一种降低流量洪峰的系统和方法与流程

本发明涉及网络技术领域，具体涉及一种降低流量洪峰的系统和方法。

背景技术：

秒杀活动作为一种有效的运营手段，在电商领域普遍存在。通常限时秒杀活动中，在秒杀时间段内，会有大量的请求进入到系统，出现流量洪峰，这会严重消耗服务器资源，导致非秒杀请求不能正常处理。同时秒杀的商品通常比正常下单购买有优惠的，这就导致一些人通过编写的小程序进行自动秒杀，牟取利益，破坏整个活动公平性。

技术实现要素：

本发明的目的是提供克服上述问题一种降低流量洪峰的系统和方法。

第一方面：提出了一种降低流量洪峰的系统，包括洪峰预警模块和洪峰预处理模块，其特征在于：

洪峰预警模块，其用于在所述流量洪峰来临之前，向各模块发出预警信息；

洪峰预处理模块，其用于为在所述流量洪峰期间缓存所使用的相关信息。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述系统还包括：

所述题库生成模块，其用于生成题目和所述题目所对应的答案；

所述题目图片生成模块，其用于将所述题目生成图片格式，并在图片中加入干扰元素；

所述题库推送模块，其用于将生成图片格式的题目推送至需要出题的业务平台。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述系统洪峰预警模块，其用于在所述流量洪峰来临之前，向各模块发出预警信息具体包括：

向所述题库生成模块、题目图片生成模块和题库推送模块发送预警信息。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述业务平台根据用户请求将所述图片格式的题目发送至用户的终端上进行显示。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述干扰元素包括干扰线、干扰点、干扰框以及对题目中的文字进行变形处理。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述变形处理包括放大、缩小、拉伸和偏移中的至少一种。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述题目图片生成模块还用于将生成图片格式的题目提前推送到内容分发网络上并预热。

第二方面：提出了一种降低流量洪峰的方法，其特征在于，应用于权利要求1所述的一种降低流量洪峰的系统，所述方法包括：

在所述流量洪峰来临之前，向各模块发出预警信息；

为在所述流量洪峰期间缓存所使用的相关信息。

作为本发明的一个优选的技术方案，通过题库生成模块生成题目和所述题目所对应的答案；

作为本发明的一个优选的技术方案，所述方法还包括：

利用题目图片生成模块将所述题目生成图片格式，并在图片中加入干扰元素；题库推送模块将生成图片格式的题目推送至需要出题的业务平台。

利用题目图片生成模块将生成图片格式的题目提前推送到内容分发网络上并预热。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述干扰元素包括干扰线、干扰点、干扰框以及对题目中的文字进行变形处理。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述变形处理包括放大、缩小、拉伸和偏移中的至少一种。

作为本发明的一个优选的技术方案，所述方法还包括：

所述题库生成模块根据运营后台的出题策略生成所述题目和所述题目所对应的答案。

第三方面一种计算机终端，包括处理器和与处理器连接的存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，其特征在于，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如上述的方法。采用上述技术方案，具有以下优点：本发明提出的一种降低流量洪峰的系统和方法，在秒杀活动时，通过该系统，利用在生成图片格式的题目中加入干扰元素让用户进行答题，在实现流量洪峰基于时间分片做到消峰的同时，也能有效防止秒杀器做机器秒杀，破坏整个活动公平性，从而提高用户体验。

附图说明

图1为本发明某一实施例的系统结构示意图；

图2为本发明某一实施例的部分系统结构示意图；

图3为本发明实施例的一种场景示意图；

图4为本发明实施例中的系统逻辑验证示意图；

图5为本发明某一实施例的方法流程图；

图6为本发明另一实施例的部分方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所示，一种降低流量洪峰的系统，包括洪峰预警模块和洪峰预处理模块，其特征在于：

