CN109299077A - 一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，当车辆进场时，PC端记录车牌号和时间信息，PC端将车牌号和时间信息上传至本地服务器内，本地服务器通过TCP/IP协议将车牌号和时间信息上传至通信服务器内，并将车牌号和时间信息快速分类存储成若干条订单信息，保存成功的同时，通信服务器通过GPRS模块将订单信息快速上传至云端服务器内，云端服务器接收订单信息后，快速插入至云数据库内，插入成功后，云数据库将订单信息同步更新到搜索引擎集群，并且反馈订单信息到本地服务器，当车辆出场时，GPRS模块控制PC端显示出对应消费金额的支付二维码。本申请占用内存小、数据延迟小、稳定、备份和恢复方便，配置简单，出错率小、数据加载快。
Description
技术领域
本公开一般涉及停车系统领域，具体涉及一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统。
背景技术
现阶段的智能停车场要做到云服务，云存储，无延时同步集群，并且实时大规模检索，必须是基于多集群，通过存储压缩算法，轮询算法，Raft算法查询处理，快速抓拍停车场入口车辆的车牌信息和时间后，本地生成订单信息快速同步到云服务，云服务通过一系列算法在用户绑定自己车牌号后，根据在场订单，利用手机支付完成停车费缴纳。海量订单同步云服务器集群，系统复杂，设备成本高，技术难度大，效率缓慢，在市场一些停车场，数据存在本地服务器(或异步存入云服务)，数据存储量小，硬件成本高,数据查询缓慢，数据容易丢失，不具备解决高效同步储存，集群检索，海量数据服务的能力。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统。
第一方面，占用内存小、数据延迟小、稳定、备份和恢复方便，配置简单，出错率小、数据加载快，
根据本申请实施例提供的技术方案，一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，包括PC端、本地服务器、通信服务器、云端服务器和云数据库，当车辆进场时，所述PC端记录车牌号和时间信息，所述本地服务器通过导线与所述PC端连接，所述PC端将所述车牌号和时间信息上传至所述本地服务器内，所述本地服务器通过TCP/IP协议将所述车牌号和时间信息上传至所述通信服务器内，并将所述车牌号和时间信息快速分类存储成若干条订单信息，保存成功的同时，所述通信服务器通过GPRS模块将所述订单信息快速上传至所述云端服务器内，所述云端服务器接收所述订单信息后，快速插入至所述云数据库内，插入成功后，所述云数据库将所述订单信息同步更新到搜索引擎集群，集群通过选举算法快速选出该区域节点，插入通过压缩算法处理的所述集群，并且反馈所述订单信息到所述本地服务器，当所述车辆出场时，根据所述车辆车牌号，先从所述本地服务器查询是否是VIP，若是VIP用户，则开闸放行，若是非VIP用户，通过所述通信服务器和所述GPRS模块快速从该区域所述集群中实时检索出所述订单信息，并且计算出消费金额，按原路返回所述消费金额，所述GPRS模块控制所述PC端显示出对应所述消费金额的支付二维码。
本申请中，所述GPRS模块将所述订单信息进行非对称加密操作后，快速上传至所述云端服务器内。
本申请中，若所述云端服务器将所述订单信息快速插入所述云数据库失败后，所述订单信息将被返回至所述云端服务器内。
本申请中，所述云数据库将所述订单信息同步更新到搜索引擎集群失败后，所述订单信息将被返回至所述云端服务器内。
本申请中，所述GPRS模块通过非对称加密快速从该区域所述集群中实时检索出所述订单信息。
综上所述，本申请的上述技术方案只用一套搜索引擎+压缩算法+Raft算法就能完成订单大批量同步，海量数据迁移，海量数据备份，大批量订单检索，占用内存小、数据延迟小、稳定、备份和恢复方便，配置简单，出错率小、数据加载快。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本申请的流程图；
图2为本申请的订单云服务多集群储存完整逻辑图；
图3为本申请的海量订单实时检索完整逻辑图；
图4为本申请的trie+FST压缩算法和哈希算法图。
图中标号：1、PC端；2、本地服务器；3、通信服务器；4、云端服务器；5、云数据库。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
请参考图1，一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，包括PC端1、本地服务器2、通信服务器3、云端服务器4和云数据库5，当车辆进场时，所述PC端1记录车牌号和时间信息，所述本地服务器1通过导线与所述PC端1连接，所述PC端1将所述车牌号和时间信息上传至所述本地服务器2内，所述本地服务器2通过TCP/IP协议将所述车牌号和时间信息上传至所述通信服务器3内，并将所述车牌号和时间信息快速分类存储成若干条订单信息，保存成功的同时，所述通信服务器3通过GPRS模块将所述订单信息快速上传至所述云端服务器4内，所述云端服务器4接收所述订单信息后，快速插入至所述云数据库5内，插入成功后，所述云数据库5将所述订单信息同步更新到搜索引擎集群，集群通过选举算法快速选出该区域节点，插入通过压缩算法处理的所述集群，并且反馈所述订单信息到所述本地服务器2，当所述车辆出场时，根据所述车辆车牌号，先从所述本地服务器2查询是否是VIP，若是VIP用户，则开闸放行，若是非VIP用户，通过所述通信服务器3和所述GPRS模块快速从该区域所述集群中实时检索出所述订单信息，并且计算出消费金额，按原路返回所述消费金额，所述GPRS模块控制所述PC端1显示出对应所述消费金额的支付二维码。所述GPRS模块将所述订单信息进行非对称加密操作后，快速上传至所述云端服务器4内。若所述云端服务器4将所述订单信息快速插入所述云数据库5失败后，所述订单信息将被返回至所述云端服务器4内。所述云数据库5将所述订单信息同步更新到搜索引擎集群失败后，所述订单信息将被返回至所述云端服务器4内。所述GPRS模块通过非对称加密快速从该区域所述集群中实时检索出所述订单信息。
