CN112231119B - 一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，包括：服务请求设计：外部服务向数据中台发送服务请求；所述服务请求包括用于执行数据中台的服务的数据中台服务请求和用于执行其他服务的其他服务请求；数据中台接收服务设计：通过注册中心及RPC接收数据中台服务请求，并能够依据存储服务执行存储服务、计算服务、管理服务和缓存服务；所述其他服务通过调用管理服务提供的接口，仅能使用数据中台的存储服务及数据查询服务。本发明通过注册中心的方式进行统一路由管理，扩展性强，能够处理高并发及节点异常。
Description
技术领域
本发明涉及数据中台技术领域，更具体地，涉及一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法。
背景技术
数据中台作为近几年流行起的概念，其本质为数据仓库+数据API，通过对数据的统一存储以及提供相应的查询接口，为上层业务提供统一的数据支撑，也为不同的业务之间进行协作及数据价值的挖掘提供的技术支持。
数据中台为了留出扩展性，会按照模块进行抽象封装，保证不同模块之间解耦合，可以做到随时替换掉某个模块且不影响其他模块。数据中台通过不断迭代的方式建设，每次迭代添加或优化一部分功能，一开始只完成核心部分、数据收集接口自动生成部分以及数据查询接口提供部分，并且预留数据处理接口。
按照数据中台的数据分层，分为ODS（操作数据层）、DW*（汇总数据层，包括DWD和DWS）、ADS（应用数据层）；而按照该结构划分，中台对数据的操作主要包括数据收集（ODS层），数据处理（DWD、DWS）以及数据使用（ADS）。数据收集提供接口录入、消息队列、数据库同步等方式进行收集；数据处理通过提供接口的方式，提供不同的数据处理方式；数据使用通过可视化界面的方式，定制需要获取的数据的接口。
目前云管理***的数据中台，在管理和应用层面上，用户已不满足于数据存储和管理碎片化的现状，提出了高效管理和更高扩展性的要求。而海量数据在高并发及节点异常的情况下，一般数据中台束手无策。因此，如何设计存储、传输、处理大数据的云管理***数据中台服务设计，己成为数据信息化发展必须面对的问题和挑战。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，通过注册中心的方式进行统一路由管理，扩展性强，能够处理高并发及节点异常。
为达到上述目的，提供了一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，包括：
服务请求设计：外部服务向数据中台发送服务请求；所述服务请求包括用于执行数据中台的服务的数据中台服务请求和用于执行其他服务的其他服务请求；
数据中台接收服务设计：通过注册中心及RPC接收数据中台服务请求，并能够依据存储服务执行存储服务、计算服务、管理服务和缓存服务；所述其他服务通过调用管理服务提供的接口，仅能使用数据中台的存储服务及数据查询服务；
所述存储服务通过注册中心，为管理服务提供接口调用，提供数据存储流程以及数据处理流程；所述数据存储流程用于原始数据的存储；所述数据处理流程用于将原始数据处理后的数据的存储；
所述计算服务通过注册中心，为管理服务提供接口调用，包括数据处理相关接口；
所述管理服务通过注册中心，作为管理节点，对外提供接口，对内则调用存储服务、计算服务和缓存服务节点的接口，为不同的服务节点分配不同的任务；所述管理服务包括任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块。
所述缓存服务用于存储数据及任务，为管理节点提供任务分配操作的支持；任务缓存区域包括待处理任务区域和处理中区域；
所述数据存储流程具体包括以下步骤：
a1.用户调用数据中台提供的存储接口，数据中台接收后返回相应参数表示接收成功；
a2.数据中台的管理节点接收到用户需要存储的数据，任务管理模块按照配置的数据量进行任务拆分；
a3.将步骤a2拆分后的任务存入缓存服务中的待处理任务区域，并给予该任务一个taskId，同时开启任务；
a4.任务管理模块调动任务领取模块，让任务领取模块从待处理任务区域中领取一个任务，并对taskId进行加锁，只能领取未加锁的任务；
a5.任务领取后，该taskId及相应的数据从缓存服务中的待处理任务区域移动到处理中区域，并标记一个领取时间，如果在一段时间内未处理完成，则把该任务重新放回待处理区域，等待其他进程领取该任务；
