屈志堅(jiān)，趙 亮，2，范明明

(1.華東交通大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，江西 南昌 330013；2.常州市軌道交通發(fā)展有限公司，江蘇 常州 213000)

近年來(lái)，四電綜合集成技術(shù)在我國(guó)干線電氣化鐵道，特別是高速鐵道網(wǎng)中的應(yīng)用，使鐵道供電運(yùn)營(yíng)管理部門(mén)將鐵道供電系統(tǒng)所有的重要高、低壓回路幾乎全景納入監(jiān)控范圍[1]，包括線路接觸網(wǎng)開(kāi)關(guān)、牽引變配電設(shè)備、鐵道10 kV電力設(shè)備、鐵道通信信號(hào)電源等，綜合監(jiān)控采集的信號(hào)容量成指數(shù)倍激增，鐵道供電測(cè)控終端的最高采樣率更是高達(dá)2 M以上的級(jí)別，系統(tǒng)容量及終端采樣率的大幅提高[2]，使監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)體量呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)性能的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)跟不上數(shù)據(jù)體量的膨脹，百萬(wàn)甚至千萬(wàn)級(jí)的海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)查詢慢，容易導(dǎo)致卡屏，甚至可能造成關(guān)鍵故障信息丟失，威脅鐵道運(yùn)輸安全[3-4]。因此，迫切需要研究針對(duì)海量化的鐵道供電信息的大數(shù)據(jù)快速查詢響應(yīng)技術(shù)[5]。

可以按所規(guī)定要求的時(shí)序采樣，將亞秒級(jí)到達(dá)處理環(huán)節(jié)、滿足量測(cè)精度的海量鐵道供電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)稱為準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，海量的準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過(guò)單線圖界面形式發(fā)布，不僅使存儲(chǔ)海量信息的服務(wù)器端調(diào)用負(fù)載大，而且容易使界面端的處理延時(shí)大幅增加[6-7]。為突破常規(guī)鐵道監(jiān)控界面端快速響應(yīng)海量準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的局限性問(wèn)題，學(xué)術(shù)界展開(kāi)了針對(duì)海量數(shù)據(jù)快速查詢方面的研究，主要可以分為兩類，第一類為在界面端主機(jī)內(nèi)存中設(shè)置Ajax數(shù)據(jù)緩存，提高讀取響應(yīng)速度的方法，其關(guān)鍵是將關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的鐵道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)緩存到界面端的內(nèi)存數(shù)據(jù)引擎中，使20個(gè)并發(fā)界面中的設(shè)備圖元更新延時(shí)降至50 ms內(nèi)[8]。然而，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)容量受限于TB級(jí)，不能支撐更大體量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。第二類是將鐵道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并行存儲(chǔ)到專門(mén)的HBase大數(shù)據(jù)集群服務(wù)器中，與常規(guī)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相比，具有更好的擴(kuò)展性和存儲(chǔ)能力，但HBase按非主行鍵查詢的效率低下，這是由于HBase對(duì)非主行鍵采用逐行掃描的方式，每次運(yùn)行時(shí)都需啟動(dòng)MapReduce依次批處理逐行檢索[9]，這種進(jìn)程反復(fù)重啟和逐行處理查詢的方式易造成服務(wù)器端的高延遲。針對(duì)大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，Apache基金會(huì)組織發(fā)布了新數(shù)據(jù)引擎Impala組件，通過(guò)守護(hù)進(jìn)程避免了MapReduce的啟動(dòng)開(kāi)銷[10-11]，若將Ajax數(shù)據(jù)緩存引擎融入到Impala的守護(hù)進(jìn)程中，就可能避免重啟時(shí)間消耗，Impala對(duì)存儲(chǔ)于HDFS的數(shù)據(jù)采用順序讀取方式訪問(wèn)，相較于HBase的隨機(jī)訪問(wèn)更為高效。將Ajax界面端數(shù)據(jù)引擎融入Impala守護(hù)進(jìn)程和HDFS順序讀取訪問(wèn)接口的研究，尚鮮見(jiàn)文獻(xiàn)報(bào)道。

