【摘要】：車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取終端環(huán)境感知傳感器數(shù)據(jù),包括定位,速度,以及其他路況信息,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法處理傳感器數(shù)據(jù),分析終端車輛姿態(tài)以及周圍駕駛環(huán)境,最終控制車輛避開道路障礙物,可靠安全到達(dá)目的地。然而,隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟,相關(guān)車輛企業(yè)也會(huì)加快節(jié)奏部署車輛終端,同時(shí)越來越多的車輛終端相繼接入車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),安置在車體的各種環(huán)境傳感器收集車輛路況信息,車輛姿態(tài)參數(shù),車輛位置等等,這些龐大的傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交付至車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),造成車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)系統(tǒng)負(fù)載井噴,若平臺(tái)的負(fù)載控制能力有限,將會(huì)沖垮車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器,導(dǎo)致車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)宕機(jī),中斷客戶單服務(wù),甚至引發(fā)終端車輛失控,帶來車禍風(fēng)險(xiǎn)。此系統(tǒng)以環(huán)境感知終端與車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)高并發(fā)交互為入口,研究車輛在駕駛途中涉及的環(huán)境參數(shù),位置狀態(tài),車體內(nèi)部信息,抽象環(huán)境感知數(shù)據(jù)類型,數(shù)據(jù)大小,數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)。分析網(wǎng)絡(luò)高并發(fā)技術(shù),探討網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型,對(duì)同步阻塞模型,同步非阻塞模型以及異步非阻塞模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,選擇異步非阻塞模型為最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模式,促進(jìn)車載傳感器數(shù)據(jù)高效載入車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。分析單機(jī)存儲(chǔ)引擎,對(duì)InnoDB數(shù)據(jù)引擎,MyISAM數(shù)據(jù)引擎以及Redis存儲(chǔ)引擎做了深入研究,梳理存儲(chǔ)引擎的原理,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)論證每個(gè)引擎的優(yōu)勢,使用Redis存儲(chǔ)引擎作為此系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。設(shè)計(jì)分布式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分布策略,比較基于虛擬節(jié)點(diǎn)的一致性哈希模型和基于分片的一致性哈希模型,利用分片策略處理數(shù)據(jù)分布。負(fù)載均衡策略是系統(tǒng)的研究重點(diǎn),從負(fù)載評(píng)估,負(fù)載均衡觸發(fā)以及負(fù)載移動(dòng)三個(gè)方面著手。其中負(fù)載評(píng)估策略研究集群節(jié)點(diǎn)硬件資源使用率,比如處理器,內(nèi)存,磁盤以及網(wǎng)絡(luò)吞吐量等,設(shè)計(jì)基于權(quán)重的負(fù)載評(píng)估算法,計(jì)算集群節(jié)點(diǎn)當(dāng)前負(fù)載狀態(tài)。在負(fù)載均衡觸發(fā)方面,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)接收用戶請(qǐng)求的概率,研究數(shù)據(jù)單機(jī)在時(shí)間段平均負(fù)載,計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載變化率,建立節(jié)點(diǎn)負(fù)載切換模型,推測未來節(jié)點(diǎn)負(fù)載狀況,若超過系統(tǒng)閾值則觸發(fā)負(fù)載均衡器。在負(fù)載移動(dòng)策略中,通過負(fù)載評(píng)估算法分類集群熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),采用資源均值最大化模型遷移熱數(shù)據(jù)至空閑節(jié)點(diǎn),分配冷數(shù)據(jù)至超載節(jié)點(diǎn),促進(jìn)熱數(shù)據(jù)與冷數(shù)據(jù)在集群節(jié)點(diǎn)均勻分配。負(fù)載均衡策略高效,穩(wěn)定,可靠,解決分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)負(fù)載壓力,為車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建立實(shí)用,便捷,支持高性能,高并發(fā)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),保證車聯(lián)網(wǎng)終端安全,平穩(wěn)駕駛,給客戶帶來優(yōu)質(zhì)的駕駛體驗(yàn)。
【圖文】：

使用 linux 的 vmstat 命令查看 CPU 使用情況，wa 是 CPU 隊(duì)列信息，us 是 CP使用率，cs 是 CPU 硬件上下文切換時(shí)間。圖 4-10 CPU 信息（2）內(nèi)存信息使用 free-h 命令收集內(nèi)存信息，Memtotal 代表內(nèi)存大小，uesd 代表內(nèi)存使用，Swap tatal 和 used 代表虛擬內(nèi)存大小以及占用情況。圖 4-11 內(nèi)存信息（3）磁盤信息使用 hdparm-tT/dev/sda 命令查看磁盤轉(zhuǎn)速，second 代表磁盤訪問速度，使用h 查看磁盤大小以及使用率，Size 是磁盤容量大小，Used 是磁盤率。

圖 4-13 網(wǎng)絡(luò)信息至于計(jì)算系統(tǒng)負(fù)載需要的參數(shù)因子，根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)配置，本次系統(tǒng)使用均值處理各影響因子數(shù)值。三、節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)估在第三章負(fù)載均衡分析中，首先獲取主機(jī)硬件使用情況，使用公式(3-9)計(jì)算節(jié)點(diǎn)硬件資源站集群比率，使用公式(3-10)計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載占集群的權(quán)重，，利用公式(3-11)計(jì)算公式節(jié)點(diǎn)任務(wù)響應(yīng)時(shí)間，通過公式(3-12)計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)際資源使用率，使用公式(3-13)整合負(fù)載比率，負(fù)載權(quán)重，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間以及硬件資源使用率衡量節(jié)點(diǎn)最終的負(fù)載。公式(3-9)計(jì)算負(fù)載比率公式(3-10)計(jì)算負(fù)載權(quán)重公式(3-11)計(jì)算任務(wù)響應(yīng)時(shí)間公式(3-12)計(jì)算節(jié)點(diǎn)硬件使用率公式(3-13)計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載輸入CPU，內(nèi)存，磁盤以及網(wǎng)絡(luò)信息圖 4-14 網(wǎng)絡(luò)信息
【學(xué)位授予單位】：桂林電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP311.13;U495

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本文編號(hào)：2600649