【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及低延迟数据处理，尤其涉及一种用于竞价的分布式低延迟延时任务。
技术介绍
1、低延迟数据处理
是指在数据处理过程中，尤其是在数据传输、存储、检索和处理等环节，实现极低时间延迟的技术范畴。低延迟数据处理的核心在于优化各个环节，以减少数据从产生到被处理之间的总耗时，涉及网络优化、高效的数据存储解决方案、快速的数据访问方法和高效的数据处理算法。通过技术综合应用，能够确保数据快速准确地被处理和响应，从而提高整体系统性能和用户体验。
2、其中，用于竞价的分布式低延迟延时任务指的是在分布式系统中实施的一种特殊任务，其目的是在实时竞价环境中，确保数据处理和传输的延迟尽可能低，对于竞价系统尤为重要，因为在这样的系统中，即使是微小的延迟也可能影响竞价结果，从而影响竞价的公平性和效率。
3、传统方法在任务处理过程中无法实现灵活的动态节点管理和故障恢复，导致了系统可用性的降低，对任务存储方案未能有效缓解高频访问数据的访问延迟问题，造成了系统性能瓶颈。通信方面，传统方法未能有效应对数据中心间通信的需求，导致了通信效率的低下，无法灵活应对大规模数据流的优先级处理，导致了实时性的不足。在数据流动和传输方面，传统方法未能有效识别和解决潜在的网络拥堵问题，导致了整体数据流动效率的降低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种用于竞价的分布式低延迟延时任务。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种用于竞价的分
3、s1：基于elasticjob，采用一致性哈希算法，对服务节点进行均匀分片，同时结合cap定理，实施故障转移和副本一致性维护，进行动态节点加入和移除处理、分片数据的实时更新和同步，生成数据同步与更新方案；
4、s2：基于所述数据同步与更新方案，采用redis作为数据存储和缓存机制，结合最近最少使用算法管理缓存数据，维护高频访问数据的快速访问能力，优化内存资源管理，生成优化的任务存储方案；
5、s3：基于所述优化的任务存储方案，采用波分复用技术和负载均衡算法，对数据中心间的通信进行优化，通过分配多种波长给对应数据流，进行数据的并行传输，生成数据传输策略；
6、s4：基于所述数据传输策略，采用滑动窗口算法处理实时数据流，同时应用数据流处理模型，在基于事件的窗口内处理数据，对数据进行排序和筛选，生成实时数据处理策略；
7、s5：基于所述实时数据处理策略，采用计算流体动力学模型和网络拓扑分析，模拟数据在网络中的流动路径，通过识别和分析数据流的行为，包括流量分布和潜在拥堵点，并进行优化，生成数据流动优化模型；
8、s6：基于所述数据流动优化模型，采用路径优化算法和冲突解决策略，对网络中的数据传输路径进行优化，通过计算最优路径和减少路径冲突，对数据流动进行优化调整，生成路径优化解决方案；
9、s7：基于所述路径优化解决方案，采用光子网络技术，包括光子编码和解码技术，对数据进行快速处理，结合光纤传输特性，优化数据在光纤网络中的传输速度，生成光子网络传输方案；
10、s8：基于所述光子网络传输方案，采用微服务架构模式和服务编排策略，将数据处理流程拆分成多个独立、轻量级的服务单元，通过服务间的通信协同工作，优化数据处理过程，生成微服务化任务处理流程。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述数据同步与更新方案包括数据均匀分布、服务可用性和故障自动恢复，所述优化的任务存储方案包括缓存热点数据、减少数据访问延迟，所述数据传输策略包括多波长利用、动态流量分配，所述实时数据处理策略具体指在时间窗口内的数据优先级排序和处理，所述数据流动优化模型包括流量分布模拟、拥塞点识别，所述路径优化解决方案具体为数据冲突最小化、传输路径最短化，所述光子网络传输方案包括光速数据编码、传输通道，所述微服务化任务处理流程具体指服务模块化设计、动态负载均衡。
12、作为本专利技术的进一步方案，基于elasticjob，采用一致性哈希算法，对服务节点进行均匀分片，同时结合cap定理，实施故障转移和副本一致性维护，进行动态节点加入和移除处理、分片数据的实时更新和同步，生成数据同步与更新方案的具体步骤为，
13、s101：基于elasticjob，采用一致性哈希算法，通过创建虚拟节点分布在环上，将实际节点映射到虚拟节点上，实现服务节点的均匀分片和负载均衡，生成分片映射表；
14、s102：基于所述分片映射表，采用paxos算法，通过多个节点间的提案和批准过程达成一致性决定，实现在故障转移时的副本一致性维护和数据的可靠复制，生成故障恢复与一致性维护策略；
15、s103：基于所述故障恢复与一致性维护策略，采用动态重平衡策略，实时监控系统负载和自动调整数据分片，应对节点的加入和移除，对整个系统的负载均衡和运行进行优化，生成节点调整方案；
16、s104：基于所述节点调整方案，采用实时数据同步技术，通过日志复制和分布式数据库的状态同步机制，确保所有节点上的数据实时性，反映最新的系统状态和信息，生成数据同步与更新方案。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述数据同步与更新方案，采用redis作为数据存储和缓存机制，结合最近最少使用算法管理缓存数据，维护高频访问数据的快速访问能力，优化内存资源管理，生成优化的任务存储方案的具体步骤为，
18、s201：基于所述数据同步与更新方案，采用redis的数据分片机制，通过对键空间进行均匀划分，将差异性数据键分配到多个redis实例上，平衡负载并优化数据访问的效率，生成分片数据存储结构；
19、s202：基于所述分片数据存储结构，应用redis的最近最少使用算法，通过追踪每个键的访问时间戳，并在内存达到预定阈值时，优先淘汰长时间未被访问的键，优化管理内存资源并保持数据访问的快速响应，生成缓存管理策略；
