本技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在當前復(fù)雜多變的分布式系統(tǒng)環(huán)境中，線程池參數(shù)的動態(tài)調(diào)整一直是一個備受關(guān)注的技術(shù)難點。傳統(tǒng)的靜態(tài)配置方式已經(jīng)難以適應(yīng)系統(tǒng)負載的快速變化，而手動調(diào)整又常常滯后于實際需求，容易造成資源浪費或系統(tǒng)響應(yīng)延遲。雖然目前已經(jīng)出現(xiàn)了一些自動化的參數(shù)調(diào)整方案，但這些方案往往存在調(diào)整策略過于簡單、風險控制不足、缺乏有效的歷史經(jīng)驗復(fù)用等問題。

2、特別是在微服務(wù)架構(gòu)中，由于服務(wù)之間的依賴關(guān)系復(fù)雜，單個服務(wù)的線程池參數(shù)變更可能會對整個系統(tǒng)造成連鎖反應(yīng)?，F(xiàn)有的調(diào)整方案大多局限于單個服務(wù)維度，缺乏從全局視角進行參數(shù)優(yōu)化的能力。同時，對于參數(shù)調(diào)整的效果評估也相對粗糙，難以準確衡量參數(shù)變更對系統(tǒng)整體性能的影響。

3、此外，現(xiàn)有方案在參數(shù)調(diào)整的時機選擇和風險防控方面也存在不足。大多數(shù)系統(tǒng)采用固定的調(diào)整策略，沒有充分考慮系統(tǒng)負載特征和歷史經(jīng)驗，容易在不恰當?shù)臅r間點觸發(fā)參數(shù)調(diào)整，影響系統(tǒng)穩(wěn)定性。而在參數(shù)調(diào)整出現(xiàn)問題時，現(xiàn)有系統(tǒng)的回滾機制往往反應(yīng)遲緩，難以及時恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本技術(shù)提供一種基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整方法及裝置，能夠有效提高線程池動態(tài)調(diào)整的效率和準確率。

2、為了解決上述問題中的至少一個，本技術(shù)提供以下技術(shù)方案：

3、第一方面，本技術(shù)提供一種基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整方法，包括：

4、初始化線程池參數(shù)，所述參數(shù)包括核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和線程隊列容量，所述參數(shù)的版本庫記錄有生效時間、參數(shù)來源和參數(shù)值，通過生效時間對歷史參數(shù)版本排序，基于不同參數(shù)來源的變更效果計算各參數(shù)來源的可信度；將變更后核心線程數(shù)與當前參數(shù)值的差值比、變更后最大線程數(shù)與當前參數(shù)值的差值比、變更后隊列容量與當前參數(shù)值的差值比分別與對應(yīng)參數(shù)來源的可信度相乘得到加權(quán)變更比例，將三個加權(quán)變更比例求和得出風險值；

5、分析歷史版本庫中各參數(shù)生效時間與系統(tǒng)負載的對應(yīng)關(guān)系建立參數(shù)變更的最優(yōu)時間窗口，當所述風險值低于閾值且處于最優(yōu)時間窗口時，根據(jù)參數(shù)來源的可信度確定調(diào)整步長，通過當前參數(shù)值計算新的核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和隊列容量，并在參數(shù)調(diào)整完成后在版本庫中記錄新的生效時間、參數(shù)來源和參數(shù)值；

6、持續(xù)采集性能指標并關(guān)聯(lián)至對應(yīng)的參數(shù)版本，當性能指標劣化時，通過版本庫記錄定位到上一個穩(wěn)定的參數(shù)值和生效時間，據(jù)此執(zhí)行回滾。

7、進一步地，所述通過生效時間對歷史參數(shù)版本排序，基于不同參數(shù)來源的變更效果計算各參數(shù)來源的可信度，包括：

8、查詢版本庫中參數(shù)版本的生效時間，根據(jù)生效時間的時間戳構(gòu)建有序鏈表，將相鄰版本的時間差值作為權(quán)重因子，計算每個時間段內(nèi)的系統(tǒng)吞吐率、平均響應(yīng)時間和線程池使用率，通過歸一化處理得到性能評分；