a6.任务领取模块调用任务处理模块，任务处理模块调用存储节点的接口进行数据存储；
a7.如果存储过程中出现异常或者是响应时间内未响应的情况，任务管理模块则会把对应的taskId的任务重新从处理中区域放入待处理区域，等待其他进程领取任务；
a8.存储成功的情况下，任务处理模块会通知任务管理模块该任务已完成，由任务管理模块把该任务从处理中区域移除；
a9.当任务管理模块检测到不存在待处理或处理中的任务时，任务管理模块把该任务进行关闭；
所述数据处理流程包括以下步骤：
b1.由管理节点开启任务处理，调用计算节点提供的待处理数据查询的接口；
b2.点获得待处理数据后，任务管理模块按照任务配置的数据大小拆分数据形成任务；
b3.将拆分后的数据存入缓存的待处理区域内，并生成一个taskId；
b4.管理节点的任务管理模块调动任务领取模块，让任务领取模块从待处理任务区域中领取一个任务，并对taskId进行加锁，只能领取未加锁的任务；
b5.任务领取后，该taskId及相应的数据从缓存中的待处理任务区域移动到处理中区域，并标记一个领取时间，如果在一段时间内未处理完成，则把该任务重新放回待处理区域，等待其他进程领取该任务；
b6.任务领取模块调用任务处理模块，由任务处理模块调用计算节点的算法加载模块，加载对应数据处理的算法，然后调用计算节点的数据处理模块；
b7.如果处理过程中出现异常或未响应的情况，任务管理模块监测到后，把该任务从处理中区域移入待处理区域，等待其他进程重新领取任务；
b8.如果处理结束，发送处理结果给任务处理模块，处理成功，则把任务从处理中区域移除，如果未成功，则把任务从处理中区域放入待处理区域，等待任务领取模块的领取；
b9.任务管理模块在监测到不存在未完成的任务后，关闭该任务。
特别的，所述数据存储流程的a2步骤中的任务拆分的方法为：将每1000条数据分为1个任务，所述配置的数据量为1000。
特别的，所述数据存储流程的步骤a7中响应时间默认为30s。
特别的，所述数据处理流程的步骤b2中任务配置为任务配置的数据大小为1000。
特别的，所述任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块统一继承一个任务抽象类，任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块分别实现定义的对应的任务接口。
本发明的有益效果：
本发明的整个设计基于分布式架构，通过注册中心的方式进行统一路由管理，同时考虑高并发及节点异常后的处理情况。用户通过在数据中台上设定数据表结构，由数据中台负责建立相应的表结构，同时提供相应的表添加接口，这部分通过Java的动态编译的方式进行实时编译对应的ORM对象以及对应的dao层操作对象。数据***使用消息队列的方式，分发到各个节点进行处理，提高数据处理的效率。不同服务之间通过RPC的方式进行调用，由注册中心进行统一路由管理，也通过RPC对外提供服务。通过调用任务接口执行任务，便于后续的升级替换，扩展性强。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的数据中台结构示意图；
图2为本发明实施例的数据存储流程图；
图3为本发明实施例的数据处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，包括服务请求设计和数据中台接收服务设计。如图1所示，
服务请求设计：外部服务向数据中台发送服务请求。服务请求包括用于执行数据中台的服务的数据中台服务请求和用于执行其他服务的其他服务请求。本实施例的外部服务皆为微服务。
数据中台接收服务设计：通过注册中心及RPC接收数据中台服务请求，并能够依据存储服务执行存储服务、计算服务、管理服务和缓存服务。其他服务通过调用管理服务提供的接口，仅能使用数据中台的存储服务及数据查询服务。
存储服务通过注册中心，为管理服务提供接口调用，提供数据存储流程以及数据处理流程。数据存储流程用于原始数据的存储；所述数据处理流程用于将原始数据处理后的数据的存储。
计算服务通过注册中心，为管理服务提供接口调用，包括数据处理相关接口。
