CN101373509A - 一种基于分布式ale的rfid中间件 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于分布式ALE的RFID中间件，包括从上到下依次连接的Global－ALE模块、Sub－ALE模块和连接池模块，所述Global－ALE模块向上与应用业务逻辑层连接，所述连接池模块向下与阅读标签层连接，所述Sub－ALE模块包括多个Sub－ALE，每一个Sub－ALE都具有ALE的功能，而且每个Sub－ALE之间都是映像关系，即采用一样的业务规则。本发明采用了分布式的ALE体系结构，通过子任务的划分，标签信息的分配，充分利用分布式资源来并行计算，很好地解决了负载过度问题。同时，维护了报表的一致性，从而实现了对应用层是透明的。

Description

一种基于分布式ALE的RFID中间件

技术领域

本发明属于RFID中间件技术领域，特别是提供一种基于分布式ALE的RFID中间件。

技术背景

RFID中间件(Radio Frequency Identification middleware)可以自动识别和收集信息而广泛应用于各种领域。RFID中间件在自动识别设备(比如RFID阅读器)和应用***之间架起了数据通信的桥梁。应用层事件(Application Level Event)规范定义出RFID中间件对上层应用***应该提供的一组标准接口，以及RFID中间件最基本的功能：收集/过滤(Collect/Filter)。

应用层事件(Application Level Event)规范于2005年，由EPCglobal组织正式对外发布。它定义出RFID中间件对上层应用***应该提供的一组标准接口，以及RFID中间件最基本的功能：收集/过滤(Collect/Filter)。ALE层介于应用业务逻辑和原始标签读取层之间。它接收从数据源(一个或多个读写器)中发来的原始标签数据，而后，按照时间间隔等条件累计(Accumulate)数据，将重复或不敢兴趣的EPCs剔除过滤(Filter)，同时可以进行计数及组合(Count/Group)等操作，最后，将这些信息向应用***进行汇报。它管理设备以及向设备订阅标签数据。

阅读器工作时候，会不停地读取标签。因而，会造成同一个标签在一分钟之内可能被读取到几十次，这些数据如果直接发送给应用程序，将带来很大的资源浪费。而ALE的出现主要是为了减少原始数据的冗余性，从大量数据中提炼出有效的业务逻辑。

ALE(Application Level Event)规范详细阐述了RFID中间件的框架，如附图1所示，在这个框架中，将多个物理阅读器组成一个逻辑阅读器。ALE看到的只是逻辑阅读器，而不会面向物理阅读器。当某些逻辑阅读器读取的标签数过多，或者有很多个逻辑阅读器的时候，一个ALE就无法处理那么多标签信息，就会导致ALE的延迟或者故障。

附图2所示为分布式模型，启动多个ALE。新启动的ALE和原来的ALE是映像关系，也就是说它们的过滤规则、分组规则等等都是一样的。然后将原来负载过度的ALE部分逻辑阅读器，根据各个逻辑阅读器的负载情况，分配给新启动的ALE。这样就能快速处理标签信息，通过过滤、分组标签信息，生成报表反馈给应用层，。

这个模型虽然解决了负载过度的问题，但是引发了其它新问题。

第一，不符合ALE去除数据冗余的原则。因为阅读器是不停地读取标签信息，一个标签可能被同一个或者多个阅读器读到好多次。而上面模型中，ALE1和ALE2之间的数据处理是相互独立的，当一个标签都逻辑阅读器0和逻辑阅读器2读到的话，它们都会向应用层提交这个标签信息。而应用层并不需要重复标签信息。ALE的主要功能就是过滤这些重复标签，根据应用层的规则提炼许多业务逻辑。

第二，该模型对应用层不透明。假设应用层向第一个模型的ALE0以及第二个模型的ALE1和ALE2，分别输入一个同样的事件周期规范ECSpec(Event Cycle Specification)，也就是业务逻辑定义。经过一定的时间后，它们向应用层提供的报表分别是报表0，报表1，报表2.而报表1和报表2并不能完全整合成报表0。也就是说用户输入同样业务逻辑，却得到不同的报表。

