[发明专利]物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备

说明书

本发明公开了一种物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备，属于人工智能领域。其中，该方法包括：采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。通过本发明，解决了相关技术在推荐引擎异常的情况下获取推荐物料的效率低的技术问题，不用占用客户端的缓存空间，提高了物料投放效率，在客户端上实现了推荐服务的熔断兜底，提高了物料推送服务的稳定性。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备。

背景技术

相关技术中，推荐系统广泛的支撑了整个互联网的各种应用和系统，比如今日头条等实现千人千面的推荐功能，背后就需要推荐系统的支撑。很多互联网上的内容展示都来自推荐系统的推荐结果返回。

相关技术中，由客户端的默认显示模块来实现兜底，客户端定期向服务器请求默认的推荐条目列表，然后在后端推荐系统服务不可用时展示出来。资源消耗比较大，这意味着所有的客户端都需要定期的请求服务器，不论是否需要展示，为了更新默认内容，就必须要定期下载，导致客户端的缓存量巨大，而且定期下载也不能保证是最新的内容，因为更新需要有窗口期。通过服务跳转来实现兜底，有些APP或者Web在后台服务不可用时，会切换到一些临时可用的服务，比如请求会落在缓存服务器上，缓存服务器的可用性也是难以保证的，需要有非常高的门槛，业务服务器需要布局在整个区域，并不能从可用性的角度来提升已经可用性数量级。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种物料的显示方法及装置、存储介质、电子设备。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种物料的显示方法，包括：采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态，其中，所述服务状态用于表征所述第一推荐引擎是否按时响应推荐请求；若所述服务状态为异常状态，触发熔断指令；基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎，并显示所述第二推荐引擎投放的第二推荐物料。

进一步，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：在向所述第一推荐引擎发送第一物料推荐请求之后，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超时；若所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间超过预设时长，确定所述服务状态为异常状态。

进一步，监测所述第一推荐引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过响应时长包括：监测数据库引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第一预设时长，其中，所述数据库引擎用于根据数据源生成特征数据；若超过第一预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第一预设时长，继续监测模型服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第二预设时长，其中，所述模型服务引擎用于根据所述特征数据获取推荐结果；若超过第二预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；若未超过第二预设时长，继续监测规则服务引擎响应所述第一物料推荐请求的时间是否超过第三预设时长，其中，所述规则服务引擎用于根据所述推荐结果生成若干个第一推荐物料；若超过第三预设时长，确定所述第一推荐引擎响应超时；其中，所述第一推荐引擎包括所述数据库引擎，所述模型服务引擎，所述规则服务。

进一步，采用监测进程实时监测服务器的第一推荐引擎的服务状态包括：监测所述监测进程的运行状态，其中，所述运行状态用于表征所述监测进程是否按时响应监测指令；若所述运行状态为异常状态，确定所述服务状态为异常状态。

进一步，在基于所述熔断指令激活所述服务器的第二推荐引擎之后，所述方法还包括：向所述第二推荐引擎发送第二物料推荐请求，其中，所述第二推荐引擎用于按照刷新周期在物料池中随机选择第二推荐物料；接收所述第二推荐引擎返回的所述第二推荐物料。