CN114238037A - 高并发服务请求结果存储方法和装置、以及电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种高并发服务请求结果存储方法和装置、以及电子设备和存储介质，其中该方法包括：对高并发服务请求结果进行缓存并计算得到高并发服务请求结果的每秒请求数的总量；获取目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，并根据其计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，将高并发服务请求结果存储至目标数据库中。本发明的技术方案能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，且能够保证其被充分利用。

Description

高并发服务请求结果存储方法和装置、以及电子设备和存储 介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种高并发服务请求结果存储方法和装置、以及电子设备和存储介质。

背景技术

随着大数据时代的来临，在不同的应用场景中，同时并发大量的服务请求结果的情况频繁发生，而这些高并发服务请求结果会对目标数据库的运行性能产生巨大的影响，例如，高并发服务请求结果会使目标数据库因服务请求结果数量巨大而宕机等。

因此，现有技术中缺少一种能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，且能够保证目标数据库被充分利用的高并发服务请求结果存储方法和装置、以及电子设备和存储介质。

发明内容

本发明的目的是提供一种高并发服务请求结果存储方法和装置、以及电子设备和存储介质，以解决相关技术中存在的上述问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种高并发服务请求结果存储方法，该方法包括：

接收并执行高并发服务请求结果，得到对应的高并发服务请求结果；

对高并发服务请求结果进行缓存；

根据缓存后的高并发服务请求结果，计算得到高并发服务请求结果的每秒请求数的总量；

获取目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，将高并发服务请求结果存储至目标数据库中。

根据本发明的第二方面，提供了一种高并发服务请求结果存储装置，该装置包括：结果缓存模块、高并发服务请求结果评估模块和目标数据库；

结果缓存模块，用于接收高并发服务请求结果，并对高并发服务请求结果进行缓存；

高并发服务请求结果评估模块，用于根据缓存后的高并发服务请求结果，计算得到高并发服务请求结果的每秒请求数的总量；获取目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，并根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；以及响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，控结果缓存模块将高并发服务请求结果存储至目标数据库中；

目标数据库，用于存储高并发服务请求结果。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行存储器中的所述计算机程序，以实现上述任一项所述方法的步骤。

根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

本实施例提供的高并发服务请求结果存储方法和装置、以及电子设备和存储介质，能够根据高并发服务请求结果的每秒请求数的总量与目标数据库的每秒请求数的总量阈值的比较结果，即目标数据库的当前运行状态，确定高并发服务请求结果是否被存储至目标数据库，这不仅能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，而且能够保证目标数据库被充分利用，降低目标数据库出现宕机等问题。

本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明提供的高并发服务请求结果存储方法的实施例一的一流程图；

图2为本发明提供的高并发服务请求结果存储方法的实施例一的另一流程图；

图3为本发明提供的高并发服务请求结果存储方法的实施例一的又一流程图；

图4为本发明提供的高并发服务请求结果存储方法的实施例一的再一流程图；

图5为本发明提供的高并发服务请求结果存储方法的实施例二的一流程图；

图6为本发明提供的高并发服务请求结果存储装置的实施例三的一流程图；

图7为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

需要说明的是，在本发明中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序；术语“S101”、“S102”、“S201”、“S202”等用于区别步骤，而不必理解为按照特定的顺序或先后次序执行方法步骤；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。另外，本发明中的多个包括两个及两个以上，有特殊说明的除外。

示例性方法

实施例一

图1为本发明提供的高并发服务请求结果存储方法的实施例一的一流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤S101：接收并执行高并发服务请求，得到对应的高并发服务请求结果；

步骤S102：对高并发服务请求结果进行缓存；

步骤S103：根据缓存后的高并发服务请求结果，计算得到高并发服务请求结果的每秒请求数的总量；

在本实施例中，高并发服务请求结果是指同时向目标数据库发送的大量的高并发服务请求结果，因此，何种数量的高并发服务请求结果被认为是高并发，是基于目标数据库的处理能力（即目标数据库的每秒请求数的最大总量）来确定的，即高并发服务请求结果的数量是根据目标数据库的处理能力（即目标数据库的每秒请求数的最大总量）确定的，故本实施例对高并发服务请求结果的数量不做具体限定。

