CN108900593B - 一种储物柜数据的分布式处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种储物柜数据的分布式处理方法，包括以下步骤：步骤一，采用轻量级服务器来实现各个节点的负载均衡、步骤二，业务拆分及集群，增强各个节点的针对性和灵活性、步骤三，依靠协调中心来实现服务器的注册和发现、步骤四，分布式计算平台进行数据分析，消息队列推送消费者相关主题的消息、步骤五，采用非关系型数据库进行数据缓存。本发明适用于解决智能储物柜***单个节点无法完成计算和存储任务，通过分布式计算和分布式存储等方法提升性能和并发，提高***的可用性。

Description

一种储物柜数据的分布式处理方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及智能储物柜***和分布式的处理技术。本发明适用于解决智能储物柜***单个节点无法完成计算和存储任务，通过分布式计算和分布式存储等方法提升性能和并发，提高***的可用性。
背景技术
与传统储物柜不同，智能储物柜结合互联网，物联网技术及移动支付等手段进行升级改造，用户可以通过扫码开柜的方式来存储自己的物品。
然而，对于现有的智能储物柜，都是基于微信平台开发的小型地区模式，用户数量有限，处理的数据不够庞大无法采取一种统一独立的模式，进行连锁集中式的运营。然而，为了满足广大群众的需求，必然会出现这种大型独立的解决方案来整合和规范市场，此时则需要一种方法来处理海量的储物柜数据。
发明内容
本发明公开了一种能够解决统一运营模式下的智能储物柜***遇到的单个节点无法处理的计算和存储任务的储物柜数据的分布式处理方法
本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种储物柜数据的分布式处理方法：包括以下步骤：
步骤一，采用轻量级服务器来实现各个节点的负载均衡：采用轻量级服务器作为均衡器来接收用户对于租用储物柜的请求，转发给具体的应用服务器，服务器处理完请求返回给均衡器，均衡器再重新返回给用户；
步骤二，业务拆分及集群，增强各个节点的针对性和灵活性：按照业务需求，将***拆分成一个个独立的服务，对于负责相同模块的代码进行集群，如：用户服务，产品服务，订单服务，后台管理服务，数据分析服务等，这些服务运行在Web容器中，它们之间通过RPC方式通信；
步骤三，依靠协调中心来实现服务器的注册和发现：当用户发送的请求包含多个操作，分布式***中含有大量的服务，服务间又含有丰富的相互调用的操作，则让提供服务的节点将自己的服务信息注册到分布式协调中心，使用服务的节点去协调中心拉取地址；
步骤四，分布式计算平台进行数据分析，消息队列推送消费者相关主题的消息：将用户请求操作产生的数据，日志信息交给分布式计算平台进行大数据分析，获取用户的操作习惯，喜好等重要信息资源，用于进行各种推荐，广告投放，自动识别等功能的拓展。用于推送给用户的消息进入消息队列按照主题分发给订阅这个主题的消费者；
步骤五，采用非关系型数据库进行数据缓存：随着访问量的增加，利用非关系型数据库的分布式存储技术和缓存技术缓解存储和读库的压力，将数据进行划分放在不同的节点上，同时多个节点复制存储同一份数据。
本发明与现有技术相比具有的优点为：
适用于解决智能储物柜***单个节点无法完成计算和存储任务，通过分布式计算和分布式存储等方法提升性能和并发，提高***的可用性。
附图说明
图1是一种智能储物柜***处理业务的流程图。
图2是一种储物柜数据的分布式处理方法的部署流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例和附图对本发明作进一步详述，该实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
如图1所示本发明一种智能储物柜***处理业务的操作流程：
用户打开智能储物柜客户端登录并选择租柜方式，通过选择远程预约或者就近租柜的方式来向服务器发起请求，服务器分析请求并响应所需信息，继而完成一系列的开柜存物/取物，移动支付，数据同步等操作。
如图2所示，本发明根据分布式的特性，结合智能储物柜的操作流程，提出了以下针对性的解决方法，包括以下步骤：
步骤一，采用轻量级服务器来实现各个节点的负载均衡，具体步骤为：采用轻量级服务器作为均衡器来接收用户对于租用储物柜的请求，转发给具体的应用服务器，服务器处理完请求返回给均衡器，均衡器再重新返回给用户；
步骤二，业务拆分及集群，增强各个节点的针对性和灵活性，具体步骤为：按照业务需求，将***拆分成一个个独立的服务，对于负责相同模块的代码进行集群，如：用户服务，产品服务，订单服务，后台管理服务，数据分析服务等，这些服务运行在Web容器中，它们之间通过RPC方式通信；
步骤三，依靠协调中心来实现服务器的注册和发现，具体步骤为：当用户发送的请求包含多个操作，分布式***中含有大量的服务，服务间又含有丰富的相互调用的操作，则让提供服务的节点将自己的服务信息注册到分布式协调中心，使用服务的节点去协调中心拉取地址；
步骤四，分布式计算平台进行数据分析，消息队列推送消费者相关主题的消息，具体步骤为：将用户请求操作产生的数据，日志信息交给分布式计算平台进行大数据分析，获取用户的操作习惯，喜好等重要信息资源，用于进行各种推荐，广告投放，自动识别等功能的拓展。用于推送给用户的消息进入消息队列按照主题分发给订阅这个主题的消费者；
步骤五，采用非关系型数据库进行数据缓存，具体步骤为：采用非关系型数据库进行数据缓存的具体步骤为：随着访问量的增加，利用非关系型数据库的分布式存储技术和缓存技术缓解存储和读库的压力，将数据进行划分放在不同的节点上，同时多个节点复制存储同一份数据。
本发明适用于解决智能储物柜***单个节点无法完成计算和存储任务，通过分布式计算和分布式存储等方法提升性能和并发，提高***的可用性。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例，本领域的研发人员可以根据本发明的构思充分解决目前储物柜运营者的不足，还可以在不脱离本专利的宗旨下做出各种变化。特别的，实施例仅是本发明可选实施方式的举例，其所公开的特征仅用于说明和阐述本发明的技术方案，并不用于限定本发明的保护。