本文在鐵道供電系統(tǒng)大數(shù)據(jù)多機(jī)集群配置和分布式數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上，結(jié)合Ajax數(shù)據(jù)引擎，推導(dǎo)了鐵道供電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的集群排隊(duì)模型[12-14]，提出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集群排隊(duì)的大數(shù)據(jù)快速查詢處理方法，并以工程系統(tǒng)數(shù)據(jù)為算例進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 鐵道供電系統(tǒng)數(shù)據(jù)集群處理

鐵道分布式智能供電系統(tǒng)的構(gòu)建是我國(guó)中長(zhǎng)期鐵道規(guī)劃順利實(shí)施的重要保障，鐵道沿線的車站、信號(hào)設(shè)備、通信與照明等設(shè)施接入了電壓、電流、溫度和覆冰等大量傳感器，采樣頻率也因此越來(lái)越高，從而產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)信息，如圖1所示。在電氣化鐵道建設(shè)中，四電集成化的全景數(shù)據(jù)采集包括牽引供電系統(tǒng)、鐵道10 kV電力系統(tǒng)、高鐵接觸網(wǎng)隔離開(kāi)關(guān)和通信信號(hào)電源系統(tǒng)[15-16]。

圖1 高速鐵道供電系統(tǒng)數(shù)據(jù)集群監(jiān)控處理模式

鐵道供電海量數(shù)據(jù)監(jiān)控主要由調(diào)度監(jiān)控層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層組成，其中調(diào)度監(jiān)控層是指利用網(wǎng)絡(luò)直傳方式訪問(wèn)監(jiān)控界面應(yīng)用服務(wù)器的人機(jī)接口層，通過(guò)將數(shù)據(jù)緩存至調(diào)度界面端的異步數(shù)據(jù)隊(duì)列中進(jìn)行讀寫(xiě)訪問(wèn)，可避免調(diào)度主機(jī)監(jiān)控畫(huà)面系統(tǒng)繁瑣的配置和界面圖元反復(fù)調(diào)用數(shù)據(jù)服務(wù)層?，F(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層所采集的海量鐵道供電數(shù)據(jù)經(jīng)前置機(jī)處理后，由對(duì)象映射表按照時(shí)間序列加載至數(shù)據(jù)服務(wù)層用于管理數(shù)據(jù)的HDFS/HBase中，其中，HDFS在物理上是分塊存儲(chǔ)(block)，以此給客戶端提供一個(gè)統(tǒng)一的抽象目錄樹(shù)，HBase則是天然分布式的數(shù)據(jù)庫(kù)，使用HDFS作為自己的文件系統(tǒng)。

監(jiān)控服務(wù)器利用Ajax數(shù)據(jù)引擎通過(guò)中間服務(wù)層，不斷以異步的形式訪問(wèn)鐵道供電多機(jī)集群，消息不斷地由集群中各節(jié)點(diǎn)的守護(hù)進(jìn)程接收，形成鐵道供電海量信息的集群隊(duì)列模型。

2 鐵道供電信息集群排隊(duì)查詢模型

2.1 集群模式下的監(jiān)控應(yīng)用新框架

鐵道供電監(jiān)控以信息流傳輸處理為主線，包括服務(wù)端大數(shù)據(jù)調(diào)用處理和調(diào)度界面端大數(shù)據(jù)刷新處理。對(duì)于調(diào)度界面端，Google推出了一種Ajax的GWT應(yīng)用框架，將面向?qū)ο蠊こ虒W(xué)和豐富的ui組件庫(kù)融入Java應(yīng)用，在不重載界面的情況下，遵循“按需取數(shù)”原則，可實(shí)現(xiàn)與監(jiān)控應(yīng)用服務(wù)端的大數(shù)據(jù)連接。融合基于GWT組件和專門(mén)的Impala大數(shù)據(jù)組件[17]，設(shè)計(jì)的新型分布式集群監(jiān)控應(yīng)用框架如圖2所示。

