体的，若某一数据对象的库存资源大于预设水位资源,则说明该数据对象具有较多的资源,进而可以对该数据对象所对应的资源进行发布,并使得用户查看到上述数据对象所对应的资源；若某一数据对象的库存资源小于或等于预设水位资源时,则说明该数据对象没有对应的资源,则禁止对该数据对象所对应的资源进行发布,从而使得用户无法查看到上述数据对象所对应的资源,即上述数据对象为零库存资源，从而使得其他设备无法查询或感知到该数据处理装置所具有的数据资源。

在一些实例中，上述的库存资源可以包括与虚拟机相对应的虚拟机库存资源，可以理解的是，一个物理区域可以对应有一个或多个物理机，而一个物理机可以对应有多个虚拟机，不同的虚拟机可以对应有不同的虚拟机库存资源。

步骤S103：根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，以生成与数据处理请求相对应的处理结果。

在获取到库存资源和预设水位资源之后，可以利用库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行分析处理，以生成与数据处理请求相对应的处理结果。

在一些实例中，可以将库存资源与数据处理资源进行分析比较，或者，对预设水位资源和数据处理资源进行分析处理，判断预设水位资源是否能够满足数据处理资源所对应的处理需求，以生成与数据处理请求相对应的处理结果。具体的，在库存资源大于或等于数据处理资源时，或者，在预设水位资源能够满足数据处理资源的处理需求时，则说明数据处理装置具有充足的数据资源来实现与数据处理请求相对应的数据处理操作，因此，可以基于数据处理请求进行相对应的数据处理操作，并获取到与数据处理请求相对应的处理结果，该处理结果即为进行数据处理操作之后所对应的操作结果。

相对应的，在库存资源小于数据处理资源时，或者，预设水位资源无法满足数据处理资源的处理需求时，则说明数据处理装置不具有充足的数据资源来实现与数据处理请求相对应的数据处理操作，由于数据处理装置无法保证对数据处理请求进行稳定的数据处理操作，进而可以直接生成与数据处理请求相对应的处理结果，该处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

在另一些实例中，若数据处理请求是针对多个数据对象的，而不同数据对象所对应的数据处理操作对应有不同的数据处理资源，而数据处理装置具有的数据资源可以针对部分的数据对象实现数据处理操作时，则可以确定与数据处理请求相对应的一个或多个目标数据对象，其中，一个或多个目标数据对象所对应的所有数据资源小于或等于数据处理装置所具有的库存资源和/或预设水位资源。此时，在对上述的数据处理请求进行处理时，可以针对一个或多个目标数据对象进行相对应的数据处理操作，并获取到与数据处理请求相对应的处理结果，该处理结果即为进行数据处理操作之后所对应的操作结果。而针对数据处理请求所对应的其他数据对象而言，则生成与数据处理请求相对应的处理结果，该处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

当然的，本领域技术人员也可以采用其他的方式来实现根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，只要能够保证对与数据处理请求相对应的处理结果进行生成的准确可靠性即可，在此不再赘述。

本实施例中提供的数据处理方法，通过获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源，确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源，而后根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，有效地实现了基于所获取到的库存资源和预设水位资源对数据处理请求进行稳定地处理操作，从而降低了库存击穿的概率，甚至可以避免出现第一服务器下单、库存校验通过而资源侧服务器无充足资源，进而击穿库存的场景，保证了用户的良好体验性。

图2为本发明实施例提供的确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图2所示，本实施例对于确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源的具体实现方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的应用需求和设计需求进行设置，较为优选的，本实施例中的确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源可以包括：

步骤S201：获取与数据处理请求相对应的数据处理对象。

步骤S202：基于数据处理对象，确定库存资源和预设水位资源。

其中，一个数据处理请求可以对应一个或多个数据处理对象，在获取到数据处理请求之后，可以基于数据处理请求确定与数据处理请求相对应的数据处理对象，可以理解的是，在不同的应用场景中，数据处理对象可以具有不同的类型，例如：在电商的应用场景中，数据处理对象可以是指待买卖的商品；在文章论坛的应用场景中，数据处理对象可以是指待查询的文章信息或者待访问的文章信息等等。

此外，不同的数据处理对象预先配置有不同的库存资源和预设水位资源，因此，在获取到数据处理对象之后，可以对数据处理对象进行分析处理，以确定库存资源和预设水位资源。具体的，参考附图3所示，基于数据处理对象，确定库存资源和预设水位资源可以包括：

步骤S2021：获取与数据处理对象相对应的对象身份标识；

步骤S2022：基于对象身份标识，在数据库中获取库存资源和预设水位资源。

其中，对于不同的数据处理对象而言，可以对应有不同的对象身份标识，预先配置有对象身份标识与库存资源和预设水位资源之间的映射关系。因此，为了能够获取到与数据处理对象相对应的库存资源和预设水位资源，在获取到数据处理对象之后，可以确定与数据处理对象相对应的对象身份标识，而后基于预设的映射关系和对象身份标识在数据库中获取相对应的库存资源和预设水位资源。

举例来说，预先配置有数据处理对象A、数据处理对象B和数据处理对象C，数据处理对象A对应有库存资源a和预设水位资源a，数据处理对象B对应有库存资源b和预设水位资源b，数据处理对象C对应有库存资源c和预设水位资源c。

在获取到数据处理请求之后，可以获取与数据处理请求相对应的数据处理对象，假设数据处理对象为数据处理对象B，则可以基于所确定的数据处理对象B确定库存资源和预设水位资源分别为库存资源b和预设水位资源b，从而有效地保证了对库存资源和预设水位资源进行确定的准确可靠性，进一步提高了数据处理的质量和效率。

图4为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图4所示，在基于对象身份标识，在数据库中获取库存资源和预设水位资源之前，本实施例中的方法还可以包括：

步骤S401：在预设的时间段内，获取与对象身份标识相对应的多个历史请求并发量。

其中，时间段可以是预先配置的任意时间段，本实施例对于其代表的具体时间长短不做限定，本领域技术人员可以根据具体的应用需求和设计需求进行设置，例如：时间段可以是预设的1周、2周、3周或者4周等等。在对时间段进行配置之后，即可根据指定时间段内的请求日志，每分钟统计指定滑动窗口内各对象身份标识所对应的历史请求并发量，该历史请求并发量为针对一个或多个数据对象所存在的历史数据处理请求。其中，滑动窗口大小与库存资源的计算延时呈正相关。为了能够准确地获取到滑动窗口大小，可以获取与库存资源的计算延时，而后基于上述与库存资源的计算延时来确定滑动窗口大小。