由上面分析，可见只有一个ALE的RFID中间件连接的阅读器过多，或者阅读器读到的标签数过多就会导致RFID中间件延迟或者崩溃。但是如果以分布式的形式，启动多个ALE，而在各个ALE之间对逻辑阅读器进行简单的负载调度，又会导致新的问题：不符合ALE去除数据冗余的原则和对应用层不透明。因此本发明提出了在RFID中间件中的分布式ALE的设计方法：将中间件中的ALE的机制分解为多个ALE并行执行，并引入负载均衡的机制，协调各ALE的工作负荷。分布式ALE的方案，在完全实现了标准ALE规定的功能的同时，对用户以及设备管理层是透明的。

发明内容

本发明的目的在于解决现有方法的不足，提出了分布式的ALE体系结构，通过子任务的划分，标签信息的分配，充分利用分布式资源来并行计算，解决了负载过度问题，同时还维护了报表的一致性，从而实现了对应用层是透明的。

为了实现发明目的，采用的技术方案如下：

一种基于分布式ALE的RFID中间件，包括从上到下依次连接的Global-ALE模块、Sub-ALE模块和连接池模块，所述Global-ALE模块向上与应用业务逻辑层连接，所述连接池模块向下与阅读标签层连接，所述Sub-ALE模块包括多个Sub-ALE，每一个Sub-ALE都具有ALE的功能，而且每个Sub-ALE之间都是映像关系，即采用一样的业务规则。

所述Global-ALE模块设置有业务逻辑模块、命令接口模块和报表集成模块。

所述Sub-ALE模块的每个Sub-ALE均设置有标签处理模块和负载探针模块。

所述连接池模块设有Sub-ALE池和标签池，以及用于管理Sub-ALE池、标签池的Sub-ALE池管理模块和标签池管理模块。

所述中间件设有负载均衡机制，该负载均衡机制包括标签分发、负载更新、负载调度。

所述标签分发包括分发标签单周期以及循环周期；

所述分发标签单周期是对所有的Sub-ALE进行了一次完整的标签分发，其对Sub-ALE池的所有Sub-ALE进行遍历，只对可用的Sub-ALE进行分配标签，当有可用的Sub-ALE的时候，就到标签池读取标签，如果标签池没有标签，就以稍停顿可终止的循环方式，来探询标签池，当标签池有标签，就一次读取K个标签，其中K是发生标签的上阀值，当然如果标签池里面的标签数少于K，则读取标签池剩下的所有标签，当读取到标签的时候，就将上面读取的所有标签，根据当前可用Sub-ALE的网络地址，发送出去。

所述循环周期以稍停顿可终止的循环方式，调用单周期，对各个Sub-ALE进行分配标签。

所述负载更新具体如下：

对各个可用Sub-ALE建立通道：也就是要先和各个Sub-ALE建立负载通道，以方便各个Sub-ALE将各自的负载信息及时反馈回来；

遍历Sub-ALE：对Sub-ALE池的所有Sub-ALE进行遍历，只对可用的Sub-ALE进行负载更新；

建立通道：与对应的Sub-ALE建立负载通道，如果建立负载通道失败，则将该Sub-ALE设置成不可用；

监听并且更新负载信息：对各个Sub-ALE进行负载监听，当监听到负载信息，包括Sub-ALE的网络地址和对应的CPU使用率，就根据IP网络地址，在Sub-ALE池中遍历查找到对应的Sub-ALE，然后更新该Sub-ALE的CPU使用率。

所述负载调度具体如下：

负载调度初始化：主要是初始化负载调度要使用到的阀值以及负载的参数信息，其中初始化Sub-ALE的标识符n＝0，用来循环遍历所有Sub-ALE；设置负载上阀值highLoad，默认是80，就是当Sub-ALE对应的CPU利用率高于highLoad的时候，表示该Sub-ALE负载过度；设置负载下阀值lowLoad，默认是20，就是当Sub-ALE对应的CPU利用率低于lowLoad的时候，表示该Sub-ALE处于空闲状态；设置可用Sub-ALE的个数k＝0，便于统计当前可用Sub-ALE的个数；设置大于highLoad的Sub-ALE的个数hn＝0和小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln＝0，分别是为了统计信息；

