即时数据处理

一般数据都是从数据库中获取的，也是本人的惯性思惟。

DB->cache。

不要过度依赖数据库

程序离不开好架构。必要时刻须要新技术、好架构、好设计。

数据库是有损耗的，因此咱们作了各类各样的cache，经过内存减小IO。

前后通过了两个案例，深入体会到这点。

案例1、

煤矿定位。

数据从不间断，由井下的硬件设备发送到上位电脑中。而后经过这些数据获得相似于这样的数据，人员位置的变化、变化时间和上下井时间。

数据

由井下做业的人员决定，也就是煤矿的规模。一般3-5秒会发送一我的员的数据，也就是12-20/分钟,假如人员有3000人， 每班次下井1000人，一天24小时，数据也不小。

不讨论数据库如何设计，及采用的数据库，也不考虑网络处理模块。依据行业标准，须要实时知道做业人员在井下的位置，数据是不能够迟延的。在矿上监控室会实时观察！从不间断！

固然还有一些实时数据须要观察，例如报警等信息。若是这些数据从数据库中去读取，那对数据库的压力是很是之大的。虽然不须要考虑并发等因素。不管表中的数据是多少，首先须要实时进行写操做，其次实时进行读操做，也就是不间断的去扫表。

案例2、

GPS定位

较上一个系统，数据量不是一个级别。客户的终端数量在10-20万，数据频率1/分钟。24小时不间断。

功能上有些相似，一样须要知道车辆的最新位置。

这两个案例，对于这些即时数据的获取，都是经过读写内存实现的，虽然增长了工做量，也带来了难度，但效果仍是不错的。

分别使用了memchached,redis。