交易流量控制方法、装置、设备、介质和计算机程序产品与流程

1.本技术涉及大数据数据分析技术领域，特别是涉及一种交易流量控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.在金融系统中，交易流量控制的目的是限制交易并发量，避免由于交易并发量过大而导致业务响应缓慢甚至停止的情况，保证金融系统的正常运行。
3.现有技术中，在进行交易流量控制时，基于统一标准化的交易流量控制方法，设定额定交易流控阈值，当金融系统中的交易量超过额定交易流控阈值时，触发流控，对于超出流控阈值的交易请求请求则拒绝访问。
4.但是金融系统中，业务类型繁多，采用统一标准化的交易流量控制方法，不能满足不同业务类型的交易流量控制要求，不能精确贴合金融系统的运行情况。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够满足不同业务类型的交易流量控制要求的交易流量控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
6.第一方面，提供了一种交易流量控制方法，该方法包括：
7.获取目标类型的业务的实时交易指标数据；
8.获取目标类型的业务的历史交易指标数据；
9.对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。
10.在其中一个实施例中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长，根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整，包括：
11.确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值；
12.若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
13.在其中一个实施例中，获取目标类型的业务的历史交易指标数据，包括：
14.获取历史业务交易数据，历史交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长；
15.对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
16.在其中一个实施例中，该方法还包括：
17.获取目标类型的业务的初始调控等级；
18.根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长；
19.在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预
设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
20.在其中一个实施例中，实时交易指标数据包括实时业务数据量，历史交易指标数据包括历史业务数据量，根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整，包括：
21.确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值；
22.若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件；
23.若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
24.在其中一个实施例中，获取目标类型的业务的历史交易指标数据，包括：
25.获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量；
26.将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
27.在其中一个实施例中，判断是否满足黑客攻击条件，包括：
28.判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中；
29.若否，则确定不满足黑客攻击条件。
30.在其中一个实施例中，该方法还包括：
31.获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址；
32.统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较；
33.若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值且某ip地址未位于ip地址白名单中，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
34.在其中一个实施例中，该方法还包括：
35.根据目标类型确定目标类型的业务当前的流控等级，其中，不同的业务类型对应于不同的流控等级。
36.第二方面，提供了一种交易流量控制装置，该包括：
37.第一获取模块，用于目标类型的业务的实时交易指标数据以及目标类型的业务的历史交易指标数据；
38.流控模块，用于对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。
39.在其中一个实施例中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长，流控模块包括：
40.第一比值确定单元，用于确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值；
41.第一比较单元，用于若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
42.在其中一个实施例中，该第一获取模块，用于：
43.获取历史业务交易数据，历史交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长；
44.对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
45.在其中一个实施例中，该装置还包括：
46.第二获取模块，用于获取目标类型的业务的初始调控等级；
47.更新模块，用于根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长；
48.调整模块，用于在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
49.在其中一个实施例中，实时交易指标数据包括实时业务数据量，历史交易指标数据包括历史业务数据量，该流控模块包括：
50.第二比值确定单元，用于确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值；
51.第二比较单元，用于若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件；
52.等级调控单元，用于若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
53.在其中一个实施例中，该第一获取模块，用于：
54.获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量；
55.将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
56.在其中一个实施例中，第二比较单元，用于判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中，若否，则确定不满足黑客攻击条件。
57.在其中一个实施例中，该装置还包括：
58.ip地址获取模块，用于获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址；
59.ip地址统计模块，用于统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较；
