[发明专利]一种用于直播带货的分布式下单系统及方法

权利要求书

1.一种用于直播带货的分布式下单系统，其特征在于，包括：

存储模块(1)，用于保存若干直播带货相关的商品信息；

传输模块(2)，连接所述存储模块(1)，用于将若干所述商品信息传输并保存至一区块链(6)中，所述区块链(6)的各节点均配置有至少一服务器(7)，各所述服务器(7)均连接下单后台(8)；

资源监控模块(3)，连接所述区块链(6)，用于实时监控各所述服务器(7)的资源吞吐量使用占比；

拍单模块(4)，连接所述区块链(6)，用于向所述区块链(6)发送若干拍单请求，各所述拍单请求与所述商品信息相关联；

资源调度模块(5)，分别连接所述资源监控模块(3)和所述拍单模块(4)，用于根据当前时间段内的各所述拍单请求的数据总量及各所述服务器(7)的所述资源吞吐量使用占比实时调整分配至各所述服务器(7)的所述拍单请求，以使各所述资源吞吐量使用占比均处于高效占比区间内。

2.根据权利要求1所述的用于直播带货的分布式下单系统，其特征在于：所述资源调度模块(5)包括：

比较单元(51)，用于将当前时间段内各所述拍单请求的数据总量与预设的第一数据阈值进行比较，并在所述拍单请求的数据总量不大于所述第一数据阈值时生成第一分配指令，以及在所述拍单请求的数据总量大于所述第一数据阈值时生成第二分配指令；

第一分配单元(52)，连接所述比较单元(51)，用于根据所述第一分配指令计算得到所述资源吞吐量使用占比所对应的资源吞吐量空闲占比，进而将所述拍单请求的数据总量按照各所述资源吞吐量空闲占比以及各所述服务器(7)的所述高效占比区间对各所述服务器(7)进行分配；

使用占比预测单元(53)，连接所述比较单元(51)，用于引入预先训练完成的一使用占比预测模型，并所述第二分配指令将当前时间段内的各所述拍单请求的数据总量以及各所述服务器(7)的所述资源吞吐量使用占比输入所述使用占比预测模型中，输出下一时间段的各所述服务器(7)的所述资源吞吐量预测占比；

第二分配单元(54)，连接所述使用占比预测单元(53)，用于计算得到所述资源吞吐量预测占比所对应的资源吞吐量预测空闲占比，进而将所述拍单请求的数据总量按照各所述资源吞吐量预测空闲占比以及各所述服务器(7)的所述高效占比区间对各所述服务器(7)进行分配。

3.根据权利要求2所述的用于直播带货的分布式下单系统，其特征在于：所述使用占比预测单元(53)包括：

第一存储子单元(531)，用于保存第一时间段内的各所述拍单请求的数据总量和相应的各所述服务器(7)的所述资源吞吐量第一历史占比，以及第二时间段的各所述服务器(7)的所述资源吞吐量第二历史占比，所述第一时间段早于所述第二时间段，所述第二时间段早于当前时间段，所述第一时间段和所述第二时间段为相邻时间段；

训练子单元(532)，连接所述存储子单元，用于引入一预测初始模型，并将所述第一时间段内的各所述拍单请求的数据总量以及各所述服务器(7)的所述资源吞吐量第一历史占比作为输入，将所述第二时间段的各所述服务器(7)的所述资源吞吐量第二历史占比作为输出，训练得到所述使用占比预测模型。

4.根据权利要求3所述的用于直播带货的分布式下单系统，其特征在于：所述使用占比预测单元(53)还包括：

验证子单元(533)，连接所述训练子单元(532)，用于将上一时间段内的各所述拍单请求的数据总量和相应的各所述服务器(7)的所述资源吞吐量第三占比输入所述使用占比预测模型中，得到当前时间段的各所述服务器(7)的所述资源吞吐量初始预测占比；

计算子单元(534)，连接所述验证子单元(533)，用于将当前时间段的各所述服务器(7)的所述资源吞吐量初始预测占比与相应的所述资源吞吐量使用占比做差得到占比差值，并将所述占比差值、上一时间段内的各所述拍单请求的数据总量、所述资源吞吐量第三占比、当前时间段内的各所述拍单请求的数据总量、所述资源吞吐量使用占比输入一目标函数中，得到模型偏差值，所述模型偏差值用于表示所述使用占比预测模型的不稳定度；

调整子单元(535)，连接所述计算子单元(534)，用于在所述模型偏差值求得的最小值大于差值阈值时调整所述使用占比预测模型的权重参数并重新训练，直至所述模型偏差值求得的最小值不大于差值阈值时，将所述使用占比预测模型输出。