彭建華

（南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué)，江蘇 南京 210023）

高吞吐量、低延時(shí)是大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入的關(guān)鍵，當(dāng)海量物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，低并發(fā)的數(shù)據(jù)接入與處理能力將導(dǎo)致大量終端數(shù)據(jù)積壓，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，同時(shí)數(shù)據(jù)采集程序也將耗費(fèi)巨量計(jì)算機(jī)資源，從而導(dǎo)致服務(wù)器異常，因此設(shè)計(jì)高并發(fā)的分布式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)解析系統(tǒng)具有重要的實(shí)踐意義與應(yīng)用價(jià)值，是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)研究的重點(diǎn)。

1.研究現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)解析能力是高并發(fā)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入的關(guān)鍵因素之一，接收與處理分離的思想[1]與高并發(fā)的數(shù)據(jù)處理算法[2]能夠提高物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入的并發(fā)能力，海量數(shù)據(jù)處理方法[3]能夠加快物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入后的數(shù)據(jù)處理速度，提高物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入的并發(fā)能力。

張娜等[4]在仔細(xì)分析研究Netty與Kafka技術(shù)后，通過結(jié)Kafka的通行能力，利用Netty優(yōu)良的多線程功能，通過解決Netty網(wǎng)絡(luò)程序應(yīng)用框架的NIO線程與業(yè)務(wù)處理線程間的耦合，提出了一種基于Netty和Kafka的終端服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)了較高的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并行接入能力；天合云能源[5]設(shè)計(jì)了一種CAN總線通訊采集技術(shù)，通過增加節(jié)點(diǎn)設(shè)備，對(duì)多臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)終端統(tǒng)一采集數(shù)據(jù)，對(duì)采集的多臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編碼處理后，一次性上傳到云端，該方法通過減少并發(fā)量的方式實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的并行接入能力；中國(guó)移動(dòng)陜西公司[6]通過綜合考慮物聯(lián)網(wǎng)終端位置的網(wǎng)絡(luò)情況、不同業(yè)務(wù)終端對(duì)時(shí)延敏感度的要求以及終端發(fā)起接入的等待時(shí)延，將物聯(lián)網(wǎng)終端進(jìn)行聚類處理，分為不同的接入優(yōu)先級(jí)后，將可用隨機(jī)接入前導(dǎo)及NPRACH資源優(yōu)先分配給高接入等級(jí)的終端，進(jìn)行隨機(jī)接入請(qǐng)求，有效提高了終端首次接入成功率和系統(tǒng)的容量；Kafka是一個(gè)分布式、多訂閱者、分區(qū)的、多副本的，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有消息解耦、數(shù)據(jù)多副本安全、數(shù)據(jù)傳輸容量可擴(kuò)展、較靈活的峰值處理、穩(wěn)定的系統(tǒng)可恢復(fù)、有效的數(shù)據(jù)緩沖以及極優(yōu)的異步數(shù)據(jù)通行等優(yōu)點(diǎn)與能力，馬躍[7]等對(duì)基于Kafka集群分布式，根據(jù)用戶位置、終端接入數(shù)據(jù)量以及處理時(shí)間進(jìn)行研究，根據(jù)研究結(jié)果設(shè)置的終端數(shù)據(jù)接入模式具有數(shù)據(jù)占空間較小、數(shù)據(jù)接入后切換時(shí)延短等特點(diǎn)，證明Kafka系統(tǒng)能夠有效提高物聯(lián)網(wǎng)的并發(fā)數(shù)據(jù)接入能力。

2.原理分析

海量物聯(lián)網(wǎng)接入系統(tǒng)中，在可接收的時(shí)間內(nèi)無數(shù)據(jù)積壓，是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入與解析系統(tǒng)成功應(yīng)用的關(guān)鍵?；谖墨I(xiàn)[1,2]，實(shí)現(xiàn)接收與處理分離，通過緩沖與并行處理實(shí)現(xiàn)高并發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入與解析能力。

分配一個(gè)CPU專門處理數(shù)據(jù)，設(shè)一個(gè)CPU專門處理一條數(shù)據(jù)的時(shí)間為t1，則一個(gè)CPU每秒處理數(shù)據(jù)量SN可由公式(1)計(jì)算得到。

每一個(gè)分布式節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)CPU專門處理解析數(shù)據(jù)，則分布式物聯(lián)網(wǎng)需要的數(shù)據(jù)處理并發(fā)節(jié)點(diǎn)數(shù)可以由公式(2)計(jì)算得到。

