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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國建設(shè)銀行股份有限公司申請的專利一種基于內(nèi)存操作的JAVA應(yīng)用監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114036025B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111322497.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于內(nèi)存操作的JAVA應(yīng)用監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)是由王加喜;徐浩智;鄒鵬;張帥;呂丹丹;張振林;王子倫設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于內(nèi)存操作的JAVA應(yīng)用監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于內(nèi)存操作的JAVA應(yīng)用監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)，在JAVA運行時應(yīng)用服務(wù)采用插件式自動埋點監(jiān)控，提供監(jiān)控配置功能，實現(xiàn)對需要監(jiān)控的服務(wù)實時配置，減少了手動埋點對研發(fā)人員的依賴，同時較無侵入的監(jiān)控，提升了性能，增加了監(jiān)控的精細化，實時產(chǎn)生監(jiān)控結(jié)果報告，提升了監(jiān)控實時性。監(jiān)控信息純內(nèi)存操作，預(yù)統(tǒng)計，無磁盤IO，批量數(shù)據(jù)處理，高性能監(jiān)控，為應(yīng)用服務(wù)健康高效運行提供了保障，精細化監(jiān)控及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)動態(tài)配置抓取功能，為問題排查快速定位及排查提供了保障。解決了傳統(tǒng)監(jiān)控不具備的靈活性、實時性、精細化、精準化、動態(tài)配置化、高性能監(jiān)控等諸多問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于內(nèi)存操作的JAVA應(yīng)用監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于內(nèi)存操作的JAVA應(yīng)用監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于，包括： S1、建立應(yīng)用服務(wù)監(jiān)控配置，所述配置包括動態(tài)設(shè)置Spring方法攔截器和Mybatis插件機制；設(shè)定攔截范圍，所述攔截范圍包含應(yīng)用服務(wù)所對應(yīng)的所有Bean方法和DAO方法，配置采集數(shù)據(jù)過濾規(guī)則； S2、根據(jù)應(yīng)用服務(wù)監(jiān)控配置建立埋點插件，使用埋點插件對需要監(jiān)控的應(yīng)用服務(wù)進行埋點，并在配置變動時自動更新埋點插件； S3、通過埋點，采集應(yīng)用服務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)，包括： S31、設(shè)定常規(guī)信息采集間隔時間和系統(tǒng)信息采集間隔時間，其中常規(guī)信息采集間隔時間為系統(tǒng)信息采集間隔時間的整數(shù)倍數(shù)； S32、基于常規(guī)信息采集間隔時間周期性歸集常規(guī)信息采集間隔時間段內(nèi)的常規(guī)信息集合，所述常規(guī)信息包括調(diào)用次數(shù)、響應(yīng)時間及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯總值； S33、基于系統(tǒng)信息采集間隔時間周期性采集系統(tǒng)信息，包括JVM堆棧和GC； S34、采集所有異常信息，所述異常信息包含沒有正常響應(yīng)的應(yīng)用服務(wù)信息； S35、組合常規(guī)信息、系統(tǒng)信息和異常信息形成應(yīng)用服務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)； S4、將采集的應(yīng)用服務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)排列存入內(nèi)存消息隊列中，通過異步預(yù)處理模塊將內(nèi)存消息隊列中的應(yīng)用服務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)進行預(yù)處理統(tǒng)計后緩存，再使用異步的發(fā)送模塊提取緩存中經(jīng)過預(yù)處理統(tǒng)計后的應(yīng)用服務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)的歸集數(shù)據(jù)形成待分析數(shù)據(jù)進行發(fā)送； S5、使用XGBoost算法訓練風險預(yù)警模型，以歷史應(yīng)用服務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)和歷史預(yù)警報表作為模型訓練數(shù)據(jù)進行訓練，將驗證用的待驗證結(jié)果通過樸素貝葉斯和或邏輯回歸的方法進行評估，得到風險預(yù)警模型； S6、使用應(yīng)用服務(wù)預(yù)警數(shù)據(jù)生成預(yù)警報表，并根據(jù)應(yīng)用服務(wù)預(yù)警數(shù)據(jù)中所包含的應(yīng)用服務(wù)問題發(fā)出預(yù)警；通過風險預(yù)警模型，根據(jù)應(yīng)用服務(wù)預(yù)警數(shù)據(jù)中所包含的應(yīng)用服務(wù)問題發(fā)出預(yù)警。

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