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银行点钞机监控系统开发案例

admin 开发案例 2017-07-24 11:47 0
银行点钞机监控系统开发案例
项目简介
  项目为一个用于对点钞机、清分机等设备进行管理的系统,核心是实现对海量设备以及数据的可视化监控,通过web端对汇报来的数据进行统计运算,实现对海量点钞数据的大数据分析与监控。 
(
Project introduction for the one for the paper, such as sorting equipment manage system, the core is to realize the visualization of massive equipment and data monitoring, through the web side for statistical data for reporting to operations, to achieve the great data analysis and monitoring of the massive counting data.)
 
基本架构  整体采用分布式架构,内部部署,每个银行网点部署一个子节点,总行部署总节点。 
(
Basic architecture as a whole using distributed architecture, internal deployment, each bank branch to deploy a child node, the headquarters of the deployment of the total nodes.)
 
在线设备数量  承载了10万台点钞机和清分机的信息采集需求。
(
Online equipment carried 100000 banknote counter and sorting information collection requirements.)
 
并发连接数量  因为此系统不需要对下控制,所有设备采用短连接与服务器通信,服务器每秒处理数万次短连接请求。
(
Number of concurrent connections because do not need to control the system, all equipment USES short connection to communicate with the server, the server handle tens of thousands of times per second short connection request.)
 
并发数据量  峰值每秒接收3万次数据提交,日处理数据请求将达到数百万次。 
(Peak concurrent data amount received 30000 times per second data submission, processing data requests will reach millions of times.)

 
支持协议数量  目前已经实现十多种点钞机和清分机的接入。
(Support agreement number The already implemented a dozen paper and sorting of access.)

 
协议扩展能力  协议兼容型设备可无缝接入。
(Protocol extension ability compatible type device can seamless access.)
 
采用技术
最(zui)底(di)层接(jie)入层:承担高强度的数据接(jie)入压力(li)。
采用了DNS负载(zai)均衡+Nginx四(si)层负载(zai)均衡+Netty框架实(shi)现。
DNS负载均衡(heng)将请求(qiu)均衡(heng)转发(fa)给多个(ge)IP地址(zhi)。
每个(ge)IP入(ru)口(kou)采用Nginx再将连接(jie)请求(qiu)均(jun)衡转发给多(duo)台(tai)实际(ji)接(jie)入(ru)服务器。
通(tong)过多层(ceng)次的均衡,从(cong)根本上(shang)防止出现某台服(fu)务(wu)器节点故(gu)障导致所有服(fu)务(wu)均不可用的情(qing)况。
实(shi)际在(zai)项目中完(wan)成了在(zai)一台高性能(neng)服(fu)务器(qi)上承(cheng)载每秒3万次以(yi)上的调用请求,我们通(tong)过对一台服(fu)务器(qi)的性能(neng)优化,为(wei)客户明(ming)显节约了运营(ying)成本。
 
中间(jian)层(ceng)数据处(chu)理层(ceng):承担高(gao)强度的(de)数据分析运算压力(li)。
SpringBoot+SpringCloud实现,接收(shou)由下层提交的数据进行处(chu)理。
我(wo)们通过使用消(xiao)息(xi)队列服(fu)务(wu)(wu),实(shi)现(xian)了(le)灵活的(de)系统解耦和运算压力的(de)削峰填(tian)谷,多到处理(li)不过来的(de)数据可(ke)(ke)以在消(xiao)息(xi)队列里(li)海(hai)量(liang)堆积,直到业务(wu)(wu)压力降低以后再(zai)处理(li)掉,避免了(le)突发(fa)的(de)压力压垮服(fu)务(wu)(wu)器导(dao)致服(fu)务(wu)(wu)不可(ke)(ke)用的(de)可(ke)(ke)能,也确(que)保了(le)数据在任(ren)何情况下都不会丢(diu)失。
数据(ju)库与存(cun)储(chu)层:承(cheng)担高强(qiang)度的数据(ju)写入压(ya)力(li)和存(cun)储(chu)压(ya)力(li)
采用MySQL数(shu)据库集(ji)群存储各个(ge)设备(bei)的信息,业务信息。
采(cai)用Redis集群作(zuo)为(wei)缓存存储需(xu)要频繁读取的数据。
采(cai)用(yong)(yong)了HBase对每天数(shu)十GB的数(shu)据进(jin)(jin)行存储,再采(cai)用(yong)(yong)Spark对累(lei)计以TB计的数(shu)据进(jin)(jin)行大数(shu)据分析,挖掘其中存在有效信息。
最顶层(ceng)web业务层(ceng):面向用户,提供给用户使用。
采用成熟的SpringMVC+Mybatis方(fang)案,进行灵(ling)活(huo)的前后端分离(li)设计,通过网页监控整套系统(tong)的运(yun)转。
 

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