管理服务通过注册中心，作为管理节点，对外提供接口，对内则调用存储服务、计算服务和缓存服务节点的接口，为不同的服务节点分配不同的任务。管理服务包括任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块。任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块统一继承一个任务抽象类，任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块分别实现定义的对应的任务接口。比如任务领取模块的实现方法会实现ITaskReceive接口，里面定义了一个receive()方法，通过该设计实现任务模块的统一调用及后续的升级替换。
缓存服务用于存储数据及任务，为管理节点提供任务分配操作的支持。任务缓存区域包括待处理任务区域和处理中区域；
如图2所示，数据存储流程具体包括以下步骤：
a1.用户调用数据中台提供的存储接口，数据中台接收后返回相应参数表示接收成功。
a2.数据中台的管理节点接收到用户需要存储的数据，任务管理模块按照配置的数据量进行任务拆分。任务拆分的方法为：将每1000条数据分为1个任务，即配置的数据量为1000。
a3.将步骤a2拆分后的任务存入缓存服务中的待处理任务区域，并给予该任务一个taskId，同时开启任务；
a4.任务管理模块调动任务领取模块，让任务领取模块从待处理任务区域中领取一个任务，并对taskId进行加锁，只能领取未加锁的任务；
a5.任务领取后，该taskId及相应的数据从缓存服务中的待处理任务区域移动到处理中区域，并标记一个领取时间，如果在一段时间内未处理完成，则把该任务重新放回待处理区域，等待其他进程领取该任务。未处理完成可能是因为节点失去连接或宕机。
a6.任务领取模块调用任务处理模块，任务处理模块调用存储节点的接口进行数据存储。
a7.如果存储过程中出现异常或者是响应时间内未响应的情况，任务管理模块则会把对应的taskId的任务重新从处理中区域放入待处理区域，等待其他进程领取任务。本实施例的响应时间默认为30s。
a8.存储成功的情况下，任务处理模块会通知任务管理模块该任务已完成，由任务管理模块把该任务从处理中区域移除。
a9.当任务管理模块检测到不存在待处理或处理中的任务时，任务管理模块把该任务进行关闭。
如图3所示，数据处理流程包括以下步骤：
b1.由管理节点开启任务处理，调用计算节点提供的待处理数据查询的接口。
b2.点获得待处理数据后，任务管理模块按照任务配置的数据大小拆分数据形成任务。任务配置为任务配置的数据大小为1000。
b3.将拆分后的数据存入缓存的待处理区域内，并生成一个taskId。
b4.管理节点的任务管理模块调动任务领取模块，让任务领取模块从待处理任务区域中领取一个任务，并对taskId进行加锁，只能领取未加锁的任务。
b5.任务领取后，该taskId及相应的数据从缓存中的待处理任务区域移动到处理中区域，并标记一个领取时间，如果在一段时间内未处理完成，则把该任务重新放回待处理区域，等待其他进程领取该任务；未处理完成可能是因为节点失去连接或宕机或是处理超时。
b6.任务领取模块调用任务处理模块，由任务处理模块调用计算节点的算法加载模块，加载对应数据处理的算法，然后调用计算节点的数据处理模块。
b7.如果处理过程中出现异常或未响应的情况，任务管理模块监测到后，把该任务从处理中区域移入待处理区域，等待其他进程重新领取任务。
b8.如果处理结束，发送处理结果给任务处理模块，处理成功，则把任务从处理中区域移除，如果未成功，则把任务从处理中区域放入待处理区域，等待任务领取模块的领取。
b9.任务管理模块在监测到不存在未完成的任务后，关闭该任务。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是专利所有者可以在所附权利要求的范围之内做出各种变形或修改，只要不超过本发明的权利要求所描述的保护范围，都应当在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，包括：
服务请求设计：外部服务向数据中台发送服务请求；所述服务请求包括用于执行数据中台的服务的数据中台服务请求和用于执行其他服务的其他服务请求；
数据中台接收服务设计：通过注册中心及RPC接收数据中台服务请求，并能够依据存储服务执行存储服务、计算服务、管理服务和缓存服务；所述其他服务通过调用管理服务提供的接口，仅能使用数据中台的存储服务及数据查询服务；
