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龙图腾网获悉江苏道达智能科技有限公司申请的专利一种基于大数据架构下内存驻留数据管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121166574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511713745.7，技术领域涉及：G06F12/0891；该发明授权一种基于大数据架构下内存驻留数据管理方法是由孙俊杰;胡志宏;辛琳;李好设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据架构下内存驻留数据管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据架构下内存驻留数据管理方法，涉及数据管理技术领域，通过在大数据计算框架的内存中为缓存数据块建立元数据并维护全局缓存列表，结合定时清理和基于内存占用率的强制清理机制，实现对缓存数据的动态管理；当内存占用率低于预设安全阈值时，进一步计算判断指数，并与判断阈值比较，判断是否真正进入安全状态或触发告警。该方法在任务量突增或内存压力波动时，能够动态适配系统负载，避免资源闲置或内存溢出，并通过多级清理策略提升缓存保留效率，降低误删风险。同时，通过引入智能告警机制，保障系统在高压环境下的运行稳定性，提升整体内存管理的安全性与智能化水平。

本发明授权一种基于大数据架构下内存驻留数据管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据架构下内存驻留数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 在大数据计算框架的内存中，为缓存数据块建立元数据并维护全局缓存列表； 对全局缓存列表执行定时清理操作，以删除超过预设生存时间的缓存数据块； 监测大数据计算框架的内存占用率，当达到预设梯度阈值时，基于全局缓存列表执行强制清理操作，并在清理完成后重新检测内存占用率； 当内存占用率低于预设安全阈值时，计算判断指数，并将判断指数与预设判断阈值进行比较，以确定是否进入安全区或触发告警； 计算判断指数的步骤为：当内存占用率低于第二阈值时，计算判断指数，判断指数包括内存回弹速率指数和内存碎片化程度指数，将内存回弹速率指数和内存碎片化程度指数进行归一化处理，并将归一化处理后的内存回弹速率指数和内存碎片化程度指数进行加权求和，得到判断指数； 内存回弹速率指数的计算步骤包括： 在内存清理操作完成后设定一个总观测时长，并按照固定时间间隔进行多次内存占用率采样，形成一个有序的内存占用率采样序列，序列的第一个数据点为清理完成时的初始内存占用率，其余数据点为每隔固定时间采集得到的后续内存占用率值； 依次计算相邻两个采样点之间的增长速率，具体为：将后一采样点的内存占用率减去前一采样点的内存占用率，并除以两点之间的采样间隔时间，得到对应时间段内的局部增长速率值，直至所有相邻采样点均完成计算，形成一组局部增长速率序列； 从增长速率序列中提取最大值与最小值，并计算其差值除以最大值，得到突发程度比值； 遍历增长速率序列，识别出第一个增长速率超过预设增长门限的采样点，并记录对应采样点与初始采样点之间的时间间隔，将对应间隔时间除以总观测时长，得到滞后释放系数； 计算全部局部增长速率的平均值，作为内存增长平均值； 将突发程度比值、滞后释放系数与内存增长平均值分别进行归一化处理，将归一化处理后的突发程度比值乘以滞后释放系数，再乘以内存增长平均值，所得结果即为内存回弹速率指数； 内存碎片化程度指数的计算步骤为： 在完成内存清理操作后，对系统当前的内存空间进行扫描，识别出所有处于空闲状态的内存块，并获取每个空闲块的起始地址和对应的内存块大小，按照空闲块的地址顺序依次排列，构建一个有序的空闲内存块列表； 在空闲内存块列表中，针对每一对相邻的空闲块，计算前一个空闲块的结束地址与后一个空闲块的起始地址之间的距离差，距离差表示两个空闲块之间的内存跳跃距离，依次执行对应操作，形成一个跳跃距离序列； 遍历跳跃距离序列，提取其中的最大跳跃距离值与最小跳跃距离值，并计算二者之间的差值，再将对应差值除以跳跃距离序列中所有跳跃距离的累加和，得到跳跃扰动度； 对空闲内存块列表中的每一对内存块，统计其大小关系中出现前一块大于后一块的情况，并记录此类“反转”的出现次数，再将对应反转次数除以所有两两组合对的总数，得到密度反转率； 将跳跃扰动度与密度反转率相乘，得到内存碎片化程度指数。

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