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摘要：本发明公开融合终端高并发数据场景下降低负载的调节方法：S1、初始化；S2、将数据类型A写请求WA放入请求队列QA；S3、据估算的本次最大时延间隔MT1开启第一定时器监测是否有同类请求，有则输入MT1到MA估算下次操作最大时延间隔后回S2；无，第一定时器计时结束否，未结束继续监测，结束进S5；S5、取出QA中A的所有请求任务写入数据中心，写完发送A的更新通知给各订阅APP；S6、订阅APP收到更新通知后将A的有效标志置为过期并开启第二定时器，监测本APP是否有对A的读操作，有则进S9，无则进S7；S7、第二定时器是否计时结束，未结束继续监测，结束进S8；S8、判断当前数据中心空闲否，不空闲继续监测，空闲进S9；S9、订阅APP从数据中心重新加载A的数据。

主权项：1.一种融合终端高并发数据场景下降低负载的调节方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、前端数据处理APP初始化各个数据类型对应的时延间隔统计模块和请求队列；其中，APP是指运行于终端的应用程序；S2、对于所述各个数据类型中的任一数据类型A，所述前端数据处理APP将接收到的前端对数据类型A的写请求WA放置到对应的请求队列QA中；S3、所述前端数据处理APP根据数据类型A的时延间隔统计模块MA分析估算的本次最大时延间隔开启第一定时器，并监测接下来是否有连续的数据类型A的写请求；若有，则执行步骤S4.1；若无，则执行步骤S4.2；S4.1、输入本次操作时延间隔样本到对应的时延间隔统计模块MA，时延间隔统计模块MA分析估算出下次操作的最大时延间隔，然后回到步骤S2；其中，时延间隔统计模块MA分析估算出下次操作的最大时延间隔，包括：时延间隔统计模块MA每次输入的操作时延间隔样本服从标准正态分布，统计出时延间隔统计模块MA的期望为μ，标准差为σ，则下次操作的最大时延间隔MT2计算公式如下：MT2＝μ+3σ+MT1*k其中，MT1为输入的本次操作时延间隔样本，k为与上次操作的关联因子；时延间隔统计模块MA分析估算出下次操作的最大时延间隔时，如果是首次输入样本，则由于尚不存在期望μ、标准差σ和MT1，则MT2的计算公式为：MT2＝MT其中，MT为终端出厂时的默认时延间隔；S4.2、判断所述第一定时器是否计时结束；若是，则进入步骤S5；若否，则继续监测是否有连续的数据类型A的写请求；S5、所述前端数据处理APP取出请求队列QA中数据类型A的所有请求任务，并使用事务批处理的方式将取出的所有请求任务统一写入数据中心，并在写入完成后，通过消息队列遥测传输方式发送数据类型A更新通知给各个订阅数据类型A的APP；S6、所述订阅数据类型A的APP接收到数据类型A更新通知后，将数据类型A的有效标志置为过期，并开启第二定时器，监测本APP接下来是否有对数据类型A的读操作；若监测到对数据类型A的读操作，则执行步骤S9；若未监测到对数据类型A的读操作，则执行步骤S7；S7、判断所述第二定时器是否计时结束；若否，则继续监测；若是，则执行步骤S8；S8、判断当前数据中心APP是否空闲；若否，则继续监测；若是，则执行步骤S9；S9、接收到所述数据类型A更新通知的APP从数据中心重新加载数据类型A的数据。

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