60.ip地址判断模块，用于若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值且某ip地址未位于ip地址白名单中，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
61.在其中一个实施例中，该装置还包括：
62.流控等级获取模块，用于根据目标类型确定目标类型的业务当前的流控等级，其中，不同的业务类型对应于不同的流控等级。
63.第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如上述第一方面所述的交易流量控制方法。
64.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的交易流量控制方法。
65.第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的交易流量控制方法。
66.上述交易流量控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取目标类型的业务的实时交易指标数据以及目标类型的业务的历史交易指标数据，对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。由于是按照业务类型分别获取实时交易指标数据以及历史交易指标数据，并且也是按照业务类型对业务的当前流控等级进行调整的，实现了针对不同的业务类型分别进行流控控制的目的，能够满足不同业务类型的交易流控控制的要求；而且由于是实时进行调控等级调整的，实现了交易流量的动态控制，更能贴合系统的运行情况。
附图说明
67.图1为一个实施例中交易流量控制方法的流程示意图；
68.图2为一个实施例中交易流量控制方法中数据交互示意图；
69.图3为一个实施例中步骤103的流程示意图；
70.图4为一个实施例中步骤102的流程示意图；
71.图5为一个实施例中交易流量控制方法的流程示意图；
72.图6为一个实施例中步骤103的流程示意图；
73.图7为一个实施例中步骤102的流程示意图；
74.图8为一个实施例中步骤502的流程示意图；
75.图9为一个实施例中交易流量控制方法的流程示意图；
76.图10为一个实施例中交易流量控制方法的流程示意图；
77.图11为一个实施例中交易流量控制装置的结构框图；
78.图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
79.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
80.需要说明的是，本技术实施例中对于数据的获取、存储、使用以及处理均符合国家法律法规的相关规定。
81.在金融系统中，交易流量控制的目的是限制交易并发量，避免由于交易并发量过大而导致业务响应缓慢甚至停止的情况，保证金融系统的正常运行。
82.现有技术中，在进行交易流量控制时，基于统一标准化的交易流量控制方法，设定额定交易流控阈值，当金融系统中的交易量超过额定交易流控阈值时，触发流控，对于超出流控阈值的交易请求请求则拒绝访问。
83.但是上述方式仅适用于单一化普通业务场景。在金融系统中，业务需求呈现个性化和多样化发展趋势，业务类型繁多，例如，查询类、投资理财类、账户开通激活类、生活服务类以及转账交易类等等。不同的业务类型对应的流控交易控制要求不同，采用统一标准化的交易流量控制方法，不能满足不同业务类型的交易流量控制要求，不能精确贴合金融系统的运行情况。
84.有鉴于此，本技术实施例提供了一种交易流量控制方法，能够满足不同业务类型的交易流量控制要求，能够精确贴合金融系统的运行情况。
85.需要说明的是，本技术实施例提供的交易流量控制方法，其执行主体可以是交易流量控制装置，该交易流量控制装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为数据库的部分或者全部。
86.下述方法实施例中，均以执行主体是服务器为例来进行说明，其中，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，可以理解的是，该方法也可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。
87.请参考图1，其示出了本技术实施例提供的一种交易流量控制方法的流程图。如图
1所示，该交易流量控制方法可以包括以下步骤：
88.步骤101，获取目标类型的业务的实时交易指标数据。
89.其中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长、实时业务数据量以及发起业务请求的设备的ip地址，等等。其中，实时业务响应时长是指实时每分钟平均响应时长，实时业务数据量是指实时每分钟业务交易数据量。
90.其中，该业务类型为金融业务类型，包括：查询类、转账交易类、投资理财类、账户开通激活类以及生活服务类等等。可选的，金融系统将业务交易数据按照业务的类型进行分块存储。终端可从服务器中调用所需的业务交易数据。
91.该交易流量控制方法中的数据交互过程如图2中所示。可选的，终端设置有采样周期，例如5min，实现交易数据收集，其中，交易数据包括交易名称、交易码、业务响应时长、交易请求ip、业务交易数据量。按照采样周期对实时采集各周期内的目标类型的业务交易数据量以及各业务交易数据的业务响应时长。终端获取当前时刻对应的采样周期内的各业务交易数据的业务响应时长以及业务交易数据量，对该采样周期内的金融交易业务数据的业务响应时长求均值，计算得到的均值即为实时业务响应时长。将该业务交易数据量与采样周期时长做除法运算，得到该采样周期对应的每分钟的平均交易量，则得到的该采样周期对应的每分钟的平均交易量即为实时业务数据量。
92.步骤102，获取目标类型的业务的历史交易指标数据。
93.其中，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长以及历史业务数据量。
94.可选的，终端中针对不同类型的业务存储有对应的历史交易指标数据，按照业务的类型，查找得到对应的历史交易指标数据。
95.步骤103，对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。
96.可选的，流控等级包括5级，具体如下：
97.1)1级，业务并发数量最大的流控策略，即分配最大的业务并发流控阈值，例如，60。
98.2)4级，业务并发数量较大的流控策略，即分配较大的业务并发流控阈值，例如，20。
99.3)3级，业务并发数量中等的流控策略，即分配中等的业务并发流控阈值，例如，10。
100.4)2级，业务并发数量中等的流控策略，即分配中等的业务并发流控阈值，例如，5。
101.5)1级，业务并发数量极小的流控策略，即分配极小的业务并发流控阈值，例如，2。
102.可选的，终端针对不同业务设置有不同的流控等级调整规则。根据目标类型，确定流控等级调整规则。对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，包括：将实时交易指标数据与历史交易指标数据之间做差值运算，根据得到的差值大小，确定调整后的等级。然后将当前的流控等级调整为确定的调整后的等级。
103.可选的，终端根据目标类型确定目标类型的业务当前的流控等级，其中，不同的业务类型对应于不同的流控等级。
104.该实施例通过获取目标类型的业务的实时交易指标数据以及目标类型的业务的历史交易指标数据，对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果
对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。由于是按照业务类型分别获取实时交易指标数据以及历史交易指标数据，并且也是按照业务类型对业务的当前流控等级进行调整的，实现了针对不同的业务类型分别进行流控控制的目的，能够满足不同业务类型的交易流控控制的要求；而且由于是实时进行调控等级调整的，实现了交易流量的动态控制，更能贴合金融系统的运行情况。