圖2 鐵道供電監(jiān)控的大數(shù)據(jù)集群查詢應(yīng)用框架

以查詢站所母線電壓為例，監(jiān)控界面以線程輪詢的方式，通過(guò)GWT異步調(diào)用接口發(fā)出遙測(cè)數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，如查詢001號(hào)站所母線電壓，監(jiān)控應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用Servlet容器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將查詢站所母線電壓命令發(fā)送到鐵道供電Impala監(jiān)控大數(shù)據(jù)集群，工作節(jié)點(diǎn)經(jīng)集群排隊(duì)接收信息成為協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，從主控節(jié)點(diǎn)處獲取數(shù)據(jù)存儲(chǔ)信息后，產(chǎn)生執(zhí)行計(jì)劃樹(shù)分配各工作節(jié)點(diǎn)進(jìn)行查詢，匯總于協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)后，返回至Servlet容器，為確保監(jiān)控界面端通信數(shù)據(jù)量更小，Ajax數(shù)據(jù)引擎設(shè)置響應(yīng)站所母線電壓的數(shù)據(jù)緩存，若001號(hào)站所母線電壓由218 kV變?yōu)?30 kV時(shí)，則執(zhí)行回調(diào)函數(shù)將更新的遙測(cè)數(shù)據(jù)信息返回并刷新界面；若003號(hào)站所母線無(wú)變化，則無(wú)需返回?cái)?shù)據(jù)。

2.2 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的集群隊(duì)列模型

圖3 兩臺(tái)服務(wù)器的消息隊(duì)列狀態(tài)轉(zhuǎn)移

( 1 )

鐵道供電系統(tǒng)服務(wù)器空閑率為

( 2 )

平均隊(duì)長(zhǎng)

( 3 )

( 4 )

可得平均等待時(shí)間和逗留時(shí)間為

( 5 )

( 6 )

以集群規(guī)模為n(n>2)作為服務(wù)器集群的新一代鐵道大數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)研制，應(yīng)用程序可通過(guò)輪詢的方式調(diào)取大數(shù)據(jù)集群的數(shù)據(jù)服務(wù)接口，從接口返回的信息隊(duì)列中獲取準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)容量與供電調(diào)度信息來(lái)源無(wú)限制，當(dāng)調(diào)度信息到達(dá)集群時(shí)，若集群存在閑置的未成為協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)的工作節(jié)點(diǎn)，則集群工作節(jié)點(diǎn)立即接收服務(wù)并成為協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，其消息隊(duì)列狀態(tài)轉(zhuǎn)移如圖4所示。

圖4 集群隊(duì)列狀態(tài)轉(zhuǎn)移

( 7 )

鐵道供電監(jiān)控系統(tǒng)集群空閑率為

( 8 )

平均隊(duì)長(zhǎng)

( 9 )

(10)

可得平均等待時(shí)間和逗留時(shí)間為

(11)

(12)

因此，可以得出集群的規(guī)模越大，其信息流等待時(shí)間越短，信息流隊(duì)列越短，對(duì)于集群的信息流等待時(shí)間的平均期望越小，集群處理能力越高，延遲期望越小，則查詢?cè)娇?，性能越好?/p>

3 集群隊(duì)列界面端異步回調(diào)實(shí)現(xiàn)流程

通過(guò)面向?qū)ο蠓绞皆诮缑婧头?wù)器兩端分別封裝Ajax異步請(qǐng)求、遠(yuǎn)程調(diào)用服務(wù)和回調(diào)服務(wù)，通過(guò)異步回調(diào)實(shí)現(xiàn)鐵道供電海量監(jiān)控信息的異步交互處理。查詢監(jiān)控界面端程序在編譯時(shí)會(huì)被GWT編譯器通過(guò)交叉編譯轉(zhuǎn)換成腳本應(yīng)用程序，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳回調(diào)度站所的查詢界面，具體查詢流程如圖5所示。

Impala集群查詢各分布式工作節(jié)點(diǎn)之間順序循環(huán)，根據(jù)遙測(cè)主控節(jié)點(diǎn)中Hive元數(shù)據(jù)庫(kù)與HDFS提供遙測(cè)數(shù)據(jù)信息，如站所、采集時(shí)間、模擬量信息等。大數(shù)據(jù)子查詢準(zhǔn)確地訪問(wèn)每個(gè)遙測(cè)工作節(jié)點(diǎn)，將每個(gè)遙測(cè)工作節(jié)點(diǎn)查詢到的遙測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)異步回調(diào)接口，并快速載入刷新界面。