负载分析：在初始化的基础上，统计可用Sub-ALE的个数k、大于highLoad的Sub-ALE的个数hn和小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln；

负载调度：根据负载分析，调用调度算法，执行调度，具体调度算法为：当可用Sub-ALE的个数k等于大于highLoad的Sub-ALE的个数hn的时候，如果还有未启动的Sub-ALE，则启动一个Sub-ALE；当可用Sub-ALE的个数k等于小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln的时候，如果还有已经启动的Sub-ALE，则停止一个Sub-ALE。

所述中间件设有报表整合机制，由Global-ALE的报表整合模块对各个Sub-ALE发送上来的报表进行整合，具体如下：

报表监听：首先读取配置信息，得到Sub-ALE的个数k；为每一个Sub-ALE初始化一个代数生成器，并且将代数初始化为0，接着就是以稍暂停可终止的循环方式，监听各个Sub-ALE的报表；

报表处理：对监听到的报表，进行暂时存储到报表缓冲池；当该代的报表都到齐的时候，就进行报表整合；当产生总报表的时候，就执行维和数据一致性模块；最后，将该总报表发送给应用业务逻辑层；

报表存储：当监听到报表的时候，调用发送该报表的Sub-ALE对应的代数生成器，获取一个代数标识符g，g为唯一的整数值；将这个代数标识符赋给该报表；将该报表存储在报表缓冲池；

报表整合：遍历报表缓冲池，统计代数标识符是g的报表的个数n；如果n等于可用Sub-ALE的个数k，则将报表缓冲池里面，所有代数标识符是g的报表提取出来，进行整合，得到总报表；

最后进行维护数据一致性以及将该总报表发送给应用业务逻辑层。

所述中间件设有维护数据一致性的机制，具体如下：

初始化：读取总报表，并且清空上一个事件周期标签集合；

标签提取：读取总报表的每一个标签，并且删除原记录；并且判断该标签是否存在于上一个事件周期标签集合中，如果存在，就跳过该标签，如果不存在，就将该标签添加到上一个事件周期标签集合；

同步上一个事件周期标签：当将总报表的所有标签，都整理好给上一个事件周期标签集合后，就将上一个事件周期标签集合，通过网络接口调用，同步到各个Sub-ALE中。

本发明所设计的一种基于分布式ALE的RFID中间件方法，其功能特点可以细分为如下几个方面：

1、阅读器“即插即用”：在分布式ALE的体系结构中，由于引入了连接池，使得该结构体系层次清晰，层与层之间是相互透明的。由于分布式ALE对阅读器的变化是透明的，因此阅读器具有很强的灵活性。对已经连接上的阅读器可以很灵活地启动与停止，而分布式ALE并不受任何影响。对动态添加或者移除阅读器，只需与连接池建立或者关闭标签通道，而不影响分布式ALE的其他运作。

2、Sub-ALE(包括标签处理器和负载探针器)“即插即用”：每一个Sub-ALE在分布式ALE***结构中是相对独立的，与各个模块的耦合性比较低。因此可以动态增加或者删除Sub-ALE。Sub-ALE与Global-ALE的关联只有命令通道和报表通道，与连接池的关联只有标签通道和负载均衡通道。所以动态增加或者删除Sub-ALE的时候，只需建立或者关闭上面四个通道即可。

3、智能分发标签：由于标签都根据相应的存储算法存储在标签池中，并且Sub-ALE池里面有各个Sub-ALE的网络地址、CPU利用率以及可用标识符。标签池管理模块可以选择标签分发算法，将标签池的标签分发给各个Sub-ALE。标签分发算法有两种：一就是对Sub-ALE池的所有可用的Sub-ALE进行轮询发送标签；二就是根据Sub-ALE池的所有可用的Sub-ALE的CPU利用率，建立优先级；CPU利用率越高，优先级越低；优先级越低，一次分配的标签数越少。这样就能很好地根据各个Sub-ALE的负载情况进行分配标签，从而实现良好的负载均衡。

