摘  要： Redis+MySQL+MongoDB技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了本項(xiàng)目中大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)云計(jì)算的需求。使用MongoDB切片的水平動(dòng)態(tài)添加，可在不中斷平臺(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的同時(shí)保障擴(kuò)容后的查詢速度和云計(jì)算效能；依據(jù)切片鍵索引分片，位于各切片獨(dú)立進(jìn)行計(jì)算，使大數(shù)據(jù)下的實(shí)時(shí)分析成為現(xiàn)實(shí)。對(duì)于高頻訪問的數(shù)據(jù)放在了Redis中，有效地降低磁盤I/O，使業(yè)務(wù)系統(tǒng)響應(yīng)更為敏捷，滿足了高并發(fā)下應(yīng)用服務(wù)的高呑吐要求。

　　關(guān)鍵詞： 移動(dòng)位置服務(wù)SaaS；Redis；MongoDB

　　基于移動(dòng)位置服務(wù)的應(yīng)用是根據(jù)用戶所在位置提供的一種增值業(yè)務(wù)，主要通過移動(dòng)定位技術(shù)獲得其當(dāng)前所在位置，在電子地圖和業(yè)務(wù)平臺(tái)的支持下，提供位置相關(guān)的信息服務(wù)。通過互聯(lián)網(wǎng)提供軟件服務(wù)的SaaS（Software as a Service）模式具有企業(yè)初期零投入，不需服務(wù)器、系統(tǒng)研發(fā)等軟硬件投入等獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，為廣大中小企業(yè)解決前期資金投入不足的情況下開展信息化建設(shè)，引入管理信息系統(tǒng)提供了一個(gè)可行的模式。

　　1 項(xiàng)目簡(jiǎn)介

　　基于此需求背景提出開發(fā)一種面向中小企業(yè)移動(dòng)位置服務(wù)的SaaS平臺(tái)，幫助所有具有外勤、外巡、外服的戶外工作業(yè)務(wù)的中小企業(yè)降低成本，將定位技術(shù)與智能手機(jī)客戶端相結(jié)合，利用運(yùn)營(yíng)商的GSM/WCDMA等無線網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)提供在外工作人員的具體位置和行走軌跡，同時(shí)實(shí)現(xiàn)考勤簽到、快速審批、位置標(biāo)注、語音群聊、數(shù)據(jù)上報(bào)、區(qū)域預(yù)警，更好地進(jìn)行地理化分析、業(yè)績(jī)審視，快速響應(yīng)客戶需求和有效管理員工，深度鞏固企業(yè)在市場(chǎng)中主體地位和增強(qiáng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

　　2 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

　　移動(dòng)位置服務(wù)的SaaS平臺(tái)作為企業(yè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，應(yīng)用過程將積累大量數(shù)據(jù)。其中包括：靜態(tài)信息（手機(jī)號(hào)碼、注冊(cè)信息、手機(jī)型號(hào)等）；位置信息（行動(dòng)軌跡、速度、停留時(shí)間、地點(diǎn)屬性）；與APP關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)（訪問行為、社交行為、交易行為等）；交互特點(diǎn)（報(bào)告頻率、數(shù)據(jù)類型與格式等）。其數(shù)據(jù)容量和特點(diǎn)較傳統(tǒng)業(yè)務(wù)有較大地變化。

　　2.1 數(shù)據(jù)來源分析

　　數(shù)據(jù)來源包括終端采集的數(shù)據(jù)和SaaS平臺(tái)數(shù)據(jù)，終端數(shù)據(jù)涵蓋了Android、IOS智能終端和PC端，智能終端是企業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)采集器，是企業(yè)人在業(yè)務(wù)活動(dòng)中“人體器官”的延伸。同時(shí)還有部分?jǐn)?shù)據(jù)源于PC端；另外系統(tǒng)運(yùn)行過程中，會(huì)產(chǎn)生大量日志數(shù)據(jù)。

　?。?）終端采集的數(shù)據(jù)

　?、佘壽E數(shù)據(jù)：以包括公司id、用戶id、經(jīng)緯度、地址、定位時(shí)間、定位類型等信息的一個(gè)數(shù)據(jù)樣本為例，默認(rèn)30 s采集一次，假如企業(yè)員工默認(rèn)工作時(shí)間8小時(shí)，每個(gè)員工每天條數(shù)為2 080條，假定用戶數(shù)為10 000，那么每天有2 080萬條；單條數(shù)據(jù)占用空間184 KB，10 000用戶一天占用空間約為3 GB。