其中，M是系統(tǒng)接入與解析的能力，單位是條/秒，SN是一個(gè)CPU每秒處理數(shù)據(jù)量，NodeN是分布式物聯(lián)網(wǎng)需要的數(shù)據(jù)處理并發(fā)節(jié)點(diǎn)數(shù)。

結(jié)合公式(1)、(2)，推導(dǎo)得到公式(4)。

其中，M是系統(tǒng)接入與解析的能力，單位是條/秒，t1為一個(gè)CPU專門處理一條數(shù)據(jù)的時(shí)間，NodeN是分布式物聯(lián)網(wǎng)需要的數(shù)據(jù)處理并發(fā)節(jié)點(diǎn)數(shù)。

3.系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于本文第2部分的原理分析，系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵主要考慮如下兩點(diǎn)：

（1）海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接收不阻塞；

（2）阻塞的數(shù)據(jù)能夠在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)處理完成。

基于文獻(xiàn)[1,2]，結(jié)合本文第2部分原理分析，設(shè)計(jì)一種物聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)數(shù)據(jù)接入與解析系統(tǒng)，系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)如圖1。

圖1 系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)接收單元使用Netty框架，負(fù)責(zé)接收物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過把接收的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)換后放入Kafka，利用Kafka進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)處理單元基于Apache Nifi開發(fā)，從Kafka中拉取數(shù)據(jù)進(jìn)行并行數(shù)據(jù)解析處理，實(shí)現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)解析與處理能力。

Netty框架基于TCP/IP通信，利用Socket進(jìn)行異步事件驅(qū)動(dòng)，使用I/O復(fù)用模型與線程處理模型提供高效的數(shù)據(jù)處理能力，使用它，企業(yè)可以快速開發(fā)高可靠性、高性能的網(wǎng)絡(luò)客戶端和服務(wù)器程序。

I/O復(fù)用模型如圖2。

圖2 I/O復(fù)用模型

Kafka是一個(gè)多訂閱者、分區(qū)的、多副本的，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有消息解耦、數(shù)據(jù)多副本安全、數(shù)據(jù)傳輸容量可擴(kuò)展、較靈活的峰值處理、穩(wěn)定的系統(tǒng)可恢復(fù)、有效的數(shù)據(jù)緩沖以及極優(yōu)的異步數(shù)據(jù)通行等能力。

Apache NiFi是一個(gè)數(shù)據(jù)拉取、數(shù)據(jù)處理和分發(fā)系統(tǒng)，用于自動(dòng)化管理系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)流，它具有高可配置、從頭到尾跟蹤數(shù)據(jù)流、易擴(kuò)展的特性。

4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

表1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

使用apache JMeter發(fā)送模擬物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行性能測(cè)試，數(shù)據(jù)符合Modbus RTU協(xié)議格式，詳細(xì)數(shù)據(jù)如下：

此數(shù)據(jù)是連接32個(gè)壓力和溫度傳感器后由32通道數(shù)據(jù)采集器采集的數(shù)據(jù)，Apache JMeter將此數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)接收單元， 數(shù)據(jù)接收單元直接封裝數(shù)據(jù)，添加應(yīng)用程序標(biāo)頭后，它將數(shù)據(jù)放入Kafka。 數(shù)據(jù)處理單元從Kafka讀取并解析數(shù)據(jù)，以獲得32個(gè)壓力傳感器的數(shù)據(jù)值。

10個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)10個(gè)Apache JMeter進(jìn)程，每個(gè)JMeter進(jìn)程啟動(dòng)1000個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)送線程；兩個(gè)數(shù)據(jù)接收節(jié)點(diǎn)；利用Docker容器技術(shù)搭建數(shù)據(jù)處理單元集群，Apache Nifi基于Docker容器進(jìn)行集群部署。

5.結(jié)語

本文基于接收與處理分離的思想、高并發(fā)的數(shù)據(jù)處理算法及海量數(shù)據(jù)處理方法，設(shè)計(jì)了一種物聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)數(shù)據(jù)接入與解析系統(tǒng)，并進(jìn)行了原理分析。該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)接收單元、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)處理單元構(gòu)成。數(shù)據(jù)接收單元是基于Netty框架編寫的多線程服務(wù)程序，數(shù)據(jù)傳輸單元由Kafka負(fù)責(zé)，數(shù)據(jù)處理單元利用Apache Nifi承擔(dān)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較高并行接入與處理能力。