4、动态负载均衡：各个Sub-ALE的负载探针模块负载探测本机的负载情况，也就是本机的CPU利用率，并且将该值发送给连接池。连接池的Sub-ALE池管理模块，接收各个Sub-ALE的负载信息，并且更新到Sub-ALE池。Sub-ALE池管理模块，先设置负载上阀值(High Load)和负载下阀值(Low Load)；当Sub-ALE的CPU利用率超过上阀值，就表示该Sub-ALE处于高负载，当Sub-ALE的CPU利用率低于下阀值，就表示该Sub-ALE处于空闲状态。Sub-ALE池管理模块会根据相应的负载调度算法来启动和停止各个Sub-ALE。

5、整合报表。

6、维护数据一致性。

附图说明

图1为现有RFID中间件的框架示意图；

图2为现有RFID中间件的分布式框架示意图；

图3为基于分布式ALE的RFID中间件的总体架构逻辑示意图；

图4为分布式ALE的标签分发的流程示意图；

图5为分布式ALE的负载更新的流程示意图；

图6为分布式ALE的负载调度的流程示意图；

图7为分布式ALE的报表整合的流程示意图；

图8为分布式ALE的维护数据一致性的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施做进一步的详细描述。

附图3展示了基于分布式ALE的RFID中间件的总体架构，该框架包括的模块有Global-ALE，Sub-ALE，连接池(Connection Pool)。具体如下：

Global-ALE负责响应应用层的请求以及协调各个Sub-ALE。

Global-ALE可以接受应用层的业务规则的输入，并且将这些业务规则也同步给各个Sub-ALE。这些业务规则包括过滤标签模式，分组标签模式，获取报表的频率以及定义报表格式等等。由于处理标签信息的依据是业务规则，而各个Sub-ALE的业务规则都实现了同步，所以为报表的一致性奠定了基础。

应用层可以通过调用Global-ALE的接口，和Global-ALE交互。在和Global-ALE交互中，有几个最基本的方法：define/undefine，subscribe/unsubscribe，poll/Immediate。所以Global-ALE在响应应用层的交互命令后，应该通过网络接口调用，来协调各个Sub-ALE的响应，从而维护命令操作的一致性。

在接收了应用层的业务规则以及经过一定时间的标签处理后，Global-ALE应该向应用层提供一份报表。而各个Sub-ALE已经根据业务规则处理了标签信息并且生产了子报表。所以Global-ALE只需将这些子报表集成之后发给应用层。

Sub-ALE负责从连接池接收标签信息，过滤分组标签信息后，将处理后的数据提交给Global-ALE。

每一个Sub-ALE都具有原来ALE的功能。而且各个Sub-ALE之间都是映像关系。即它们的业务规则都是一样的。所以连接池向任意一个Sub-ALE发送标签信息，处理的结果都是一样的。因此可以通过将标签信息分给多个Sub-ALE来并行处理，就可以解决负载过度问题。每一个Sub-ALE都有一个负载探针模块，它负责检测当前处理器的负载问题。检测负载的指数是CPU的使用率。

连接池(Connection Pool)负责接收阅读器发送的标签信息，并保存到标签池(EPC Pool)中，然后根据调度信息将标签发送给各个Sub-ALE。

连接池的主要模块包括标签池(EPC Pool)、Sub-ALE池、标签池管理(EPC Pool Manager)以及Sub-ALE池管理(Sub-ALE Pool Manager)。标签池保存了所有阅读器读取的标签信息，其实现机制是FIFO的队列。Sub-ALE池保存了所有Sub-ALE的信息，其实现机制是单循环链表。每一个节点描述一个Sub-ALE。其中标识符表示这个Sub-ALE的序号；IP地址代表这个Sub-ALE的网络地址；Is Used的值是True表示当前这个Sub-ALE正在运行，否则就是闲置；CPU利用率表示运行这个Sub-ALE的处理器的使用率，它有两个静态常量：上阀值(HighLoad)和下阀值(Low Load)。CPU利用率值大于High Load的值，表示当前处理器负载过度；CPU利用率值小于Low Load的值，表示当前处理器空闲；标签池管理负责从阅读器那里接收标签信息保存到标签池，以及读取标签池的标签信息发送给各个已经启用的Sub-ALE。Sub-ALE池管理负责接收各个Sub-ALE的负载探针的信息，并且及时更新到Sub-ALE，最后根据这些探针消息来执行负载调度程序。