9、統(tǒng)計每個參數(shù)來源在歷史版本中的變更次數(shù)及對應(yīng)的性能評分，計算該來源的參數(shù)變更導致性能提升的比例，將性能提升幅度與提升比例的乘積作為參數(shù)來源的可信度系數(shù)。

10、進一步地，所述將變更后核心線程數(shù)與當前參數(shù)值的差值比、變更后最大線程數(shù)與當前參數(shù)值的差值比、變更后隊列容量與當前參數(shù)值的差值比分別與對應(yīng)參數(shù)來源的可信度相乘得到加權(quán)變更比例，將三個加權(quán)變更比例求和得出風險值，包括：

11、獲取變更參數(shù)組中核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和隊列容量的目標值，分別除以當前生效的對應(yīng)參數(shù)值得到三個參數(shù)的變更比例，將每個變更比例標準化處理為[-1,1]區(qū)間內(nèi)的數(shù)值，對于增長趨勢取正值，對于收縮趨勢取負值，其中，變更比例的絕對值越大代表變更幅度越大；

12、從版本庫中讀取發(fā)起變更的參數(shù)來源的可信度系數(shù)，將三個參數(shù)的標準化變更比例分別與可信度系數(shù)相乘獲得加權(quán)變更值，對三個加權(quán)變更值進行平方和運算并開根號得到歐氏距離作為最終的風險度量值，其中，所述風險度量值越大表示整體變更風險越高。

13、進一步地，?所述分析歷史版本庫中各參數(shù)生效時間與系統(tǒng)負載的對應(yīng)關(guān)系建立參數(shù)變更的最優(yōu)時間窗口，包括：

14、從運維平臺獲取系統(tǒng)負載數(shù)據(jù)，將cpu使用率、內(nèi)存使用率、磁盤io數(shù)據(jù)按照時間序列對齊，通過傅里葉變換提取系統(tǒng)負載的周期性特征，識別出負載波峰波谷的時間分布規(guī)律，將負載曲線按照波動幅度劃分為高峰期、平穩(wěn)期和低谷期；

15、遍歷版本庫中的參數(shù)變更記錄，計算每次參數(shù)變更后一個完整周期內(nèi)的系統(tǒng)穩(wěn)定性指標，將變更時間點映射到負載曲線的對應(yīng)區(qū)間，采用回歸分析方法建立參數(shù)變更成功率與負載區(qū)間的對應(yīng)關(guān)系模型，篩選出成功率最高的時間區(qū)間作為最優(yōu)變更窗口。

16、進一步地，所述當所述風險值低于閾值且處于最優(yōu)時間窗口時，根據(jù)參數(shù)來源的可信度確定調(diào)整步長，包括：

17、讀取配置中心設(shè)定的風險閾值，將計算得到的風險值與閾值進行比對，同時獲取當前時間戳判斷是否位于最優(yōu)變更窗口區(qū)間內(nèi)，通過風險值比對結(jié)果與時間窗口判斷結(jié)果的與運算確認是否滿足參數(shù)調(diào)整條件；

18、基于參數(shù)來源的可信度系數(shù)計算本次調(diào)整的最大步長區(qū)間，對變更請求中的參數(shù)調(diào)整幅度進行約束，將調(diào)整幅度限制在最大步長區(qū)間內(nèi)，對超出區(qū)間的調(diào)整值執(zhí)行截斷處理，生成最終的參數(shù)調(diào)整值。

19、進一步地，所述通過當前參數(shù)值計算新的核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和隊列容量，并在參數(shù)調(diào)整完成后在版本庫中記錄新的生效時間、參數(shù)來源和參數(shù)值，包括：

20、將最大調(diào)整步長與當前生效的參數(shù)值相乘得到參數(shù)的調(diào)整量，將調(diào)整量疊加到當前參數(shù)值上計算新的參數(shù)組合，對核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和隊列容量三個參數(shù)執(zhí)行合法性校驗，確保核心線程數(shù)不超過最大線程數(shù)，且新的參數(shù)組合滿足線程池運行的基本約束條件；

21、構(gòu)造版本記錄對象，將參數(shù)變更的發(fā)起方標記為參數(shù)來源，生成unix時間戳作為生效時間，將校驗后的核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和隊列容量填充為參數(shù)值，通過版本庫的寫入接口提交新的參數(shù)版本數(shù)據(jù)。