圖5 監(jiān)控界面的服務(wù)器端集群查詢流程

4 集群環(huán)境下的算例測(cè)試

4.1 算例測(cè)試集群環(huán)境的搭建

以石德線一套雙回10 kV配電網(wǎng)遠(yuǎn)動(dòng)調(diào)度自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)的工程數(shù)據(jù)為算例，其供電示意圖如圖6所示，包括石家莊至?xí)x州、晉州至衡水和衡水至德州供電區(qū)段3個(gè)配電網(wǎng)供電臂。

圖6 鐵道10kV配電網(wǎng)供電算例的示意

首先建立由主控節(jié)點(diǎn)和3個(gè)工作節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的分布式調(diào)度監(jiān)控四機(jī)集群，并以異步查詢服務(wù)器作為測(cè)試機(jī)，利用GWT框架設(shè)計(jì)的富網(wǎng)絡(luò)供電調(diào)度監(jiān)控界面對(duì)工程導(dǎo)出的監(jiān)控大數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，各集群節(jié)點(diǎn)配置見(jiàn)表1。

表1 分布式調(diào)度監(jiān)控的集群實(shí)驗(yàn)環(huán)境

以監(jiān)控系統(tǒng)下屬站所中時(shí)間、站所ID、地址、模擬量作為遙測(cè)數(shù)據(jù)表單快速查詢處理，并載入測(cè)試調(diào)度站瀏覽器，在Impala集群查詢遙測(cè)數(shù)據(jù)一定的條件下，以Ajax平臺(tái)的GWT框架作為鐵道供電監(jiān)控界面端，考察在查詢實(shí)例中集群工作節(jié)點(diǎn)數(shù)、內(nèi)存大小等對(duì)查詢速度的影響。研究不同規(guī)模、性能及查詢密度的集群將遙測(cè)數(shù)據(jù)表加載至調(diào)度站所服務(wù)器界面的影響。

4.2 集群CPU使用率對(duì)查詢性能的影響

以查詢3.0×107條遙測(cè)數(shù)據(jù)為例，查詢服務(wù)測(cè)試機(jī)以Firefox作為界面監(jiān)控界面測(cè)試容器，設(shè)置4臺(tái)集群分別每10 s查詢一次、20 s查詢一次，關(guān)閉2臺(tái)工作節(jié)點(diǎn)以每10 s查詢一次進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，與傳統(tǒng)兩臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行比較實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)以間隔1 min周期采樣方式，連續(xù)采樣20 min。觀測(cè)4種不同集群工作狀態(tài)，即{(四機(jī)集群，10 s)；(四機(jī)集群，20 s)；(二機(jī)集群，10 s)；(二機(jī)集群，20 s)}的集群條件，統(tǒng)計(jì)Impala集群查詢結(jié)束時(shí)的平均處理延時(shí)，結(jié)果如圖7所示，4次查詢實(shí)例20 min的平均延時(shí)均可控制在280～310 ms，滿足準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理1 s內(nèi)的應(yīng)用查詢需求。

圖7 平均查詢時(shí)間(20 min)

由圖7可知，集群規(guī)模相同的情況下，查詢密度對(duì)監(jiān)控集群的查詢時(shí)間影響不大，但集群規(guī)模對(duì)查詢時(shí)間有一定影響，在10 s和20 s的查詢間隔條件下，四機(jī)集群比兩臺(tái)服務(wù)器查詢的時(shí)間分別減少了27.2 ms、17.4 ms。

4.3 集群CPU影響測(cè)試

在4.2節(jié)中提取三組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，即{Ⅰ(四機(jī)集群，10 s)；Ⅱ(四機(jī)集群，20 s)；Ⅲ(二機(jī)集群，10 s)}，在此基礎(chǔ)上，將主控節(jié)點(diǎn)內(nèi)存由24 GB減至為16 GB，同樣進(jìn)行三組實(shí)驗(yàn)，連續(xù)采樣20 min，每分鐘記錄一次CPU的使用率，六組實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。

