酒店分销商接口限流方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种酒店分销商接口限流方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：基于各个分销商接口的历史成交数据将分销商按第一预设比例划分至对应的预设档次；获取服务器的当前性能参数，并根据当前性能参数确认总限流阈值；根据第二预设比例将总限流阈值划分至各个预设档次，得到每个预设档次对应的限流阈值；根据限流阈值对各个预设档次内的分销商的接口访问请求进行限流。本发明专利技术通过对分销商接口进行限流，从而避免服务器因超负荷而崩溃的情况出现，提高了酒店分销平台运行的稳定性。定性。定性。

【技术实现步骤摘要】
酒店分销商接口限流方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及网络通信
，特别是涉及一种酒店分销商接口限流方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近几年来，互联网技术的快速发展。云平台作为互联网技术的一个分支，它是一种适应当前大数据业务的技术模式，经过多年的发展已经进入实际运营阶段，由于云平台技术强大的数据存储和数据分析能力，基于云平台技术的酒店多渠道流量分销平台作为一种创新的营销方式，正在改变目前的酒店营销现状。
[0003]目前，要保证酒店分销平台稳定性以应对大流量访问请求，通常需要注意两个功能控制。一个是请求的限流，一个是服务降级处理。所述两个功能控制的意义在于不会让酒店分销平台的服务在分销商的大量访问中出现瘫痪。酒店分销平台中每个接口所能提供的单位时间服务能力是有限的。当超过服务的承载能力，一般会造成整个接口服务停顿，或者酒店分销平台崩溃，或者带来一系列未知的连锁反应，这样会造成整个系统的服务能力丧失。因此，有必要在服务能力超限的情况下实时过载保护。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种酒店分销商接口限流方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决超负荷的接口访问请求导致酒店分销平台崩溃的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种酒店分销商接口限流方法，包括：基于各个分销商接口的历史成交数据将分销商按第一预设比例划分至对应的预设档次；获取服务器的当前性能参数，并根据当前性能参数确认总限流阈值；根据第二预设比例将总限流阈值划分至各个预设档次，得到每个预设档次对应的限流阈值；根据限流阈值对各个预设档次内的分销商的接口访问请求进行限流。
[0006]作为本申请的进一步改进，基于各个分销商接口的历史成交数据将分销商划分至对应的预设档次，包括：获取每个分销商的历史订单量，所有分销商的总订单量；将历史订单量、历史增长率和总订单量输入至预先构建好的评分模型，得到每个分销商的评分结果，评分模型包括第一评分子模型和第二评分子模型，第一评分子模型根据历史订单量、历史增长率和总订单量评估得到第一分数，第二评分子模型根据历史订单量、历史增长率和总订单量评估得到第二分数，第一分数和第二分数加权计算得到评分结果；按每个预设档次的应占比例，根据评分结果将分销商划分至对应的预设档次。
[0007]作为本申请的进一步改进，第一评分子模型为加权评分模型，第二评分子模型基于BP神经网络构建。
[0008]作为本申请的进一步改进，根据限流阈值对各个预设档次内的分销商的接口访问请求进行限流，包括：构建每个预设档次对应的令牌桶，并根据每个预设档次对应的限流阈值设定令牌桶中令牌的生成效率和令牌总量；基于令牌桶中令牌的数量控制对应的预设档
次中分销商的接口访问。
[0009]作为本申请的进一步改进，基于各个分销商接口的历史成交数据将分销商划分至对应的预设档次，包括：获取每个分销商的历史订单量；将历史订单量输入至预先训练好的预测模型，得到每个分销商的预测订单量；将预测订单量的从高至低进行排序，再根据排序结果和每个预设档次的应占比例，将分销商划分至对应预设档次。
[0010]作为本申请的进一步改进，根据限流阈值对各个预设档次内的分销商的接口访问请求进行限流之后，还包括：统计分销商发起的所有访问请求；判断访问请求中是否存在非正常访问请求；若是，则禁止访问请求，并将对应的分销商加入黑名单，
[0011]作为本申请的进一步改进，非正常访问请求包括存在尝试注入攻击的请求、恶意注册请求、爬虫过度抓取请求中的任意一种。
