【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种安全可控线程实时监控方法及系统。
技术介绍
1、多线程技术在计算机应用领域得到了广泛的应用，通过同时处理多个任务充分发挥计算机处理器的性能，在针对海量数据的大数据处理和分析邻域具有广泛应用，通过同时处理数据集中的不同部分，加速数据清理、转换和分析的过程，提高了数据处理的效率和响应速度。
2、在通过cblof算法（cluster-based local outlier factor，基于集成局部离群因子的聚类算法）对数据处理和分析邻域时，由于数据处理量巨大、大量的业务代码层线程池被使用，导致线程池超过容量、请求的线程产生堆积继而报错，引发处理系统响应时间长、处理成功率低、cpu和内存使用率突增等问题，使得其他线程不得不等待更长时间才能被处理，造成大数据实时处理的延迟和瓶颈的问题，导致cblof算法中获取到的离群因子的存在很大的偏差，则根据离群因子对线程进行监控时的准确性降低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种安全可控线程实时监控方法及系统，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种安全可控线程实时监控方法及系统采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种安全可控线程实时监控方法，该方法包括以下步骤：
4、采集每个线程任务的连续若干个时刻的处理器占用率和内存占用率；
5、获取每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列，根据每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列中相邻数据之间的
6、根据每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列之间的相关系数构建异常监测空间，对异常监测空间中的所有点进行聚类，获得大簇和小簇，根据相关系数获得异常监测空间中的目标数据点，根据目标数据点与大簇和小簇之间距离，获得每个线程任务在每个时刻的初始离群因子，根据每个线程任务在每个时刻的死锁程度，对初始离群因子进行修正，获得每个线程任务在每个时刻的最终离群因子；
7、根据每个线程任务在每个时刻的最终离群因子进行线程的实时监控。
8、进一步地，所述获取每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列，根据每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列中相邻数据之间的差异，获得每个线程任务在每个时刻的数据突变程度，包括的具体步骤如下：
9、将每个线程任务的若干个时刻的处理器占用率按照时间的顺序组成每个线程任务的处理器占用序列，将每个线程任务的若干个时刻的内存占用率按照时间的顺序组成每个线程任务的内存占用序列；
10、每个线程任务在每个时刻的数据突变程度的计算公式为：
11、
12、式中，表示第个线程任务的第个时刻的处理器占用率，表示第个线程任务的第个时刻的处理器占用率，表示第个线程任务的第个时刻的内存占用率，表示第个线程任务的第个时刻的内存占用率，表示第个线程任务在第个时刻的数据突变程度，表示每个时刻的之前的若干个时刻个数，表示以自然常数为底的指数函数，为绝对值符号。
13、进一步地，所述根据每个线程任务在每个时刻的数据突变程度，获得每个线程任务的总时刻个数和稳定时刻个数，根据每个线程任务的总时刻个数和稳定时刻个数之间的差异，获得每个线程任务的死锁系数，包括的具体步骤如下：
14、将任意一个时刻记为当前时刻；
15、从当前时刻开始，依次对当前时刻之前的每个时刻的数据突变程度进行遍历，具体过程为：先对当前时刻之前的一个时刻的数据突变程度进行分析，当大于或者等于预设阈值a时，则再对进行分析，当大于或者等于预设阈值a时，则再对进行分析，当大于或者等于预设阈值a时，继续进行分析，直至第一个小于预设阈值a的时刻的数据突变程度出现，则就停止迭代，将停止迭代的时刻记为停止时刻；
16、将第个线程任务的停止时刻和当前时刻之间的所有时刻的个数记为第个线程任务的稳定时刻个数，其中，包括停止时刻和当前时刻；
17、将个线程任务的起始时刻和当前时刻之间的所有时刻的个数记为第个线程任务的总时刻个数，其中，包括线程任务的起始时刻和当前时刻；
18、将第个线程任务的稳定时刻个数与第个线程任务的总时刻个数的比值，作为第个线程任务的死锁系数。
19、进一步地，所述根据相邻时刻的所有线程任务的处理器占用率的之间的差异，获取每个时刻的死锁系数，包括的计算公式如下：
20、
21、式中，表示第个线程任务的第个时刻的处理器占用率，表示第个线程任务的第个时刻的处理器占用率，表示以自然常数为底的指数函数，表示第个时刻的死锁系数，为绝对值符号，表示在每个时刻的所有线程任务的总数量。
22、进一步地，所述对每个线程任务的死锁系数和每个时刻的死锁系数进行融合得到每个线程任务在每个时刻的死锁程度，包括的具体步骤如下：
23、将每个线程任务的死锁系数与每个时刻的死锁系数的乘积结果，作为每个线程任务在每个时刻的死锁程度。
24、进一步地，所述根据每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列之间的相关系数构建异常监测空间，对异常监测空间中的所有点进行聚类，获得大簇和小簇，包括的具体步骤如下：
