CN112506432A - 一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法及装置，包括步骤：应用程序通过统一访问接口向数据访问代理层发送数据访问请求；数据访问代理层根据数据访问请求，分别从存储静态模型数据的实时库和存储动态量测数据和热点模型数据的数据缓存层中获取数据；数据访问代理层将获取的数据统一返回给应用程序。本发明对动态量测数据和静态模型数据动静分离，通过分布式缓存实现动态量测数据的快速存取；通过读写分离、负载均衡和高可用技术实现实时库集群。本发明通过构建数据访问代理层对外提供统一访问接口，应用程序通过统一访问接口获取数据，对客户端屏蔽底层数据来源。
Description
技术领域
本发明属于实时库和分布式缓存技术应用领域，尤其涉及一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法及装置。
背景技术
随着能源互联网建设推进，需要通过广泛分布的感知节点形成庞大的数据采集网络，数以百万的中低压采集设备、各类传感器陆续接入，实现对电网运行状态的全面感知，产生的测点数量达到千万级别，对传统自动化主站的存储、计算带来巨大压力，如何有效采集、分析处理大量的结构化与非结构化数据成为能源互联网建设中涵待解决的难题。
传统的基于主备的实时库部署和访问方式已无法满足高并发的实时数据访问需求。传统方式下只能由应用主机上的实时库提供服务，应用备机空转，这一方面造成计算资源的浪费，另一方面应用主机上的单个服务在面对大量数据访问时也经常因为遇到内存访问的物理瓶颈导致不能快速响应客户端调用。
发明内容
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法及装置，对动态量测数据和静态模型数据动静分离，通过分布式缓存实现动态量测数据的快速存取；通过读写分离、负载均衡和高可用技术实现实时库集群。
技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，包括步骤：
(1)应用程序通过统一访问接口向数据访问代理层发送数据访问请求；
(2)数据访问代理层根据数据访问请求，分别从存储静态模型数据的实时库和存储动态量测数据和热点模型数据的数据缓存层中获取数据；
(3)数据访问代理层将获取的数据统一返回给应用程序。
进一步地，所述步骤1前还包括创建数据存储，包括构建存储静态模型数据的实时库和构建存储动态量测数据和热点模型数据的数据缓存层，还包括在实时库和数据缓存层之上构建数据访问代理层。
进一步地，实时库采用集群模式部署，包括多个实时库节点；实时库将读、写模式分离，每个节点上运行多个读服务和一个写服务。
进一步地，集群模式下的读服务和写服务均通过反向代理对外提供访问能力。
进一步地，写服务之间通过同步功能将数据同步到其他节点，使各节点间数据一致。
进一步地，系统运行时，当动态量测数据和热点模型数据内容发生变化，数据一致性刷新服务通过接收模型修改消息的方式同步更新缓存。
进一步地，数据访问代理层提供读、写服务，写功能支持数据提交和持久化数据同步，读功能支持数据读取。
进一步地，所述统一访问接口包括：整表查询接口；按列查询接口；指定关键字查询接口；Sql查询接口；条件查询接口；指定关键字修改接口；插入记录接口。
进一步地，所述实时库还存储有动态量测数据和热点模型数据，当数据访问代理层从数据缓存层中获取数据失败或数据缓存层中数据失效，则数据缓存层通过数据下装方式从实时库加载备份的动态量测数据和热点模型数据。
一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理装置，包括实时库、数据缓存层、数据访问代理层；所述实时库用于存储静态模型数据，所述数据缓存层用于存储动态量测数据和热点模型数据；所述数据访问代理层对外提供统一访问接口；应用程序通过统一访问接口接入，数据访问代理层分别从实时库和数据缓存层中获取数据并统一返回。
有益效果：本发明动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，对动态量测数据和静态模型数据动静分离，通过分布式缓存实现动态量测数据的快速存取；通过读写分离、负载均衡和高可用技术实现实时库集群。本发明模型数据读写分离，支持负载均衡，避免计算资源浪费；支持接入和存储千万级以上的测点规模，实时量测数据处理能力可达到百万QPS。
