百萬級物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)

談榮強 吳森

摘 要：“十三五”規(guī)劃重點項目指出了建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)平臺，在此基礎(chǔ)上各大物聯(lián)網(wǎng)平臺廠商推出自己的產(chǎn)品，如阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺、中國移動OneNET平臺、中國電信Wing平臺等。同樣，電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推動著共享充電樁需求的急劇增速，文中以共享充電樁物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺架構(gòu)建設(shè)思路為依托，提出一種物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計方案。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);軟件架構(gòu);平臺架構(gòu);共享充電樁;分布式架構(gòu);雙向異步通信

中圖分類號：TP39文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）12-0-03

0 引 言

物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了物質(zhì)世界的數(shù)字化，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，結(jié)合通信技術(shù)與傳感器達到感知萬物的能力。物聯(lián)網(wǎng)具有數(shù)量龐大、通信頻繁、實時性高、海量存儲等特點，傳統(tǒng)軟件技術(shù)無法滿足物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的接入要求，需采用新一代信息技術(shù)，如云計算、大數(shù)據(jù)、分布式等技術(shù)手段，將單機無法承載的海量通信接入和海量數(shù)據(jù)存儲分散，從而滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的要求。共享充電樁行業(yè)伴隨新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而快速崛起，2015年出臺的《關(guān)于加快電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的指導(dǎo)意見》使共享充電樁行業(yè)迎來發(fā)展的機會。大量充電樁設(shè)備的接入對軟件系統(tǒng)平臺提出了更高的要求，本文基于共享充電樁軟件系統(tǒng)平臺，設(shè)計出一套適合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入的通用型物聯(lián)網(wǎng)軟件系統(tǒng)平臺架構(gòu)，為物聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)提供解決方案。

1 總體架構(gòu)設(shè)計

系統(tǒng)平臺主要由充電樁物理感知層、網(wǎng)絡(luò)接入層、網(wǎng)絡(luò)通信層、業(yè)務(wù)處理層、應(yīng)用層五個層次組成，架構(gòu)如圖1所示。

在充電樁物理感知層，電動汽車首先通過汽車自身的電池管理系統(tǒng)與充電樁CAN總線進行感知與交互，包括充電槍連接狀態(tài)感知、BMS運行狀態(tài)感知、電動車充電電量感知等，電動汽車將自身相關(guān)狀態(tài)上報到充電樁，充電樁根據(jù)狀態(tài)做出對應(yīng)的處理。例如，充電樁感知到電動汽車處于插槍狀態(tài)時，充電樁生成插槍狀態(tài)的報文并發(fā)送到軟件管理后臺。

在網(wǎng)絡(luò)接入層，以物聯(lián)網(wǎng)卡為基礎(chǔ)，TCP/IP協(xié)議作為網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議。充電樁通過外部或內(nèi)部感知各種設(shè)備的連接及運行狀態(tài)，根據(jù)通信報文協(xié)議生成對應(yīng)的狀態(tài)報文。報文經(jīng)物聯(lián)網(wǎng)卡以網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞絺鬏數(shù)杰浖芾砗笈_。

在網(wǎng)絡(luò)通信層，軟件管理后臺與充電樁之間建立TCP Socket通信連接。由充電樁發(fā)起Socket通信連接請求，首先經(jīng)過負載均衡服務(wù)器對通信連接服務(wù)器進行負載計算，選擇其中一個通信服務(wù)器與充電樁完成Socket連接，并將充電樁注冊信息存儲在分布式緩存系統(tǒng)中。通信服務(wù)器負責(zé)維持Socket通信狀態(tài)，實現(xiàn)與充電樁之間的雙工通信。