105.在本技术实施中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长，如图3所示，基于图1所示的实施例，本实施例涉及的是步骤103中根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整，包括步骤201和步骤202：
106.步骤201，确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值。
107.可选的，该第一比值k1的计算公式为：
[0108][0109]
步骤202，若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前的流控等级。
[0110]
其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0111]
可选的，该第一预设比值设置为5。当第一比值大于第一预设比值时，将当前的流控等级降低1级。即实时业务响应时长avgcost》5*basetxcost，将当前的流控等级降低1级。
[0112]
可选的，终端设置有第一比值和目标流控业务等级的对应的关系，如下表1所示。终端可根据该第一比值，以查表的方式确定得到目标流控等级。即，当实时业务响应时长avgcost》5*basetxcost时，将当前流控等级调整为1级；当2*basetxcost《avgcost《5*basetxcost时，将流控级别调整为2级。
[0113]
第一比值k1目标流控业务等级k1≥512≤k1《52
[0114]
表1第一比值和目标流控业务等级的关系表
[0115]
该实施例通过确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值，若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前的流控等级，实现了目标类型的业务当前的流控等级的动态实时调整，计算简单，运算量小。
[0116]
在本技术实例中，如图4所示，基于图3所示的实施例，本实施例涉及的是步骤102中获取目标类型的业务的历史交易指标数据，包括步骤301和步骤302：
[0117]
步骤301，获取历史业务交易数据。
[0118]
其中，历史金融交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长。
[0119]
可选的，该第一历史段是指以当前时刻之前的一周。
[0120]
步骤302，对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
[0121]
可选的，计算近一周目标类型的业务的平均交易耗时，其中交易耗时即业务响应时长，得到历史平均业务响应时长basetxcost。
[0122]
本技术实施例通过获取历史业务交易数据，对多个历史业务响应时长进行求均值
处理，得到历史平均业务响应时长。由于对历史业务交易数据进行统计运算，提高了历史平均业务响应时长的可靠性。
[0123]
本技术实施例中，请参照图5，基于上述实施例，该交易流量控制方法还包括步骤401、步骤402和步骤403：
[0124]
步骤401，获取目标类型的业务的初始调控等级。
[0125]
可选的，终端根据业务的业务类型，针对不同业务设置对应的初始调控等级，例如查询类业务的初始调控等级为4级，转账交易类业务的初始调控等级为4级，投资理财类业务的初始调控等级为3级；生活服务类业务的调控等级为3级；账户开通激活类业务的初始调控等级为2级。
[0126]
步骤402，根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长。
[0127]
可选的，终端设置有采样周期，例如5min，按照采样间隔，得到各个采样点对应时刻。该预置条件为判断是否到达下一采样点。当终端检测到达到下一采样点时，更新目标类型的业务的实时业务响应时长。
[0128]
步骤403，在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
[0129]
可选的，第二预设比值与第一预设比值大小相等。例如，第二预设比值为5，即当实时业务响应时长avgcost《5*basetxcost时，将目标类型的业务的流控等级恢复为初始调控等级。
[0130]
该实施例通过根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长，在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级，实现了对实时业务响应时长的实时更新，并在实时业务响应时长恢复至正常状态时，将流控等级恢复为初始调控等级，实现了动态调整流控策略的目的。
[0131]
本技术实施例中，实时交易指标数据包括实时业务数据量，历史交易指标数据包括历史业务数据量，请参照图6，基于图1所示的实施例，本实施例涉及的是步骤103中根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整，包括步骤501，步骤502和步骤503：
[0132]
步骤501，确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值。
[0133]
可选的，该第二比值k2计算公式为：
[0134][0135]
步骤502，若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件。
[0136]
其中，当系统实时业务数据量出现大幅度增长时，可能为黑客利用金融交易的漏洞进行攻击，也可能因为金融类的活动(如双十一促销、纪念币发行等)引发正常的交易上涨。
[0137]
可选的，将第三预设比值设置为5。当实时业务数据量tpm》5*basetpm时，可能会出现黑客攻击的情况，需要进一步判断当前情况上是否存在黑客攻击。
[0138]
步骤503，若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级。
[0139]
其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0140]
可选的，提高目标类型的业务当前的流控等级，包括：将目标类型的业务当前的流控等级提升1级。
[0141]
该实施例通过确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值，若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件，若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级，由于在实时业务数据量较大的情况下通过对于未发现有异常ip的业务交易量，适当提高流控等级，及时满足特殊金融活动时的并发需求。
[0142]
本技术实施例中，请参照图7，基于图7所示的实施例，本实施例涉及的是步骤102中获取目标类型的业务的历史交易指标数据，包括步骤601和步骤602：
[0143]
步骤601，获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量。
[0144]
可选的，该第二历史时间段可设置为当前时刻之前的一周。
[0145]
可选的，终端获取该第二历史时间段内每个小时的目标类型的业务交易数据量，得到每小时业务交易数据量曲线。查找该曲线的峰值以及该峰值对应的时刻点，例如第n个小时。然后计算第n-1到第n+1个小时期间的业务交易数据量，并将该业务交易数据量除以2，得到第n-1到第n+1个小时期间的平均交易量，即为最大历史业务交易数据量。
[0146]
可选的，终端获取第二预设时间段每天对应的高峰时刻点，然后以每天以对应的高峰时刻点为中点取1个时间段作为高峰时间段，该高峰时间段的长度为2小时，例如，某天的高峰时刻为10:00，则该高峰时间段为9：00-11：00。计算每天的高峰时间段的平均交易量，然后在对每天的高峰时间段的平均交易量求均值后求得的交易数据量即为最大历史业务交易数据量。
[0147]
步骤602，将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
