本申请公开了一种交易限流控制的阈值调整方法及电子设备，所述方法包括：获得交易历史数据；利用机器学习模型对所述交易历史数据进行处理，以得到负载预测结果；所述负载预测结果表征所述电子设备的未来负载；至少基于所述负载预测结果，对历史阈值进行调整，以得到限流阈值；其中，所述限流阈值用于对接收到的交易请求进行限流控制。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种交易限流控制的阈值调整方法及电子设备。
技术介绍
1、在金融领域，为保障银行业务系统的服务稳定性，需要提前考虑在业务流量冲高、超出系统可承载情况时，通过限流方式来保障核心交易的稳定服务，例如，通过滑动窗口、令牌桶、并发数算法对银行业务系统进行限流。
2、限流的通常做法是提前设置限流阈值。例如，当收到前端的交易请求时，首先判断是否超过限流阈值，若超过限流阈值，则交易拒绝或者进入排队状态；若未超过限流阈值，则放行该交易。而限流阈值不论过高还是过低都会出现问题，阈值过高则限流不会起作用，阈值过低则无法发挥出服务的性能，因此通常需要对限流阈值进行调整。
3、但是，限流阈值的调整需要人工参与，存在效率较低的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供一种交易限流控制的阈值调整方法及电子设备，用于提高限流阈值调整的效率，如下：
2、一种交易限流控制的阈值调整方法，所述方法包括：
3、获得交易历史数据；
4、利用机器学习模型对所述交易历史数据进行处理，以得到负载预测结果；所述负载预测结果表征所述电子设备的未来负载；
5、至少基于所述负载预测结果，对历史阈值进行调整，以得到限流阈值；
6、其中，所述限流阈值用于对接收到的交易请求进行限流控制。
7、上述方法，优选的，所述机器学习模型包括整体预测模型和多个分量预测模型，每个所述分量预测模型分别对应于一个交易维度；
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p>8、其中，所述负载预测结果包括：整体负载预测值和每个所述交易维度分别对应的维度负载预测值；所述限流阈值包括：每个所述交易维度分别对应的限流阈值。9、上述方法，优选的，至少基于所述负载预测结果，对历史阈值进行调整，以得到限流阈值，包括：
10、获得所述交易请求所属的目标维度对应的维度负载预测值相对于所述目标维度对应的当前维度负载值的变化趋势；
11、根据所述变化趋势以及所述交易请求对应的交易类型，对历史阈值进行调整，以得到所述限流阈值。
12、上述方法，优选的，根据所述变化趋势以及所述交易请求对应的交易类型，对历史阈值进行调整，以得到所述限流阈值，包括：
13、在所述变化趋势表征所述目标维度对应的维度负载预测值相对于所述目标维度对应的当前维度负载值增加的情况下，根据所述交易请求对应的交易类型，按照第一方式对历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值；
14、在所述变化趋势表征所述目标维度对应的维度负载预测值相对于所述目标维度对应的当前维度负载值减少的情况下，根据所述交易请求对应的交易类型，按照第二方式对历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值。
15、上述方法，优选的，根据所述交易请求对应的交易类型，按照第一方式对历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值，包括：
16、判断所述交易请求是否为重要交易类型；
17、如果所述交易请求是重要交易类型，对历史阈值增加第一数值，以得到所述限流阈值；
18、如果所述交易请求不是重要交易类型，根据所述整体负载预测值，对所述历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值。
19、上述方法，优选的，根据所述整体负载预测值，对所述历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值，包括：
20、如果所述整体负载预测值相对于整体当前负载值增加，将所述历史阈值作为所述限流阈值；
21、如果所述整体负载预测值相对于所述整体当前负载值减少，对历史阈值增加第二数值，以得到所述限流阈值。
22、上述方法，优选的，根据所述交易请求对应的交易类型，按照第二方式对历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值，包括：
23、判断所述交易请求是否为重要交易类型；
24、如果所述交易请求是重要交易类型，将所述历史阈值作为所述限流阈值；
25、如果所述交易请求不是重要交易类型，对历史阈值降低第三数值，以得到所述限流阈值。
26、上述方法，优选的，对接收到的交易请求进行限流控制，包括：
27、响应于接收到的交易请求，获得电子设备的当前负载；
28、判断所述当前负载是否超过所述限流阈值，如果所述当前负载超过所述限流阈值，针对所述交易请求，执行交易限流操作；
29、如果所述当前负载没有超过所述限流阈值，针对所述交易请求，执行交易处理操作。
30、上述方法，优选的，在判断所述当前负载是否超过所述限流阈值之前，所述方法还包括：
31、判断所述电子设备的处理器使用率是否达到使用率阈值；
32、如果所述处理器使用率达到所述使用率阈值，执行所述：判断所述当前负载是否超过所述限流阈值；
33、如果所述处理器使用率没有达到所述使用率阈值，判断前一次所述交易限流操作被执行到当前时刻的时长是否在目标时长内；
34、如果前一次所述交易限流操作被执行到当前时刻的时长在目标时长内，执行所述：判断所述当前负载是否超过所述限流阈值；
35、如果前一次所述交易限流操作被执行到当前时刻的时长没有在目标时长内，执行所述：针对所述交易请求，执行交易处理操作。
36、一种电子设备，包括：
37、存储器，用于存储计算机程序以及所述计算机程序运行所产生的数据；
38、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现：获得交易历史数据；利用机器学习模型对所述交易历史数据进行处理，以得到负载预测结果；所述负载预测结果表征所述电子设备的未来负载；至少基于所述负载预测结果，对历史阈值进行调整，以得到限流阈值；其中，所述限流阈值用于对接收到的交易请求进行限流控制。
39、从上述技术方案可以看出，本申请公开的一种交易限流控制的阈值调整方法及电子设备中，利用机器学习模型对交易历史数据进行处理得到，负载预测结果表征电子设备的未来负载，至少基于此对历史阈值进行调整得到限流阈值，以便于对接收到的交易请求进行限流控制。可见，本申请中在对交易请求进行限流控制时所使用的限流阈值是基于利用机器学习模型预测到的未来负载调整的，无需人工参与调整限流阈值，由此能够提高调整限流阈值的效率。
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【技术保护点】
1.一种交易限流控制的阈值调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型包括整体预测模型和多个分量预测模型，每个所述分量预测模型分别对应于一个交易维度；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，至少基于所述负载预测结果，对历史阈值进行调整，以得到限流阈值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述变化趋势以及所述交易请求对应的交易类型，对历史阈值进行调整，以得到所述限流阈值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述交易请求对应的交易类型，按照第一方式对历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述整体负载预测值，对所述历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述交易请求对应的交易类型，按照第二方式对历史阈值进行处理，以得到所述限流阈值，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对接收到的交易请求进行限流控制，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，在判断所述当前负载是否超过所述限流阈值之前，所述方法还包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种交易限流控制的阈值调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型包括整体预测模型和多个分量预测模型，每个所述分量预测模型分别对应于一个交易维度；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，至少基于所述负载预测结果，对历史阈值进行调整，以得到限流阈值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述变化趋势以及所述交易请求对应的交易类型，对历史阈值进行调整，以得到所述限流阈值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述交易请求对应的交易类型，按照...
【专利技术属性】
技术研发人员：张燕，李淳，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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