CN113110922B - 一种基于Quartz与多线程的不动产登记方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于Quartz与多线程的不动产登记方法，包括：构建Quartz系统框架，多线程处理任务程序，调度系统在服务器上进行分布式部署，使用云平台负载均衡组件(F5)实现每个分布式应用平台的集群部署，Quartz系统以Windows服务的形式在服务器运行，自动读取任务列表中的任务，按照业务类型、进站时间等多种逻辑对任务进行排队处理，处理好的任务返回业务系统，通过上述方式，提供了一种高并发、分布式、集群化环境下基于Quartz框架的多线程任务调度系统，按照不动产登记业务逻辑个性化的对软硬件资源进行个性化分配，通过任务异步处理避免系统卡顿提升用户与系统交互体验，同时对复杂任务进行多线程处理提升任务处理速度提升系统性能。

Description

一种基于Quartz与多线程的不动产登记方法

技术领域

本发明涉及多重编程领域，具体涉及一种基于Quartz与多线程的不动产登记方法。

背景技术

不动产登记平台采用统一云端部署方式，涉及与不动产登记专网、电子政务网和互联网之间12个横向部门、6家金融机构和3种不同数据库之间业务数据的协同共享交互。在数据交互过程中需要在不同网络间进行数据传输，由于不动产登记数据的敏感性，跨网协同共享过程中对数据交互的安全性、稳定性带来极大挑战，同时，由于协同审批的时间限制，需要在接件后15分钟之内完成部门间协同审批，并将审批数据实时反馈回不动产登记平台，在数据传输时效性方面对系统及网络提出了极高的要求。如何确保数据在跨网传输过程中的安全性，同时满足数据传输的低延迟、高兼容性，并提供良好的扩展性，是系统部署过程中面临的较大技术难题。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于Quartz与多线程的不动产登记方法。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于Quartz与多线程的不动产登记方法，包括如下步骤：

S1、建立网络内外两侧的数据交换服务器及数据交换系统；

S2、在网络外侧认真数据采集对象的身份，对从网络外侧数据库欧证采集的数据包进行过滤并加密；

S3、将加密后的数据包发送至网闸设备的外网主机；

S4、网闸外网端主机将数据包剥离，并将裸数据文件发送至网闸内网端主机；

S5、网闸内网端主机将接收到的数据包封装并解析数据库数据。

本发明的有益效果是，本发明充分利用分布式+负载均衡+Quartz任务调度+多线程处理技术，解决了省级不动产登记系统瞬时访问量大，业务处理数据量大逻辑复杂对硬件性能要求高等问题，在平台界面层提高使用体验，在任务处理上提高处理速度，解决了高并发情况下系统响应慢，任务高峰期资源占用过高引发宕机等问题。

进一步的，所述S1具体为：

S11、在Oracle中新建任务列表，包含：任务名称、任务组、任务程序集、任务处理类程序集、状态、备注内容等字段，该表作为Quartz任务执行列表；

S12、基于Quartz按需要定义父类BaseTaskJob，添加一些逻辑到execute()方法，按任务定义若干子类；

S13、配置Trigger参数，通过Cron定义任务的执行计划，包括执行周期和执行频率。

上述一步方案的有益效果是：

将业务逻辑编写到Quartz的中，可以按照任务的紧急程度、业务类型、进站时间按顺序对任务进行排队，依次处理，避免了业务扎堆无序，提高系统处理任务的流畅度。同时在实际应用中，后台运维人员根据现场反馈或者业务层面分析提前预知瞬时高频运算的环节，提前将运算规则配置好。当高频运算出现时，系统根据预设规则，自动把耗时的瞬时高频运算分解到任务中托管给Quartz，任务按照预先设置好的逻辑自动运行。并且Job逻辑设置简单快捷，不需要重新部署只需要修改参数或增加一个job文件即可。

