数据处理方法技术

本公开涉及一种数据处理方法

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、介质及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，具体地，涉及一种数据处理方法
、
装置
、
介质及电子设备
。

技术介绍

[0002]服务器的性能经常用
QPS(Queries
‑
per
‑
second
，每秒查询率
)
来衡量，
QPS
是对一个服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
。
[0003]在推广领域中，服务器接受客户端用于请求第一类信息的请求，由于服务器服务于大量客户端，因此，服务器所处理的请求量是相当大的，而大量的请求会导致服务器的
QPS
压力增大，影响服务器的性能
。

技术实现思路

[0004]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述
。
该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围
。
[0005]第一方面，本公开提供一种数据处理方法，包括：
[0006]响应请求发送指令，获取至少一个特征，所述请求发送指令用于向服务端发送重请求，所述重请求用于向所述服务端请求第一类信息；
[0007]根据所述至少一个特征，预测所述服务端在收到所述重请求后是否能够成功返回第一类信息；
[0008]在预测所述服务端在收到所述重请求后不能成功返回第一类信息的情况下，禁止向所述服务端发送所述重请求
。
[0009]第二方面，本公开提供一种数据处理装置，包括：
[0010]第一获取模块，用于响应请求发送指令，获取至少一个特征，所述请求发送指令用于向服务端发送重请求，所述重请求用于向所述服务端请求第一类信息；
[0011]预测模块，用于根据所述至少一个特征，预测所述服务端在收到所述重请求后是否能够成功返回第一类信息；
[0012]禁止模块，用于在预测所述服务端在收到所述重请求后能够成功返回第一类信息的情况下，向所述服务端发送所述重请求
。
[0013]第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面所述方法的步骤
。
[0014]第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：
[0015]存储装置，其上存储有计算机程序；
[0016]处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面所述方法的步骤
。
[0017]通过上述技术方案，根据获取的至少一个特征，预测服务端在收到重请求后是否
能够成功返回第一类信息，由于服务端在收到重请求后不能成功返回第一类信息，因此也无需将重请求发送至服务器进行处理，因此，在预测服务端在收到重请求后不能成功返回第一类信息的情况下，禁止向服务端发送重请求，从发送重请求的来源方减少向服务端发送的无法成功返回第一类信息的重请求的流量，从而降低服务端的处理请求的压力，确保服务端的性能，此外，也能够避免服务端无效资源的损耗
。
[0018]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明
。
附图说明
[0019]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征
、
优点及方面将变得更加明显
。
贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素
。
应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制
。
在附图中：
[0020]图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种数据处理方法的流程图
。
[0021]图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种请求链路示意图
。
[0022]图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种数据处理方法的流程图
。
[0023]图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种获取目标样本的流程图
。
[0024]图5是根据一示例性实施例示出的一种数据处理装置的框图
。
[0025]图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0026]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例
。
虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开
。
应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围
。
[0027]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和
/
或并行执行
。
此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和
/
或省略执行示出的步骤
。
本公开的范围在此方面不受限制
。
[0028]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。
术语“基于”是“至少部分地基于”。
术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。
其他术语的相关定义将在下文描述中给出
。
[0029]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置
、
模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置
、
模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系
。
[0030]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0031]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制
。
[0032]可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型
、
使用范围
、
使用场景等告知用户并获得用户的授权
。
[0033]例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息
。
从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备
、
应用程序
、
服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息
。
[0034]作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数据处理方法，其特征在于，包括：响应请求发送指令，获取至少一个特征，所述请求发送指令用于向服务端发送重请求，所述重请求用于向所述服务端请求第一类信息；根据所述至少一个特征，预测所述服务端在收到所述重请求后是否能够成功返回第一类信息；在预测所述服务端在收到所述重请求后不能成功返回第一类信息的情况下，禁止向所述服务端发送所述重请求
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个特征，预测所述服务端在收到所述重请求后是否能够成功返回第一类信息，包括：将所述至少一个特征输入至训练完成的预测模型，得到所述预测模型输出的概率，其中，所述至少一个特征包括设备特征
、
用户特征和在所述重请求前发送的
N
个历史请求所对应的请求特征，所述历史请求包括历史重请求；根据目标预设阈值和所述概率的大小关系，确定预测结果，其中，所述预测结果用于表征所述服务端在收到所述重请求后是否能够成功返回第一类信息
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，不同第一类信息位置对应不同的预测模型，利用与所述重请求对应的第一类信息位置所对应的预测模型，预测所述服务端在收到所述重请求后是否能够成功返回第一类信息
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述至少一个特征和所述预测结果，生成目标样本；根据所述目标样本，更新所述预测模型
。5.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：定期获取目标时长内向所述服务端发送的第一重请求的数量，以及所述目标时长内基于不同预设阈值下分别向所述服务端发送的第二重请求的数量，所述第一重请求是在响应所述请求发送指令则向所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张楠，张晓光，于洋，李琼，庞新龙，傅瑶，李锦锋，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：