在業(yè)務(wù)處理層，網(wǎng)絡(luò)通信層的通信服務(wù)器經(jīng)由分布式消息隊列系統(tǒng)發(fā)送消息到集群業(yè)務(wù)處理服務(wù)器，集群業(yè)務(wù)處理服務(wù)器根據(jù)自身負載情況選擇是否消費隊列消息。業(yè)務(wù)處理服務(wù)器根據(jù)消息內(nèi)容判斷業(yè)務(wù)類型及處理方式，并將數(shù)據(jù)及時存入分布式數(shù)據(jù)庫中（如HBase，MongoDB）。業(yè)務(wù)處理服務(wù)器處理完消息后從分布式緩存系統(tǒng)中獲取到負責(zé)對應(yīng)充電樁Socket通信連接的通信服務(wù)器，并向該通信服務(wù)器專屬隊列通道發(fā)送回應(yīng)消息，從而實現(xiàn)與充電樁之間異步可靠的雙向通信。

在應(yīng)用層，各種相關(guān)應(yīng)用與業(yè)務(wù)處理服務(wù)器之間以Restful接口進行無狀態(tài)通信。應(yīng)用可通過業(yè)務(wù)處理服務(wù)器對外開放的接口，實現(xiàn)向充電樁發(fā)送指令以及接收充電樁傳送過來的消息，系統(tǒng)也可實現(xiàn)各種定制化功能，如APP掃碼充電、刷卡充電等。

2 負載均衡調(diào)度

常用的負載均衡調(diào)度算法主要有輪詢、最小連接、散列等，考慮到不同服務(wù)器的性能、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、物理條件等因素，可在這些算法基礎(chǔ)上做相應(yīng)加權(quán)，從而達到負載均衡的目的。整個系統(tǒng)平臺在Socket通信服務(wù)、隊列消費、Restful接口服務(wù)部分都實現(xiàn)了負載均衡，需要根據(jù)具體實際情況選擇合適的調(diào)度算法。

在通信服務(wù)器和Restful接口服務(wù)層，通常可選擇加權(quán)輪詢或加權(quán)最小連接的方式實現(xiàn)。具體算法如下。

（1）加權(quán)輪詢

假設(shè)有一組服務(wù)器S，服務(wù)器數(shù)量為n，則：

指定一個指示變量i表示上一次選擇的服務(wù)器，初始值為-1，指示變量w為當(dāng)前調(diào)度的權(quán)值，則服務(wù)器i的權(quán)值為Wi，則：

Wmax=max（W0， W1， W2， ...， Wn-1），表示所有服務(wù)器集合的最大權(quán)值;

Gmax=（W0， W1， W2， ...， Wn-1），表示所有服務(wù)器集合的權(quán)值的最大公約數(shù)。

當(dāng)一次請求進入時，執(zhí)行如下：

while （true） {

i= （i+1） mod n;

if （i == 0） {

w = w - Gmax;

if （w<= 0） {

w = Wmax;

if （w == 0）

return NULL;

}

}

if （Wi>= w）

return Si;

}

（2）加權(quán)最小連接

假設(shè)有一組服務(wù)器S，服務(wù)器數(shù)量為n，則：

S={S0， S1， S2， ...， Sn-1}

指定一個指示變量i，指示變量Ci為服務(wù)器Si的當(dāng)前連接數(shù)，則服務(wù)器i的權(quán)值為Wi，則：

表示所有服務(wù)器當(dāng)前連接數(shù)總和。

當(dāng)一次請求進入時，執(zhí)行如下：

for （m = 0;m < n; m++） {

if （Wm> 0） {

for （i = m+1; i < n; i++） {

if （Cm*Wi>Ci*Wm）

m = i;

}

return Sm;

}

}

return NULL;

在業(yè)務(wù)處理層，每個業(yè)務(wù)處理服務(wù)器的消費能力不一致，任務(wù)的處理時間也會存在差異，輪詢的方式導(dǎo)致消費能力不足的服務(wù)器無法達到預(yù)期效果，消息不能及時處理。本文推薦使用公平分發(fā)調(diào)度方式，使消息都可得到正確的處理及反饋。具體算法如下。