[0012]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种酒店分销商接口限流装置，包括：档次划分模块，用于基于各个分销商接口的历史成交数据将分销商按第一预设比例划分至对应的预设档次；获取模块，用于获取服务器的当前性能参数，并根据当前性能参数确认总限流阈值；阈值划分模块，用于根据第二预设比例将总限流阈值划分至各个预设档次，得到每个预设档次对应的限流阈值；限流模块，用于根据限流阈值对各个预设档次内的分销商的接口访问请求进行限流。
[0013]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种计算机设备，计算机设备包括处理器、与处理器耦接的存储器，存储器中存储有程序指令，程序指令被处理器执行时，使得处理器执行如上述任一项的酒店分销商接口限流方法的步骤。
[0014]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储介质，存储有能够实现上述酒店分销商接口限流方法的程序指令。
[0015]本申请的有益效果是：本申请的酒店分销商接口限流方法通过将与酒店分销平台对接的各个分销商按照其历史成交数据进行档次划分，以将分销商划分为多个预设档次，再获取服务器自身的当前性能参数，根据该当前性能参数确认出服务器在预设时间内可接收并处理的访问请求总数的最大值，从而得到总限流阈值，然后根据为各个档次预先设定的比例，将总限流阈值划分到各个预设档次，再根据每个预设档次对应的限流阈值，对处于各个预设档次的分销商的接口访问请求进行限流，从而实现了对酒店分销商的接口的限流，使得在预设时间内出现的接口访问请求不会超过服务器的承载能力，防止短时间内骤增的接口访问请求导致酒店分销平台崩溃，提高了酒店分销平台运行的稳定性。并且，分档次的为分销商进行限流，优先保证历史成交数据好的分销商能够快速、及时的进行访问，提升优质分销商的使用体验。
附图说明
[0016]图1是本专利技术第一实施例的酒店分销商接口限流方法的流程示意图；
[0017]图2是本专利技术第二实施例的酒店分销商接口限流方法的流程示意图；
[0018]图3是本专利技术第三实施例的酒店分销商接口限流方法的流程示意图；
[0019]图4是本专利技术第四实施例的酒店分销商接口限流方法的流程示意图；
[0020]图5是本专利技术实施例的酒店分销商接口限流装置的功能模块示意图；
[0021]图6是本专利技术实施例的计算机设备的结构示意图；
[0022]图7是本专利技术实施例的存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0024]本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种酒店分销商接口限流方法，其特征在于，包括：基于各个分销商接口的历史成交数据将分销商按第一预设比例划分至对应的预设档次；获取服务器的当前性能参数，并根据当前性能参数确认总限流阈值；根据第二预设比例将所述总限流阈值划分至各个预设档次，得到每个预设档次对应的限流阈值；根据所述限流阈值对各个预设档次内的分销商的接口访问请求进行限流。2.根据权利要求1所述的酒店分销商接口限流方法，其特征在于，所述基于各个分销商接口的历史成交数据将分销商按第一预设比例划分至对应的预设档次，包括：获取每个所述分销商的历史订单量和订单量的历史增长率，所有分销商的总订单量；将所述历史订单量、所述历史增长率和所述总订单量输入至预先构建好的评分模型，得到每个分销商的评分结果，所述评分模型包括第一评分子模型和第二评分子模型，所述第一评分子模型根据所述历史订单量、所述历史增长率和所述总订单量评估得到第一分数，所述第二评分子模型根据所述历史订单量、所述历史增长率和所述总订单量评估得到第二分数，所述第一分数和所述第二分数加权计算得到所述评分结果；按每个所述预设档次的应占比例，根据所述评分结果将所述分销商划分至对应的所述预设档次。3.根据权利要求2所述的酒店分销商接口限流方法，其特征在于，所述第一评分子模型为加权评分模型，所述第二评分子模型基于BP神经网络构建。4.根据权利要求1所述的酒店分销商接口限流方法，其特征在于，所述根据所述限流阈值对各个预设档次内的分销商的接口访问请求进行限流，包括：构建每个所述预设档次对应的令牌桶，并根据每个所述预设档次对应的所述限流阈值设定所述令牌桶中令牌的生成效率和令牌总量；基于所述令牌桶中令牌的数量控制对应的所述预设档次中分销商的接口访问。5.根据权利要求1所述的酒店分销商接口限流方法，其特征在于，所述基于各个分销商...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓文，
申请(专利权)人：深圳市天下房仓科技有限公司，
类型：发明
国别省市：