举例来说，在时间段为4周时，则可以根据过去4周的请求日志每分钟统计指定滑动窗口内各对象身份标识所对应的请求并发量，其中，滑动窗口大小可以为1min或者2min等。此时，具体的，每个对象身份标识所对应的历史请求并发量的数量可以为4*7*24*60个。当然的，本领域技术人员也可以根据具体的应用需求和设计需求来获取其他数量的历史请求并发量，在此不再赘述。

步骤S402：根据多个历史请求并发量，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源。

在获取到多个历史请求并发量之后，可以对多个历史请求并发量进行分析处理，以确定与对象身份标识相对应的预设水位资源。具体的，可以对多个历史请求并发量进行排序，而后可以将排在预设位置的历史请求并发量确定为与对象身份标识相对应的预设水位资源。

下面以获取1周的历史数据，在上述的历史数据中进行并发量提取操作，具体的，每分钟统计并获取历史请求并发量，即历史请求并发量的数量可以为1*7*24*60个，而每个历史请求并发量所对应的滑动窗口可以为2min。

以部分的历史请求并发量包括并发量A、并发量B、并发量C和并发量D为例进行说明，在获取到上述多个历史请求并发量之后，可以对上述的历史请求并发量进行排序，假设排序结果为：并发量D>并发量A>并发量C>并发量B。那么，在获取到上述排序信息之后，若预设位置为第二位置，那么则将排序在第二位置的并发量A确定为预设水位资源；若预设位置为第三位置，那么则将排序在第三位置的并发量C确定为预设水位资源，从而有效地保证了对预设水位资源进行确定的准确可靠性。

步骤S403：将预设水位资源存储在数据库中。

在获取到预设水位资源之后，为了方便对预设水位资源进行调度和管理，可以将预设水位资源存储在数据库中，可以理解的是，该数据库可以是预先配置在虚拟机中的数据库。

本实施例中，通过在预设的时间段内的获取与对象身份标识相对应的多个历史请求并发量，而后根据多个历史请求并发量确定与对象身份标识相对应的预设水位资源，并将预设水位资源存储在数据库中，这样不仅保证了对预设水位资源进行确定的准确可靠性，并且也方便对预设水位资源进行调取和查看，进一步提高了数据处理的质量和效率。

图5为本发明实施例提供的根据多个历史请求并发量，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图5所示，本实施例对于根据多个历史请求并发量，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源的具体实现方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的应用需求和设计需求进行设置，较为优选的，本实施例中的根据多个历史请求并发量，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源可以包括：

步骤S501：确定历史请求并发量中所包括的异常并发量。

其中，在获取到多个历史请求并发量之后，可以对多个历史请求并发量进行分析处理，以确定多个历史请求并发量中所包括的异常并发量。在一些实例中，确定历史请求并发量中所包括的异常并发量可以包括：将历史请求并发量与并发量阈值进行分析比较；在历史请求并发量大于并发量阈值时，则将历史请求并发量确定为异常并发量。

具体的，预先配置有用于确定异常并发量的并发量阈值，该并发量阈值为用于确定异常并发量的最小限值，可以理解的是，并发量阈值并不是一个固定值，用户可以根据具体的应用场景或者应用需求对并发量阈值进行调整。为了能够准确地确定出历史请求并发量中所包括的异常并发量，可以将所获取到的所有历史请求并发量与并发量阈值进行分析比较，在历史请求并发量大于并发量阈值时，则说明该历史请求并发量的数量异常高，进而可以将上述的历史请求并发量确定为异常并发量，可以想到的是，异常并发量的个数可以为零个、一个或多个。

当然的，本领域技术人员也可以采用其他的方式来确定异常并发量，只要能够保证对异常并发量进行确定的准确可靠性即可，在此不再赘述。

步骤S502：去除异常并发量，并对历史请求并发量进行排序，获得并发量排序信息。

在确定历史请求并发量中包括一个或多个异常并发量时，为了能够避免异常并发量对预设水位资源的影响，可以去除历史请求并发量中所包括的异常并发量，而后对历史请求并发量进行排序，从而可以获得并发量排序信息。

步骤S503：基于并发量排序信息，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源。

在获取到并发量排序信息之后，可以对并发量排序信息进行分析处理，以确定与对象身份标识相对应的预设水位资源。在一些实例中，基于并发量排序信息，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源可以包括：获取与预设水位资源相对应的排序位置标识；基于并发量排序信息，将与排序位置标识相对应的历史请求并发量确定为预设水位资源。

另外，预先配置有与预设水位资源相对应的排序位置标识，具体的，排序位置标识可以预先存在预设区域中，通过访问预设区域可以获取到与预设水位资源相对应的排序位置标识，在获取到排序位置标识之后，可以将并发量排序信息中、与排序位置标识相对应的历史请求并发量确定为预设水位资源。

举例来说，历史请求并发量包括并发量A、并发量B、并发量C、并发量D和并发量E，而后将上述的历史请求并发量与并发量阈值P进行分析比较，在分析比较结果为并发量B>并发量阈值P，并发量阈值P>(并发量A、并发量C、并发量D和并发量E)时，则说明并发量B为异常并发量，而后可以将历史请求并发量中所包括的异常并发量去除，并对去除异常并发量之后的多个历史请求并发量进行排序，例如，并发量排序信息为发量D>并发量A>并发量C>并发量E，在获取到上述的并发量排序信息之后，可以将排序在第二位置的并发量A确定为预设水位资源，或者，也可以将排序在第三位置的并发量C确定为预设水位资源，从而有效地保证了对预设水位资源进行确定的准确可靠性。

图6为本发明实施例提供的确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源的流程示意图；在上述任意一个实施例的基础上，参考附图6所示，本实施例提供了另一种可实现确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源的方式，具体的，本实施例中的确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源可以包括：

步骤S601：获取与库存资源相对应的运行状态。

其中，在利用库存资源对数据处理资源进行分析处理时，库存资源可以对应有不同的运行状态，而库存资源的运行状态可以包括正常状态和异常状态，为了能够保证对数据处理的质量和效率，在获取到库存资源之后，可以对库存资源进行分析处理，以获取与库存资源相对应的运行状态。具体的，参考附图7所示，获取与库存资源相对应的运行状态可以包括：

步骤S6011：获取用于标识库存资源的运行状态的标识信息。

步骤S6012：基于标识信息，确定与库存资源相对应的运行状态。

其中，用于标识库存资源的运行状态的标识信息与对象身份标识之间存在映射关系，因此，在获取到数据处理请求之后，可以确定与数据处理请求相对应的对象身份标识，而后利用对象身份标识来获取用于标识库存资源的运行状态的标识信息。在获取到标识信息之后，可以对标识信息进行分析处理，以确定与库存资源相对应的运行状态。

