例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0048]如图1所示，为本公开一实施例提供的一种订单抢单特性的自动更新方法的流程示意图，该方法包括如下步骤:
[0049]SlOl:中心服务器定期获取多个终端在预定时间段内的订单抢单特性。
[0050]其中，订单抢单特性为各终端的抢单概率随时间变化的特性。定期是指每隔固定的时间，如每周、每天、每个小时等等。
[0051]S102:中心服务器分别向多个策略服务器发送数据更新消息。
[0052]其中，所述数据更新消息包括订单抢单特性更新目录。具体地，中心服务器成功获取到订单抢单特性后，根据获取的多个终端在预定时间段内的订单抢单特性，生成订单抢单特性更新目录，该订单抢单特性更新目录中包括需更新的终端标识。
[0053]S103:策略服务器接收到所述数据更新消息后，根据所述订单抢单特性更新目录更新所述多个终端的订单抢单特性。
[0054]具体来说，策略服务器根据订单抢单特性更新目录中的终端标识，去中心服务器下载标识所对应的终端的订单抢单特性。
[0055]其中，所述终端为用户设备提供运营服务的终端。具体来说，用户设备(UserEquipment，简称UE)是指呼叫服务方，如交通工具叫车服务中的乘客，所使用的移动终端或个人计算机(Personal Computer，简称PC)等设备。例如智能手机、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、车载电脑(carputer)、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备(如Google Glass、Oculus Rift、Hololens、Gear VR)等。终端则为提供服务方，如交通工具叫车服务中的司机，所使用的用于接单的移动终端或PC端等设备。诸如上述呼叫服务方所使用的各设备。
[0056]进一步地，策略服务器根据更新后的多个终端的订单抢单特性，为所述多个终端分配订单信息。
[0057]本实施例提供了一种订单抢单特性的自动更新方法，通过定期获取多个终端的订单抢单特性，并定期更新策略服务器中终端的订单抢单特性，使得策略服务器能够根据订单抢单特性更为合理地为终端分配订单信息，提高了订单成交率。
[0058]本实施例中，上述中心服务器为所述分布式系统中的服务器。则如图2所示，步骤SlOl之前，该方法还包括如下步骤:
[0059]S201:采集多个订单的播单时间信息和抢单时间信息，并将所述播单时间信息和抢单时间信息保存在分布式系统中的多个存储器中；
[0060]具体来说，多个分布式存储器实时保存采集到的多个订单的播单时间信息和抢单时间信息，从而形成日志。其中，所述播单时间信息是指订单信息播送给终端的时间点，所述抢单时间信息是指终端订阅所述订单信息的时间点。
[0061]S202:分布式系统中的处理器从所述存储器中读取预定时间段内的多个订单的播单时间信息和抢单时间信息。
[0062]具体地，处理器对多个存储器的日志进行汇总，获得预定时间段内的多个订单的播单时间信息和抢单时间信息。其中，处理器可为大数据平台。
[0063]S203:处理器根据所述预定时间段内的多个订单的播单时间信息和抢单时间信息，获得多个终端在所述预定时间段内的订单抢单特性。
[0064]具体来说，步骤S203包括:
[0065]对于每一终端，分析该终端对应的每个订单的播单时间信息和抢单时间信息的差值，确定该终端在预定时间段内的抢单概率随时间变化的特性，获得该终端的订单抢单特性。
[0066]举例来说，如图3(a)和图3(b)所示，分别为两个不同终端在预定时间段内的抢单特性。图中的抢单特性是基于2014年11月30日至2014年12月29日两个终端的抢单数据进行统计得到的。如图3(a)所示，为终端I的抢单特性，由图可知，终端I在O至5s内抢单的概率较高，而5s以后抢单的概率基本为O。如图3 (b)所示，为终端2的抢单特性，由图可知，终端2在5至20s内抢单的概率较高，而在5s以内抢单的概率基本为O。对比可知，终端I的抢单速度要大于终端2的抢单速度。而且当时间越来越长时，终端抢单的可能性会越来越少，当播单时间很长时终端基本上没有抢单的可能。
[0067]本实施例中，步骤SlOl中的中心服务器定期获取多个终端在预定时间段内的订单抢单特性的过程为:
[0068]中心服务器定期向多个处理器发送数据更新请求消息，以使所述多个处理器根据所述数据更新请求消息反馈多个终端在预定时间段内的订单抢单特性。
[0069]可选地，步骤SlOl中的中心服务器定期获取多个终端在预定时间段内的订单抢单特性的过程还可为:
[0070]中心服务器接收多个处理器定期发送的多个终端在预定时间段内的订单抢单特性。
[0071]由此可见，订单抢单特性可通过中心服务器定期向处理器发送数据更新请求消息的方式主动获取，或者由处理器定期发送至中心服务器的方式获取等。
[0072]如图4所示，为本公开另一实施例提供的一种订单抢单特性的自动更新系统的示意图，所述系统包括:中心服务器及多个策略服务器；其中:
[0073]中心服务器，用于定期获取多个终端在预定时间段内的订单抢单特性；分别向多个策略服务器发送数据更新消息，所述数据更新消息包括订单抢单特性更新目录。
[0074]策略服务器，用于当接收到所述数据更新消息时，根据所述订单抢单特性更新目录更新所述多个终端的订单抢单特性。
[0075]其中，所述终端为用户设备提供运营服务的终端，所述订单抢单特性为终端的抢单率随时间变化的特性。
[0076]本实施例中，该系统还包括:多个存储器和多个处理器。其中:
[0077]存储器，用于存储所采集的多个订单的播单时间信息和抢单时间信息。
[0078]处理器，用于从所述存储器中读取预定时间段内的多个订单的播单时间信息和抢单时间信息；根据所述预定时间段内的多个订单的播单时间信息和抢单时间信息，获得多个终端在所述预定时间段内的订单抢单特性。
[0079]其中，所述播单时间信息是指订单信息播送给终端的时间点，所述抢单时间信息是指终端订阅所述订单信息的时间点。
[0080]本实施例中，所述处理器，具体用于:
[0081 ] 对于每一终端，分析该终端对应的每个订单的播单时间信息和抢单时间信息的差值，确定该终端在预定时间段内的抢单概率随时间变化的特性，获得该终端的订单抢单特性。
[0082]本实施例中，所述中心服务器，具体用于:
[0083]定期向多个处理器发送数据更新请求消息，以使所述多个处理器根据所述数据更新请求消息反馈多个终端在预定时间段内的订单抢单特性。
[0084]本实施例中，所述中心服务器，具体用于:
[0085]接收多个处理器定期发送的多个终端在预定时间段内的订单抢单特性。
[0086]本实施例中，所述策略服务器，还用于:
[0087]根据更新后的多个终端的订单抢单特性，为所述多个终端分配订单信息。
[0088]对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的