20、s203：基于所述缓存管理策略，执行redis缓存的性能优化，通过分析数据访问模式和频率，动态调整缓存大小和过期策略，优化内存使用并提升访问数据的响应速度，生成性能优化配置方案；
21、s204：基于所述性能优化配置方案，综合运用数据分片、最近最少使用算法和动态缓存调整策略，进行redis存储和缓存机制的最终优化，确保数据存储和缓存的最优性能，生成优化的任务存储方案。
22、作为本专利技术的进一步方案，基于所述优化的任务存储方案，采用波分复用技术和负载均衡算法，对数据中心间的通信进行优化，通过分配多种波长给对应数据流，进行数据的并行传输，生成数据传输策略的具体步骤为，
23、s301：基于所述优化的任务存储方案，采用波分复用技术，通过在同一光纤中使用多个波长的光信号传输多路数据，为每条数据流分配特定波长，实现并行传输，生成波长分配策略；
24、s302：基于所述波长分配策略，实施负本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，所述数据同步与更新方案包括数据均匀分布、服务可用性和故障自动恢复，所述优化的任务存储方案包括缓存热点数据、减少数据访问延迟，所述数据传输策略包括多波长利用、动态流量分配，所述实时数据处理策略具体指在时间窗口内的数据优先级排序和处理，所述数据流动优化模型包括流量分布模拟、拥塞点识别，所述路径优化解决方案具体为数据冲突最小化、传输路径最短化，所述光子网络传输方案包括光速数据编码、传输通道，所述微服务化任务处理流程具体指服务模块化设计、动态负载均衡。
3.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于ElasticJob，采用一致性哈希算法，对服务节点进行均匀分片，同时结合Cap定理，实施故障转移和副本一致性维护，进行动态节点加入和移除处理、分片数据的实时更新和同步，生成数据同步与更新方案的具体步骤为，
4.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述数据同步与更新方
5.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述优化的任务存储方案，采用波分复用技术和负载均衡算法，对数据中心间的通信进行优化，通过分配多种波长给对应数据流，进行数据的并行传输，生成数据传输策略的具体步骤为，
6.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述数据传输策略，采用滑动窗口算法处理实时数据流，同时应用数据流处理模型，在基于事件的窗口内处理数据，对数据进行排序和筛选，生成实时数据处理策略的具体步骤为，
7.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述实时数据处理策略，采用计算流体动力学模型和网络拓扑分析，模拟数据在网络中的流动路径，通过识别和分析数据流的行为，包括流量分布和潜在拥堵点，并进行优化，生成数据流动优化模型的具体步骤为，
8.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述数据流动优化模型，采用路径优化算法和冲突解决策略，对网络中的数据传输路径进行优化，通过计算最优路径和减少路径冲突，对数据流动进行优化调整，生成路径优化解决方案的具体步骤为，
9.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述路径优化解决方案，采用光子网络技术，包括光子编码和解码技术，对数据进行快速处理，结合光纤传输特性，优化数据在光纤网络中的传输速度，生成光子网络传输方案的具体步骤为，
10.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述光子网络传输方案，采用微服务架构模式和服务编排策略，将数据处理流程拆分成多个独立、轻量级的服务单元，通过服务间的通信协同工作，优化数据处理过程，生成微服务化任务处理流程的具体步骤为，
...【技术特征摘要】
1.一种用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，所述数据同步与更新方案包括数据均匀分布、服务可用性和故障自动恢复，所述优化的任务存储方案包括缓存热点数据、减少数据访问延迟，所述数据传输策略包括多波长利用、动态流量分配，所述实时数据处理策略具体指在时间窗口内的数据优先级排序和处理，所述数据流动优化模型包括流量分布模拟、拥塞点识别，所述路径优化解决方案具体为数据冲突最小化、传输路径最短化，所述光子网络传输方案包括光速数据编码、传输通道，所述微服务化任务处理流程具体指服务模块化设计、动态负载均衡。
3.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于elasticjob，采用一致性哈希算法，对服务节点进行均匀分片，同时结合cap定理，实施故障转移和副本一致性维护，进行动态节点加入和移除处理、分片数据的实时更新和同步，生成数据同步与更新方案的具体步骤为，
4.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述数据同步与更新方案，采用redis作为数据存储和缓存机制，结合最近最少使用算法管理缓存数据，维护高频访问数据的快速访问能力，优化内存资源管理，生成优化的任务存储方案的具体步骤为，
5.根据权利要求1所述的用于竞价的分布式低延迟延时任务，其特征在于，基于所述优化的任务存储方案，采用波分复用技术和负载均衡算法，对数据中心间的通信进行优化，通过分配多种波长给对应数据流，进...
【专利技术属性】
技术研发人员：余韬，贾景鹏，李世云，杜君，邢方涛，景乐文，
申请(专利权)人：西藏云通数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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