本发明通过构建数据访问代理层对外提供统一访问接口，应用程序通过统一访问接口获取数据，分别从实时库和数据缓存层中获取数据并统一返回，对客户端屏蔽底层数据来源。
附图说明
图1是分布式高速缓存架构设计图；
图2是关系型实时数据库集群架构设计图；
图3是动态模型缓存刷新流程图；
图4是量测数据类型图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
如图1所示，本发明所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，包括步骤：
(1)构建实时库集群，存储静态模型数据；
构建内存数据库，即实时库，如图2所示，实时库采用集群模式部署，包括多个实时库节点，各实时库节点上都运行全量数据。实时库将读、写模式分离，每个节点上运行多个读服务和一个写服务。集群环境下的全部读服务和写服务均通过Nginx反向代理对外提供访问能力，实现负载均衡。同时，写服务之间通过同步功能将数据同步到其他节点，保证各节点间数据一致。
实时库读服务，读服务提供实时库数据的查询功能，包括全表查询、按关键字查询、按条件域值筛选、按sql查询、查询表、域结构等元数据信息及其他的辅助方法。
实时库写服务，写服务提供实时库数据的修改功能，包括按关键字修改、批量更新记录、插入记录、删除记录等。
实时库同步服务，实时库写入服务工作时，写入线程在提交实时库成功后，会将修改数据提交到日志队列，再由写入服务的发送线程写入到日志文件中。本机的同步服务读取日志文件，调用其它节点的接收服务写入各节点本地的实时库。
(2)基于Redis集群构建分布式数据缓存，用于存储频繁变化的动态量测数据，以及访问频度较高的热点模型数据。
对于频繁变化的动态量测数据，如遥信、遥测、拓扑值等则存储在分布式数据缓存中，分布式数据缓存具备数据下装，数据刷新功能，提供高效、透明的统一访问接口，屏蔽数据源差异，支持海量数据的高并发访问。
同时，为了进一步提升数据访问服务的响应效率，对于一些访问量较大的热点模型数据，采用KEY-VALUE的结构写入分布式数据缓存，如设备表的域，设备表的id以及中文翻译。
基于Redis缓存实例构建分布式数据缓存，实现数据高性能存取，采用一致性哈希分区实现快速定位。
系统运行时，当引用域的内容发生变化，需要模型数据缓存更新服务通过接收模型修改消息的方式同步更新缓存。模型数据触发式维护的流程如图3所示，模型数据缓存更新服务接收到模型修改消息后，判断该表若是设备表，则查元数据缓存实例，判断修改的记录或域是否包含动态数据域，且类型为“数据缓存”；将该记录中所有满足条件动态数据域值取出提交缓存。
(3)在Redis缓存层之上构建数据访问代理层，通过数据访问代理层实现对Redis数据的统一透明访问，通过Nginx反向代理对外提供访问能力，实现负载均衡。系统通过数据访问代理层提供统一访问接口，应用程序通过统一访问接口获取数据，分别从实时库和数据缓存层中获取数据并统一返回。
提供统一访问接口，应用程序通过统一访问接口获取数据，无需区分数据来源。统一访问接口可以屏蔽数据源差异，分别从实时库和缓存中获取数据并统一返回。接口包括多种实现形式：包含整表查询接口；按列查询接口；指定关键字查询接口；Sql查询接口；条件查询接口；指定关键字修改接口；插入记录接口。
缓存代理提供读、写服务，写功能支持Redis数据提交和持久化数据同步，读功能支持Redis数据读取以及缓存穿透时的从实时库加载数据。进一步地，由KeepAlived保证高可用，为客户端提供高性能访问。
通过缓存代理实现对redis集群和实时库的统一透明访问，对客户端屏蔽数据来源。缓存代理提供读、写服务，写功能支持redis数据和实时库数据的同步，读功能支持从实时库中加载量测数据到redis。
本发明方案进一步地的改进是在实时库中也进行动态量测数据以及访问频度较高的热点模型数据的存储，进行一个备份。真正的数据访问还是从缓存中进行，如果读取失败或缓存失效后重建，就需要从实时库中加载动态量测数据以及访问频度较高的热点模型数据。数据读取时，缓存代理优先从分布式缓存中获取数据，若获取失败，则通过实时库集群访问。分布式数据缓存层从实时库加载动态量测数据以及访问频度较高的热点模型数据时，通过下装方式进行缓存数据初始化。
通过下装方式进行缓存数据初始化，缓存下装模块支持3种方式：元数据下装、量测数据下装和模型数据下装。系统启动时，通过下装方式将设备表“动态数据”列属性为“数据缓存”的数据写入分布式缓存中；将分布式缓存的实例访问URL、状态信息、访问密码及数据属性信息从配置文件中下装到元数据实例进行初始化。