图4展示了分布式ALE的负载均衡的子功能：标签分发的流程示意图。标签分发其实担任着分配负载的角色，它将连接池里面的全部负载，也就是所有标签信息，按照某种分配算法，分配给各个Sub-ALE进行处理。这样解决了负载分配问题，就为负载均衡奠定了基础。其中标签分发具体如下：

单周期：分发标签。也就是对所有的Sub-ALE进行了一次完整的标签分发。

遍历Sub-ALE：对Sub-ALE池的所有Sub-ALE进行遍历，只对可用的Sub-ALE进行分配标签。

读取标签：当有可用的Sub-ALE的时候，就到标签池读取标签。如果标签池没有标签，就以稍停顿可终止的循环方式，来探询标签池。当标签池有标签，就一次读取K个标签(其中K是发生标签的上阀值)，当然如果标签池里面的标签数少于K，则读取标签池剩下的所有标签。

发送标签：当读取到标签的时候，就将上面读取的所有标签，根据当前可用Sub-ALE的网络地址，发送出去。

循环调用单周期：这里以稍停顿可终止的循环方式，调用单周期，对各个Sub-ALE进行分配标签。

附图5展示了分布式ALE的负载均衡的子功能：负载更新的流程示意图。负载更新就是将各个Sub-ALE的负载信息，也就是CPU的利用率，及时反馈给连接池的Sub-ALE池管理模块。为负载调度提供及时的负载信息，从而为实现动态负载均衡提供了数据依据。负载更新具体如下：

对各个可用Sub-ALE建立通道：也就是要先和各个Sub-ALE建立负载通道，以方便各个Sub-ALE将各自的负载信息及时反馈回来。

遍历Sub-ALE：对Sub-ALE池的所有Sub-ALE进行遍历，只对可用的Sub-ALE进行负载更新。

建立通道：这里与对应的Sub-ALE建立负载通道，如果建立负载通道失败，则将该Sub-ALE设置成不可用。

监听并且更新负载信息：对各个Sub-ALE进行负载监听，当监听到负载信息(包括Sub-ALE的网络地址和对应的CPU使用率)，就根据IP网络地址，在Sub-ALE池中遍历查找到对应的Sub-ALE，然后更新该Sub-ALE的CPU使用率。

附图6展示了分布式ALE的负载均衡的子功能：负载调度的流程示意图。负载调度就是根据各个Sub-ALE的负载情况，调用调度算法所有Sub-ALE进行调度。负载调度具体如下：

负载调度初始化：主要是初始化负载调度要使用到的阀值以及负载的参数信息。其中初始化Sub-ALE的标识符n＝0，用来循环遍历所有Sub-ALE；设置负载上阀值highLoad(默认是80)，就是当Sub-ALE对应的CPU利用率高于highLoad的时候，表示该Sub-ALE负载过度；设置负载下阀值lowLoad(默认是20)，就是当Sub-ALE对应的CPU利用率低于lowLoad的时候，表示该Sub-ALE处于空闲状态；设置可用Sub-ALE的个数k＝0，便于统计当前可用Sub-ALE的个数；设置大于highLoad的Sub-ALE的个数hn＝0和小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln＝0，分别是为了统计信息。

负载分析：该模块是在上模块初始化的基础上，统计可用Sub-ALE的个数k、大于highLoad的Sub-ALE的个数hn和小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln。

负载调度：该模块根据上面的负载分析，调用调度算法，执行调度。譬如下面调度算法：当可用Sub-ALE的个数k等于大于highLoad的Sub-ALE的个数hn的时候，如果还有未启动的Sub-ALE，则启动一个Sub-ALE；当可用Sub-ALE的个数k等于小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln的时候，如果还有已经启动的Sub-ALE，则停止一个Sub-ALE。