在一些实例中，基于标识信息，确定与库存资源相对应的运行状态可以包括：在标识信息为用于标识库存资源处于异常状态的预设标识时，则确定与库存资源相对应的运行状态为异常状态；或者，在标识信息不为预设标识或者不存在标识信息时，则确定与库存资源相对应的运行状态为正常状态。

举例来说，预先配置有用于标识库存资源为异常状态的预设标识“1”，在获取到用于标识库存资源的运行状态的标识信息之后，可以将标识信息与预设标识进行分析比较，在标识信息为预设标识“1”时，则可以确定与库存资源相对应的运行状态为异常状态。在标识信息不为预设标识“1”或者不存在标识信息时，则可以确定与库存资源相对应的运行状态为正常状态。

本实施例中，通过获取用于标识库存资源的运行状态的标识信息，而后将标识信息与用于标识库存资源处于异常状态的预设标识进行分析比较，从而有效地保证了对与库存资源相对应的运行状态进行确定的准确可靠性。

步骤S602：基于运行状态，判断是否根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理。

其中，基于运行状态，判断是否根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理可以包括：

步骤S6021：在运行状态为异常状态时，则禁止根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理；

步骤S6022：在运行状态为正常状态时，则允许根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理。

具体的，在库存资源的运行状态为异常状态时，则无法准确地基于库存资源对数据处理资源进行数据处理操作；在库存资源的运行状态为正常状态时，则可以基于库存资源对数据处理资源进行数据操作。因此，在确定与库存资源相对应的运行状态为异常状态时，为了保证对数据处理资源进行分析处理的准确率，可以禁止根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理。在确定与库存资源相对应的运行状态为正常状态时，则可以允许根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理。

在另一些实例中，在禁止根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理之后，本实施例中的方法还可以包括：

步骤S603：生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

在禁止根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理时，则说明此时无法对数据处理请求进行正常的数据处理操作，此时，为了便于让用户及时了解到该数据处理请求所对应的数据处理状态，则可以生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，该第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败，其中，对数据处理请求处理失败可以包括未对数据处理请求进行处理。

本实施例中，通过获取与库存资源相对应的运行状态，而后基于运行状态判断是否根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，从而有效地保证了对数据处理请求进行处理的准确可靠性。

在上述任意一个实施例的基础上,本实施例提供了一种可实现生成与数据处理请求相对应的处理结果的方式,具体的,本实施例中的根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，以生成与数据处理请求相对应的处理结果可以包括：

步骤S701:在库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源大于或等于数据处理资源时，则基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作，并生成与数据处理请求相对应的资源生产请求，以通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的处理结果。

在获取到库存资源和预设水位资源之后,可以利用库存资源扣减预设水位资源，从而获取到可用库存资源，而后将可用库存资源与数据处理资源进行分析比较,在可用库存资源大于或等于数据处理资源时,则说明此时的数据处理装置理论上可以满足并实现基于数据处理请求进行数据处理操作,此时,则可以基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作,具体的，基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作可以包括：在所述库存资源中扣减所述数据处理资源，获得扣减后库存资源，所述扣减后库存资源用于实现对其他的数据处理请求进行处理。

可以理解的是，其他的数据处理请求可以是指下一时刻所获取到的针对的相同数据处理对象的数据处理请求。为了能够保证对其他的数据处理请求进行处理的准确可靠性，则可以利用扣减后库存资源进行分析处理，即利用库存资源减去数据处理资源。

并且，在可用库存资源大于或等于数据处理资源时，还可以生成与数据处理请求相对应的资源生产请求,该资源生产请求用于通过资源侧服务器对资源生产请求进行分析处理，具体的，在获取到资源生产请求之后，可以将资源生产请求发送至资源侧服务器，在资源侧服务器获取到资源生产请求之后，可以通过资源生产请求进行相对应的数据处理操作，从而可以生成与资源生产请求相对应的处理结果。

举例来说，资源侧服务器中包括有100个库存资源，而后资源侧服务器可以将所包括的库存资源同步至第一服务器，具体的，可以将库存资源存储在第一服务器中的数据库中。在获取到数据处理请求之后，可以确定与数据处理请求相对应的数据处理资源为12，而后可以通过资源侧服务器为数据处理请求分配相对应的12个数据处理资源，此时，为了能够保证数据处理装置能够对数据处理请求和其他数据处理请求进行分析处理，可以在库存资源中对数据处理资源进行资源预扣减操作，此时，库存资源中所存储的数据处理资源可以包括100-12＝88个的数据处理资源(即为扣减后库存资源)，以便基于进行资源预扣减操作之后的库存资源对其他的数据处理请求进行准确地数据处理操作。

在又一些实例中，为了能够保证对下一个数据处理请求或者其他数据处理请求进行分析处理的质量和效率，则可以对扣减后库存资源与预设水位资源进行比较，以根据比较结果来判断是否能够进行正常的数据处理操作。具体的，在生成与所述数据处理请求相对应的资源生产请求之后，本实施例中的方法还可以包括：在所述扣减后库存资源大于或等于所述预设水位资源时，则允许获取其他的数据处理请求；或者，在所述扣减后库存资源小于所述预设水位资源时，则禁止获取其他的数据处理请求。

其中，在获取到预设水位资源和扣减后库存资源之后，可以将预设水位资源和扣减后库存资源进行分析比较，在扣减后库存资源大于或等于预设水位资源时，说明资源侧服务器中存储有足够的用于对其他的数据处理请求进行数据处理操作的资源，因此，则允许获取其他的数据处理请求。在扣减后库存资源小于预设水位资源时，说明资源侧服务器中存储的资源较少，无法保证进行正常的数据处理操作，因此，则可以禁止获取其他的数据处理请求。

本实施例中，在生成与所述数据处理请求相对应的资源生产请求之后，通过对扣减后资源与预设水位资源进行分析比较，有效地实现了进行数据处理操作的质量和效率，具体的，在所述扣减后库存资源大于或等于所述预设水位资源时，则允许获取其他的数据处理请求，以使得第一服务器可以基于其他的数据处理请求进行相对应的数据粗粒操作；在所述扣减后库存资源小于所述预设水位资源时，则禁止获取其他的数据处理请求，使得第一服务器无需进行相对应的数据处理操作，从而减少了无效数据操作的概率。