[0148]
该实施例通过获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量，将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量，由于是通过统计学的方式得到历史业务数据量，提高了将历史业务数据量作为流控等级调整指标的可靠性。
[0149]
本技术实施例中，请参照图8，基于图6所示的实施例，本实施例涉及的是步骤502中判断是否满足黑客攻击条件，包括步骤701和步骤702：
[0150]
步骤701，判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中。
[0151]
可选的，终端中存储有ip地址黑名单。将发起目标类型的业务的设备的ip地址与ip地址黑名单中的信息进行匹配，根据是否能够匹配成功，来判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中
[0152]
步骤702，若否，则确定不满足黑客攻击条件。
[0153]
其中，当发起目标类型的业务的设备的ip地址不在ip地址黑名单时，可判断发起目标类型的业务的设备的ip地址正常，不存在黑客攻击。
[0154]
该实施例通过判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中，若否，则确定不满足黑客攻击条件，提高了金融系统进行流控控制的安全性和可靠性。
[0155]
本技术实施例中，请参照图9，基于图8所示的实施例，本实施例涉及的交易流量控制方法，还包括步骤801、步骤802和步骤803：
[0156]
步骤801，获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址。
[0157]
可选的，该预设时间段为以当前时刻所在当天的零点为起点，以当前时刻为终点的时间段。
[0158]
步骤802，统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较。
[0159]
可选的，终端根据ip地址对预设时间段内发生的业务进行分成多个类型，得到各个类型对应的业务交易数据量，即为各ip地址对应的业务交易数据量。
[0160]
步骤803，若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值且某ip地址未位于ip地址白名单中，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
[0161]
其中，ip地址白名单包括金融机构合作方的ip地址信息。
[0162]
该实施例通过获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址，统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较，若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值，则将某ip地址加入ip地址黑名单，实现了当发现某业务交易量增大时，对交易量异常的黑客ip进行黑名单封禁，动态更新ip地址黑名单，提高了系统的安全性。
[0163]
本技术实施例中，如图10所示，提供了一种交易流量控制方法，该方法包括以下步骤：
[0164]
步骤901，获取历史业务交易数据，对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
[0165]
其中，历史金融交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长。
[0166]
步骤902，获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量，将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
[0167]
步骤903，获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址。
[0168]
步骤904，统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较。
[0169]
步骤905，若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值且某ip地址未位于ip地址白名单中，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
[0170]
步骤906，获取目标类型的业务的实时交易指标数据以及初始调控等级。
[0171]
其中，该实时交易指标数据包括实时业务响应时长和实时业务数据量；不同的业务类型对应于不同的流控等级。
[0172]
步骤907，确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值。
[0173]
步骤908，判断第一比值是否大于第一预设比值，若是，则进入步骤909，否则进入步骤913。
[0174]
步骤909，降低目标类型的业务当前的流控等级。
[0175]
其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0176]
步骤910，根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长。
[0177]
步骤911，判断第三比值是否小于第二预设比值，若是，则进入步骤912，否则，进入步骤913。
[0178]
其中，第三比值是更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值。
[0179]
步骤912，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
[0180]
步骤913，不调整业务的流控等级。
[0181]
步骤914，确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值。
[0182]
步骤915，判断第二比值是否大于第三预设比值，若是，则执行步骤916，否则执行步骤913。
[0183]
步骤916，,判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中，若是，则进入步骤917；若否，则进入步骤918。
[0184]
步骤917，发布告警信息，并对该ip地址执行封禁处理。
[0185]
步骤918，提高目标类型的业务当前的流控等级。
[0186]
该实施例由于是按照业务类型分别获取实时交易指标数据以及历史交易指标数据，并且也是按照业务类型对业务的当前流控等级进行调整的，实现了针对不同的业务类型分别进行流控控制的目的，能够满足不同业务类型的交易流控控制的要求；而且由于是实时进行调控等级调整的，实现了交易流量的动态控制，更能贴合金融系统的运行情况。同时由于采用统计学的方式，获取历史交易指标数据，即历史业务数据量和历史平均业务响应时长，提高了交易指标的可靠性。同时通过获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址，统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较，若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值，则将某ip地址加入ip地址黑名单，实现了当发现某业务交易量增大时，对交易量异常的黑客ip进行黑名单封禁，动态更新ip地址黑名单，提高了系统的安全性。而且由于在实时业务数据量较大的情况下通过对于未发现有异常ip的业务交易量，适当提高流控等级，及时满足特殊金融活动时的并发需求。
[0187]
应该理解的是，虽然图1以及图3-10的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1以及图3-10中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0188]
