本文關(guān)鍵詞：基于云平臺(tái)的高并發(fā)WebGIS系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái)Internet的快速發(fā)展和GIS(Geographic Information System)的廣泛應(yīng)用推動(dòng)了WebGIS的誕生。隨著WebGIS在車載導(dǎo)航、移動(dòng)位置服務(wù)、現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域的不斷普及,系統(tǒng)面臨大用戶群高并發(fā)訪問(wèn)的情況越來(lái)越多。傳統(tǒng)的WebGIS架構(gòu)無(wú)法支撐龐大的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和處理,導(dǎo)致服務(wù)性能下降,表現(xiàn)為響應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)、請(qǐng)求丟失甚至出現(xiàn)拒絕服務(wù)的現(xiàn)象。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種基于云平臺(tái)的WebGIS服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu),系統(tǒng)從負(fù)載均衡、數(shù)據(jù)緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)集群三個(gè)方面緩解WebGIS高并發(fā)訪問(wèn)瓶頸,這對(duì)于地理信息共享、GIS社會(huì)化有著重要意義。本文主要工作如下：(1)在分析傳統(tǒng)WebGIS架構(gòu)缺陷基礎(chǔ)上選定云平臺(tái)為WebGIS服務(wù)器提供彈性計(jì)算和存儲(chǔ)資源。WebGIS由于其計(jì)算密集和數(shù)據(jù)密集特點(diǎn)適合云平臺(tái)應(yīng)用。云平臺(tái)在并行計(jì)算、負(fù)載均衡等方面表現(xiàn)良好,具有可快速?gòu)椥詳U(kuò)展應(yīng)用、抵御攻擊、易于部署管理等優(yōu)點(diǎn)。系統(tǒng)選擇開(kāi)源OpenStack平臺(tái)搭建,SnowFlock API幫助云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)的快速?gòu)?fù)制功能。(2)提出基于剩余負(fù)載的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法。系統(tǒng)選擇輕量高效的Nginx作為軟件負(fù)載均衡器,負(fù)載均衡算法依據(jù)后端應(yīng)用服務(wù)器狀態(tài)計(jì)算剩余負(fù)載作為權(quán)重衡量,并隨機(jī)選擇一個(gè)權(quán)重較大的服務(wù)器中分發(fā)請(qǐng)求。該算法降低了服務(wù)器狀態(tài)收集過(guò)程中信息延遲帶來(lái)的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于剩余負(fù)載的均衡算法在高并發(fā)時(shí)性能優(yōu)于Nginx自帶的輪詢和最少連接策略。(3)設(shè)計(jì)緩存機(jī)制。系統(tǒng)選用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)作為緩存存儲(chǔ)介質(zhì),session緩存避免重復(fù)的客戶端身份驗(yàn)證。本文另外設(shè)計(jì)了一套緩存層與空間數(shù)據(jù)庫(kù)交互的讀寫(xiě)機(jī)制,算法依據(jù)局部性訪問(wèn)原理將數(shù)據(jù)庫(kù)中頻繁訪問(wèn)的地理信息寫(xiě)入緩存中。緩存機(jī)制最好的情況下將WebGIS服務(wù)響應(yīng)時(shí)間縮短了48%左右。(4)采用數(shù)據(jù)庫(kù)集群緩解I/O瓶頸。數(shù)據(jù)庫(kù)集群能夠有效解決單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)對(duì)高并發(fā)時(shí)的I/O瓶頸。PostgreSQL PostGIS因跨平臺(tái)、高可用、高性能等優(yōu)勢(shì)被選為系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。文中對(duì)PostgreSQL進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化,并使用pgpool-Ⅱ作為數(shù)據(jù)庫(kù)集群和客戶端的中間件。本文采用開(kāi)源服務(wù)器端軟件GeoServer作為WebGIS系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景,并對(duì)軟件發(fā)布的WMS(Web Map Service)訪問(wèn)進(jìn)行壓力測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于云平臺(tái)的WebGIS系統(tǒng)相對(duì)于單節(jié)點(diǎn)物理服務(wù)器能夠更有效地應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)。集群節(jié)點(diǎn)數(shù)越多能處理的并發(fā)量上限越大。隨著集群規(guī)模增加,云平臺(tái)WebGIS系統(tǒng)獲得了良好的加速比。本文提出的云平臺(tái)WebGIS架構(gòu)能夠有效提升系統(tǒng)的高并發(fā)訪問(wèn)性能,具有廣泛的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：云平臺(tái) 高并發(fā) 網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng) 負(fù)載均衡 緩存 數(shù)據(jù)庫(kù)集群 性能
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 主要工作15-16
• 1.4 組織結(jié)構(gòu)16-19
• 第二章 云平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)及分析19-33
• 2.1 云計(jì)算背景知識(shí)19-22
• 2.1.1 云計(jì)算及云平臺(tái)定義19
• 2.1.2 云計(jì)算分類19-22
• 2.1.3 云計(jì)算特征22
• 2.2 云平臺(tái)GIS系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)22-25
• 2.2.1 GIS發(fā)展模式22-23
• 2.2.2 云平臺(tái)與C/S模式GIS分布式架構(gòu)23-25
• 2.2.3 云平臺(tái)與B/S模式GIS分布式架構(gòu)25
• 2.3 云平臺(tái)OPENSTACK25-31
• 2.3.1 開(kāi)源IaaS云平臺(tái)比較25-27
• 2.3.2 OpenStack環(huán)境搭建27-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 第三章 高并發(fā)WEBGIS系統(tǒng)設(shè)計(jì)33-55
• 3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)33-35
• 3.2 負(fù)載均衡35-41
• 3.2.1 負(fù)載均衡器分類與比較35-36
• 3.2.2 Nginx概述與優(yōu)化36-38
• 3.2.3 Nginx剩余負(fù)載動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法38-41
• 3.3 數(shù)據(jù)緩存41-49
• 3.3.1 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)比較41-42
• 3.3.2 Redis概述與優(yōu)化42-44
• 3.3.3 session共享44-45
• 3.3.4 緩存層設(shè)計(jì)45-49
• 3.4 數(shù)據(jù)庫(kù)集群49-53
• 3.4.1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)比較50-51
• 3.4.2 PostgreSOL集群實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化51-53
• 3.5 本章小結(jié)53-55
• 第四章 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析55-65
• 4.1 測(cè)試環(huán)境55-57
• 4.1.1 硬件環(huán)境55-57
• 4.1.2 軟件環(huán)境57
• 4.2 測(cè)試內(nèi)容57-64
• 4.2.1 功能測(cè)試57-59
• 4.2.2 性能測(cè)試59-64
• 4.3 本章小結(jié)64-65
• 第五章 總結(jié)和展望65-67
• 5.1 本文總結(jié)65-66
• 5.2 下一步工作展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-73
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果73

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