一种云计算用并发式数据处理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种云计算用并发式数据处理系统，包括数据处理模块、访问调配模块、并发统计模块和模式筛选模块，所述并发统计模块用于对系统内词组的并发值进行统计，所述数据处理模块用于接收到发送的词组的并发值后对并发数据进行处理，所述数据处理模块将高并发词组的修改困难值发送至模式筛选模块，所述模式筛选模块用于接收到修改困难值后对系统的模式进行筛选，所述访问调配模块用于对系统内的高并发词组进行访问调配，本发明专利技术由词组的并发值、并发活跃值和并发沉闷值得到词组的修改困难值，并通过模式筛选模块对系统内并发处理模式进行筛选，同时在高并发词组的基础上降低并发次数和并发概率。发次数和并发概率。

【技术实现步骤摘要】
一种云计算用并发式数据处理系统


[0001]本专利技术属于云计算
，涉及并发式数据处理技术，具体是一种云计算用并发式数据处理系统。

技术介绍

[0002]云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
[0003]现有技术中，云计算下的并发式数据处理系统依旧存在以下缺陷：系统内无法进行并发数据的自运算，也不能有效避免并发事件的发生，导致词组并发概率只高不低；无法对系统内的词组数据进行并发数据计算，从而选择相应的并发处理模块，为此，我们提出一种云计算用并发式数据处理系统。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种云计算用并发式数据处理系统。
[0005]本专利技术所要解决的技术问题为：
[0006](1)如何计算系统内词组的并发值，并如何结合词组的活跃值和沉闷值计算得到词组的修改困难值；
[0007](2)如何由系统内词组的并发数据智能切换相应的词组并发处理模式；<br/>[0008](3)如何对用户输入的访问数据进行调配，如何做到降低系统内高并发词组的并发几率。
[0009]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0010]一种云计算用并发式数据处理系统，包括数据处理模块、注册登录模块、访问调配模块、并发统计模块、模式筛选模块、暂存库、数据采集模块以及服务器群；
[0011]所述并发统计模块用于对系统内词组的并发值进行统计，统计步骤具体如下：
[0012]步骤S1：获取系统内的词组，将词组标记为t，t＝1，2，
……
，z；
[0013]步骤S2：获取词组的修改次数，并将修改次数标记为XGt；获取每次修改对应的用户名称，得到词组对应的修改用户数YHt，利用公式JGt＝YHt/XGt计算得到词组的均改用户值JGt；
[0014]步骤S3：获取词组的并发次数，并将并发次数标记为Bt；其中，词组的并发次数指的是在某个时间段内同一词组有多个用户同时进行修改的次数；
[0015]步骤S4：利用词组的并发次数对比词组的修改次数，计算得到词组的并发率BLt，公式具体为：BLt＝Bt/XGt；
[0016]步骤S5：词组的并发率BLt、均改用户值JGt结合公式进行并发统计得到并发值BFt，并发统计的公式具体如下：
[0017]式中a1和a2均为比例系数固定数值，且a1和a2的取值大于零，e为自然常数；
[0018]步骤S6：将计算得到的词组的并发值BFt反馈至服务器群中；
[0019]所述并发统计模块通过服务器群将词组的并发值发送至数据处理模块；所述数据处理模块用于接收到发送的词组的并发值后对并发数据进行处理，处理过程具体如下：
[0020]步骤一：设定词组的并发阈值，将计算得到的词组的并发值BFt与并发阈值进行比对，若词组的并发值超过并发阈值，将词组记为高并发词组u，u＝1，2，
……
，x；
[0021]步骤二：获取高并发词组的并发频率为BPu；高并发词组对应的并发间隔记为Fui，i＝1，2，
……
，n；其中，Fu1表示高并发词组从上传日期开始计算至第一次并发的时间结束；Fu2表示高并发词组从第一次并发的时间开始至第二次并发时间结束，若高并发词组无第二次并发，则从第一次并发的时间开始计算至系统当前日期结束，依次类推；
[0022]步骤三：设定间隔对应值Hj；间隔对应值Hj的时间范围为(bj，bj+1]，且b1＜b2＜，
……
，＜bj＜bj+1；间隔对应值Hj对应的并发活跃值记为Nj；j＝1，2，
……
，n，且N1＞N2＞
……
＞Nj；
[0023]步骤四：访问间隔Fui与间隔对应值Hj进行匹配，具体表现为，当Fu1∈(b2，b3]，则Fu1的并发活跃值为N2；
[0024]步骤五：利用公式计算得到高并发词组的并发活跃值BHi；访问间隔Fui越小，表示并发的时间间隔越小，即并发活跃值也越大；
[0025]步骤六：利用公式计算得到高并发词组的并发沉闷值BMi；式中，α为干扰因子，α＝1.1001154；
[0026]步骤七：为高并发词组的并发活跃值BHi和并发沉闷值BMi分配相应的加权系数；并发活跃值BHi和并发沉闷值BMi对应的加权系数分别为c1和c2；