在本技术实施例中，如图11所示，提供了一种交易流量控制装置，包括第一获取模块和流控模块，其中：
[0189]
第一获取模块，用于目标类型的业务的实时交易指标数据以及目标类型的业务的历史交易指标数据；
[0190]
流控模块，用于对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。
[0191]
在一个实施例中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长，流控模块包括：
[0192]
第一比值确定单元，用于确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值；
[0193]
第一比较单元，用于若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前
的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0194]
在一个实施例中，该第一获取模块，用于：
[0195]
获取历史业务交易数据，历史金融交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长；
[0196]
对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
[0197]
在一个实施例中，该装置还包括：
[0198]
第二获取模块，用于获取目标类型的业务的初始调控等级；
[0199]
更新模块，用于根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长；
[0200]
调整模块，用于在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
[0201]
在一个实施例中，实时交易指标数据包括实时业务数据量，历史交易指标数据包括历史业务数据量，该流控模块包括：
[0202]
第二比值确定单元，用于确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值；
[0203]
第二比较单元，用于若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件；
[0204]
等级调控单元，用于若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0205]
在一个实施例中，该第一获取模块，用于：
[0206]
获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量；
[0207]
将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
[0208]
在一个实施例中，第二比较单元，用于判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中，若否，则确定不满足黑客攻击条件。
[0209]
在一个实施例中，该装置还包括：
[0210]
ip地址获取模块，用于获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址；
[0211]
ip地址统计模块，用于统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较；
[0212]
ip地址判断模块，用于若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
[0213]
在一个实施例中，该装置还包括：
[0214]
流控等级获取模块，用于根据目标类型确定目标类型的业务当前的流控等级，其中，不同的业务类型对应于不同的流控等级。
[0215]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过
wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种交易流量控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0216]
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0217]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0218]
获取目标类型的业务的实时交易指标数据；
[0219]
获取目标类型的业务的历史交易指标数据；
[0220]
对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。
[0221]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0222]
确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值，其中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长；若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0223]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0224]
获取历史业务交易数据，历史金融交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长；对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
[0225]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0226]
获取目标类型的业务的初始调控等级；根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长；在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
[0227]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0228]
确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值，其中，实时交易指标数据包括实时业务数据量，历史交易指标数据包括历史业务数据量；若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件；若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0229]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0230]
获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量；将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
[0231]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0232]
判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中；若否，则确定不满足黑客攻击条件。
[0233]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0234]
获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址；统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较；若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