在元数据字典表配置需要缓存的静态模型数据，以键值对形式写入缓存。静态模型数据缓存存储访问频度较高的静态模型信息。系统启动时，通过下装方式将静态模型数据从实时库初始化到缓存中。
动态量测数据的下装范围根据元数据字典表的数据类型设置，支持遥信、遥测、动态值、状态码四类，如图4所示。元数据包括redis缓存实例的url及状态信息，由元数据服务实例管理，并具备持久化功能，确保数据不会丢失。其中，动态数据属性存储在元数据实例中，数据访问服务会根据该信息判断KEYID是遥信还是遥测类型，下装量测数据时，读取设备表id，根据元数据中域特殊属性为遥信、遥测的域号生成KEYID，并在redis集群中创建量测数据时标、值和状态信息。
一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理装置，包括实时库、数据缓存层、数据访问代理层；所述实时库用于存储静态模型数据，所述数据缓存层用于存储动态量测数据和热点模型数据；所述数据访问代理层对外提供统一访问接口；应用程序通过统一访问接口接入，数据访问代理层分别从实时库和数据缓存层中获取数据并统一返回。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，包括步骤：
(1)应用程序通过统一访问接口向数据访问代理层发送数据访问请求；
(2)数据访问代理层根据数据访问请求，分别从存储静态模型数据的实时库和存储动态量测数据和热点模型数据的数据缓存层中获取数据；
(3)数据访问代理层将获取的数据统一返回给应用程序。
2.根据权利要求1所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，所述步骤1前还包括创建数据存储，包括构建存储静态模型数据的实时库和构建存储动态量测数据和热点模型数据的数据缓存层，还包括在实时库和数据缓存层之上构建数据访问代理层。
3.根据权利要求2所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，实时库采用集群模式部署，包括多个实时库节点；实时库将读、写模式分离，每个节点上运行多个读服务和一个写服务。
4.根据权利要求3所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，集群模式下的读服务和写服务均通过反向代理对外提供访问能力。
5.根据权利要求3所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，写服务之间通过同步功能将数据同步到其他节点，使各节点间数据一致。
6.根据权利要求2所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，系统运行时，当动态量测数据和热点模型数据内容发生变化，数据一致性刷新服务通过接收模型修改消息的方式同步更新缓存。
7.根据权利要求2所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，数据访问代理层提供读、写服务，写功能支持数据提交和持久化数据同步，读功能支持数据读取。
8.根据权利要求1所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，所述统一访问接口包括：整表查询接口；按列查询接口；指定关键字查询接口；Sql查询接口；条件查询接口；指定关键字修改接口；插入记录接口。
9.根据权利要求2所述的动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理方法，其特征在于，所述实时库还存储有动态量测数据和热点模型数据，当数据访问代理层从数据缓存层中获取数据失败或数据缓存层中数据失效，则数据缓存层通过数据下装方式从实时库加载备份的动态量测数据和热点模型数据。
10.一种动静分离的电力自动化系统实时数据存储和管理装置，其特征在于，包括实时库、数据缓存层、数据访问代理层；所述实时库用于存储静态模型数据，所述数据缓存层用于存储动态量测数据和热点模型数据；所述数据访问代理层对外提供统一访问接口；应用程序通过统一访问接口接入，数据访问代理层分别从实时库和数据缓存层中获取数据并统一返回。
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