其中，高并发服务请求结果中的服务请求结果的种类包括：充值高并发服务请求结果、消费高并发服务请求结果中的任意一种或者多种，当然，本领域技术人员还可以根据实际需要选择其他种类的高并发服务请求结果，此处不做限定。

需要说明的是，在本实施例中，高并发服务请求结果的每秒请求数的总量是指所有高并发服务请求结果的每秒请求数的总和，其中，每秒请求数即为每秒查询率（英文简称：QPS）。例如，若高并发服务请求结果包括R1、R2、R3三条高并发服务请求结果，则高并发服务请求结果的每秒请求数的总量是指R1高并发服务请求结果的每秒请求数、R2高并发服务请求结果的每秒请求数和R3高并发服务请求结果的每秒请求数的三者之和，其他情况依此类推，此处不再赘述。

另外，高并发服务请求结果中的服务请求结果的每秒请求数的计算方法可采用现有技术中的计算方法，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，此处不做限定。

步骤S104：获取目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

在本实施例中，目标数据库的每秒请求数的总量阈值是根据目标数据库的每秒请求数的最大总量设定的，即目标数据库的每秒请求数的总量阈值是根据目标数据库每秒处理请求的最大条数设定的，因此，本领域技术人员根据目标数据库的每秒请求数的最大总量，可以灵活设定目标数据库的每秒请求数的总量阈值，此处不做限定。

为了保证目标数据库能够安全、稳定、高效、快速地处理高并发服务请求结果，目标数据库的每秒请求数的总量阈值优选为目标数据库的每秒请求数的最大总量的80%，当然，为了充分利用目标数据库，目标数据库的每秒请求数的总量阈值也可以为目标数据库的每秒请求数的最大总量，即目标数据库的每秒请求数的总量阈值等于目标数据库的每秒请求数的最大总量。

需要说明的是，目标数据库的每秒请求数的总量阈值的设定方式包括预先设定或者交互获得，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，此处不做限定。另外，目标数据库的每秒请求数的总量阈值的监测方法，本领域技术人员可以采用现有技术中的监测方法，此处不做限定，例如：可以采用现有技术中的通过调用阿里云的数据接口来监测目标数据库的每秒请求数的总量阈值，也可以采用现有技术中的通过consul（服务注册中心）结合Prometheus（普罗米修斯）来监测目标数据库的每秒请求数的总量阈值。

其中，目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量的监测方法，本领域技术人员也可以采用现有技术中的监测方法，此处不做限定，例如：可以采用现有技术中的通过调用阿里云的数据接口来监测目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，也可以采用现有技术中的通过consul（服务注册中心）结合Prometheus（普罗米修斯）来监测目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量。

步骤S105：根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

在本实施例中，目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量为目标数据库的每秒请求数的总量阈值与目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量的差值。

步骤S106：响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，将高并发服务请求结果存储至目标数据库中。

在本实施例中，为了保证缓存后的高并发服务请求结果能够快速、高效地存储至目标数据库中，优选采用异步同步的方式将缓存后的高并发服务请求结果存储至目标数据库中。

在本实施例中，如图1所示，步骤S105之后，该方法还可包括：

步骤S107：响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量大于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，高并发服务请求结果等待存储。

在一种可选实施方式中，如图2所示，步骤S107之后，该方法还包括：

步骤S1081：获取缓存后的高并发服务请求结果的每秒请求数的总量、目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

步骤S1082：根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

步骤S1083：响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量时，高并发服务请求结果存储至目标数据库中；

步骤S1084：响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量大于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，高并发服务请求结果等待存储。

