[发明专利]Annoy热更新方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及大数据领域，提供一种Annoy热更新方法、装置、设备及介质，能够通过哈希映射表记录实时门栓信息，保证实时门栓信息不被篡改，提高数据的安全性，使实时门栓信息更加可靠，基于异步监控线程监控电子设备的内存占用信息，能够保证在执行Annoy热更新时不会由于内存占用过高而出现宕机，根据内存占用信息判断是否启动回滚机制，当不启动回滚机制，且当前Annoy模型完成更新时，启动定时器，定时结束时，启动销毁机制，不立即启动销毁机制，避免在当前Annoy模型无法稳定工作而直接下线历史Annoy模型导致任务执行异常，保证了服务的可靠性，进而实现对Annoy的热更新。此外，本发明还涉及区块链技术，更新后的当前Annoy模型可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种Annoy热更新方法、装置、设备及介质。

背景技术

Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)搜索算法在相似查找领域具有出色的表现，当我们完成一个Annoy数据模型时，最终目的是导入到生产环境中为线上环境提供相关服务。

实际工程中，在建立了第一版Annoy数据模型后，需要不断地进行迭代，或者是针对一些实时数据变化，对模型或者模型内的参数进行热更新，但是，一旦服务上线，就不能随意停止或者重启服务，服务终止所带来的损失在互联网时代的成本较高，通常代价是难以支撑的。因此，要保证尽可能小的损失，就需要有特定的热更新机制，以便在热更新时能够快速切换。

然而，完成一个Annoy模型的热更新也并不简单，需要同时保证原子化、不可终止、支持回滚3个核心保证点。传统的热更新采用的是double buffer技术，即采用双缓存备份技术，在运行过程中用两个变量来保存，一个变量用于正常运行，支持索引请求，另一个变量则用来更新Annoy模型，模型更新完以后，利用新模型的变量响应索引请求。这种方式虽然能保证上述3个核心保证点，但在执行时会消耗双倍内存，并且，当Annoy模型较大时，轻则发生模型更新失败，影响索引结果，重则导致JVM(Java Virtual Machine，Java虚拟机)的OOM(Out Of Memory，内存溢出)，对生产环境造成不可预计的损失。

鉴于现有技术方案中存在的上述问题，需要对传统的Annoy热更新方案执行进一步地优化。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种Annoy热更新方法、装置、设备及介质，能够结合异步监控线程、回滚机制，以及延迟销毁机制实现对Annoy的热更新。

一种Annoy热更新方法，所述Annoy热更新方法包括：

响应于Annoy热更新请求，根据所述Annoy热更新请求确定待更新的Annoy模型的模型名，并从当前缓冲器中获取与所述模型名对应的当前Annoy模型，更新所述当前Annoy模型；

获取所述当前Annoy模型更新时的实时门栓信息；

获取预先构建的哈希映射表，将所述实时门栓信息写入所述哈希映射表；

启动异步监控线程，基于所述异步监控线程监控电子设备的内存占用信息；

根据所述内存占用信息判断是否启动回滚机制，并根据所述哈希映射表判断所述当前Annoy模型的更新状态；

当不启动所述回滚机制，且所述当前Annoy模型的更新状态为完成更新时，启动定时器；

当所述定时器显示定时结束时，启动销毁机制。

根据本发明优选实施例，所述根据所述Annoy热更新请求确定待更新的Annoy模型的模型名包括：

解析所述Annoy热更新请求的方法体，得到所述Annoy热更新请求所携带的信息；

获取预设标签；