　?、诔Ｒ?guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)種類有考勤、工作計(jì)劃、工作日志、申請(qǐng)、事件提醒、通知公告、銷售上報(bào)等；保守預(yù)計(jì)單條數(shù)據(jù)容量為512 KB，按每個(gè)用戶每天產(chǎn)生15條相關(guān)業(yè)務(wù)，其數(shù)據(jù)量為7 680 KB，10 000用戶一天產(chǎn)生數(shù)據(jù)量約為73 MB。

　　③即時(shí)聊天和工作微博數(shù)據(jù)：即時(shí)聊天和工作微博數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包含如下種類：語音、圖片、文本、位置分享等。保守預(yù)計(jì)單條圖片語音數(shù)據(jù)量為：   100 KB，按每個(gè)用戶每天產(chǎn)生30條，其數(shù)據(jù)量為3 000 KB，10 000用戶一天產(chǎn)生數(shù)據(jù)量約為28 GB。

　?。?）平臺(tái)數(shù)據(jù)

　　作為服務(wù)眾多企業(yè)的云平臺(tái)，還有如下種類數(shù)據(jù)需要產(chǎn)生和管理：企業(yè)、企業(yè)組織、企業(yè)用戶、用戶通信錄、用戶通信錄個(gè)性化備注、群組名片等；平臺(tái)方面的數(shù)據(jù)暫且不作考量，與普遍的企業(yè)應(yīng)用基本類似。

　　2.2 數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析

　?。?）移動(dòng)化。與PC應(yīng)用相比較，移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)采集的時(shí)空變化了，智能終端不知疲倦，可以自動(dòng)采集上報(bào)如位置等信息；同時(shí)移動(dòng)化使得采集數(shù)據(jù)的便捷性得到了極大提高，用手機(jī)拍照立即便可上傳，相比過去的照相機(jī)采集沒有空間限制也沒有鏈接PC上傳的限制。

　?。?）非結(jié)構(gòu)化。采集的圖片語音等媒體數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化，例如采集門店的貨品陳列的圖片數(shù)據(jù)等，工作微博分享的數(shù)據(jù)文檔化，與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化、需要事務(wù)支持的數(shù)據(jù)有明顯差異。

　　（3）平臺(tái)級(jí)增量化。與以往企業(yè)級(jí)應(yīng)用對(duì)應(yīng)一家企業(yè)增量相比，平臺(tái)級(jí)數(shù)據(jù)增量化帶來的數(shù)據(jù)量巨大增加，通過上面的分析，10 000用戶每天會(huì)帶來大約30 GB的數(shù)據(jù)增量。30 GB數(shù)據(jù)有些均勻地提交到平臺(tái)，有些會(huì)以峰值的方式提交到平臺(tái)；考勤通常集中在上下班時(shí)段，而軌跡則均勻分布在所有上班時(shí)間。

　　針對(duì)以上數(shù)據(jù)分析，如何解決其大容量和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特點(diǎn)面臨的存儲(chǔ)和處理的挑戰(zhàn)？通過技術(shù)選型和前期的測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)比，選用了Redis+MySQL+Mongodb架構(gòu)的解決方案。

　　3 相關(guān)技術(shù)

　　3.1 Redis簡(jiǎn)介

　　Redis（Remote Dictionary Server）是一個(gè)使用ANSI C語言開發(fā)的開源的Key-Value存儲(chǔ)系統(tǒng)，它和目前較流行的Memcached類似，都是基于內(nèi)存（緩存）的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，不同的是Redis支持的數(shù)據(jù)類型更加豐富并且對(duì)每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供了豐富的操作。同時(shí)，Redis不同于Memcached之處在于它會(huì)將更新的數(shù)據(jù)異步的持久化到硬盤中或者把進(jìn)行過的修改操作寫入日志文件中。Redis雖然是Key/Value形式的數(shù)據(jù)庫(kù)，但是它吸收了部分關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)，如在能保存Lists和Sets類型的數(shù)據(jù)的同時(shí)，還能完成排序等高級(jí)功能，同時(shí)在實(shí)現(xiàn)INCR（自增）、SETNX（若不存在Key則創(chuàng)建并設(shè)值）等功能時(shí)保證其操作的原子性。在此基礎(chǔ)上還實(shí)現(xiàn)了Master-Slave（主從）同步[2]。Redis主從復(fù)制特點(diǎn)：（1）支持一個(gè)Master可以擁有多個(gè)Slave，同時(shí)Slave還可以接收其他的Slave；（2）主從復(fù)制不會(huì)阻塞Master和Slave，在同步數(shù)據(jù)時(shí)，Master和Slave都可以接收Client請(qǐng)求[2]。