如图2所示，所述车辆进场保存所述订单信息，需要完成4步。所述车辆入场时，上传所述车牌号和时间信息到所述本地服务器2，所述GPRS模块发送加密所述订单信息后，所述云端服务器4接收所述订单信息并保存到所述云数据库5，压缩算法同步的所述搜索引擎集群。
如图3所示，所述车辆进场查询所述订单信息的消费信息，需要完成5步。所述车辆出场时，上传所述车牌号和时间信息与区域号到本地服务器2，所述GPRS模块发送加密所述订单信息后，所述云端服务器4接收解析信息，快速检索所述订单信息，计算消费金额修改状态。
如图4所示，插入引擎，将每个field都建立倒排索引。把property字段叫做term，将Posting List数组保存符合某个term的文档id数组,然后将term转换hash值，从小到大排序将这段叫做dictionary，将dictionary在磁盘分block保存，一个block内部利用公共前缀压缩，比如都是ABCD开头的单词就可以把ABCD省去，但是dictionary依然庞大，所以需要在内存创建以term前缀和dictionary的block之间的映射关系为trie+FST压缩算法的加速索引，将当检索时，引擎快速通过加速索引查询dictionary的block位置，然后找term，大大减少磁盘读取次数，大幅度提高查询效率。
由于老系统没有加速索引和FST压缩算法和公共前缀压缩算法处理这一层，也没有保存在内存中，以b-tree排序的方式存储在磁盘上的。这样内存占有量大大增加，当检索一个term需要二分法若干次的random access的磁盘操作，查询效率，内存效率大大降低。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (5)
1.一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，其特征是：包括PC端(1)、本地服务器(2)、通信服务器(3)、云端服务器(4)和云数据库(5)，当车辆进场时，所述PC端(1)记录车牌号和时间信息，所述本地服务器(1)通过导线与所述PC端(1)连接，所述PC端(1)将所述车牌号和时间信息上传至所述本地服务器(2)内，所述本地服务器(2)通过TCP/IP协议将所述车牌号和时间信息上传至所述通信服务器(3)内，并将所述车牌号和时间信息快速分类存储成若干条订单信息，保存成功的同时，所述通信服务器(3)通过GPRS模块将所述订单信息快速上传至所述云端服务器(4)内，所述云端服务器(4)接收所述订单信息后，快速插入至所述云数据库(5)内，插入成功后，所述云数据库(5)将所述订单信息同步更新到搜索引擎集群，集群通过选举算法快速选出该区域节点，插入通过压缩算法处理的所述集群，并且反馈所述订单信息到所述本地服务器(2)，当所述车辆出场时，根据所述车辆车牌号，先从所述本地服务器(2)查询是否是VIP，若是VIP用户，则开闸放行，若是非VIP用户，通过所述通信服务器(3)和所述GPRS模块快速从该区域所述集群中实时检索出所述订单信息，并且计算出消费金额，按原路返回所述消费金额，所述GPRS模块控制所述PC端(1)显示出对应所述消费金额的支付二维码。
2.根据权利要求1所述的一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，其特征是：所述GPRS模块将所述订单信息进行非对称加密操作后，快速上传至所述云端服务器(4)内。
3.根据权利要求1所述的一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，其特征是：若所述云端服务器(4)将所述订单信息快速插入所述云数据库(5)失败后，所述订单信息将被返回至所述云端服务器(4)内。
4.根据权利要求1所述的一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，其特征是：所述云数据库(5)将所述订单信息同步更新到搜索引擎集群失败后，所述订单信息将被返回至所述云端服务器(4)内。
5.根据权利要求1所述的一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统，其特征是：所述GPRS模块通过非对称加密快速从该区域所述集群中实时检索出所述订单信息。
Priority Applications (1)
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| CN201811449067.8A CN109299077A (zh) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | 一种基于多集群海量数据实时检索的云停车系统 |
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