【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络流量管理领域，尤其涉及一种请求数据限流的方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、在互联网通信领域，很多场景都需要对网络请求的速率进行限制，避免大流量的冲击使服务器产生故障。
2、相关技术中，流量的限流通常基于预先设定的固定阈值进行。然而，这种方法缺乏灵活性，可能不适应实际的请求变化。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种请求数据限流的方法、装置、设备及可读存储介质，能够适应实际的请求数据变化，对目标服务器进行限流。
2、第一方面，本申请实施例提供一种请求数据限流的方法，请求数据的限流方法包括：获取多个服务器的历史流量请求数据，历史流量请求数据包括服务器标识、流量请求量和时间；根据历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时间序列预测模型；基于训练好的时间序列预测模型，确定目标服务器标识在目标时间的预测流量请求量，时间序列预测模型包括服务器标识、时间和流量请求量的对应关系；基于预测流量请求量对目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流。
3、根据本申请第一方面的实施方式，在根据历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时间序列预测模型之前，方法还包括：判断历史流量请求数据是否包括资源定位符；在历史流量请求数据包括资源定位符的情况下，根据历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练。
4、根据本申请第一方面前述任一实施方式，根据历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时
5、根据本申请第一方面前述任一实施方式，计算历史流量请求数据中任意t时刻与第t-i时刻的流量请求量的变化量的和值，得到移动平均值，满足以下关系：ma(q)＝∑(ρi*δy(t-i))其中，ma(q)表示移动平均值，ρi为第一模型参数，δy(t-i)为任意t时刻与第t-i时刻的流量请求量的变化量。
6、根据本申请第一方面前述任一实施方式，计算t-i时刻的移动平均值的和值，得到自回归模型，满足以下关系：其中，ar(p)表示自回归模型，为第二模型参数，ma(q)(t-i)表示第t-i时刻的移动平均值。
7、根据本申请第一方面前述任一实施方式，基于预测流量请求量对目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流，包括：获取多个服务器的当前流量请求数据，当前流量请求数据包括服务器标识、流量请求量和时间；计算当前流量请求数据中流量请求量的平均请求量和标准差；根据平均请求量、标准差和预设流量请求量确定阈值；根据阈值，对目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流；其中，根据平均请求量、标准差和预设流量请求量确定阈值满足以下关系：r＝q+σ*μ*y(t+k)/(1+y(t+k))其中，r表示阈值，q表示平均请求量，σ表示标准差，μ表示调整因子，y(t+k)表示预测流量请求量。
8、根据本申请第一方面前述任一实施方式，根据阈值，对目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流，包括：根据历史流量请求数据的种类和服务器对应的路由配置的优先级，将目标服务器超出阈值的流量发送至备用服务器。
9、根据本申请第一方面前述任一实施方式，根据阈值，对目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流，包括：在阈值减去当前流量小于预设阈值的情况下，发送告警信息至目标系统；在当前流量超过阈值的情况下，对超出阈值的流量进行拦截，并返回目标页面。
10、第二方面，本申实施例提供了一种请求数据限流的装置，请求数据限流的装置包括：获取模块，用于获取多个服务器的历史流量请求数据，历史流量请求数据包括服务器标识、流量请求量和时间；训练模块，用于根据历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时间序列预测模型；确定模块，用于基于训练好的时间序列预测模型，确定目标服务器标识在目标时间的预测流量请求量，时间序列预测模型包括服务器标识、时间和流量请求量的对应关系；限流模块，用于基于预测流量请求量对目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流。
11、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如权利要求1-8任意一项的请求数据限流的方法。
12、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面任意一项的请求数据限流的方法。
13、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行如第一方面的请求数据限流的方法。
14、本申请实施例的一种请求数据限流的方法、装置、设备及可读存储介质，通过时间序列预测模型能够基于已有的历史流量请求数据对目标服务器在目标时间下的流量请求量进行预测，得到预测流量请求量。然后基于该预测流量请求量对目标服务器进行限流。此过程不需要人为设定固定阈值进行限流，并且由于预测流量请求量是基于历史流量请求数据得到的，所以预测请求量较为合理，能够适应实际的请求变化；实现无人工干预，系统自动平衡流量控制。
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1.一种请求数据限流的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的请求数据限流的方法，其特征在于，在所述根据所述历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时间序列预测模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述根据所述历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时间序列预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述计算所述历史流量请求数据中任意t时刻与第t-i时刻的流量请求量的变化量的和值，得到移动平均值，满足以下关系：
5.根据权利要求3或4所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述计算t-i时刻的移动平均值的和值，得到自回归模型，满足以下关系：
6.根据权利要求1所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述基于所述预测流量请求量对所述目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流，包括：
7.根据权利要求6所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述根据所述阈值，对所述目标服务器标识对应的目标服务器进行
8.根据权利要求6所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述根据所述阈值，对所述目标服务器标识对应的目标服务器进行请求数据限流，包括：
9.一种请求数据限流的装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-8任意一项所述的请求数据限流的方法。
12.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-8任意一项所述的请求数据限流的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种请求数据限流的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的请求数据限流的方法，其特征在于，在所述根据所述历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时间序列预测模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述根据所述历史流量请求数据对时间序列预测算法进行训练，得到训练好的时间序列预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述计算所述历史流量请求数据中任意t时刻与第t-i时刻的流量请求量的变化量的和值，得到移动平均值，满足以下关系：
5.根据权利要求3或4所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述计算t-i时刻的移动平均值的和值，得到自回归模型，满足以下关系：
6.根据权利要求1所述的请求数据限流的方法，其特征在于，所述基于所述预测流量请求量对所述目标服务器标识对应的目标服务器进行请...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵淳，陈达，崔凯峰，刘光宇，严国涛，
申请(专利权)人：中移动信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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