洪峰预警模块，其用于在所述流量洪峰来临之前，向各模块发出预警信息；

洪峰预处理模块，其用于为在所述流量洪峰期间缓存所使用的相关信息。参照图2所示，一种降低流量洪峰的系统，包括题库生成模块、题目图片生成模块和题库推送模块。

所述题库生成模块用于生成题目和所述题目所对应的答案。

具体地，题库生成模块生成题目的方式可以按照运营后台的出题策略进行生成，所述出题策略为公司业务上的专业知识和人们日常生活中的常识问题，这样生成的问题很难通过机器运算得出答案，同时也宣传了公司的业务，提高了秒杀的门槛，并且通过在答题时所需花费一定的时间，实现了降低流量洪峰的效果，保证了用户的使用体验。

所述题目图片生成模块用于将所述题目生成图片格式，并在图片中加入干扰元素。

具体地，图片格式易进行展示，不要被修改；干扰元素的添加防止机器作弊，所述干扰元素包括干扰线、干扰点、干扰框以及对题目中的文字进行变形处理，所述所述变形处理包括放大、缩小、拉伸和偏移中的至少一种。

例如图3所示，应用时，还对图片的背景加入了干扰因素，所述干扰因素采用文字、字母、数字或是图片中的至少一种，这样题目在背景之上，这样即使相关人员通过秒杀器进行识别，由于干扰的信息太多，通过爬虫或是ocr提取信息时也会提取到干扰信息，无法通过机器运算得出，进而保证整个活动公平性。

所述题库推送模块用于将生成图片格式的题目推送至需要出题的业务平台中，所述业务平台根据用户请求将所述图片格式的题目发送至用户的终端上进行显示。

具体地，所述业务平台包括商品详情系统、交易系统，即在秒杀下单请求链路上，需要依赖用户进行答题的业务，这里的秒杀下单请求即为用户请求；

所述业务平台还接收由终端所反馈的交互信息，只有交互信息通过业务平台的校验时(即校验结果为校验成功)，才能进行后续的交易流程，若未通过校验(即校验结果为校验失败)，则直接结束流程，返回到上一步，其校验过程参考图3所示，通过后，创建订单时，业务平台中的交易系统还进行库存校验，校验通过则进入后续的支付系统，进入支付流程。应用时，对每个用户来说，每请求一次，需要给用户一个之前没有出过的题目，可采用完全随机算法，在题库空间比较大(比如>10000的题目)的情况下，同一用户短时间之内重复出题的概率几乎为0，防止秒杀器作弊。

通过上述方案，在秒杀活动时，通过该系统，利用在生成图片格式的题目中加入干扰元素让用户进行答题，在实现流量洪峰基于时间分片做到消峰的同时，也能有效防止秒杀器做机器秒杀，破坏整个活动公平性，从而提高用户体验。

在本实施例中，为了进一步提高用户体验，所述题目图片生成模块还用于将生成图片格式的题目提前推送到内容分发网络上并预热。这样是考虑到答题时，网络比较拥挤，防止用户真正请求题目时，图片加载比较慢，影响答题体验。

如图4所示，为本发明实施例中的系统逻辑验证示意图。

基于上述系统相同的答题系统，如图5所示，本实施例还提供了一种降低流量洪峰的方法，所述方法包括：

在所述流量洪峰来临之前，向各模块发出预警信息；

为在所述流量洪峰期间缓存所使用的相关信息。基于上述系统相同的答题系统，如图6所示，本实施例还提供了一种降低流量洪峰的方法，所述方法包括：

s101，通过题库生成模块生成题目和所述题目所对应的答案。

具体地，题库生成模块生成题目的方式可以按照运营后台的出题策略进行生成所述题目和所述题目所对应的答案，所述出题策略为公司业务上的专业知识和人们日常生活中的常识问题，这样生成的问题很难通过机器运算得出答案，同时也宣传了公司的业务，并且通过在答题时所需花费一定的时间，实现了降低流量洪峰的效果，保证了用户的使用体验。

s102，利用题目图片生成模块将所述题目生成图片格式，并在图片中加入干扰元素。

具体地，图片格式易进行展示，不要被修改；干扰元素的添加防止机器作弊，所述干扰元素包括干扰线、干扰点、干扰框以及对题目中的文字进行变形处理，所述所述变形处理包括放大、缩小、拉伸和偏移中的至少一种。