在一些实例中，通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的处理结果可以包括：获取与资源生产请求相对应的资源侧实际资源，在资源侧实际资源大于或等于数据处理资源时，则通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的第二处理结果，第二处理结果用于标识对数据处理请求处理成功。另外，在获取到第二处理结果之后，还可以向用户反馈/生产相对应的数据，以使得用户可以快速、及时获取到想要的数据，例如：在获取到第二处理结果之后，则可以向用户进行交付虚拟商品的操作，以使得用户快速、及时获取到想要的虚拟商品等。

在资源侧实际资源小于数据处理资源时，则生成与资源生产请求相对应的第一处理结果。在又一些实例中，在所述资源侧实际资源小于所述数据处理资源时，还可以包括：禁止所述资源侧服务器对所述资源生产请求进行处理。

具体的，资源侧服务器与数据处理装置通信连接，该资源侧服务器中存储有用于进行数据处理交付或者生产操作的资源侧实际资源，在获取到资源生产请求之后，则可以获取与资源生产请求相对应的资源侧实际资源，而后可以将资源侧实际资源与数据处理资源进行分析比较，在资源侧实际资源大于或等于数据处理资源时，则说明此时的资源侧服务器中存储有足够实现资源交付操作或者资源生产操作，因此，则可以继续利用资源侧服务器对资源生产请求进行处理，从而可以通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的第二处理结果，第二处理结果用于标识对数据处理请求处理成功。在资源侧实际资源小于数据处理资源时，则说明此时的资源侧服务器中存储的资源侧实际资源无法实现资源交付操作或者资源生产操作，因此，则可以生成与资源生产请求相对应的第一处理结果，第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

步骤S702:在库存资源小于数据处理资源时，则禁止对数据处理请求进行处理，并生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

在库存资源小于数据处理资源时,则说明此时的数据处理装置理论上无法满足与数据处理请求相对应的数据处理操作,进而可以禁止对数据处理请求进行处理，为了能够使得用户可以及时了解并获知与数据处理请求相对应的数据处理状态，则可以生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，该第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

在一些实例中，在资源侧实际资源小于数据处理资源时，本实施例中的方法还可以包括：将库存资源的运行状态标识为异常状态。

其中，在库存资源大于或等于数据处理资源、且资源侧实际资源小于数据处理资源时，则说明对库存资源和数据处理资源进行分析处理的结果存在偏差，即确定库存资源的运行状态存在异常，进而可以将库存资源的运行状态标识为异常状态，以方便第一服务器通过库存资源的运行状态标识及时了解到库存资源的运行状态，进一步保证了数据处理方法的质量和效率。

图8为本发明实施例提供的又一种数据处理方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图8所示，在将库存资源的运行状态标识为异常状态之后，本实施例中的方法还可以包括：

步骤S801：在预设时间段内，获取与库存资源相对应的数据处理请求。

步骤S802：基于库存资源的异常状态，生成与数据处理请求相对应的第一处理结果。

其中，预设时间段与库存资源的计算延时呈正相关。为了能够准确地获取到预设时间段，可以获取与库存资源的计算延时，而后基于上述与库存资源的计算延时来确定预设时间段。在确定预设时间段之后，可以在预设时间段内，统计与库存资源相对应的数据处理请求。在获取到与库存资源相对应的数据处理请求之后，可以基于库存资源的异常状态直接生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，该第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

举例来说，预设时间段可以为2min，在将库存资源的运行状态标识为异常状态之后，可以获取在2min内与库存资源相对应的所有数据处理请求，由于库存资源的运行状态为异常状态，因此，通过库存资源无法准确地对数据处理请求进行分析处理操作，为了保证对数据处理请求进行处理的质量和效率，则可以直接生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，该第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

图9为本发明实施例提供的又一种数据处理方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图9所示，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施中的方法还可以包括：

步骤S901：确定用于生成数据处理请求所需要的数据支付资源。

步骤S902：对数据支付资源进行资源退回操作。

其中，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，则说明此时未对数据处理请求进行相对应的数据处理操作或者未成功对数据处理请求进行相对应的数据处理操作。因此，为了降低用户损失，可以确定用于生成数据处理请求所需要的数据支付资源，具体的，数据支付资源可以是指支付费用、支付积分或者支付的其他数据资源等等。在获取到数据支付资源之后，可以对数据支付资源进行资源退回操作，从而实现了在对数据处理请求处理失败时，可以及时地进行资源退回操作，进一步保证了用户的良好体验性。

在一些实例中，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施例中的方法还可以包括：基于第一处理结果确定与数据处理请求相对应的推荐信息，并对推荐信息进行显示。

其中，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果时，则说明此时对数据处理请求失败，为了能够保证用户的良好体验性，可以基于第一处理结果确定与数据处理请求相对应的推荐信息，而后对推荐信息进行显示，以使得用户可以快速、准确地重新建立数据处理请求，进一步提高了该方法使用的灵活可靠性。

举例来说，在用户针对数据对象1发送数据处理请求之后，若生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，则可以按照预设的推荐策略生成与数据对象1相对应的推荐数据对象，该推荐数据对象与数据对象1相类似，且推荐数据对象的个数可以为一个或多个。在获取到推荐数据对象之后，可以基于推荐数据对象生成与数据处理请求相对应的推荐信息，而后可以对推荐信息进行显示，以使得用户可以通过推荐信息生成新的数据处理请求。

图10为本发明实施例提供的还一种数据处理方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图10所示，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施例中的方法还可以包括：

步骤S1001：确定与第一处理结果相对应的库存击穿程度。

步骤S1002：在库存击穿程度大于或等于预设程度时，生成与第一处理结果相对应的告警信息。

其中，不同的数据处理请求可以对应不同击穿程度的第一处理结果，此时，为了能够提高数据处理的质量和效率，在获取到第一处理结果之后，可以确定与第一处理结果相对应的库存击穿程度，可以理解的是，该库存击穿程度可以与预设水位资源和数据处理资源之间的第一差值、和/或库存资源与数据处理资源之间的第二差值相关。因此，可以通过上述所获取的第一差值和/或第二差值来确定与第一处理结果相对应的库存击穿程度。

在获取到与第一处理结果相对应的库存击穿程度之后，可以将库存击穿程度与预设程度进行分析比较，在库存击穿程度大于或等于预设程度时，则说明与该数据处理请求相对应的库存击穿程度较为严重，进而可以生成与第一处理结果相对应的告警信息。