25、计算每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列之间的皮尔逊相关系数，以线程任务的序号为横轴，以皮尔逊相关系数为纵轴建立参考坐标系，将多线程系统中所有线程任务的皮尔逊相关系数映射在参考坐标系中，获得异常监测空间；
26、将异常监测空间中所有数据点通过k-means聚类算法进行聚类，获得若干个类簇；
27、根据类簇中的数据点的个数对所有的类簇按照从大到小的顺序进行降序排序，得到类簇降序序列；从类簇降序序列的第一个类簇开始，计算第一个类簇中数据点的个数与所有类簇中所有数据点的总个数之间的比值，当所述比值小于预设阈值b时，则继续计算类簇降序序列中前两个类簇中数据点的个数与所有类簇中所有数据点的总个数之间的比值，当所述比值小于预设阈值b时，则继续计算类簇降序序列中前三个类簇中数据点的个数与所有类簇中所有数据点的总个数之间的比值，直至出现大于或者等于预设阈值b时，则停止，此时将停止之前的所有类簇组成一个大簇，将除了大簇之外的所有类簇组成一个小簇。
28、进一步地，所述根据相关系数获得异常监测空间中的目标数据点，根据目标数据点与大簇和小簇之间距离，获得每个线程任务在每个时刻的初始离群因子，包括的具体步骤如下：
29、获取大簇中的聚类中心，将其记为大簇中心点；获取小簇中的聚类中心，将其记为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述获取每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列，根据每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列中相邻数据之间的差异，获得每个线程任务在每个时刻的数据突变程度，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述根据每个线程任务在每个时刻的数据突变程度，获得每个线程任务的总时刻个数和稳定时刻个数，根据每个线程任务的总时刻个数和稳定时刻个数之间的差异，获得每个线程任务的死锁系数，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述根据相邻时刻的所有线程任务的处理器占用率的之间的差异，获取每个时刻的死锁系数，包括的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述对每个线程任务的死锁系数和每个时刻的死锁系数进行融合得到每个线程任务在每个时刻的死锁程度，包括的具体步骤如下：
6.根据权利
7.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述根据相关系数获得异常监测空间中的目标数据点，根据目标数据点与大簇和小簇之间距离，获得每个线程任务在每个时刻的初始离群因子，包括的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述根据每个线程任务在每个时刻的死锁程度，对初始离群因子进行修正，获得每个线程任务在每个时刻的最终离群因子，包括的计算公式如下：
9.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述根据每个线程任务在每个时刻的最终离群因子进行线程的实时监控，包括的具体步骤如下：
10.一种安全可控线程实时监控系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述一种安全可控线程实时监控方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述获取每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列，根据每个线程任务的处理器占用序列与内存占用序列中相邻数据之间的差异，获得每个线程任务在每个时刻的数据突变程度，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述根据每个线程任务在每个时刻的数据突变程度，获得每个线程任务的总时刻个数和稳定时刻个数，根据每个线程任务的总时刻个数和稳定时刻个数之间的差异，获得每个线程任务的死锁系数，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述根据相邻时刻的所有线程任务的处理器占用率的之间的差异，获取每个时刻的死锁系数，包括的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述一种安全可控线程实时监控方法，其特征在于，所述对每个线程任务的死锁系数和每个时刻的死锁系数进行融合得到每个线程任务在每个时刻的死锁程度，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种安全...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈仕灼，李承龙，周鑫易，于宏宇，王然，董成阳，
申请(专利权)人：大连高德瑞信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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