[0235]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0236]
根据目标类型确定目标类型的业务当前的流控等级，其中，不同的业务类型对应于不同的流控等级。
[0237]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0238]
获取目标类型的业务的实时交易指标数据；
[0239]
获取目标类型的业务的历史交易指标数据；
[0240]
对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。
[0241]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0242]
确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值，其中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长；若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0243]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0244]
获取历史业务交易数据，历史金融交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长；对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
[0245]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0246]
获取目标类型的业务的初始调控等级；根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长；在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
[0247]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0248]
确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值，其中，实时交易指标数据包括实时业务数据量，历史交易指标数据包括历史业务数据量；若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件；若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0249]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0250]
获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量；将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
[0251]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0252]
判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中；若否，则确定不满足黑客攻击条件。
[0253]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0254]
获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址；统计各ip地址对应的业务交
易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较；若某ip地址对应的业务交易数据量大于预设阈值，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
[0255]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0256]
根据目标类型确定目标类型的业务当前的流控等级，其中，不同的业务类型对应于不同的流控等级。
[0257]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0258]
获取目标类型的业务的实时交易指标数据；
[0259]
获取目标类型的业务的历史交易指标数据；
[0260]
对实时交易指标数据和历史交易指标数据进行比较，并根据比较结果对目标类型的业务当前的流控等级进行调整。
[0261]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0262]
确定实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的第一比值，其中，实时交易指标数据包括实时业务响应时长，历史交易指标数据包括历史平均业务响应时长；若第一比值大于第一预设比值，则降低目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0263]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0264]
获取历史业务交易数据，历史金融交易数据包括多个目标类型的业务在第一历史时间段内的历史业务响应时长；对多个历史业务响应时长进行求均值处理，得到历史平均业务响应时长。
[0265]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0266]
获取目标类型的业务的初始调控等级；根据预置条件更新目标类型的业务的实时业务响应时长并获取更新后的实时业务响应时长；在更新后的实时业务响应时长与历史平均业务响应时长之间的比值小于第二预设比值时，将目标类型的业务的流控等级调整为初始调控等级。
[0267]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0268]
确定实时业务数据量与历史业务数据量之间的第二比值，其中，实时交易指标数据包括实时业务数据量，历史交易指标数据包括历史业务数据量；若第二比值大于第三预设比值，则判断是否满足黑客攻击条件；若不满足黑客攻击条件，则提高目标类型的业务当前的流控等级，其中，流控等级的高低与业务并发数量正相关。
[0269]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0270]
获取第二历史时间段内目标类型的业务的最大历史业务交易数据量；将最大历史业务交易数据量作为历史业务数据量。
[0271]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0272]
判断发起目标类型的业务的设备的ip地址是否位于ip地址黑名单中；若否，则确定不满足黑客攻击条件。
[0273]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0274]
获取预设时间段内发生的业务所分别对应的ip地址；统计各ip地址对应的业务交易数据量，并将各ip地址对应的业务交易数据量与预设阈值作比较；若某ip地址对应的业
务交易数据量大于预设阈值，则将某ip地址加入ip地址黑名单。
[0275]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0276]
根据目标类型确定目标类型的业务当前的流控等级，其中，不同的业务类型对应于不同的流控等级。
[0277]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0278]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0279]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。