公平分發(fā)：

假設(shè)有一組服務(wù)器S，服務(wù)器數(shù)量為n，則：

S={S0， S1， S2， ...， Sn-1}

指定一個指示變量i，初始值為-1，初始狀態(tài)下空閑服務(wù)器Sempty={S0， S1， S2， ...， Sn-1}，當(dāng)隊列中產(chǎn)生一條消息時，執(zhí)行如下：

while （true） {

i= （i+ 1） mod n;

if（Si∈Sempty）{

Sempty remove Si;

return Si;

}

}

當(dāng)消費服務(wù)器完成消息消費時，執(zhí)行如下：

Sempty add Si;

3 平臺優(yōu)勢與特點

（1）分布式架構(gòu)。平臺整體采用分布式架構(gòu)設(shè)計方案，支持各個節(jié)點的單一部署與集群部署，伸縮性強，從而避免了單點故障問題。

（2）服務(wù)粒度細。整個系統(tǒng)平臺劃分為幾個層次，不是大而全的系統(tǒng)架構(gòu)，更偏向微服務(wù)架構(gòu)方案，每個服務(wù)負責(zé)具體單一的業(yè)務(wù)方向，系統(tǒng)維護更加簡單。

（3）跨平臺通信。平臺節(jié)點支持跨平臺通信，不限制平臺與開發(fā)語言，對外應(yīng)用服務(wù)接口采用Restful，協(xié)議友好，具備平臺無關(guān)性，使用簡單。

4 結(jié) 語

本文設(shè)計了基于分布式架構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)平臺，解決了傳統(tǒng)單體系統(tǒng)工程架構(gòu)工程量大、維護復(fù)雜等問題。該系統(tǒng)平臺架構(gòu)方案能夠很好地解決傳統(tǒng)單體系統(tǒng)工程的問題，在架構(gòu)設(shè)計方面充分考慮不同節(jié)點能最大支撐的負載量，支持服務(wù)水平擴展，方便根據(jù)不同節(jié)點自身情況選擇合適的硬件以及硬件數(shù)量。通信服務(wù)與業(yè)務(wù)服務(wù)之間采用分布式隊列的方式實現(xiàn)服務(wù)間的通信與消息傳遞，從而達到消息的異步傳遞與處理，保障通信服務(wù)的高可用。分布式緩存解決了業(yè)務(wù)服務(wù)與通信服務(wù)之間的消息通信，保障消息的雙向異步通信。通過該系統(tǒng)平臺的架構(gòu)設(shè)計方案，緩解了現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺負載量低、性能不高的情況，為百萬級物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺建設(shè)提供了思路。

參 考 文 獻

[1]楊世敬.基于智慧路燈的智慧城市系統(tǒng)研究[J].科技風(fēng)，2019（11）：86.

[2]吳振宇.基于Web的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用體系架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2013.

[3]屈鋼，鄧健青，韓云路.Linux集群技術(shù)研究[J].計算機應(yīng)用研究，2005（5）：100-101.

[4]劉博偉，黃瑞章.基于HBase的金融時序數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)[J].中國科技論文，2016，11（20）：2387-2392.

[5]楊揚，田茂，高士木，等.基于Netty的城市智慧路燈管理系統(tǒng)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2018，8（4）：84-86.

[6]陳強，武佳佳.基于Netty高并發(fā)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器研究與設(shè)計[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（7）：34-35.

[7]佘鵬.LVS集群加權(quán)最小連接調(diào)度算法的研究[J].計算機與數(shù)字工程，2019，47（4）：794-798.

[8]王亮，高曉佳，王宏國，等.基于LVS的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負載均衡技術(shù)研究[J].科技傳播，2018，10（23）：115-117.

[9]馬巍，武欣嶸，鄭翔，等.Rabbit MQ在實時監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].軍事通信技術(shù)，2017，38（1）：82-85.

[10]楊博雄，倪玉華，劉琨，等. 現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)中核心技術(shù)標準及其發(fā)展應(yīng)用研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2013，3（1）：71-76.