在步骤S1084之后，本实施例中的方法还可以跳转至步骤S1081，从而循环执行步骤S1081至步骤S1084，以在目标数据库的当前运行状态符合要求时将缓存后的高并发服务请求结果存储至目标数据库中。

在该种可选实施方式中，当存在高并发服务请求结果等待存储的情况时，该方法能够实施监测目标数据库的当前运行状态，从而根据目标数据库的当前运行状态，确定高并发服务请求结果被存储至目标数据库或是继续等待存储。该种方法不仅能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，而且能够保证目标数据库被充分利用，降低目标数据库出现宕机等问题的机率。

在另一种可选实施方式中，如图3所示，步骤S107之后，该方法还包括：

步骤S1091：按照缓存时间顺序为高并发服务请求结果标记对应的时间戳，并按照时间戳的先后依次排序，得到高并发服务请求结果队列；

步骤S1092：获取目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

步骤S1093：根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

步骤S1094：根据时间戳先后顺序，提取高并发服务请求结果队列中小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的高并发服务请求结果存储至目标数据库中；

步骤S1095：高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果继续等待存储。

可选地，如图4所示，步骤S1095之后，该方法还包括：

步骤S1101：在继续缓存新的高并发服务请求结果后，按照缓存时间顺序为高并发服务请求结果标记对应的时间戳，并按照时间戳的先后依次排序，添加到高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果之后，得到新的高并发服务请求结果队列；

步骤S1102：获取目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

步骤S1103：根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

步骤S1104：根据时间戳先后顺序，提取高并发服务请求结果队列中小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的高并发服务请求结果存储至目标数据库中；

步骤S1105：高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果继续等待存储。

在步骤S1105之后，由于高并发服务请求结果队列中存在高并发服务请求结果，因此，可以在步骤S1105之后跳转至步骤S1101循环执行上述步骤S1101至步骤S1105。

在该种可选实施方式中，当存在高并发服务请求结果等待存储的情况时，该方法能够实施监测目标数据库的当前运行状态，从而根据目标数据库的当前运行状态，确定高并发服务请求结果被存储至目标数据库的具体数量。该种方法不仅能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，而且能够保证目标数据库被充分利用，降低目标数据库出现宕机等问题的机率。

需要说明的是，图4所示的方法包括步骤S101-步骤S107以及步骤S1091至步骤S1095，只是为了使图4更为简单、直观而未示出。并且如图2至图4所示，步骤S1081至步骤S1084与步骤S1091至步骤S1105是两个并列的技术方案，这个两个并列的技术方案不仅可以单独使用，还可以结合使用，例如在步骤S1081至步骤S1084之后采用步骤S1091至步骤S1105，或者在步骤S1091至步骤S1105之后采用步骤S1081至步骤S1084，本领域技术人员可以根据实际需要灵活选择，此处不做限定。

本实施例提供的高并发服务请求结果存储方法，还能够根据高并发服务请求结果的每秒请求数的总量与目标数据库的每秒请求数的总量阈值的比较结果，即目标数据库的当前运行状态，确定高并发服务请求结果是否被存储至目标数据库，这不仅能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，而且能够保证目标数据库被充分利用，降低目标数据库出现宕机等问题的机率。

实施例二

图5为本发明提供的高并发服务请求结果存储方法的实施例二的一流程图。如图5所示，该方法包括：实施例一中的高并发服务请求结果存储方法（不包括步骤S101），以及如下步骤：

步骤S111：接收高并发服务请求，并根据高并发服务请求，计算得到高并发服务请求的每秒请求数的总量；

在本实施例中，高并发服务请求是指大量用户同时对目标执行模块发起服务请求，因此，何种数量的服务请求被认为是高并发，是基于目标执行模块的执行处理能力（即目标执行模块的每秒请求数的最大总量）来确定的，即高并发服务请求的数量是根据目标执行模块的执行处理能力（即目标执行模块的每秒请求数的最大总量）确定的，故本实施例对高并发服务请求的数量不做具体限定。

