[发明专利]异常服务节点识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种异常服务节点识别方法，其特征在于，包括：

实时接收节点运行数据；所述节点运行数据中包含服务节点的多种运行参数；

根据所述多种运行参数判断所述服务节点是否存在疑似异常；其中，所述根据所述运行参数确定所述服务节点是否存在疑似异常，包括：将所述服务节点的多种运行参数分别与对应运行参数阈值进行比较，对应获得各个运行参数的识别结果子值；根据预设的加权求和公式，将所述各个运行参数的识别结果子值进行加权求和，获得加权和；将所述加权和与第一阈值进行比较；当所述加权和大于所述第一阈值时，将所述服务节点识别为疑似异常；

确定所述服务节点在设定判定周期内的疑似异常率；

当所述服务节点在所述设定判定周期内的疑似异常率超过设定阈值时，将所述服务节点识别为异常服务节点；

其中，所述节点运行数据中还包括采样时戳、应用标识和服务节点IP；所述判断的判断结果通过对应的状态标志位表示；在所述根据所述多种运行参数判断所述服务节点是否存在疑似异常之后，还包括：截取所述采样时戳中的指定部分，以作为周期时戳；将所述周期时戳、所述应用标识、所述服务节点IP和所述状态标志位，拼接为中间数据；将所述中间数据写入中间数据表；

所述确定所述服务节点在设定判定周期内的疑似异常率，包括：

从所述中间数据表中抽取所有中间数据；

确定所述所有中间数据中，具有疑似异常标志的中间数据的数量；

将所述具有疑似异常标志的中间数据的数量，除以所述所有中间数据的数量，获得所述服务节点在所述判定周期内的疑似异常率。

2.如权利要求1所述的异常服务节点识别方法，其特征在于，所述加权求和公式中，各个运行参数的权重参数通过以下方式定期更新：

对于服务集群中所有服务节点，确定其各个运行参数在指定历史时段内，超过对应运行参数阈值的次数；

根据所述次数的大小，确定所述各个运行参数的新权重参数；

用所述新权重参数更新所述加权求和公式中的权重参数。

3.如权利要求1所述的异常服务节点识别方法，其特征在于，所述将所述中间数据写入中间数据表，包括：

判断中间数据表中是否存在具有相同周期时戳的旧中间数据；

当所述中间数据表中存在具有相同周期时戳的旧中间数据时，用所述中间数据替换所述旧中间数据。

4.如权利要求1所述的异常服务节点识别方法，其特征在于，所述方法启用多个线程并行处理；其中，每个线程被根据以下方式分配节点运行数据：

从节点运行数据的数据库中捞取一个节点运行数据；

将该节点运行数据中的服务节点IP字段的各数值相加，获得汇总值；

将所述汇总值与启用的线程个数进行取余计算，获得取余值；

将该节点运行数据分配给线程序号与所述取余值相同的线程。