本实施例中，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，通过确定与第一处理结果相对应的库存击穿程度，在库存击穿程度大于或等于预设程度时，则生成与第一处理结果相对应的告警信息，从而使得用户可以基于所生成的告警信息对数据处理装置进行维护和调整操作，以保证下一次对数据处理请求进行分析处理的质量和效率。

在上述任意一个实施例的基础上，继续参考附图11所示，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施例中的方法还可以包括：

步骤S1101：确定与第一处理结果相对应的数据处理对象。

步骤S1102：获取与数据处理对象相对应的数据发布信息。

步骤S1103：停止对数据发布信息进行发布。

其中，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果时，则说明此时的库存资源或者预设水位资源无法对数据处理请求进行正常的数据处理操作，即由于库存资源较少或者为零，从而无法对数据处理请求进行正常的数据处理操作，使得针对数据处理请求的处理操作失败。

需要注意的是，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，若继续对于数据处理请求相对应的数据处理对象的相关信息继续进行发布，那么，数据处理装置还可以接收到针对上述数据处理对象的数据处理请求，然而，由于库存资源和预设水位资源无法保证进行正常的数据处理操作，从而使得数据处理装置同样无法对上述所接收到的数据处理请求进行正常的处理操作。

为了避免能够接收到无法进行正常数据处理操作的数据处理请求，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，则可以确定与第一处理结果相对应的数据处理对象，在获取到数据处理对象之后，则可以利用数据处理对象与数据发布信息之间的对应关系来确定与数据处理对象相对应的数据发布信息，在获取到数据发布信息之后，则可以停止对数据发布信息进行发布。

举例来说，在数据处理对象为待交易商品时，数据发布信息可以为商品发布信息，那么，则可以停止对数据发布信息进行发布，即禁止对商品进行销售，从而使得用户无法对停止销售的商品进行购买操作，即数据处理装置无法获取针对上述数据处理对象的数据处理请求。在数据处理对象为待查询文章时，数据发布信息可以为文章发布信息，那么，则可以停止对数据发布信息进行公布，即停止对文章发布信息进行发布，从而使得用户无法对停止发布的文章进行查询操作，即数据处理装置无法获取针对上述数据处理对象的文章查询请求。

本实施例中，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，通过确定与第一处理结果相对应的数据处理对象，获取与数据处理对象相对应的数据发布信息，并停止对数据发布信息进行发布，实现了用户无法查看到与上述数据处理对象相对应的数据发布信息，进而也无法生成与上述数据处理对象相对应的数据处理请求，有效地避免了因库存较少或者零库存数据的数据发布操作获取到数据处理请求，而导致的无法对数据处理请求进行正常的数据处理操作的情况出现，进一步提高了该方法使用的灵活可靠性。

具体应用时，参考图13所示，本应用实施例提供了一种数据处理方法，该数据处理方法的执行主体可以为数据处理***，参考附图12所示，该数据处理***可以包括请求第一服务器(用于与第二服务器进行通信连接，以实现数据处理操作的服务器)、第二服务器(下面称为资源侧服务器)、展示模块、数据模块等等。在数据处理***执行上述的数据处理方法时，可以实现通过库存缓存扣减、少量水位预留、击穿快速退款、缓存静默止血、库存延时优化、断供推荐等多种方式来进行相对应的数据处理操作，这样不仅减少了库存击穿的概率，同时可以在库存击穿发生时实现快速止血操作，满足了用户的不同使用需求。具体的，数据处理***可以执行以下步骤：

第一服务器，用于生成并获取数据处理请求，并基于数据预处理请求进行库存校验操作。

另外，在进行库存查询操作之后，若库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源为零，则可以通过控制模块接收到第一服务器所发送的零内存告知信息，此时，控制模块可以基于零内存告知信息进行相对应的断供推荐操作。

具体的，第一服务器中可以包括有数据库DB，数据库DB中预先存储有预设水位资源和库存资源，在获取到数据处理请求之后，可以先将库存资源扣减预设水位资源，获得扣减之后的可用库存资源，将数据处理资源与可用库存资源进行分析比较，在可用库存资源大于或等于数据处理资源时，则可以在库存资源中对数据处理资源进行资源预扣减操作；在可用库存资源小于数据处理资源时，则禁止对数据处理请求进行处理，从而有效地实现了在库存资源无法满足数据处理需求时，进行拦截请求操作。在进行资源预扣减操作之后，还可以生成与数据处理请求相对应的资源生产请求，以通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的处理结果。

需要注意的是，对于上述的预设水位资源而言，可以利用第一服务器中的水位模型来计算生成，具体的，水位模型可以通过库存校验数据、订单相关数据、虚拟机及用户信息、地域/可用区信息等数据进行学习训练而生成，其中，上述的库存校验数据、订单相关数据、虚拟机及用户信息、地域/可用区信息等数据可以通过所采集的日志信息进行获取。需要注意的是，不同的可用区可以对应有不同的用户信息，可用区是指在同一地域内，电力和网络互相独立的物理区域，位于同一可用区内的实例之间的网络延时更小。

在获取到上述的库存校验数据、订单相关数据、虚拟机及用户信息、地域/可用区信息之后，可以预先建立的水位模型对上述的信息进行分析处理，从而可以获取到预设水位资源。可以理解的是，预设水位资源可以是随着时间变化而变化的数值。

举例来说，在历史的1个月时间段内，通过日志信息获取到与数据对象相对应的多个历史请求并发量，在获取到多个历史请求并发量之后，可以对多个历史请求并发量进行排序处理，从而可以获取到并发量排序信息，在获取到并发量排序信息之后，可以获取与预设水位资源相对应的排序位置标识；而后基于并发量排序信息，将与排序位置标识(例如：去95分位值或者99分位值)相对应的历史请求并发量确定为预设水位资源，当数据处理装置中的数据资源低于预设水位资源时，则可以控制其他的客户端无法查看到数据处理装置中的数据资源，即使得数据处理装置无法进行正常的数据处理操作，从而有效地保证了对预设水位资源进行确定的准确可靠性。

此外，对于第一服务器中存储的库存资源而言，可以随着库存的同步数据处理任务进行定期的更新操作，以保证数据处理操作的准确可靠性。

上述的第一服务器通过保障一定的水位预留资源，可以有效地对缓存失效/不同规格库存相互影响启到缓冲作用，在将与数据处理请求相对应的数及生产请求下发生产到资源侧之后，若发现库存不足，库存突破预留水位，则可以及时触发快速退款操作，从而有效地减少对用户的影响；并且，在触发退款之后，可以通过对数据库中的库存资源静默标志记录，使得利用库存资源对数据处理资源进行校验的操作静默X分钟(与库存计算延时时长有关)，即将数据处理请求拦截下来，并将数据处理请求引流到断供推荐，引导购买其他实例，进一步提高了用户的良好体验性。