进一步的，所述S2具体为：

S21、通过任务类型判断任务是简单任务还是复杂任务，简单任务进入单行线处理流程，复杂任务进入多线程处理流程；

S22、复杂业务进入多线程处理，进入多线程处理的任务按照业务类型可设置0-300个线程同时处理的最大线程数。

上述一步方案的有益效果是，采用单一的多线程技术，在短时间内消耗大量的资源；来达到降低运算时间的目的，通常来说WEB应用资源是共享的，如果一方资源消耗过多，他方的资源会受到挤压，会导致其他事务响应时间会延长。采用该种多线程任务处理方法，从业务层面粗筛选进入多线程的业务，减少没必要的业务进行多线程造成的资源浪费。

进一步的，所述S3具体为：

S31、按照应用模块职能将不动产登记平台拆分为登记、权籍、数据管理3个应用平台，将支撑平台拆分为用户平台、工作流平台、GIS服务平台、任务调度平台、任务执行服务5大平台，分别部署到各自的服务器上。通过分布式部署方式减少各个模块之间高耦合产生的交叉影响；

S32、使用云平台负载均衡组件实现每个分布式应用平台的集群部署，可以支持对每个单应用的平滑扩展，在监测到资源紧张或性能瓶颈时，可以快速分配云资源，快速加入集群；

S33、将Quartz封装好，以Windows服务的形式部署在任务调度服务器上。

上述进一步方案的有益效果是，将不同的业务平台分开部署，可以减少各个模块之间高耦合产生的影响。同时按照不同业务占用资源比例不同选择占用硬件资源多少。采用传统的单一的负载均衡方式部署，每台服务器无差别的部署应用，负载均衡只能提供访问自动分配功能，无法预判哪些访问的是高消耗资源，一旦出现高消耗集中在某台服务器，就会出现局部区域出现系统卡慢问题，使用云平台负载均衡组件可以自动监测资源占用情况并进行自动分配。

附图说明

图1为本发明实施例基于Quartz与多线程的不动产登记方法示意图。

图2为本发明实施例Quartz方式处理耗时任务流程图。

图3为本发明实施例Quartz任务调度+多线程流程。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图一所示，本发明提供了一种基于分布式Quartz框架的多线程任务处理提升不动产登记系统性能的方法，其实现方法如下：

S1、构建Quartz系统框架，按照业务系统任务内容新建任务表单，并根据业务需要定义多级类。根据业务需要在Quartz中添加Job逻辑，并配置Trigger参数，Quartz可以按照定义好的逻辑在调度器中询查任务。

S2、在任务处理过程中，按照业务负责程度将任务按业务类型进行判定，简单任务进行单线程处理，复杂任务设置多线程处理的模式。

S3、将编辑好的Quartz系统封装，在服务器上进行分布式部署。使用云平台负载均衡组件(F5)实现每个分布式应用平台的集群部署。

S4、Quartz系统以Windows服务的形式在服务器运行，自动读取任务列表中的任务，按照业务类型、进站时间等多种逻辑对任务进行排队处理，处理好的任务返回业务系统。

本实施例中，用户按照业务系统任务内容在Oracle中新建任务表单(表1)，表单信息包括：数据库唯一标识、任务名称、任务组、任务程序集、任务处理类程序集、状态、备注。

表1

序号	字段名称	字段中文名	字段类型	字段长度
					1	id	数据库唯一标识	int	11
2	JobName	任务名称	varchar	50
					3	JobGroup	任务组	varchar	50
4	JobTypeFullName	任务程序集	varchar	200
					5	JobClassAssembly	任务处理类程序集	varchar	50
6	Status	状态	int	11
					7	Remark	备注	varchar	1000

本实施例中，用户根据实际情况对Quartz框架进行填充，按公有成员和全局变量定义一级父类AntuBaseJob，按处理方式定义二级父类BaseTaskJob，在BaseTaskJob类里面，添加一些逻辑到execute()方法，根据业务需要将，按具体任务分类定义13个子类(表2)

表2

本实施例中，通过创建Triggeritems表单(表3)对每个job按照业务实际需要设置触发条件和执行周期以及任务巡回频率，在实际调试中根据测试运行情况修改参数设置。