所述存储服务通过注册中心，为管理服务提供接口调用，提供数据存储流程以及数据处理流程；所述数据存储流程用于原始数据的存储；所述数据处理流程用于将原始数据处理后的数据的存储；
所述计算服务通过注册中心，为管理服务提供接口调用，包括数据处理相关接口；
所述管理服务通过注册中心，作为管理节点，对外提供接口，对内则调用存储服务、计算服务和缓存服务节点的接口，为不同的服务节点分配不同的任务；所述管理服务包括任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块；
所述缓存服务用于存储数据及任务，为管理节点提供任务分配操作的支持；任务缓存区域包括待处理任务区域和处理中区域；
所述数据存储流程具体包括以下步骤：
a1.用户调用数据中台提供的存储接口，数据中台接收后返回相应参数表示接收成功；
a2.数据中台的管理节点接收到用户需要存储的数据，任务管理模块按照配置的数据量进行任务拆分；
a3.将步骤a2拆分后的任务存入缓存服务中的待处理任务区域，并给予该任务一个taskId，同时开启任务；
a4.任务管理模块调动任务领取模块，让任务领取模块从待处理任务区域中领取一个任务，并对taskId进行加锁，只能领取未加锁的任务；
a5.任务领取后，该taskId及相应的数据从缓存服务中的待处理任务区域移动到处理中区域，并标记一个领取时间，如果在一段时间内未处理完成，则把该任务重新放回待处理区域，等待其他进程领取该任务；
a6.任务领取模块调用任务处理模块，任务处理模块调用存储节点的接口进行数据存储；
a7.如果存储过程中出现异常或者是响应时间内未响应的情况，任务管理模块则会把对应的taskId的任务重新从处理中区域放入待处理区域，等待其他进程领取任务；
a8.存储成功的情况下，任务处理模块会通知任务管理模块该任务已完成，由任务管理模块把该任务从处理中区域移除；
a9.当任务管理模块检测到不存在待处理或处理中的任务时，任务管理模块把该任务进行关闭；
所述数据处理流程包括以下步骤：
b1.由管理节点开启任务处理，调用计算节点提供的待处理数据查询的接口；
b2.获得待处理数据后，任务管理模块按照任务配置的数据大小拆分数据形成任务；
b3.将拆分后的数据存入缓存的待处理区域内，并生成一个taskId；
b4.管理节点的任务管理模块调动任务领取模块，让任务领取模块从待处理任务区域中领取一个任务，并对taskId进行加锁，只能领取未加锁的任务；
b5.任务领取后，该taskId及相应的数据从缓存中的待处理任务区域移动到处理中区域，并标记一个领取时间，如果在一段时间内未处理完成，则把该任务重新放回待处理区域，等待其他进程领取该任务；
b6.任务领取模块调用任务处理模块，由任务处理模块调用计算节点的算法加载模块，加载对应数据处理的算法，然后调用计算节点的数据处理模块；
b7.如果处理过程中出现异常或未响应的情况，任务管理模块监测到后，把该任务从处理中区域移入待处理区域，等待其他进程重新领取任务；
b8.如果处理结束，发送处理结果给任务处理模块，处理成功，则把任务从处理中区域移除，如果未成功，则把任务从处理中区域放入待处理区域，等待任务领取模块的领取；
b9.任务管理模块在监测到不存在未完成的任务后，关闭该任务。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，其特征在于：所述数据存储流程的a2步骤中的任务拆分的方法为：将每1000条数据分为1个任务，所述配置的数据量为1000。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，其特征在于：所述数据存储流程的步骤a7中响应时间默认为30s。
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，其特征在于：所述数据处理流程的步骤b2中任务配置为任务配置的数据大小为1000。
5.根据权利要求1所述的一种基于分布式的云管理***数据中台服务设计方法，其特征在于：所述任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块统一继承一个任务抽象类；所述任务管理模块、任务领取模块和任务处理模块分别实现定义的对应的任务接口。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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