本發(fā)明涉及計算機，具體涉及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、機器學習以及微服務(wù)架構(gòu)優(yōu)化技術(shù)，更具體地，涉及微服務(wù)調(diào)控方法及其裝置。

背景技術(shù)：

1、微服務(wù)是一個新興的軟件架構(gòu)，就是把一個大型的單個應(yīng)用程序和服務(wù)拆分為數(shù)十個的支持微服務(wù)。一個微服務(wù)的策略可以讓工作變得更為簡便，它可擴展單個組件而不是整個的應(yīng)用程序堆棧，從而滿足服務(wù)等級協(xié)議。目前，在微服務(wù)架構(gòu)環(huán)境中，由于環(huán)境高度動態(tài)且日益復雜，數(shù)據(jù)庫管理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

2、在實現(xiàn)本發(fā)明構(gòu)思的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)雖然微服務(wù)管理和協(xié)調(diào)平臺（istio），為服務(wù)網(wǎng)格提供了高級的服務(wù)發(fā)現(xiàn)、負載均衡、流量管理和安全控制等功能，增強了微服務(wù)架構(gòu)的靈活性和可控性。但是，?istio在服務(wù)層面的治理能力上缺乏對數(shù)據(jù)庫緩存的有效利用和數(shù)據(jù)分片的優(yōu)化布局。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種微服務(wù)調(diào)控方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

2、本發(fā)明的一個方面提供了一種微服務(wù)調(diào)控方法，包括：從調(diào)用微服務(wù)后生成的日志記錄中提取針對數(shù)據(jù)庫緩存的第一數(shù)據(jù)查詢特征和針對數(shù)據(jù)分片的第二數(shù)據(jù)查詢特征；從微服務(wù)的性能指標中提取性能指標特征；基于第一數(shù)據(jù)查詢特征、第二數(shù)據(jù)查詢特征以及性能指標特征，確定動作策略，其中，動作策略用于表征對數(shù)據(jù)庫緩存和/或數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式；基于與動作策略的策略類型匹配的預設(shè)解析規(guī)則，對動作策略進行解析，得到解析結(jié)果；以及基于解析結(jié)果，生成用于調(diào)控微服務(wù)的配置文件。

3、根據(jù)本發(fā)明的實施例，日志記錄包括服務(wù)間調(diào)用日志記錄和數(shù)據(jù)庫訪問日志記錄；基于第一數(shù)據(jù)查詢特征、第二數(shù)據(jù)查詢特征以及性能指標特征，確定動作策略，包括：基于第一數(shù)據(jù)查詢特征、第二數(shù)據(jù)查詢特征和性能指標特征，確定對數(shù)據(jù)庫緩存的調(diào)整方式；和/或基于第二數(shù)據(jù)查詢特征，確定對數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式。

4、根據(jù)本發(fā)明的實施例，第二數(shù)據(jù)查詢特征包括讀寫請求量和請求響應(yīng)時長；基于第二數(shù)據(jù)查詢特征，確定對數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式，包括：根據(jù)讀寫請求量和請求響應(yīng)時長，識別針對數(shù)據(jù)分片的數(shù)據(jù)訪問模式，其中，數(shù)據(jù)訪問模式用于表征讀寫數(shù)據(jù)的交互情況；以及基于數(shù)據(jù)訪問模式，確定對數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式。

5、根據(jù)本發(fā)明的實施例，數(shù)據(jù)分片包括多個，多個數(shù)據(jù)分片中每個數(shù)據(jù)分片存儲的數(shù)據(jù)不同；基于數(shù)據(jù)訪問模式，確定對數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式，包括：在確定多個數(shù)據(jù)分片中僅存在第一目標數(shù)據(jù)分片的情況下，增加數(shù)據(jù)分片的數(shù)量，其中，第一目標數(shù)據(jù)分片的數(shù)據(jù)訪問模式表征讀寫請求量高于第一預設(shè)請求量，且請求響應(yīng)時長大于預設(shè)時長；在確定多個數(shù)據(jù)分片中僅存在第二目標數(shù)據(jù)分片的情況下，減少數(shù)據(jù)分片的數(shù)量，其中，第二目標數(shù)據(jù)分片的數(shù)據(jù)訪問模式表征讀寫請求量低于第二預設(shè)請求量，且請求響應(yīng)時長小于預設(shè)時長，第一預設(shè)請求量高于第二預設(shè)請求量；以及在確定多個數(shù)據(jù)分片中同時存在第一目標數(shù)據(jù)分片和第二目標數(shù)據(jù)分片的情況下，調(diào)整數(shù)據(jù)分片的分片鍵。

6、根據(jù)本發(fā)明的實施例，基于數(shù)據(jù)訪問模式，確定對數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式，還包括：統(tǒng)計多個數(shù)據(jù)分片的數(shù)據(jù)訪問模式，確定是否存在同一讀寫請求關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)分片中的至少兩個數(shù)據(jù)分片的情況；以及在確定存在同一讀寫請求關(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)分片中的至少兩個數(shù)據(jù)分片的情況下，重新調(diào)整多個數(shù)據(jù)分片中的數(shù)據(jù)。

7、根據(jù)本發(fā)明的實施例，基于數(shù)據(jù)訪問模式，確定對數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式，還包括：在確定多個數(shù)據(jù)分片中同時存在第一目標數(shù)據(jù)分片和第二目標數(shù)據(jù)分片的情況下，對第一目標數(shù)據(jù)分片和第二目標數(shù)據(jù)分片中的數(shù)據(jù)進行調(diào)整，得到新的第一目標數(shù)據(jù)分片和新的第二目標數(shù)據(jù)分片，其中，新的第一目標數(shù)據(jù)分片和新的第二目標數(shù)據(jù)分片各自的數(shù)據(jù)訪問模式均表征讀寫請求量低于第一預設(shè)請求量，且高于第二預設(shè)請求量。

