[发明专利]服务访问流量控制方法、装置、服务器和存储介质

说明书

本发明涉及服务访问流量控制方法、装置、服务器和存储介质，应用于服务器。所述方法包括：接收访问请求；获取所述访问请求对应的服务的状态特征信息；将所述访问请求和所述状态特征信息作为限流分析模型的输入；所述限流分析模型通过无监督学习和监督学习联合训练得到，所述限流分析模型的输出为服务的状态是否符合限流条件；获取所述限流分析模型的输出，根据所述输出启动/禁用所述服务对应的限流机制；在所述服务对应的限流机制启动状态下，拒绝所述访问请求，在所述服务对应的限流机制禁用状态下，响应所述访问请求。本发明实施例解决了现有服务访问限流方案灵活性/适应性不足的问题，有效保障的服务的正常可用。

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别是涉及服务访问流量控制方法、装置、服务器和存储介质。

背景技术

目前，在应对大流量高并发时，互联网企业的服务平台都会引入限流方案，以保护服务正常可用，常见限流方案有：

访问量限流，设定最大访问量MAX，每次进入访问前计数器+1，将结果和最大并发量MAX比较，如果大于等于MAX，则直接返回；如果小于MAX，则继续执行；

并发量限流，确定访问的最大并发量MAX，每次进入访问前计数器+1，将结果和最大并发量MAX比较，如果大于等于MAX，则直接返回；如果小于MAX，则继续执行；退出访问后计数器-1；

漏桶算法限流，不论流量流入的情况如何，流量流出按照一定的频率。如果流入过大的流量，超过桶的大小，则丢弃掉多余的流量；

令牌桶算法限流，如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务；

然而，以上限流方案均需要依靠预设的经验值，灵活性/适应性存在明显不足。

发明内容

基于此，有必要针对现有服务访问限流方案灵活性/适应性不足的问题，提供一种服务访问流量控制方法、装置、服务器和存储介质。

一方面，本发明实施例提供一种服务访问流量控制方法，包括：

接收访问请求；

获取所述访问请求对应的服务的状态特征信息；

将所述访问请求和所述服务的状态特征信息作为限流分析模型的输入，所述限流分析模型通过无监督学习和监督学习联合训练得到，所述限流分析模型的输出为所述服务的状态是否符合限流条件；

获取所述限流分析模型的输出，根据所述输出启动/禁用所述服务对应的限流机制；在所述服务对应的限流机制启动状态下，拒绝所述访问请求，在所述服务对应的限流机制禁用状态下，响应所述访问请求。

在其中一个实施例中，通过如下步骤训练所述限流分析模型：

获取多个时刻所述服务的状态特征信息，作为第一训练样本数据；对所述第一训练样本数据进行无监督学习，由此构建第一模型，所述第一模型的输出为所述服务的状态判定结果；检测所述第一模型的输出准确度；若所述第一模型的输出准确度达到第一设定条件，将所述第一模型确定为无监督学习模型；

将所述无监督学习模型的输出作为第二训练样本数据；对所述第二训练样本数据进行监督学习，由此构建第二模型，所述第二模型的输出为所述服务的状态是否满足限流条件；检测所述第二模型的输出准确度；若所述第二模型的输出准确度达到第二设定条件，将所述第二模型确定为监督学习模型；

根据所述无监督学习模型和监督学习模型，得到所述限流分析模型。

在其中一个实施例中，按照设定的时间周期，重新获取多个时刻所述服务的状态特征信息，并基于重新获取到的状态特征信息进行无监督学习和监督学习，以此对所述限流分析模型进行更新。