资源侧服务器，与第一服务器通信连接，用于获取资源生产请求，并生成与资源生产请求相对应的处理结果。具体的，通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的处理结果可以包括：在资源侧实际资源大于或等于数据处理资源时，则通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的第二处理结果，第二处理结果用于标识对数据处理请求处理成功；在资源侧实际资源小于数据处理资源时，则生成与资源生产请求相对应的第一处理结果。

另外，资源侧服务器可以获取虚拟机所对应的所有数据资源，并对数据资源进行资源调度分配操作。此外，资源侧服务器还可以定时地对数据资源进行更新操作，并将更新操作之后的库存资源同步更新至第一服务器。

具体的，资源侧服务器可以接收到第一服务器所下发的数据生产请求，而后基于数据生产请求分配相对应的数据资源，在数据处理装置存在数据资源时，则可以返回数据处理操作成功的标识，若数据处理装置中不存在数据资源，则返回资源不足的信息。

本实施例中，可以实现下单未实际预占库存资源，而后通过库存扣减、少量水位预留、击穿快速退款、缓存静默止血、断供推荐多种方式结合，在满足用户需求的同时，大大减少了资源成本，有效地提高了数据处理的质量和效率，

展示模块，用于获取并显示日志信息，并可以对所生成的数据处理结果以及告警信息进行显示。

本应用实施例提供的数据处理***，可以基于数据处理请求对库存资源进行预扣减操作，有效地实现了通过预占资源实现对数据处理操作，从而有效地避免了库存击穿情况的发生，保证了数据处理的质量和效率。

具体的，数据处理方法可以包括以下步骤：

步骤1：生成并获取数据处理请求。

其中，数据处理请求可以包括以下至少之一：下单处理请求、支付前发起库存校验请求。

步骤2：基于数据处理请求检查库存静默标识信息。

在执行与数据处理请求相对应的下单/支付操作之前，可以检查库存静默标识信息，例如：库存静默标志缓存信息为“N”时，则说明库存资源为正常状态；在库存静默标志缓存信息为“Y”时，则说明库存资源为异常状态。

步骤3：在库存资源为预设的正常状态时，则可以利用库存资源、预设水位资源和数据处理资源进行分析匹配。

具体的，在库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源大于或等于数据处理资源时，则说明库存校验通过，此时则可以对数据处理请求进行放行，并在库存资源中对数据处理资源进行资源预扣减操作，并生成与数据处理请求相对应的资源生产请求，并将资源生产请求发送至资源侧服务器，以实现对数据处理请求进行相对应的数据处理操作。在库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源小于数据处理资源时，则禁止对数据处理请求进行处理，并生成与数据处理请求相对应的第一处理结果。

步骤4：资源侧服务器基于资源生产请求进行数据处理操作。

将资源侧实际资源与数据处理资源进行分析匹配，在资源侧实际资源大于或等于数据处理资源时，则通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的第二处理结果，第二处理结果用于标识对数据处理请求处理成功；在资源侧实际资源小于数据处理资源时，则说明此时的资源侧服务器中所具有的资源不足从而使得水位资源已经被耗尽，进而可以生成与资源生产请求相对应的第一处理结果。

步骤5：在生成与资源生产请求相对应的第一处理结果之后，则确定用于生成数据处理请求所需要的数据支付资源；对数据支付资源进行资源退回操作。

具体的，在资源侧实际资源小于数据处理资源时，则说明虚拟机中的资源不足，进而可以实现在资源侧服务器中所具有的资源不足时，可以进行快速退款操作，进而保证了用户的良好体验性。

步骤6：在资源侧实际资源小于数据处理资源时，还可以将库存资源的运行状态标识为异常状态。

具体的，在库存资源的历史运行状态为正常状态，库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源大于或等于数据处理资源、且资源侧实际资源小于数据处理资源时，则可以将库存资源的运行状态由正常状态标识为异常状态。

步骤7：在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，还可以基于第一处理结果确定与数据处理请求相对应的推荐信息，并对推荐信息进行显示，从而实现了断供推荐操作，进而便于实现新的数据处理请求。

步骤8：在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，可以确定与第一处理结果相对应的库存击穿程度；在库存击穿程度大于或等于预设程度时，生成与第一处理结果相对应的告警信息。

具体的，可以通过显示模块来显示库存击穿程度以及与第一处理结果相对应的告警信息，以使得运维人员可以通过显示模块直观地获取到数据处理请求的库存击穿程度较为严重，通过告警信息可以及时通知运维人员进行人工干预，以保证数据处理的质量和效率。

本应用实施例提供的数据处理方法，可以有效地解决用户通过API并发/批量进行同一个规格创建/变配/启动停机不收费实例时，下单生产操作击穿库存、以及针对多用户并发新购同一规格的实例时，击穿库存的问题。另外，该方法可以适用于绝大多数的应用场景，具体的，能够通过库存校验进行数据处理请求的过滤(有库存放行、无库存返回失败，引导到断供推荐)操作，有效地实现了在库存较低时，通过扣减防止并发/批量场景击穿的情况，在出现极端场景时，若水位资源击穿之后，可以进行快速退款，并静默库存标志，阻止新请求的校验通过；此外，本实施例中第一服务器中的库存数据可以更接近于真实库存，从源头减少了库存击穿的概率；当上述的各个数据处理操作均无法保证对数据处理请求进行相对应的数据处理操作时，则引导到断供推荐操作，即通过相似产品的推荐操作可以满足用户的实际需求，从而保证了该方法的实用性。

总结来说，该数据处理方法通过库存扣减、少量水位预留、击穿快速退款、缓存静默止血以及断供推荐等多种方式结合来减少库存击穿的概率，甚至可以避免出现击穿库存的场景，同时在库存击穿发生时快速止血，不仅满足了用户的不同需求，并且也有效地防止了库存击穿的目的，进一步提高了该方法使用的稳定可靠性。

图14为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；参考附图14所示，本实施例提供了一种数据处理装置，该数据处理装置可以执行上述图1所示的数据处理方法，具体的，该数据处理装置可以包括：

获取模块11，用于获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源；

确定模块12，用于确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源；

处理模块13，用于根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，以生成与数据处理请求相对应的处理结果。

在一些实例中，在确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源时，确定模块12可以用于执行：获取与数据处理请求相对应的数据处理对象；基于数据处理对象，确定库存资源和预设水位资源。