　　3.2 MongoDB及其自動(dòng)分片簡(jiǎn)介[3]

　　MongoDB是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)[4]。由C++語言編寫。它支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲(chǔ)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。MongoDB的特點(diǎn)是面向集合存儲(chǔ)，模式自由，支持動(dòng)態(tài)查詢、完全索引、查詢、復(fù)制和故障轉(zhuǎn)移，自動(dòng)處理碎片[5]。MongoDB的核心理念在于文檔模型，它是MongoDB數(shù)據(jù)的基本單元，等價(jià)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的行。MongoDB中的集合等價(jià)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表。一個(gè)單一的MongoDB可以承載多個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以擁有自己的集合和管理權(quán)限。

　　MongoDB的分片架構(gòu)是指把數(shù)據(jù)分割成不同部分，在不同的機(jī)器上的存儲(chǔ)過程，通過分割數(shù)據(jù)到不同的服務(wù)器上，使得無需使用更強(qiáng)大的機(jī)器來存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)和處理更大的負(fù)載。MongoDB支持自動(dòng)分片，集群可以自動(dòng)分割數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的再均衡。MongoDB提供以下的分片技術(shù)：（1）對(duì)負(fù)載的變換和數(shù)據(jù)的分布自動(dòng)平衡；（2）動(dòng)態(tài)添加額外服務(wù)器；（3）無單點(diǎn)故障；（4）自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移[6]。

　　4 技術(shù)實(shí)現(xiàn)

　　4.1 架構(gòu)功能角色

　　Redis+MySQL+Mongodb架構(gòu)對(duì)應(yīng)功能角色如下。

　　Redis：基于內(nèi)存高速緩存，保存集群中央會(huì)話，即時(shí)通信離線消息隊(duì)列，即時(shí)通信重發(fā)消息集合，用戶令牌生命周期管理，應(yīng)用高頻訪問數(shù)據(jù)緩存，HTML5模板數(shù)據(jù)緩存，靜態(tài)應(yīng)用資源緩存。

　　MySQL：進(jìn)行事務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：相關(guān)企業(yè)帳號(hào)數(shù)據(jù)，企業(yè)常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，企業(yè)平臺(tái)交易數(shù)據(jù)。

　　Mongodb：進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化文檔數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：包括圖片、圖標(biāo)、語音、工作微博文本以及結(jié)合位置數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù)，需要?jiǎng)討B(tài)擴(kuò)展無固定模式的數(shù)據(jù)，應(yīng)用日志數(shù)據(jù)，需要map-reduce計(jì)算的數(shù)據(jù)。

　　4.2 可靠性和可用性保障措施

　　為了保證生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)可靠性和可用性，規(guī)避Redis+MySQL+Mongodb單點(diǎn)故障，分別作了主從備份，在此基礎(chǔ)上采用了KEEPALIVE，通過VRRP協(xié)議實(shí)現(xiàn)了故障的自動(dòng)切換。Redis配置了主從，MySQL配置了主從，Mongodb配置了切片；詳細(xì)配置清單舉例如下。

　　Redis主從配置需要在從配置文件Redis.conf指定主IP和端口：slaveof 192.168.10.10 6379

　　MySQL主從配置：

　　主配置：server-id=1；log-bin=mysql-bin；binlog-do-db=wqt_web

　　從配置：server-id=2；log-bin=msyql-bin；master-host=192.168.10.3；master-user=slaveuser；master-password=gotop4001680756；master-port=3306；…

　　Mongodb切片配置：

　　mongod-shardsvr-port 10001-dbpath=/home/data/shard11/-logpath /home/data/shard11/mongodb.log--fork