[0027]步骤八：获取上述高并发词组的并发值BFt，将高并发词组的并发值重新记为BFi，利用公式XKi＝BFi+BHi
×
c1
‑
BMi
×
c2获取得到高并发词组的修改困难值XKi；其中，并发值越大且并发活跃值越大，则高并发词组的修改困难值越大。
[0028]进一步地，所述注册登录模块用于使用人员通过用户终端输入个人信息进行注册登录，并将注册成功后的个人信息发送至服务器群内进行存储；所述个人信息包括用户名称、实名认证的手机号码、个人照片。
[0029]进一步地，所述数据处理模块将高并发词组的修改困难值发送至模式筛选模块，所述模式筛选模块用于接收到修改困难值后对系统的模式进行筛选，筛选过程具体如下：
[0030]SS1：获取词组对应的字节大小ZJt；获取词组对应的上传时间，利用系统当前时间得到词组的上传时长SCt；
[0031]SS2：分别为词组的字节大小和上传时间分配比例系数d1和d2，利用公式CZt＝ZJt
×
d1+SCt
×
d2计算得出词组的初始状态值CZt；
[0032]SS3：获取数据处理模块中计算得到的词组的修改困难值XKi，将词组的修改困难值XKi重新记为XKt，结合词组的初始状态值CZt，通过公式计算得到词组的并发状态值BZt，公式具体如下：
[0033]式中h1和h2均为比例系数固定数值，且h1和h2的取值均大于零；
[0034]SS4：获取系统内的并发模式，设定保守式并发模式、开放式并发模式以及最后更新生效模式的门限范围值，对应的门限范围值分别为X1～X2、X2～X3和X3～X4；
[0035]SS5：词组的并发状态值与若并发模式的门限范围值相匹配，模式筛选模块生成模式切换信号，系统依据模式切换信号切换成相应的并发模式。
[0036]进一步地，所述访问调配模块用于对系统内的高并发词组进行访问调配，访问调配步骤具体如下：
[0037本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云计算用并发式数据处理系统，其特征在于，包括数据处理模块、注册登录模块、访问调配模块、并发统计模块、模式筛选模块、暂存库、数据采集模块以及服务器群；所述并发统计模块用于对系统内词组的并发值进行统计，统计步骤具体如下：步骤S1：获取系统内的词组，将词组标记为t，t＝1，2，
……
，z；步骤S2：获取词组的修改次数，并将修改次数标记为XGt；获取每次修改对应的用户名称，得到词组对应的修改用户数YHt，利用公式JGt＝YHt/XGt计算得到词组的均改用户值JGt；步骤S3：获取词组的并发次数，并将并发次数标记为Bt；其中，词组的并发次数指的是在某个时间段内同一词组有多个用户同时进行修改的次数；步骤S4：利用词组的并发次数对比词组的修改次数，计算得到词组的并发率BLt，公式具体为：BLt＝Bt/XGt；步骤S5：词组的并发率BLt、均改用户值JGt结合公式进行并发统计得到并发值BFt，并发统计的公式具体如下：式中a1和a2均为比例系数固定数值，且a1和a2的取值大于零，e为自然常数；步骤S6：将计算得到的词组的并发值BFt反馈至服务器群中；所述并发统计模块通过服务器群将词组的并发值发送至数据处理模块；所述数据处理模块用于接收到发送的词组的并发值后对并发数据进行处理，处理过程具体如下：步骤一：设定词组的并发阈值，将计算得到的词组的并发值BFt与并发阈值进行比对，若词组的并发值超过并发阈值，将词组记为高并发词组u，u＝1，2，
……
，x；步骤二：获取高并发词组的并发频率为BPu；高并发词组对应的并发间隔记为Fui，i＝1，2，
……
，n；其中，Fu1表示高并发词组从上传日期开始计算至第一次并发的时间结束；Fu2表示高并发词组从第一次并发的时间开始至第二次并发时间结束，若高并发词组无第二次并发，则从第一次并发的时间开始计算至系统当前日期结束，依次类推；步骤三：设定间隔对应值Hj；间隔对应值Hj的时间范围为(bj，bj+1]，且b1＜b2＜，
……
，＜bj＜bj+1；间隔对应值Hj对应的并发活跃值记为Nj；j＝1，2，
……
，n，且N1＞N2＞
……
＞Nj；步骤四：访问间隔Fui与间隔对应值Hj进行匹配，具体表现为，当Fu1∈(b2，b3]，则Fu1的并发活跃值为N2；步骤五：利用公式计算得到高并发词组的并发活跃值BHi；访问间隔Fui越小，表示并发的时间间隔越小，即并发活跃值也越大；步骤六：利用公式计算得到高并发词组的并发沉闷值BMi；式中，α为干扰因子，α＝1.1001154；步骤七：为高并发词组的并发活跃值BHi和并发沉闷值BMi分配相应的加权系数；并发
活跃值BHi和并发沉闷值BMi对应的加权系数分别为c1和c2；步骤八：获取上述高并发词组的并发值BFt，将高并发词组的并发值重新记...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖洪光，
申请(专利权)人：阜阳市星启链数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：