摘要
本公开提供一种消息中间件吞吐量调整方法、设备及存储介质,该方法包括获取消息中间件的消息总量阈值、单个生产或消费周期的时长;基于消息中间件的消息总量阈值、单个生产或消费周期的时长,将每个周期的生产速度和消费速度作为变量,将最小化系统的总体成本作为目标,构造数学模型;设定初始周期的生产速度、消费速度以及消息的传输时间作为数学模型的初始值;将数学模型与初始值输入深度确定性策略梯度DDPG算法进行求解,求得每个周期的最优生产速度和最优消费速度,以调整消息中间件每个周期的生产速度和消费速度,相比传统算法有更强的计算能力,在数据量大时能够在降低系统总体成本的同时得到最优的效率,最大化降低消息积压的可能性。
技术关键词
数学模型
周期
神经网络模型训练
速度
最小化系统
消息
策略
总量
算法
梯度下降法
变量
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