[发明专利]一种服务降级方法及装置、存储介质、计算机设备

说明书

本发明提供了一种服务降级方法及装置、存储介质、计算机设备，其中，该方法包括：获取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据；基于目标请求数据读取预设应用服务的状态参数，将状态参数输入预先建立的智能分析模型；通过智能分析模型基于状态参数判断预设应用服务是否具备预设的服务降级条件；若预设应用服务具备预设的服务降级条件，则匹配降级规则，利用降级规则对预设应用服务进行降级。通过本发明，可以智能动态实现服务降级，相较于传统的降级方案可以更加系统化管理降级策略，且时效性更高。

技术领域

本发明涉及网络应用性能分析技术领域，特别是一种服务降级方法及装置、存储介质、计算机设备。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，业务服务类型也越来越多，而不同的业务进行数据访问时，多以分层结构的访问链路实现，该访问链路可以包括流量入口、应用层以及后端的资源层。其中，流量入口可能会有4层负载均衡、7层负载均衡或其他数量的多层的负载均衡。当流量达到应用层之后，则根据并不同的业务场景的请求对第三方服务或是对缓存、数据库、队列等资源的访问。

当服务器压力剧增的情况下，多采用降级的方式释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。服务降级，是利用有限资源，保障服务系统核心功能高可用的架构方法。但是，传统的降级方案多为根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级。不仅无法实现智能动态、时效性较慢，而且无法通过系统管理，调度配置复杂。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种服务降级方法及装置、存储介质、计算机设备，通过智能检测服务状态参数控制服务降级，能够实现降级策略动态变化以及自动生成，无需人工编程、配置，大大减少了人为因素带来的各种误差，还可以实现系统化管理降级策略，提高了操作灵活性和扩展性，且更具时效性。

依据本发明第一方面，提供了一种服务降级方法，包括：获取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据；基于所述目标请求数据读取所述预设应用服务的状态参数，将所述状态参数输入预先建立的智能分析模型；通过所述智能分析模型基于所述状态参数判断所述预设应用服务是否具备预设的服务降级条件；若所述预设应用服务具备预设的服务降级条件，则匹配降级规则，利用所述降级规则对所述预设应用服务进行降级。

可选地，所述获取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据，包括：基于预设时间滑动窗口采集应用服务请求数据，基于所述应用服务请求数据选取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据。

可选地，所述基于预设时间滑动窗口采集应用服务请求数据，包括：根据当前所处时间段设定第一预设时间滑动窗口，以所述第一预设时间滑动窗口为采集周期，采集应用服务请求数据；和/或，获取当前应用服务请求量，根据所述当前应用服务请求量设定第二预设时间滑动窗口，以所述第二预设时间滑动窗口为采集周期，采集应用服务请求数据。

可选地，所述通过所述智能分析模型基于所述状态参数判断所述预设应用服务是否具备预设的服务降级条件包括：通过所述智能分析模型根据所述状态参数识别出所述预设应用服务在不同服务维度的状态参数，基于所述不同服务维度的状态参数在预设的多种预设检测算法中选取目标检测算法；根据所述目标检测算法计算状态参数中的异常参数，基于所述异常参数判断所述预设应用服务是否具备预设的服务降级条件。

可选地，所述不同服务维度的状态参数包括但不限于：响应时间、并发量、连接数、流量、后端错误数量的95值、中位数。

可选地，所述预设检测算法包括但不限于：基于曲线拟合的指数加权移动平均算法、基于时间序列检测算法、孤立森林算法、基于高斯分布的异常检测算法。

可选地，所述匹配降级规则，利用所述降级规则对所述预设应用服务进行降级包括：利用智能分析模型识别异常参数所属的服务维度，并基于所述异常参数所属的服务维度匹配降级规则后，将所述降级规则同步到规则缓存服务器中；从规则缓存服务器调取服务降级规则，利用所述降级规则对所述预设应用服务进行降级。