附图7展示了分布式ALE的报表整合的流程示意图。报表整合是由Global-ALE的报表整合模块对各个Sub-ALE发送上来的报表进行整合。具体如下：

报表监听：首先读取配置信息，得到Sub-ALE的个数k；为每一个Sub-ALE初始化一个代数生成器，并且将代数初始化为0。接着就是以稍暂停可终止的循环方式，监听各个Sub-ALE的报表。

报表处理：对监听到的报表，进行暂时存储到报表缓冲池；当该代的报表都到齐的时候，就进行报表整合；当产生总报表的时候，就执行维和数据一致性模块；最后，将该总报表发送给应用业务逻辑层。

报表存储：当监听到报表的时候，调用发送该报表的Sub-ALE对应的代数生成器，获取一个代数标识符g(唯一的整数值)；将这个代数标识符赋给该报表；将该报表存储在报表缓冲池。

报表整合：遍历报表缓冲池，统计代数标识符是g的报表的个数n；如果n等于可用Sub-ALE的个数k，则将报表缓冲池里面，所有代数标识符是g的报表提取出来，进行整合，得到总报表；

维护数据一致性：在下面详细分析；

发送报表：将该总报表发送给应用业务逻辑层。

附图8展示了分布式ALE的维护数据一致性的流程示意图。所有Sub-ALE必须共享上一个事件周期期间读取的所有标签信息，称作previousEPCSet。Global-ALE的总报表的所有标签的集合恰好就是全局的previousEPCSet。因此Global-ALE将总报表的所有标签信息，添加到Global-ALE的previousEPCSet，然后将这个previousEPCSet同步给每一个Sub-ALE。具体如下：

初始化：读取总报表，并且清空上一个事件周期标签集合。

标签提取：读取总报表的每一个标签，并且删除原记录；并且判断该标签是否存在于上一个事件周期标签集合中，如果存在，就跳过该标签，如果不存在，就将该标签添加到上一个事件周期标签集合。

同步上一个事件周期标签：当将总报表的所有标签，都整理好给上一个事件周期标签集合后，就将上一个事件周期标签集合，通过网络接口调用，同步到各个Sub-ALE中。

Claims (10)

1.一种基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于包括从上到下依次连接的Global-ALE模块、Sub-ALE模块和连接池模块，所述Global-ALE模块向上与应用业务逻辑层连接，所述连接池模块向下与阅读标签层连接，所述Sub-ALE模块包括多个Sub-ALE，每一个Sub-ALE都具有ALE的功能，而且每个Sub-ALE之间都是映像关系，即采用一样的业务规则。

2.根据权利要求1所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述Global-ALE模块设置有业务逻辑模块、命令接口模块和报表集成模块。

3.根据权利要求1所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述Sub-ALE模块的每个Sub-ALE均设置有标签处理模块和负载探针模块。

4.根据权利要求1所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述连接池模块设有Sub-ALE池和标签池，以及用于管理Sub-ALE池、标签池的Sub-ALE池管理模块和标签池管理模块。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述中间件设有负载均衡机制，该负载均衡机制包括标签分发、负载更新、负载调度。

6.根据权利要求5所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述标签分发包括分发标签单周期以及循环周期；

所述分发标签单周期是对所有的Sub-ALE进行了一次完整的标签分发，其对Sub-ALE池的所有Sub-ALE进行遍历，只对可用的Sub-ALE进行分配标签，当有可用的Sub-ALE的时候，就到标签池读取标签，如果标签池没有标签，就以稍停顿可终止的循环方式，来探询标签池，当标签池有标签，就一次读取K个标签，其中K是发生标签的上阀值，当然如果标签池里面的标签数少于K，则读取标签池剩下的所有标签，当读取到标签的时候，就将上面读取的所有标签，根据当前可用Sub-ALE的网络地址，发送出去。