Claims (2)

1.一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，采用轻量级服务器来实现各个节点的负载均衡；
步骤二，业务拆分及集群，增强各个节点的针对性和灵活性；
步骤三，依靠协调中心来实现服务器的注册和发现；
步骤四，分布式计算平台进行数据分析，消息队列推送消费者相关主题的消息；
步骤五，采用非关系型数据库进行数据缓存；
所述步骤二中业务拆分和集群的具体步骤为：按照业务需求，将***拆分成一个个独立的服务，对于负责相同模块的代码进行集群，包括：用户服务，产品服务，订单服务，后台管理服务，数据分析服务，上述服务运行在Web容器中，它们之间通过RPC方式通信；
所述步骤三中协调中心实现服务的注册和发现的具体步骤为：当用户发送的请求包含多个操作，分布式***中含有多个服务，服务间又含有相互调用的操作，则让提供服务的节点将自己的服务信息注册到分布式协调中心，使用服务的节点去协调中心拉取地址；
所述步骤四中分布式计算平台进行数据分析的具体步骤为：将用户请求操作产生的数据，日志信息交给分布式计算平台进行大数据分析，获取用户的操作习惯和喜好信息资源，用于进行各种推荐、广告投放和自动识别功能的拓展，用于推送给用户的消息进入消息队列按照主题分发给订阅这个主题的消费者；
所述步骤五中采用非关系型数据库进行数据缓存的具体步骤为：随着访问量的增加，利用非关系型数据库的分布式存储技术和缓存技术缓解存储和读库的压力，将数据进行划分放在不同的节点上，同时多个节点复制存储同一份数据。
2.如权利要求1所述的一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于：所述步骤一中实现负载均衡的具体步骤为：采用轻量级服务器作为均衡器来接收用户对于租用储物柜的请求，转发给具体的应用服务器，服务器处理完请求返回给均衡器，均衡器再重新返回给用户。
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