其中，高并发服务请求中的服务请求的种类包括：充值服务请求、消费服务请求中的任意一种或者多种，当然，本领域技术人员还可以根据实际需要选择其他种类的服务请求，此处不做限定。

需要说明的是，在本实施例中，高并发服务请求的每秒请求数的总量是指高并发服务请求中的所有服务请求的每秒请求数的总和，其中，每秒请求数即为每秒查询率（英文简称：QPS）。例如，若高并发服务请求包括R1、R2、R3三条服务请求，则高并发服务请求的每秒请求数的总量是指R1服务请求的每秒请求数、R2服务请求的每秒请求数和R3服务请求的每秒请求数的三者之和，其他情况依此类推，此处不再赘述。

另外，高并发服务请求中的服务请求的每秒请求数的计算方法可采用现有技术中的计算方法，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，此处不做限定。

步骤S112：响应于高并发服务请求的每秒请求数的总量与目标执行模块的每秒请求数的总量阈值的比较结果，确定高并发服务请求的发送方式为同步发送方式或者异步发送方式；

在本实施例中，目标执行模块的每秒请求数的总量阈值是根据目标执行模块的每秒请求数的最大总量设定的，即目标执行模块的每秒请求数的总量阈值是根据目标执行模块每秒处理请求的最大条数设定的，因此，本领域技术人员根据目标执行模块的每秒请求数的最大总量，可以灵活设定目标执行模块的每秒请求数的总量阈值，此处不做限定。

为了保证目标执行模块能够安全、稳定、高效、快速地执行高并发服务请求，目标执行模块的每秒请求数的总量阈值优选为目标执行模块的每秒请求数的最大总量的80%，当然，为了充分利用目标执行模块，目标执行模块的每秒请求数的总量阈值也可以为目标执行模块的每秒请求数的最大总量，即目标执行模块的每秒请求数的总量阈值等于目标执行模块的每秒请求数的最大总量。

需要说明的是，目标执行模块的每秒请求数的总量阈值的设定方式包括预先设定或者交互获得，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，此处不做限定。另外，目标执行模块的每秒请求数的总量阈值的监测方法，本领域技术人员可以采用现有技术中的监测方法，此处不做限定，例如：可以采用现有技术中的通过调用阿里云的数据接口来监测目标执行模块的每秒请求数的总量阈值，也可以采用现有技术中的通过consul（服务注册中心）结合Prometheus（普罗米修斯）来监测目标执行模块的每秒请求数的总量阈值。

可选地，在本实施例中，步骤S112具体包括：

响应于高并发服务请求的每秒请求数的总量与目标执行模块的每秒请求数的总量阈值的比较结果；

当比较结果为高并发服务请求的每秒请求数的总量小于或者等于目标执行模块的每秒请求数的总量阈值时，高并发服务请求的发送方式为同步发送方式；

当比较结果为高并发服务请求的每秒请求数的总量大于目标执行模块的每秒请求数的总量阈值时，高并发服务请求的发送方式为异步发送方式。

步骤S113：响应于高并发服务请求的发送方式为同步发送方式：在目标执行模块接收到以同步发送方式发送的高并发服务请求后，执行高并发服务请求；

步骤S114：响应于高并发服务请求的发送方式为异步发送方式：对高并发服务请求进行缓存，并在目标执行模块接收到缓存后的高并发服务请求后，执行高并发服务请求。

如图5所示，步骤S114具体可包括：

步骤S1141：响应于高并发服务请求的发送方式为异步发送方式：对高并发服务请求进行缓存；

步骤S1142：在目标执行模块接收到缓存后的高并发服务请求后，执行高并发服务请求。

在一种可选实施方式中，如图5所示，在步骤S114中的对高并发服务请求进行缓存之后，即步骤S1141之后，本实施例的方法还包括：

步骤S115：获取缓存后的高并发服务请求的每秒请求数的总量、目标执行模块的每秒请求数的总量阈值和目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量；

