[发明专利]一种基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法

权利要求书

1.一种基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法，其特征在于包括以下步骤：

S11、工单系统按照事务类型分类并获取数据，构建线程池占用率模型运算得到线程池占用率，按占用率从大到小生成优先标识；

S12、按照优先标识顺序结构和马尔科夫链构建的预警模型运算得出工单系统多场景、多环节工单流程出现故障的概率；

S13、根据故障概率对工单流程进行优化。

2.根据权利要求1所述的基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法，其特征在于：所述线程池占用率模型用于计算线程池负荷度指标，公式为：

式中：N是线程池运行时工作线程数，N_max是设置的最大线程数，描述工作线程的饱和度；T_cur是当前采集时间窗口的任务数，T_pre是上一采集时间窗口的任务数，Q是任务缓冲队列大小，描述当前任务饱和度，描述任务缓冲队列增长速率；ζ是权重系数。

3.根据权利要求2所述的基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法，其特征在于：所述线程池占用率模型计算得到的线程池负荷度指标对比预设的线程池负荷度ω，若大于ω则触发参数调整，否则跳过当前采集时间窗口。

4.根据权利要求1所述的基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法，其特征在于：所述步骤S13通过线程池优化技术将重复的流程进程优化合并，并以线程形式对工单各环节进行传输及跟踪。

5.根据权利要求3所述的基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法，其特征在于：所述线程池占用率通过将工单系统分类的场景数据放入线程池占用率模型计算得出。

6.根据权利要求1所述的基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法，其特征在于：所述马尔科夫链构建的预警模型公式为：

X(k+1)＝X(k)×P

式中X(k)表示趋势分析与预测对象在t＝k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t＝k+1时刻的状态向量。

7.根据权利要求1所述的基于线程池的工单系统数据批处理优化的方法，其特征在于：所述工单系统按照事务类型分为四部分，包括以问题形式发起工单场景、以事务形式发起工单场景、以故障形式发起工单场景、以任务形式发起工单场景。