22、進一步地，所述持續(xù)采集性能指標并關(guān)聯(lián)至對應(yīng)的參數(shù)版本，當性能指標劣化時，通過版本庫記錄定位到上一個穩(wěn)定的參數(shù)值和生效時間，據(jù)此執(zhí)行回滾，包括：

23、利用性能采集探針定時獲取線程池的活躍線程數(shù)、總線程數(shù)、等待任務(wù)數(shù)，將采樣數(shù)據(jù)按照時間戳關(guān)聯(lián)到版本庫中生效的參數(shù)版本，計算采樣窗口內(nèi)的性能指標波動趨勢，通過雙指數(shù)平滑算法預(yù)測性能曲線走向，根據(jù)預(yù)測結(jié)果與性能基準的偏離程度判定性能劣化狀態(tài)；

24、在版本庫中從當前版本開始向前遍歷參數(shù)記錄，讀取每個歷史版本關(guān)聯(lián)的性能指標數(shù)據(jù)，提取性能指標穩(wěn)定且滿足目標要求的參數(shù)版本作為回滾目標，將該版本記錄的參數(shù)組合設(shè)置為當前生效值，生成新的版本記錄并標記為回滾操作。

25、第二方面，本技術(shù)提供一種基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整裝置，包括：

26、風險值確定模塊，用于初始化線程池參數(shù)，所述參數(shù)包括核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和線程隊列容量，所述參數(shù)的版本庫記錄有生效時間、參數(shù)來源和參數(shù)值，通過生效時間對歷史參數(shù)版本排序，基于不同參數(shù)來源的變更效果計算各參數(shù)來源的可信度；將變更后核心線程數(shù)與當前參數(shù)值的差值比、變更后最大線程數(shù)與當前參數(shù)值的差值比、變更后隊列容量與當前參數(shù)值的差值比分別與對應(yīng)參數(shù)來源的可信度相乘得到加權(quán)變更比例，將三個加權(quán)變更比例求和得出風險值；

27、參數(shù)調(diào)整模塊，用于分析歷史版本庫中各參數(shù)生效時間與系統(tǒng)負載的對應(yīng)關(guān)系建立參數(shù)變更的最優(yōu)時間窗口，當所述風險值低于閾值且處于最優(yōu)時間窗口時，根據(jù)參數(shù)來源的可信度確定調(diào)整步長，通過當前參數(shù)值計算新的核心線程數(shù)、最大線程數(shù)和隊列容量，并在參數(shù)調(diào)整完成后在版本庫中記錄新的生效時間、參數(shù)來源和參數(shù)值；

28、參數(shù)回滾模塊，用于持續(xù)采集性能指標并關(guān)聯(lián)至對應(yīng)的參數(shù)版本，當性能指標劣化時，通過版本庫記錄定位到上一個穩(wěn)定的參數(shù)值和生效時間，據(jù)此執(zhí)行回滾。

29、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)所述的基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整方法的步驟。

30、第四方面，本技術(shù)提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述的基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整方法的步驟。

31、第五方面，本技術(shù)提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述的基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整方法的步驟。

32、由上述技術(shù)方案可知，本技術(shù)提供一種基于配置中心的線程池動態(tài)調(diào)整方法及裝置，通過初始化線程池參數(shù)，通過生效時間對歷史參數(shù)版本排序，基于不同參數(shù)來源的變更效果計算各參數(shù)來源的可信度，將三個加權(quán)變更比例求和得出風險值；分析歷史版本庫中各參數(shù)生效時間與系統(tǒng)負載的對應(yīng)關(guān)系建立參數(shù)變更的最優(yōu)時間窗口，當所述風險值低于閾值且處于最優(yōu)時間窗口時，根據(jù)參數(shù)來源的可信度確定調(diào)整步長，持續(xù)采集性能指標并關(guān)聯(lián)至對應(yīng)的參數(shù)版本，當性能指標劣化時，通過版本庫記錄定位到上一個穩(wěn)定的參數(shù)值和生效時間，據(jù)此執(zhí)行回滾，由此能夠有效提高線程池動態(tài)調(diào)整的效率和準確率。