在一些实例中，在基于数据处理对象，确定库存资源和预设水位资源时，确定模块12可以用于执行：获取与数据处理对象相对应的对象身份标识；基于对象身份标识，在数据库中获取库存资源和预设水位资源。

在一些实例中，在基于对象身份标识，在数据库中获取库存资源和预设水位资源之前，本实施例中的获取模块11、确定模块12和处理模块13可以用于执行以下步骤：

获取模块11，用于在预设的时间段内，获取与对象身份标识相对应的多个历史请求并发量；

确定模块12，用于根据多个历史请求并发量，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源；

处理模块13，用于将预设水位资源存储在数据库中。

在一些实例中，在根据多个历史请求并发量，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源时，确定模块12可以用于执行：确定历史请求并发量中所包括的异常并发量；去除异常并发量，并对历史请求并发量进行排序，获得并发量排序信息；基于并发量排序信息，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源。

在一些实例中，在确定历史请求并发量中所包括的异常并发量时，确定模块12可以用于执行：将历史请求并发量与并发量阈值进行分析比较；在历史请求并发量大于并发量阈值时，则将历史请求并发量确定为异常并发量。

在一些实例中，在基于并发量排序信息，确定与对象身份标识相对应的预设水位资源时，确定模块12可以用于执行：获取与预设水位资源相对应的排序位置标识；基于并发量排序信息，将与排序位置标识相对应的多个历史请求并发量确定为预设水位资源。

在一些实例中，在确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源时，确定模块12可以用于执行：获取与库存资源相对应的运行状态；基于运行状态，判断是否根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理。

在一些实例中，在获取与库存资源相对应的运行状态时，确定模块12可以用于执行：获取用于标识库存资源的运行状态的标识信息；基于标识信息，确定与库存资源相对应的运行状态。

在一些实例中，在基于标识信息，确定与库存资源相对应的运行状态时，确定模块12可以用于执行：在标识信息为用于标识库存资源处于异常状态的预设标识时，则确定与库存资源相对应的运行状态为异常状态；或者，在标识信息不为预设标识或者不存在所述标识信息时，则确定与库存资源相对应的运行状态为正常状态。

在一些实例中，在基于运行状态，判断是否根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理时，确定模块12可以用于执行：在运行状态为异常状态时，则禁止根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理；在运行状态为正常状态时，则允许根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理。

在一些实例中，在禁止根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理之后，本实施例中的处理模块13可以用于执行以下步骤：生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

在一些实例中，在根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，以生成与数据处理请求相对应的处理结果时，处理模块13可以用于执行：在库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源大于或等于数据处理资源时，则基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作，并生成与数据处理请求相对应的资源生产请求，以通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的处理结果；或者，在扣减预设水位资源之后的可用库存资源小于数据处理资源时，则生成与数据处理请求相对应的第一处理结果，第一处理结果用于标识对数据处理请求处理失败。

在一些实例中，在基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作时，处理模块13可以用于执行：在所述库存资源中扣减所述数据处理资源，获得扣减后库存资源，所述扣减后库存资源用于实现对其他的数据处理请求进行处理。

在一些实例中，在生成与所述数据处理请求相对应的资源生产请求之后，处理模块13可以用于执行：在所述扣减后库存资源大于或等于所述预设水位资源时，则允许获取其他的数据处理请求；或者，在所述扣减后库存资源小于所述预设水位资源时，则禁止获取其他的数据处理请求。

在一些实例中，在通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的处理结果时，处理模块13可以用于执行：获取与所述资源生产请求相对应的资源侧实际资源；在资源侧实际资源大于或等于数据处理资源时，则通过资源侧服务器生成与资源生产请求相对应的第二处理结果，第二处理结果用于标识对数据处理请求处理成功；在资源侧实际资源小于数据处理资源时，则禁止资源侧服务器对资源生产请求进行处理，并生成与资源生产请求相对应的第一处理结果。

在一些实例中，在所述资源侧实际资源小于所述数据处理资源时，处理模块13可以用于执行：禁止所述资源侧服务器对所述资源生产请求进行处理。

在一些实例中，在资源侧实际资源小于数据处理资源时，本实施例中的处理模块13可以用于执行：将库存资源的运行状态标识为异常状态。

在一些实例中，在将库存资源的运行状态标识为异常状态之后，本实施例中的获取模块11和处理模块13可以用于执行以下步骤：

获取模块11，用于在预设时间段内，获取与库存资源相对应的数据处理请求；

处理模块13，用于基于库存资源的异常状态，生成与数据处理请求相对应的第一处理结果。

在一些实例中，预设时间段与库存资源的计算延时呈正相关。

在一些实例中，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施例中的处理模块13可以用于执行以下步骤：确定用于生成数据处理请求所需要的数据支付资源；对数据支付资源进行资源退回操作。

在一些实例中，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施例中的处理模块13可以用于执行以下步骤：基于第一处理结果确定与数据处理请求相对应的推荐信息，并对推荐信息进行显示。

在一些实例中，在生成与数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施例中的处理模块13可以用于执行以下步骤：确定与第一处理结果相对应的库存击穿程度；在库存击穿程度大于或等于预设程度时，生成与第一处理结果相对应的告警信息。

在一些实例中，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，本实施例中的处理模块13可以用于执行以下步骤：确定与所述第一处理结果相对应的数据处理对象；获取与所述数据处理对象相对应的数据发布信息；停止对所述数据发布信息进行发布。

在一些实例中，库存资源包括与虚拟机相对应的虚拟机库存资源。

图14所示装置可以执行图1-图13所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1-图13所示实施例的相关说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图1-图13所示实施例中的描述，在此不再赘述。

在一个可能的设计中，图14所示数据处理装置的结构可实现为一电子设备，该电子设备可以是手机、平板电脑、服务器等各种设备。如图15所示，该电子设备可以包括：第一处理器21和第一存储器22。其中，第一存储器22用于存储相对应电子设备执行上述图1-图13所示实施例中提供的数据处理方法的程序，第一处理器21被配置为用于执行第一存储器22中存储的程序。

程序包括一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令被第一处理器21执行时能够实现如下步骤：

获取数据处理请求以及与数据处理请求所对应的数据处理资源；

确定与数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源；

根据库存资源、预设水位资源和数据处理资源对数据处理请求进行处理，以生成与数据处理请求相对应的处理结果。

进一步的，第一处理器21还用于执行前述图1-图13所示实施例中的全部或部分步骤。

其中，电子设备的结构中还可以包括第一通信接口23，用于电子设备与其他设备或通信网络通信。

另外，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存电子设备所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述图1-图13所示方法实施例中数据处理方法所涉及的程序。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助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和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述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计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (26)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取数据处理请求以及与所述数据处理请求所对应的数据处理资源；