由圖8可知，在集群主控節(jié)點(diǎn)內(nèi)存分別為24 GB和16 GB的情況下，集群CPU在20 min的平均使用率分別為{10.74%、9.75%、20.81%}和{10.34%、10.02%、19.14%}，由此可以得出，集群CPU使用率受主控節(jié)點(diǎn)內(nèi)存的影響相對(duì)較小，但受集群規(guī)模影響較大。

(a)集群主節(jié)點(diǎn)內(nèi)存為24 GB對(duì)CPU使用率影響

(b)集群主節(jié)點(diǎn)內(nèi)存為16 GB對(duì)CPU使用率影響圖8 集群對(duì)CPU使用率影響

以本次實(shí)驗(yàn)四機(jī)集群系統(tǒng)為例，對(duì)鐵道監(jiān)控準(zhǔn)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)信息的輪詢模型進(jìn)行分析。4臺(tái)準(zhǔn)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)服務(wù)器，查詢測(cè)試機(jī)以1 s的時(shí)間間隔以數(shù)據(jù)服務(wù)接口的形式輪詢一次集群(即λ=1次/s)，集群以每秒1次的速率處理調(diào)用接口并返回查詢到的信息，考察查詢機(jī)所需平均等待時(shí)間。

根據(jù)式( 7 )～式(12)可得

關(guān)閉兩臺(tái)工作節(jié)點(diǎn)，計(jì)算得到常規(guī)兩臺(tái)服務(wù)器并列運(yùn)行時(shí)的系統(tǒng)參數(shù)。同理可得

可見(jiàn)，相較于常規(guī)的兩臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)器模式中平均隊(duì)長(zhǎng)為1，四機(jī)集群情況下的平均隊(duì)長(zhǎng)只有0.019，集群模式下能夠更快速的處理信息，并且集群模式下，無(wú)論是平均等待時(shí)間及逗留時(shí)間等指標(biāo)同樣具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

4.4 集群穩(wěn)定查詢密度的標(biāo)準(zhǔn)差測(cè)試

標(biāo)準(zhǔn)差是表征集群隊(duì)列查詢穩(wěn)定性的重要指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)差越小表示集群查詢?cè)狡椒€(wěn)、波動(dòng)越小，意味著影響越小。為了進(jìn)一步獲得CPU查詢密度對(duì)集群系統(tǒng)處理的影響，獲取3次集群實(shí)驗(yàn)20 min內(nèi)每分鐘的標(biāo)準(zhǔn)差，如圖9所示。

(a)(24 GB，2臺(tái)，10 s)20 min誤差分布

(b)(24 GB，4臺(tái)，10 s)20 min誤差分布

(c)(24 GB，4臺(tái)，20 s)20 min誤差分布圖9 20 min內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差比較

由圖9得到的(a)、(b)兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可得，在20 min內(nèi)每間隔10 s查詢一次條件下，與兩臺(tái)服務(wù)器并列運(yùn)行情況比較，四機(jī)集群的標(biāo)準(zhǔn)差波動(dòng)更小，新的集群監(jiān)控方法優(yōu)于傳統(tǒng)的兩臺(tái)服務(wù)器的架構(gòu)方法。

同時(shí)，由圖9得到的(b)、(c)兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可得，在四機(jī)集群的情況下，分別在20 min內(nèi)以10 s和20 s為查詢間隔，得到的標(biāo)準(zhǔn)差波動(dòng)并無(wú)明顯的差別。

5 結(jié)論

(1)綜合運(yùn)用組件容器嵌入Ajax數(shù)據(jù)引擎，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與Impala集群組件進(jìn)行大數(shù)據(jù)的快速交互技巧，驗(yàn)證了監(jiān)控界面端與鐵道供電大數(shù)據(jù)快速交互的可行性。結(jié)果表明該方法能滿足鐵道監(jiān)控系統(tǒng)界面端大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理需求。

(2)以10 kV配電網(wǎng)調(diào)度監(jiān)控工程系統(tǒng)為算例，進(jìn)行多組不同規(guī)模、性能及查詢密度的查詢測(cè)試，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)服務(wù)器相比，以集群作為服務(wù)器查詢效率更高，隨著集群的規(guī)模擴(kuò)大穩(wěn)定性越高，可高效地實(shí)現(xiàn)鐵道供電調(diào)度端對(duì)準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)控大數(shù)據(jù)的快速查詢處理。

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