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我正在设计一个系统来处理外部 Web 服务。该服务限制在特定时间段 (T) 内可以发出的请求数。该系统允许对一定数量的请求 (R) 进行批处理。该服务支持一定数量的操作 (O)。

我的代码将处理来自用户的未知数量的请求（此时我真的不知道，可能是每天一个请求，可能是每秒数千个请求，但我需要在假设每秒数千个的情况下构建它）。这些结果将在数据库中缓存一段时间。当数据库记录过期时，系统将需要再次从 Web 服务请求数据。

我只能通过一个IP地址和一个帐户访问Web服务（没有作弊，每种操作类型获得一个帐户，或每种操作类型一台机器）。该系统将（希望）全部在单个服务器上运行。

我正在尝试做的（断断续续思考了几个星期，但没有任何我喜欢的结果）是想出一个系统，其中：

  • 重复请求被合并（重复意味着它们具有相同的请求数据）
  • 用户请求优先于系统请求
  • 可以将系统请求更改为用户请求（数据库更新在队列中，并且用户正在请求相同的数据）
  • 如果没有针对特定操作的 R 用户请求，则其余部分取自系统请求
  • 用户请求的处理顺序与它们进入的顺序相同（除了一旦处理了用户请求，就会处理相同类型的 R 个请求）。

因此，例如，T 为 1 秒，R 为 3，O 为 2。以下请求进入系统：

Request 1,  user,   operation A, data 1
Request 2,  user,   operation A, data 2
Request 3,  user,   operation A, data 1 <- duplicate of request 1
Request 4,  system, operation B, data 3
Request 5,  system, operation A, data 1 <- duplicate of request 3
Request 6,  user,   operation B, data 3 <- duplicate of Request 4
Request 7,  system, operation A, data 4
Request 8,  user,   operation A, data 5
Request 9,  user,   operation A, data 6
Request 10, user,   operation A, data 7
Request 11, user,   operation B, data 8

处理重复项后，您将得到以下信息：

Request 1,  user,   operation A, data 1 
Request 2,  user,   operation A, data 2 
Request 4,  user,   operation B, data 3 <- promoted to user from system (msg 6)    
Request 7,  system, operation A, data 4 
Request 8,  user,   operation A, data 5 
Request 9,  user,   operation A, data 6 
Request 10, user,   operation A, data 7 
Request 11, user,   operation B, data 8

请求应按以下顺序处理：

T1 Request 1, Request 2, Request 8
T2 Request 4, Request 11
T3 Request 9, Request 10, Request 7

我认为可能会有 3-7 种操作类型。某些操作类型会比其他操作类型有更多的请求。系统请求的数量可能会大于用户请求。

是否有处理此类问题的通用方法？模式还是技术？我是不是想多了（不幸的是，在它启动并运行之前我无法获得使用统计信息，我什至无法合理地猜测它们会是什么）？

我试图避免的主要事情是：

  • 让系统请求处理用户请求（系统请求可能会等待数周，用户请求必须尽快处理）
  • 在数据缓存在数据库中期间，没有两次发出相同的请求
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我会通过有两个队列来解决这个问题：一个用于用户，一个用于系统请求。将每个队列设计为按字典顺序排列的集合，其中包含（操作类型、数据、到达时间）的元组；这假设您可以定义数据片段的排序。有序集允许通过部分键进行搜索，这样您就可以检查两个队列中的重复请求，并允许将系统提升为用户请求。虽然，我不太了解 T 变量的作用。

于 2009-02-28T07:37:42.307 回答