[发明专利]一种基于多级缓存的企业级高并发鉴权控制方法在审

专利信息
申请号: 202110664473.1 申请日: 2021-06-16
公开(公告)号: CN113297275A 公开(公告)日: 2021-08-24
发明(设计)人: 耿荣健;雷晓鹏 申请(专利权)人: 上海高顿教育科技有限公司
主分类号: G06F16/2455 分类号: G06F16/2455;G06F16/2457;G06F16/27;G06N20/00
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 代理人: 宣慧兰
地址: 200083 上海市虹口*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 多级 缓存 企业级 并发 控制 方法
【说明书】:

发明涉及一种基于多级缓存的企业级高并发鉴权控制方法,具体包括以下步骤:S1、获取用户端的请求信息并发送到服务端;S2、服务端根据请求信息,按照优先级由高到低的顺序,从多级缓存中读取所需的缓存数据;S3、服务端根据缓存数据,由鉴权服务器计算出请求信息的鉴权结果,并将鉴权结果发送回用户端;S4、用户端根据鉴权结果得到权限响应,并就响应结果反馈到服务端。与现有技术相比,本发明具有高高并发环境下系统鉴权的稳定性、使得服务端的鉴权结果更加高效精准、适用于全范围内的业务鉴权、避免鉴权服务出现不可用的情况等优点。

技术领域

本发明涉及互联网教育技术领域,尤其是涉及一种基于多级缓存的企业级高并发鉴权控制方法。

背景技术

计算机技术和网络技术的快速发展,正以极快的速度改变着我们的生活、工作和学习方式,而且对当前的各大传统行业巨头也产生着重要的影响。目前教育机构的线上教育中,通过计算机和网络技术进行在线观看直播、录播视频、考试等已经是较为普遍的现象。但是面对上亿的学员的高并发访问与鉴权,是否能实现更高质量与更好的稳定性,决定了企业互联网教务产品的用户体验与系统质量。

但是在这种更加高效的学习体验的需求下,一个企业级的系统服务通常面临着高并发下服务并不可用的窘境。如果同一时间开启多场直播,那么每场直播在各种维度下的业务鉴权情况将错综复杂,包括学员是否有权限进入直播间、进入哪一场次直播间、以及拥有直播间哪些操作权限。如果实时超长链路的查询鉴权,这将对整个企业系统造成巨大的稳定性压力。不仅耗时巨大,而且并发吞吐量也会大大折扣,不堪压力下整个线上直播系统将陷入瘫痪和宕机。

因此鉴权方法或系统的高效和稳定性、可用性、精准性、实时性成为了目前需要解决的核心技术问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的高并发环境下系统鉴权稳定性和精准性较差的缺陷而提供一种基于多级缓存的企业级高并发鉴权控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

一种基于多级缓存的企业级高并发鉴权控制方法,具体包括以下步骤:

S1、获取用户端的请求信息并发送到服务端;

S2、服务端根据所述请求信息,按照优先级由高到低的顺序,从多级缓存中读取所需的缓存数据;

S3、服务端根据缓存数据,由鉴权服务器计算出请求信息的鉴权结果,并将所述鉴权结果发送回用户端;

S4、用户端根据所述鉴权结果得到权限响应,并就响应结果反馈到服务端。

所述步骤S1中用户端的请求信息包括用户信息、设备信息和授权后的请求地址信息。

所述步骤S2中多级缓存包括服务端的内存缓存、Redis分布式缓存和数据库服务器缓存。

进一步地,所述多级缓存按照优先级由高到低进行排序的顺序为服务端的内存缓存、Redis分布式缓存、数据库服务器缓存和数据库中的数据。

进一步地,所述Redis分布式缓存的缓存数据中包括所述请求信息对应的业务场景属性信息。

所述步骤S4中权限响应的类型包括进入下一个操作的权限和可操作页面的权限。

所述步骤S4中还包括将鉴权结果中对应的缓存数据保留在用户端,以供用户端做初步鉴权使用。

所述步骤S2中还包括服务端将用户端的请求信息输入到机器学习模型中进行训练,生成训练任务,对训练任务进行解析得到训练任务参数。

进一步地,所述服务端在将用户端的请求信息输入到机器学习模型之前,对请求信息进行整合分析。

进一步地,所述步骤S3中还包括将鉴权结果输入机器学习模型进行训练。

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