确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源,所述预设水位资源是指预先保留的用于标识数据处理资源为零库存的资源限值；

根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理，以生成与所述数据处理请求相对应的处理结果；

根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理，以生成与所述数据处理请求相对应的处理结果，包括：

在所述库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源大于或等于所述数据处理资源时，则基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作，并生成与所述数据处理请求相对应的资源生产请求，以通过资源侧服务器生成与所述资源生产请求相对应的处理结果；或者，

在所述库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源小于所述数据处理资源时，则禁止对所述数据处理请求进行处理，并生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果，所述第一处理结果用于标识对所述数据处理请求处理失败。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源，包括：

获取与所述数据处理请求相对应的数据处理对象；

基于所述数据处理对象，确定所述库存资源和所述预设水位资源。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述数据处理对象，确定所述库存资源和所述预设水位资源，包括：

获取与所述数据处理对象相对应的对象身份标识；

基于所述对象身份标识，在数据库中获取所述库存资源和所述预设水位资源。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在基于所述对象身份标识，在数据库中获取所述库存资源和所述预设水位资源之前，所述方法还包括：

在预设的时间段内，获取与所述对象身份标识相对应的多个历史请求并发量；

根据所述多个历史请求并发量，确定与所述对象身份标识相对应的预设水位资源；

将所述预设水位资源存储在所述数据库中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述多个历史请求并发量，确定与所述对象身份标识相对应的预设水位资源，包括：

确定所述历史请求并发量中所包括的异常并发量；

去除所述异常并发量，并对所述历史请求并发量进行排序，获得并发量排序信息；

基于所述并发量排序信息，确定与所述对象身份标识相对应的预设水位资源。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述历史请求并发量中所包括的异常并发量，包括：

将所述历史请求并发量与并发量阈值进行分析比较；

在所述历史请求并发量大于所述并发量阈值时，则将所述历史请求并发量确定为所述异常并发量。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述并发量排序信息，确定与所述对象身份标识相对应的预设水位资源，包括：

获取与所述预设水位资源相对应的排序位置标识；

基于所述并发量排序信息，将与所述排序位置标识相对应的多个历史请求并发量确定为所述预设水位资源。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源，包括：

获取与所述库存资源相对应的运行状态；

基于所述运行状态，判断是否根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，获取与所述库存资源相对应的运行状态，包括：

获取用于标识所述库存资源的运行状态的标识信息；

基于所述标识信息，确定与所述库存资源相对应的运行状态。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，基于所述标识信息，确定与所述库存资源相对应的运行状态，包括：

在所述标识信息为用于标识所述库存资源处于异常状态的预设标识时，则确定与所述库存资源相对应的运行状态为异常状态；或者，

在所述标识信息不为所述预设标识时，则确定与所述库存资源相对应的运行状态为正常状态。

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述运行状态，判断是否根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理，包括：

在所述运行状态为异常状态时，则禁止根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理；

在所述运行状态为正常状态时，则允许根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在禁止根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理之后，所述方法还包括：

生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果，所述第一处理结果用于标识对所述数据处理请求处理失败。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作，包括：

在所述库存资源中扣减所述数据处理资源，获得扣减后库存资源，所述扣减后库存资源用于实现对其他的数据处理请求进行处理。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，在生成与所述数据处理请求相对应的资源生产请求之后，所述方法还包括：

在所述扣减后库存资源大于或等于所述预设水位资源时，则允许获取其他的数据处理请求；或者，

在所述扣减后库存资源小于所述预设水位资源时，则禁止获取其他的数据处理请求。

15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过资源侧服务器生成与所述资源生产请求相对应的处理结果，包括：

获取与所述资源生产请求相对应的资源侧实际资源；

在所述资源侧实际资源大于或等于所述数据处理资源时，则通过资源侧服务器生成与所述资源生产请求相对应的第二处理结果，所述第二处理结果用于标识对所述数据处理请求处理成功；

在所述资源侧实际资源小于所述数据处理资源时，则生成与所述资源生产请求相对应的第一处理结果。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，在所述资源侧实际资源小于所述数据处理资源时，所述方法还包括：

禁止所述资源侧服务器对所述资源生产请求进行处理。

17.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，在所述资源侧实际资源小于所述数据处理资源时，所述方法还包括：

将所述库存资源的运行状态标识为异常状态。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，在将所述库存资源的运行状态标识为异常状态之后，所述方法还包括：

在预设时间段内，获取与所述库存资源相对应的数据处理请求；

基于所述库存资源的异常状态，生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果。

19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述预设时间段与所述库存资源的计算延时呈正相关。

20.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，所述方法还包括：

确定用于生成所述数据处理请求所需要的数据支付资源；

对所述数据支付资源进行资源退回操作。

21.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，所述方法还包括：

基于所述第一处理结果确定与所述数据处理请求相对应的推荐信息，并对所述推荐信息进行显示。

22.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，所述方法还包括：

确定与所述第一处理结果相对应的库存击穿程度；

在所述库存击穿程度大于或等于预设程度时，生成与所述第一处理结果相对应的告警信息。

23.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果之后，所述方法还包括：

确定与所述第一处理结果相对应的数据处理对象；

获取与所述数据处理对象相对应的数据发布信息；

停止对所述数据发布信息进行发布。

24.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述库存资源包括与虚拟机相对应的虚拟机库存资源。

25.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取数据处理请求以及与所述数据处理请求所对应的数据处理资源；

确定模块，用于确定与所述数据处理请求相对应的库存资源和预设水位资源,所述预设水位资源是指预先保留的用于标识数据处理资源为零库存的资源限值；

处理模块，用于根据所述库存资源、预设水位资源和数据处理资源对所述数据处理请求进行处理，以生成与所述数据处理请求相对应的处理结果；

所述处理模块，用于：在所述库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源大于或等于所述数据处理资源时，则基于所述数据处理资源和所述库存资源进行资源预扣减操作，并生成与所述数据处理请求相对应的资源生产请求，以通过资源侧服务器生成与所述资源生产请求相对应的处理结果；或者，在所述库存资源扣减预设水位资源之后的可用库存资源小于所述数据处理资源时，则禁止对所述数据处理请求进行处理，并生成与所述数据处理请求相对应的第一处理结果，所述第一处理结果用于标识对所述数据处理请求处理失败。

26.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-24中任意一项所述的数据处理方法。

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