基于高并发处理模式的在线考试系统设计与实现

随着Web技术的飞速发展,考试方式逐渐向在线考试方向倾斜,其间所面临的高并发处理情况越来越多。文章研究了常见的高并发处理技术,探索采用Node.js技术处理高并发请求的在线考试系统。该系统采用B/S架构,融合了Node.js、Redis、mongodb等技术,可以满足高并发请求。其已成功应用于近几年广西教育厅的高校网络知识竞赛中,满足了面向全区高校学生开展网络知识竞赛的需求,提高了主管部门和学校统计分析的效率,得到主管部门和参赛学校的一致好评。

高并发数据处理在轨道交通站台门维护中的策略与实现

随着城市轨道交通系统的快速扩展,站台门的效率和可靠性已成为确保乘客安全及服务质量的关键因素。传统的维护方法已无法满足现代城市交通系统的需求,迫切需要更高效、更智能的解决方案来应对日益增长的运营挑战。通过整合云计算、大数据分析及机器学习技术,开发了一套先进的站台门维护系统,该系统通过数据驱动的方法来优化故障响应流程和提升系统整体的可靠性。该研究采用随机森林和神经网络两种机器学习算法,对从站台门的门控电机、锁定机制和电源系统等关键部件收集的大规模数据进行深入分析。这些算法能有效地识别数据中的模式和趋势,从而预测潜在的故障和异常。通过这种预测性维护,系统能在问题发生之前采取措施,显著减少因故障而导致的停机时间。实施后的数据表明,智能调度系统大幅提高了维护响应的速度和精准性。故障响应时间由24小时缩短至12小时,故障处理时间平均减少了40%,年故障频率降低了20%。此外,系统的误诊率也从15%降低至5%,展示了智能化技术在提升诊断准确性方面的有效性。这些技术的应用不仅提高了站台门的维护效率,还增强了城市轨道交通系统的整体运营稳定性,为公共交通领域的信息技术应用提供有益的参考。

高并发场景下软件架构的实现与优化

针对高并发场景下的用户量大、应用系统多且杂、系统访问时间集中,容易造成高峰期访问阻塞、系统崩溃等问题,利用信息化技术手段,以高校应用架构为基础,研究多应用服务下的高并发优化实施方案,从前端缓存优化、动静态资源分离、后端程序限流、数据库分表优化等方面入手,以高校应用系统架构为模型,研究高并发下资源使用最大化的方案,有效提高迎新、选课等高并发节点下,应用系统的可靠性和稳定性。

基于web应用的高并发业务处理研究之负载均衡

随着信息时代的到来、互联网技术的高速发展,随之而来的不可避免的一个至关重要的问题就是web系统性能的好坏。当多个用户同时访问同一个资源,当同一时刻服务器接收到数以亿计甚至更多的请求,引起的网路堵塞或者是服务超载会出现请求失败、系统响应缓慢,甚至会导致web网站的崩溃,这种高并发性问题引起的后果是难以想象的。本文针对web系统的高并发业务处理方式之负载均衡方式进行相对深入的研究,将对三种实现负载均衡的方式进行详解。可根据情况合情合理地选择合适的负载均衡方式,以提高系统对高并发业务处理的响应速度,提高系统的整体性能。本文对大型web系统的性能提高有一定的帮助作用。

危重病人的高血糖处理

目的:探讨危重病人的高血糖处理。方法:就87例出现高血糖的危重患者进行分析、处理、总结。结果:经过对危重病人的高血糖进行处理后,危重病人的住院死亡率有所下降,各种并发症也有所降低,如急性肾衰竭需透析的几率以及病危多发性神经病和输血几率均下降,但其中还是以因脓毒血症引起的多器官功能衰竭而导致降低最明显。结论:对高血糖进行有效的处理控制可明显降低死亡率和并发症的发生。