所述循环周期以稍停顿可终止的循环方式，调用单周期，对各个Sub-ALE进行分配标签。

7.根据权利要求5所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述负载更新具体如下：

对各个可用Sub-ALE建立通道：也就是要先和各个Sub-ALE建立负载通道，以方便各个Sub-ALE将各自的负载信息及时反馈回来；

遍历Sub-ALE：对Sub-ALE池的所有Sub-ALE进行遍历，只对可用的Sub-ALE进行负载更新；

建立通道：与对应的Sub-ALE建立负载通道，如果建立负载通道失败，则将该Sub-ALE设置成不可用；

监听并且更新负载信息：对各个Sub-ALE进行负载监听，当监听到负载信息，包括Sub-ALE的网络地址和对应的CPU使用率，就根据IP网络地址，在Sub-ALE池中遍历查找到对应的Sub-ALE，然后更新该Sub-ALE的CPU使用率。

8.根据权利要求5所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述负载调度具体如下：

负载调度初始化：主要是初始化负载调度要使用到的阀值以及负载的参数信息，其中初始化Sub-ALE的标识符n＝0，用来循环遍历所有Sub-ALE；设置负载上阀值highLoad，默认是80，就是当Sub-ALE对应的CPU利用率高于highLoad的时候，表示该Sub-ALE负载过度；设置负载下阀值lowLoad，默认是20，就是当Sub-ALE对应的CPU利用率低于lowLoad的时候，表示该Sub-ALE处于空闲状态；设置可用Sub-ALE的个数k＝0，便于统计当前可用Sub-ALE的个数；设置大于highLoad的Sub-ALE的个数hn＝0和小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln＝0，分别是为了统计信息；

负载分析：在初始化的基础上，统计可用Sub-ALE的个数k、大于highLoad的Sub-ALE的个数hn和小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln；

负载调度：根据负载分析，调用调度算法，执行调度，具体调度算法为：当可用Sub-ALE的个数k等于大于highLoad的Sub-ALE的个数hn的时候，如果还有未启动的Sub-ALE，则启动一个Sub-ALE；当可用Sub-ALE的个数k等于小于lowLoad的Sub-ALE的个数ln的时候，如果还有已经启动的Sub-ALE，则停止一个Sub-ALE。

9.根据权利要求1至4任一项所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述中间件设有报表整合机制，由Global-ALE的报表整合模块对各个Sub-ALE发送上来的报表进行整合，具体如下：

报表监听：首先读取配置信息，得到Sub-ALE的个数k；为每一个Sub-ALE初始化一个代数生成器，并且将代数初始化为0，接着就是以稍暂停可终止的循环方式，监听各个Sub-ALE的报表；

报表处理：对监听到的报表，进行暂时存储到报表缓冲池；当该代的报表都到齐的时候，就进行报表整合；当产生总报表的时候，就执行维和数据一致性模块；最后，将该总报表发送给应用业务逻辑层；

报表存储当监听到报表的时候，调用发送该报表的Sub-ALE对应的代数生成器，获取一个代数标识符g，g为唯一的整数值；将这个代数标识符赋给该报表；将该报表存储在报表缓冲池；

报表整合：遍历报表缓冲池，统计代数标识符是g的报表的个数n；如果n等于可用Sub-ALE的个数k，则将报表缓冲池里面，所有代数标识符是g的报表提取出来，进行整合，得到总报表；

最后进行维护数据一致性以及将该总报表发送给应用业务逻辑层。

10.根据权利要求1至4任一项所述的基于分布式ALE的RFID中间件，其特征在于所述中间件设有维护数据一致性的机制，具体如下：

初始化：读取总报表，并且清空上一个事件周期标签集合；

标签提取：读取总报表的每一个标签，并且删除原记录；并且判断该标签是否存在于上一个事件周期标签集合中，如果存在，就跳过该标签，如果不存在，就将该标签添加到上一个事件周期标签集合；

同步上一个事件周期标签：当将总报表的所有标签，都整理好给上一个事件周期标签集合后，就将上一个事件周期标签集合，通过网络接口调用，同步到各个Sub-ALE中。

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