例如图3所示，应用时，还对图片的背景加入了干扰因素，所述干扰因素采用文字、字母、数字或是图片中的至少一种，这样题目在背景之上，这样即使相关人员通过秒杀器进行识别，由于干扰的信息太多，提取信息时也会提取到干扰信息，无法通过机器运算得出，进而保证整个活动公平性。

本发明实施例中，预设了学习模型，通过对历史数据的深度学习，来获得客户端的身份信息和用户当前的行为数据与风险等级的对应关系，从而可以判断客户端的验证行为是否是恶意行为。

实际应用中，对在对客户端通过验证码进行验证的时候，首先向客户端发送客户体验较好的初级验证码，然后，通过获得客户端的身份信息和用户当前的行为数据，并利用学习模型来判断客户端当前的验证行的风险等级；在本发明实施例中，还将风险等级设定了不同的范围值来对应不同的验证结果或是确定下一步需要执行的步骤，具体来说：

可以设定一个安全阈值，定义小于该安全阈值的风险等级为安全，可以判定当前的客户端的验证行为的实施者是真实的用户，此时可以直接生成验证结果为通过验证，从而使真实的用户可以方便快捷的完成验证。

此外，还可以设定一个高危阈值，定义大于该安全阈值的风险等级为高危，可以判定当前的客户端的验证行为是由计算机实施的机械性的恶意行为，此时可以直接生成验证结果为验证失败，以达到滤除恶意破解密码、刷票和论坛灌水等恶意行为的目的。

此外，还将安全阈值至高危阈值之间的范围，定义为当前的验证行为的风险等级为中等，认为当前的客户端的验证行为的实施者有可能不是真实的用户，还需要进一步的确认，为此需要通过更新验证码的方式，为客户端再次提供附加的验证过程。

当判定验证行为的风险等级为中等后，本发明实施例还通过更新验证码的方式，为客户端再次提供附加的验证过程，同时还改变了验证码的类型和提高了验证难度，并再次通过学习模型重新对客户端的验证行为进行风险等级进行进一步的判别；由于在本发明实施例中，附加的验证过程中不但改变了验证的类型，还提高了验证难度，所以通过其行为数据进行风险评估的准确性就会进一步的增强，这样，就可以通过多次评估的方式来提高风险评估的准确性，进而减少了误判的可能性。

s103，题库推送模块将生成图片格式的题目推送至需要出题的业务平台中。

具体地，所述业务平台包括商品详情系统、交易系统，即在秒杀下单请求链路上，需要依赖用户进行答题的业务，这里的秒杀下单请求即为用户请求。

s104，所述业务平台根据用户请求将所述图片格式的题目发送至用户的终端上进行显示。

具体地，所述业务平台还接收由终端所反馈的交互信息，只有交互信息通过业务平台的校验时(即校验结果为校验成功)，才能进行后续的交易流程，若未通过校验(即校验结果为校验失败)，则直接结束流程，返回到上一步，其校验过程参考图3所示，通过后，创建订单时，业务平台中的交易系统还进行库存校验，校验通过则进入后续的支付系统，进入支付流程。应用时，对每个用户来说，每请求一次，需要给用户一个之前没有出过的题目，可采用完全随机算法，在题库空间比较大(比如>10000的题目)的情况下，同一用户短时间之内重复出题的概率几乎为0，防止秒杀器作弊。

通过上述方法，利用在生成图片格式的题目中加入干扰元素让用户进行答题，在实现流量洪峰基于时间分片做到消峰的同时，也能有效防止秒杀器做机器秒杀，破坏整个活动公平性，从而提高用户体验。

为了进一步提高用户体验，方法还包括，所述题目图片生成模块将生成图片格式的题目提前推送到内容分发网络上并预热。这样是考虑到答题时，网络比较拥挤，防止用户真正请求题目时，图片加载比较慢，影响答题体验。本发明实施例还提供了一种计算机终端，包括处理器和与处理器连接的存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述所述的方法。

应当理解，在本实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被处理器执行时使处理器执行上述所述的方法。

所述计算机可读存储介质可以是前述所述计算机终端的存储器，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的存储器也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。

本实施例的计算机可读存储介质，执行实施例中所述的方法，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的系统模块及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。最后需要说明的是，上述描述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。