表3

序号	字段名称	字段中文名称	字段类型	字段长度
					1	Id	id	int	11
2	TriggerName	触发器名称	varchar	50
					3	TriggerGroup	触发器组	varchar	50
4	TriggerType	触发器类型	int	11
					5	CronExpression	Cron表达式	varchar	50
6	RepeatCount	重复次数	int	11
					7	RepeatInterval	重复周期	int	11
8	Status	状态	int	11
					9	Remark	备注	varchar	100
10	CrDate	创建日期	datetime	0
					11	CrUser	创建人	varchar	50
12	EdtDate	编辑日期	datetime	0
					13	EdtUser	编辑人	varchar	50

本实施例中，按照业务负责程度将任务按业务类型进行判定，简单任务进行单线程处理，复杂任务设置多线程处理的模式。进入多线程处理的业务类型有两种，分别是对外查询业务和自动汇交业务。自动汇交业务经过业务类型判定为是后直接进入多线程处理。对外查询业务在业务判定为是后，再对查询到的权籍数量进行判断，当权籍数量≥10时则进入多线程处理。

本实施例中，按照应用模块职能将不动产登记平台拆分为登记、权籍、数据管理3个应用平台，将支撑平台拆分为用户平台、工作流平台、GIS服务平台、任务调度平台、任务执行服务5大平台，分别部署到各自的服务器上。通过分布式部署方式减少各个模块之间高耦合产生的交叉影响。

本实施例中，使用云平台负载均衡组件(F5)实现每个分布式应用平台的集群部署，可以支持对每个单应用的平滑扩展，在监测到资源紧张或性能瓶颈时，可以快速分配云资源，快速加入集群。

本实施例中，将Quartz封装后以Windows服务的形式部署在任务调度服务器上，随不动产登记业务平台一起启动。业务平台启动后，当业务系统处理耗时较长的业务时将任务发送到Quartz中，所有长耗时任务在调度器中按设定排队依次进行单线程或多线程处理，处理好的结果自动返回到业务系统。

本发明通过以上设计，提供了一种高并发、分布式、集群化环境下基于Quartz框架的多线程任务调度系统，按照不动产登记业务逻辑个性化的对软硬件资源进行个性化分配，通过任务异步处理避免系统卡顿提升用户与系统交互体验，同时对复杂任务进行多线程处理提升任务处理速度提升系统性能。利用集群化分布式部署方式，提高资源弹性调度、按需提升系统处理能力和吞吐量，提高资源利用率，降低硬件成本。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于Quartz与多线程的不动产登记方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构建Quartz系统框架，按照业务系统任务内容新建任务表单，并根据业务需要定义多级类，根据业务需要在Quartz中添加Job逻辑，并配置Trigger参数，Quartz按照定义好的逻辑在调度器中询查任务，具体为：

S11、在Oracle中新建任务列表，包含：任务名称、任务组、任务程序集、任务处理类程序集、状态、备注内容字段，该表作为Quartz任务执行列表；

S12、基于Quartz按需要定义父类BaseTaskJob，添加逻辑到execute()方法，按任务定义若干子类；

S13、配置Trigger参数，通过Cron定义任务的执行计划，包括执行周期和执行频率；

S2、在任务处理过程中，按照业务负责程度将任务按业务类型进行判定，简单任务进行单线程处理，复杂任务设置多线程处理的模式，具体为：

S21、通过任务类型判断任务是简单任务还是复杂任务，简单任务进入单行线处理流程，复杂任务进入多线程处理流程；

S22、复杂业务进入多线程处理，进入多线程处理的任务按照业务类型可设置0-300个线程同时处理的最大线程数；

S3、将编辑好的Quartz系统封装，在服务器上进行分布式部署，使用云平台负载均衡组件实现每个分布式应用平台的集群部署，具体为：

S31、按照应用模块职能将不动产登记平台拆分为登记、权籍、数据管理3个应用平台，将支撑平台拆分为用户平台、工作流平台、GIS服务平台、任务调度平台、任务执行服务5大平台，分别部署到各自的服务器上；

S32、使用云平台负载均衡组件对每个分布式应用平台的集群部署；

S33、对Quartz进行封装，以Windows服务的形式部署在任务调度服务器上；

S4、Quartz系统以Windows服务的形式在服务器运行，自动读取任务列表中的任务，按照业务类型、进站时间多种逻辑对任务进行排队处理，处理好的任务返回业务系统。