基于HBase与Netty的煤矿微震时序大数据存储优化

在当前智能煤矿场景中,大量煤矿微震传感器所产生的时序数据呈爆炸式增长,进而对现有的存储系统及性能都有了更高的要求。目前已经存在基于分布式列族数据库HBase能够存储工业时序大数据的实例,但是由于没有考虑到特定业务场景中数据的特征关联问题,现有的策略仍然无法较好地满足煤矿微震波形时序数据的特定存储需求。针对上述问题,基于分布式存储系统HBase,利用煤矿微震波形时序数据的特征,提出了基于HBase与Netty的煤矿微震时序大数据存储性能优化(CM^(2) TS-HBase),分成四个部分,分别为数据采集层、数据预处理层、数据中转层以及数据存储层。其中,数据采集层分为离线部分与实时部分,离线部分即存储在数据中心硬盘中的历史微震时序数据文件,实时部分即部署在某煤矿的多个微震波形传感器通过网络实时地向数据预处理层进行数据缓冲;数据预处理层实现对波形时序数据的文件进行对齐、解析以及序列化操作。根据煤矿微震波形时序数据特征提出了适用于微震波形时序数据的HBase数据表结构、预分区策略以及主键优化策略,有效地解决了数据存储过程中出现的数据热点问题以及数据分散问题;数据中转层提出了基于Netty与Redis的数据转发中间件平台为整个存储体系提供异步处理机制,较好地解决了高并发存储问题;数据存储层是基于分布式数据库HBase作为存储体系的底层存储媒介。最终根据真实数据集的存储耗时证明了相较于原生存储方法(HBase API)与基于金融时序数据存储优化(FTBase),CM2T S-HBase在煤矿微震时序数据的存储性能有了明显提高。

高并发性道路客运联网售票及清算技术策略及解决方案研究

本文在分析当前国内道路客运售票业务和信息服务现状的基础上,结合国家和交通运输部对于道路客运服务的要求以及道路客运售票相关服务的发展需求,对道路客运联网售票相关的业务及用户需求、系统建设需求进行了分析,研究提出针对高并发性道路客运联网售票系统的总体技术架构、运营模式以及系统实现的关键技术策略和解决方案,并对系统建设实施能够取得的社会经济效益进行了阐述。

一种适用于AETA的日志系统的设计与实现

多分量地震监测预测系统AETA已经在中国四川、云南、河北、广东、西藏、台湾等地区布设250余套。目前,单台服务器平均每天需要接收并处理100万条以上的日志。海量的日志数据如果不加以规范化处理,将对服务器的并发处理能力提出挑战,并且会极大地增加系统运维工作的难度。基于多分量地震监测预测系统AETA,设计了一套日志系统,从日志数据采集层和日志数据汇集层协同设计,有效地降低了日志数据给服务器集群带来的并发请求,并提高了服务器集群的高并发处理能力,保证了服务的稳定运行。采用批处理技术对日志类型和日志内容进行统计分析,使得运维人员可以快速了解各台站设备的运行情况。设计了一个网页对日志相关内容进行展示,运维人员能够在界面友好的网页完成对日志的查询操作。

基于HBase的金融时序数据存储系统

设计并实现了1个基于HBase的金融时序数据的存储系统。设计了基于金融时序数据的HBase预分区策略,可解决HBase存储热点的问题;采用了行键优化策略和基于时序数据的表设计策略,可解决数据存储分散的问题;使用了提供异步处理机制的事件驱动的Netty框架所编写的中间件接收采集器发送的请求,可解决高并发事务的处理问题。实验结果表明,与HBase原生方法相比,该系统的性能在处理高并发事务时更好。

用电信息采集前置性能提升关键技术研究与应用

当前用电信息采集系统的采集前置部分在海量终端的接入和通信、海量高频数据的采集和入库等方面存在明显的技术瓶颈,任务处理灵活性不高、并发处理能力不足、扩展性较弱,难以满足新形势下各类业务日益增长的多元化需求。针对这些问题,提出了一套解决采集前置性能瓶颈的方案,涵盖通信任务分级管理、采集任务并行执行、高并发通信处理、规约动态扩展及适配、采集数据入库并行处理等多个方面。在国网某省级电力公司用电信息采集主站提升改造项目中的工程应用表明,前置性能明显提升。

移动应用下的海量数据统计分析系统设计与开发

Android系统的持续火热和IOS系统良好的用户口碑催生了移动应用数据统计平台的诞生。海量移动应用数据分析系统是针对移动应用开发者的一套服务系统,该系统向开发者提供移动应用数据和用户数据的统计分析结果,帮助开发者了解实时的市场动向,提升其应用的价值。本文结合海量移动应用数据统计分析的需求,提出了一套针对海量移动应用数据统计分析系统的设计开发方法。