步骤S116：根据目标执行模块的每秒请求数的总量阈值和目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量，计算得到目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量；

步骤S117：响应于高并发服务请求的每秒请求数的总量大于目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，将缓存后的高并发服务请求发送至备用执行模块进行执行。

在另一种可选实施方式种，如图5所示，在步骤S114中的对高并发服务请求进行缓存之后，即步骤S1141和步骤S1142之间，本实施例的方法还包括：

步骤S115：获取缓存后的高并发服务请求的每秒请求数的总量、目标执行模块的每秒请求数的总量阈值和目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量；

步骤S116：根据目标执行模块的每秒请求数的总量阈值和目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量，计算得到目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量；

步骤S118：响应于高并发服务请求的每秒请求数的总量小于或者等于目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，将缓存后的高并发服务请求发送至目标执行模块。

在本实施例中，目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量为目标执行模块的每秒请求数的总量阈值与目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量的差值。

其中，目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量的监测方法，本领域技术人员可以采用现有技术中的监测方法，此处不做限定，例如：可以采用现有技术中的通过调用阿里云的数据接口来监测目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量，也可以采用现有技术中的通过consul（服务注册中心）结合Prometheus（普罗米修斯）来监测目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量。

在步骤S115至步骤S118中，本实施例提供的高并发服务请求结果存储方法能够在确定发送方式为异步发送方式后，为缓存后的高并发服务请求启用备用执行模块，这不仅保证了高并发服务请求能够快速地被执行，避免其被积存，即保证了目标执行模块执行的及时性，还保证了发起服务请求的用户的体验感。

在本实施例中，对于实施例一中的高并发服务请求结果存储方法，均可参照对实施例一中的全部描述，此处不再赘述。

本实施例提供的高并发服务请求结果存储方法，能够根据高并发服务请求的每秒请求数的总量与目标执行模块的每秒请求数的总量阈值的比较结果，自动选择不同的发送方式，来适应目标执行模块的当前执行状态，灵活性强，且降低了目标执行模块的执行压力。并且其还能够在确定发送方式为异步发送方式后，为缓存后的高并发服务请求启用备用执行模块，这不仅保证了高并发服务请求能够快速地被执行，不被积存，即保证了执行的及时性，还保证了发起服务请求的用户的体验感。

另外，本实施例提供的高并发服务请求结果存储方法，还能够根据高并发服务请求结果的每秒请求数的总量与目标数据库的每秒请求数的总量阈值的比较结果，即目标数据库的当前运行状态，确定高并发服务请求结果是否被存储至目标数据库，这不仅能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，而且能够保证目标数据库被充分利用，降低目标数据库出现宕机等问题的机率。

示例性装置

实施例三

图6为本发明提供的高并发服务请求结果存储装置的实施例三的一流程图。如图6所示，该装置包括：结果缓存模块201、高并发服务请求结果评估模块202和目标数据库203；其中，结果缓存模块201，用于对目标执行模块或者备用执行模块发送的高并发服务请求结果进行缓存；高并发服务请求结果评估模块202，用于根据缓存后的高并发服务请求结果，计算得到高并发服务请求结果的每秒请求数的总量；获取目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，并根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量，以及响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，控制结果缓存模块202将高并发服务请求结果存储至目标数据库203中；目标数据库203，用于存储高并发服务请求结果。

可选地，高并发服务请求结果评估模块202，还用于获取缓存后的高并发服务请求结果的每秒请求数的总量、目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量时，控制结果缓存模块将高并发服务请求结果存储至目标数据库中；响应于高并发服务请求结果的每秒请求数的总量大于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，控制结果缓存模块将高并发服务请求结果等待存储。

可选地，高并发服务请求结果评估模块202，还用于控制结果缓存模块201按照缓存时间顺序为高并发服务请求结果标记对应的时间戳，并按照时间戳的先后依次排序，得到高并发服务请求结果队列；获取目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；控制结果缓存模块201根据时间戳先后顺序，提取高并发服务请求结果队列中小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的高并发服务请求结果存储至目标数据库203中。