8、根據(jù)本發(fā)明的實施例，第一數(shù)據(jù)查詢特征包括：緩存中存儲數(shù)據(jù)的屬性特征、緩存占用率和緩存并發(fā)特征，第二數(shù)據(jù)查詢特征包括讀寫請求量，性能指標特征包括資源使用特征；基于第一數(shù)據(jù)查詢特征、第二數(shù)據(jù)查詢特征和性能指標特征，確定對數(shù)據(jù)庫緩存的調(diào)整方式，包括：基于緩存占用率和資源使用特征，對數(shù)據(jù)庫緩存的大小進行調(diào)整；根據(jù)緩存并發(fā)特征，對數(shù)據(jù)庫緩存實施鎖機制；根據(jù)讀寫請求量，對數(shù)據(jù)庫緩存配置緩存優(yōu)先級；根據(jù)緩存中存儲數(shù)據(jù)的屬性特征，對數(shù)據(jù)庫緩存的失效時間進行調(diào)整；在確定與緩存中存儲數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)分片中的數(shù)據(jù)發(fā)生變更的情況下，對數(shù)據(jù)庫緩存的緩存數(shù)據(jù)進行更新；以及根據(jù)與緩存中存儲數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的讀寫請求量和緩存中存儲數(shù)據(jù)的屬性特征，對數(shù)據(jù)庫緩存的緩存數(shù)據(jù)進行移除。

9、根據(jù)本發(fā)明的實施例，預設(shè)解析規(guī)則包括與策略類型匹配的解析字段；基于與動作策略的策略類型匹配的預設(shè)解析規(guī)則，對動作策略進行解析，得到解析結(jié)果，包括：根據(jù)解析字段，對動作策略進行解析，得到解析結(jié)果。

10、根據(jù)本發(fā)明的實施例，基于第一數(shù)據(jù)查詢特征、第二數(shù)據(jù)查詢特征以及性能指標特征，確定動作策略，包括：根據(jù)第一數(shù)據(jù)查詢特征、第二數(shù)據(jù)查詢特征以及性能指標特征構(gòu)建針對數(shù)據(jù)庫緩存的第一狀態(tài)向量和針對數(shù)據(jù)分片的第二狀態(tài)向量；將第一狀態(tài)向量輸入深度強化學習模型，輸出對數(shù)據(jù)庫緩存的調(diào)整方式，其中，深度強化學習模型是基于調(diào)用微服務(wù)后生成的樣本日志記錄和微服務(wù)的樣本性能指標預先訓練得到的；和/或?qū)⒌诙顟B(tài)向量輸入深度強化學習模型，輸出對數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式。

11、本發(fā)明的另一個方面提供了一種微服務(wù)調(diào)控裝置，包括：第一特征提取模塊，用于從調(diào)用微服務(wù)后生成的日志記錄中提取針對數(shù)據(jù)庫緩存的第一數(shù)據(jù)查詢特征和針對數(shù)據(jù)分片的第二數(shù)據(jù)查詢特征；第二特征提取模塊，用于從微服務(wù)的性能指標中提取性能指標特征；策略確定模塊，用于基于第一數(shù)據(jù)查詢特征、第二數(shù)據(jù)查詢特征以及性能指標特征，確定動作策略，其中，動作策略用于表征對數(shù)據(jù)庫緩存和/或數(shù)據(jù)分片的調(diào)整方式；解析模塊，用于基于與動作策略的策略類型匹配的預設(shè)解析規(guī)則，對動作策略進行解析，得到解析結(jié)果；以及生成模塊，用于基于解析結(jié)果，生成用于調(diào)控微服務(wù)的配置文件，以便對微服務(wù)進行調(diào)控。

12、本發(fā)明的另一個方面提供了一種電子設(shè)備，包括：一個或多個處理器；存儲器，用于存儲一個或多個程序，其中，當一個或多個程序被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得一個或多個處理器實現(xiàn)如上的方法。

13、本發(fā)明的另一方面提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，存儲有計算機可執(zhí)行指令，指令在被執(zhí)行時用于實現(xiàn)如上的方法。

14、本發(fā)明的另一方面提供了一種計算機程序產(chǎn)品，計算機程序產(chǎn)品包括計算機可執(zhí)行指令，指令在被執(zhí)行時用于實現(xiàn)如上的方法。

15、根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過從調(diào)用微服務(wù)后生成的日志記錄中提取的針對數(shù)據(jù)庫緩存的第一數(shù)據(jù)查詢特征和針對數(shù)據(jù)分片的第二數(shù)據(jù)查詢特征，以及從微服務(wù)的性能指標中提取的性能指標特征，能夠?qū)崟r確定針對數(shù)據(jù)庫緩存和/或數(shù)據(jù)分片的調(diào)整策略，并基于策略的類型對策略解析轉(zhuǎn)化到istio能夠識別的配置文件，實現(xiàn)針對微服務(wù)的自適應(yīng)調(diào)控，提升數(shù)據(jù)訪問效率、降低延遲并優(yōu)化資源利用，尤其適用于大規(guī)模分布式微服務(wù)環(huán)境下的高性能數(shù)據(jù)處理需求。