　　mongod-shardsvr-port 10002-dbpath=/home/data/shard12/-logpath

　　…

　　mongo 127.0.0.1：20000/admin

　　配置分片必須要鏈接admin集合。鏈接成功后可以把分片加入集群：

　　db.runCommand（{"addshard"："127.0.0.1：10001"}）

　　…

　　db.runCommand（{"addshard"："127.0.0.1：10004"}）

　　這樣就成功地把4個(gè)shard加入了分片。制定分片的規(guī)則如下：

　　db.runCommand（{"shardcollection"："kingfihser.tablename"，"key"：{"primaryKey"：1}}）

　　激活分片的設(shè)置：db.runCommand（{"enablesharding"："kingfisher"}），最后成功的配置了分片。

　　4.3 詳細(xì)代碼

　　4.3.1 Redis實(shí)現(xiàn)案例

　　在通信中，作為發(fā)布訂閱隊(duì)列使用，Web發(fā)布消息，進(jìn)入Redis發(fā)布訂閱頻道，通信中心消費(fèi)此頻道消息，所有的信息發(fā)布都在Redis中進(jìn)行，從而提高了響應(yīng)的速度。

　　public boolean sendMsg（String msg）{

　　boolean rebool=true；

　　Jedis jedis=null；

　　try{

　　jedis=（Jedis）pool.getResource（）；

　　jedis.publish（"kingfisher.*"，msg）；

　　}catch（Exception e）{

　　e.printStackTrace（）；

　　rebool=false；

　　}finally{

　　pool.returnResource（jedis）；

　　}

　　return rebool；

　　}

　　4.3.2 Mysql實(shí)現(xiàn)

　　進(jìn)行事務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：包括相關(guān)企業(yè)帳號(hào)數(shù)據(jù)，企業(yè)常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，企業(yè)與平臺(tái)交易數(shù)據(jù)。此部分的存儲(chǔ)計(jì)算采用HIBERNATE+SPRING方式實(shí)現(xiàn)。

　　4.3.3 Mongodb實(shí)現(xiàn)案例

　?。?）媒體數(shù)據(jù)利用GFS網(wǎng)格文件子系統(tǒng)存儲(chǔ)。

　　class fileservice（BaseHandler）：

　　def get（self）：

　　id=self.get_argument（"id"，""）

　　f=GridOut（self.mongo.fs，ObjectId（id））

　　try：

　　fn=f.filename.lower（）

　　…

　　self.write（f.read（））

　　def post（self）：

　　…

　　def delete（self）：

　　…

　　（2）工作微博內(nèi)容和二維空間索引，以及軌跡數(shù)據(jù)的索引和查詢。

　　class listmark（BaseHandler）：

　　′′′

　　搜索工作微博列表

　　′′′

　　def get（self）：

　　self.set_header（"Content-Type"， "application/json"）

　　…

　　class mark（BaseHandler）：

　　′′′

　　基于二維空間的搜索

　　′′′

　　def get（self）：

　　self.set_header（"Content-Type"，"application/json"）

　　try：

　　…

　?。?）.map-reduce計(jì)算做日志分析。

　　′′′

　　調(diào)度生成當(dāng)天用戶訪問行為

　　′′′

　　class currdayuser（BaseHandler）：

　　def get（self）：

　　…

　　′′′

　　調(diào)度生成當(dāng)天服務(wù)運(yùn)行行為

　　′′′

　　class currdayservice（BaseHandler）：

　　def get（self）：

　　目前這種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，解決了項(xiàng)目中大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)云計(jì)算的需求。使用了Mongodb切片的水平動(dòng)態(tài)添加，可不中斷平臺(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的同時(shí)保障擴(kuò)容后的查詢速度和云計(jì)算效能；依據(jù)切片鍵索引分片，計(jì)算位于各切片獨(dú)立進(jìn)行，使大數(shù)據(jù)下的實(shí)時(shí)分析成為現(xiàn)實(shí)。對(duì)于高頻訪問的數(shù)據(jù)放在了Redis中，有效地降低了磁盤I/O，使業(yè)務(wù)系統(tǒng)響應(yīng)更為敏捷，滿足了高并發(fā)下的應(yīng)用服務(wù)的高吞吐要求。雖然大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算變得簡(jiǎn)單，但由于版本和技術(shù)在日新月異的變化，數(shù)據(jù)系統(tǒng)的管理工作并不輕松。在新架構(gòu)下的運(yùn)維管理還會(huì)遇到新的挑戰(zhàn)并需不斷優(yōu)化完善。

　　參考文獻(xiàn)

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　　[3] 何杭鋒.基于FODO算法MongoDB自動(dòng)分片的改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2013（7）：127-130.

　　[4] 霍多羅夫，迪洛爾夫.MongoDB權(quán)威指南[M].程顯鋒譯北京：人民郵電出版社，2011.

　　[5] 呂明育，李小勇.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的比較分析[J].微型電腦應(yīng)用，2011，27（10）：55-57.

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