可选地，高并发服务请求结果评估模块202，还用于在继续缓存新的高并发服务请求结果后，控制结果缓存模块201按照缓存时间顺序为高并发服务请求结果标记对应的时间戳，并按照时间戳的先后依次排序，添加到高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果之后，得到新的高并发服务请求结果队列；获取目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；根据目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；控制结果缓存模块201根据时间戳先后顺序，提取高并发服务请求结果队列中小于或者等于目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的高并发服务请求结果存储至目标数据库203中。

在一种可选实施方式中，本实施例中的装置还包括：第一服务请求评估模块（图中未示出）、缓存模块（图中未示出）和目标执行模（图中未示出）；其中，第一服务请求评估模块，用于接收高并发服务请求，并根据高并发服务请求，计算得到高并发服务请求的每秒请求数的总量，以及响应于高并发服务请求的每秒请求数的总量与目标执行模块的每秒请求数的总量阈值的比较结果，确定高并发服务请求的发送方式为同步发送方式或者异步发送方式；缓存模块，用于在第一服务请求评估模块确定高并发服务请求的发送方式为异步发送方式后，缓存高并发服务请求；目标执行模块，用于在接收到第一服务请求评估模块以同步发送方式发送的高并发服务请求后，执行高并发服务请求，得到对应的高并发服务请求结果，以及在接收到缓存模块发送的高并发服务请求后，执行高并发服务请求，得到对应的高并发服务请求结果。

在一种可选实施方式中，本实施例中的装置还包括：第二服务请求评估模块（图中未示出）和备用执行模块（图中未示出）；其中，第二服务请求评估模块，用于获取缓存后的高并发服务请求的每秒请求数的总量、目标执行模块的每秒请求数的总量阈值和目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量，并根据目标执行模块的每秒请求数的总量阈值和目标执行模块正在执行的所有服务请求的每秒请求数的总量，计算得到目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量；响应于高并发服务请求的每秒请求数的总量大于目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，控制缓存模块将缓存后的高并发服务请求发送至备用执行模块；以及响应于高并发服务请求的每秒请求数的总量小于或者等于目标执行模块的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，控制缓存模块将缓存后的高并发服务请求发送至目标执行模块；备用执行模块，用于在接收到缓存模块发送的高并发服务请求后，执行高并发服务请求，得到对应的高并发服务请求结果。

需要说明的是，实施例三中的高并发服务请求结果存储装置与实施例一和实施例二中的高并发服务请求结果存储方法相对应，对实施例三中的高并发服务请求结果存储装置的描述，均可参照对实施例一和实施例二中的高并发服务请求结果存储方法的描述，此处不再赘述。

本实施例提供的高并发服务请求结果存储装置，能够根据高并发服务请求的每秒请求数的总量与目标执行模块的每秒请求数的总量阈值的比较结果，自动选择不同的发送方式，来适应目标执行模块的当前执行状态，灵活性强，且降低了目标执行模块的执行压力。另外，其还能够在确定发送方式为异步发送方式后，为缓存后的高并发服务请求启用备用执行模块，这不仅保证了高并发服务请求能够快速地被执行，不被积存，即保证了执行的及时性，还保证了发起服务请求的用户的体验感。

另外，本实施例提供的高并发服务请求结果存储装置，还能够根据高并发服务请求结果的每秒请求数的总量与目标数据库的每秒请求数的总量阈值的比较结果，即目标数据库的当前运行状态，确定高并发服务请求结果是否被存储至目标数据库，这不仅能够保证目标数据库安全、稳定、高效、快递地运行，而且能够保证目标数据库被充分利用，降低目标数据库出现宕机等问题。

示例性电子设备

图7为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以是第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备，该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信，以从它们接收所采集到的输入信号。如图7所示，电子设备30包括一个或多个处理器31和存储器32。

