[发明专利]优雅停机超时时长的确定方法及装置

说明书

本公开提供了一种优雅停机超时时长的确定方法，涉及云计算领域，可以应用于金融技术领域。该方法包括：响应于服务停机指令，使用超时时长预测模型预测目标停机超时时长，其中，所述超时时长预测模型为根据历史服务调用信息预先训练得到的；根据所述目标停机超时时长动态配置超时时长，以执行服务停机流程。本公开还提供了一种优雅停机超时时长的确定装置、设备、存储介质和程序产品。

技术领域

本公开涉及云计算技术领域，具体涉及微服务技术领域，更具体地涉及一种优雅停机超时时长的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

背景技术

随着单体应用向微服务转化，以微服务+容器为核心的互联网技术成为主要趋势，大量企业开始落地微服务架构。服务提供方节点的优雅停机可以有效降低业务在服务器中执行时突然中断可能造成的影响。目前Dubbo微服务框架优雅停机的实现机制主要包括注册中心注销逻辑和协议的注销逻辑，首先删除掉注册中心中本节点对应的服务提供方地址，并由注册中心通知服务消费方取消订阅该节点地址；之后服务提供方发送readonly事件报文通知服务消费方，并等待在途请求在配置的超时时长内处理完毕。

相关技术中，配置的超时时长通常是个经验值，设置过短造成在途请求未处理完毕被迫中断从而影响业务的连续性，设置过长也会导致停机时长延长带来不必要的等待。因此，如何准确的确定超时时长成为亟需解决的技术问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种优雅停机超时时长的确定方法、装置、设备、介质和程序产品。

根据本公开的第一个方面，提供了一种优雅停机超时时长的确定方法，所述方法包括：

响应于服务停机指令，使用超时时长预测模型预测目标停机超时时长，其中，所述超时时长预测模型为根据历史服务调用信息预先训练得到的；

根据所述目标停机超时时长动态配置超时时长，以执行服务停机流程。

根据本公开的实施例，根据历史服务调用信息预先训练所述超时时长预测模型包括：

按照预设频率定时收集服务调用信息；

根据所述服务调用信息计算目标超时时长，其中，所述目标超时时长为收集周期内任意时刻触发优雅停机所需的超时时长；

将每个收集周期的中间时刻的时间戳作为解释变量，所述每个收集周期对应的目标超时时长作为被解释变量构建数据样本集；

将所述数据样本集输入超时时长预测模型进行训练和测试。

根据本公开的实施例，所述服务调用信息包括服务调用成功次数、调用失败次数、总响应时长、平均每秒事务处理量、最大响应时长和最大每秒事务处理量。

根据本公开的实施例，所述根据所述服务调用信息计算目标超时时长包括：

根据所述服务调用信息计算每个收集周期内单个服务的调用数量、单个服务的总响应时长和单个服务的平均每秒事务处理量；

根据所述单个服务调用数量、所述单个服务的总响应时长和所述单个服务的平均每秒事务处理量确定单个服务的加权平均响应时长；

根据所述加权平均响应时长和服务调用总数量确定目标超时时长。

根据本公开的实施例，所述使用超时时长预测模型预测目标停机超时时长包括：

获取发起服务停机指令的时间信息；

将所述时间信息输入超时时长预测模型；以及

输出目标停机超时时长。