处理器31可以是中央处理单元（CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其他组件以执行期望的功能。

存储器32可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器（ROM）、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器31可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本公开的各个实施例的软件程序的用于确定实际控制人的方法以及/或者其他期望的功能。在一个示例中，电子设备还可以包括：输入装置33和输出装置34，这些组件通过总线***和/或其他形式的连接机构（未示出）互连。

此外，该输入装置33还可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置34可以向外部输出各种信息。该输出设备54可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图7中仅示出了该电子设备中与本公开有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和存储介质

除了上述方法和设备以外，本公开的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的用于确定实际控制人的方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的用于确定实际控制人的方法中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于***实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本公开中涉及的器件、装置、设备、***的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、***。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

可能以许多方式来实现本公开的方法和装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而，本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。

还需要指出的是，在本公开的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此，本公开不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种高并发服务请求结果存储方法，其特征在于，所述方法包括：

接收并执行高并发服务请求，得到对应的高并发服务请求结果；

对所述高并发服务请求结果进行缓存；

根据缓存后的所述高并发服务请求结果，计算得到高并发服务请求结果的每秒请求数的总量；

获取目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

根据所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值和所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

响应于所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或者等于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，将所述高并发服务请求结果存储至所述目标数据库中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值和所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量之后，还包括：

响应于所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量大于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，所述高并发服务请求结果等待存储。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述响应于所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量大于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，所述高并发服务请求结果等待存储之后，还包括：

获取缓存后的所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量、所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值和所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

根据所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值和所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

响应于所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或等于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量时，所述高并发服务请求结果存储至所述目标数据库中；

响应于所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量大于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，所述高并发服务请求结果等待存储。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述响应于所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量大于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，所述高并发服务请求结果等待存储之后，还包括：

按照缓存时间顺序为所述高并发服务请求结果标记对应的时间戳，并按照时间戳的先后依次排序，得到高并发服务请求结果队列；

获取所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

根据所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值和所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

根据所述时间戳先后顺序，提取所述高并发服务请求结果队列中小于或者等于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的高并发服务请求结果存储至所述目标数据库中；

所述高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果继续等待存储。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果继续等待存储之后，还包括：

在继续缓存新的高并发服务请求结果后，按照缓存时间顺序为所述高并发服务请求结果标记对应的时间戳，并按照时间戳的先后依次排序，添加到所述高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果之后，得到新的高并发服务请求结果队列；

获取目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量；

根据所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值和所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；

根据所述时间戳先后顺序，提取所述高并发服务请求结果队列中小于或者等于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的高并发服务请求结果存储至所述目标数据库中；

所述高并发服务请求结果队列中剩余的高并发服务请求结果继续等待存储。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量为所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值与所述目标数据库正在执行的所有高并发服务请求结果的每秒请求数的总量的差值。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值为所述目标数据库的每秒请求数的最大总量，或者所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值为所述目标数据库的每秒请求数的最大总量的80%。

8.一种高并发服务请求结果存储装置，其特征在于，所述装置包括：结果缓存模块、高并发服务请求结果评估模块和目标数据库；

所述结果缓存模块，用于接收高并发服务请求结果，并对所述高并发服务请求结果进行缓存；

所述高并发服务请求结果评估模块，用于根据缓存后的所述高并发服务请求结果，计算得到高并发服务请求结果的每秒请求数的总量；获取目标数据库的每秒请求数的总量阈值和目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，并根据所述目标数据库的每秒请求数的总量阈值和所述目标数据库正在执行的所有服务请求结果的每秒请求数的总量，计算得到目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量；以及响应于所述高并发服务请求结果的每秒请求数的总量小于或者等于所述目标数据库的每秒请求数的当前剩余总量的比较结果，控制所述结果缓存模块将所述高并发服务请求结果存储至所述目标数据库中；

所述目标数据库，用于存储所述高并发服务请求结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

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