基于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)的高校個(gè)人健康狀況上報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

熊鷹 李凱 鄭競(jìng)力 吳馳 毛文卉

摘? ?要：新冠肺炎疫情的爆發(fā)對(duì)高?？蒲?、教學(xué)工作的秩序造成嚴(yán)重影響，對(duì)全體師生的健康也產(chǎn)生嚴(yán)重威脅，面對(duì)疫情如何科學(xué)防控、精準(zhǔn)施策對(duì)教育信息化工作提出了更高的要求。文章提出了一種支持高并發(fā)訪問(wèn)的個(gè)人健康狀況上報(bào)系統(tǒng)：可根據(jù)需求快速升級(jí)迭代，實(shí)現(xiàn)全面采集師生每日健康狀況信息，并對(duì)健康狀況信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)報(bào)表分析;針對(duì)海量填報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析查詢，創(chuàng)造性地提出基于系統(tǒng)流量預(yù)測(cè)，對(duì)報(bào)表生成的執(zhí)行計(jì)劃與方案進(jìn)行優(yōu)化，從根本上解決系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析查詢優(yōu)化的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：信息化;疫情防控;高并發(fā);查詢優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-8454（2021）09-0072-04

一、引言

新冠疫情爆發(fā)以來(lái)，高?？蒲?、教學(xué)工作的秩序受到嚴(yán)重影響，全體師生健康也遭受嚴(yán)重威脅。面對(duì)疫情如何科學(xué)防控、精準(zhǔn)施策對(duì)教育信息化工作提出了更高的要求。疫情防控初期面對(duì)全校數(shù)萬(wàn)師生，傳統(tǒng)渠道的摸排和疫情數(shù)據(jù)上報(bào)效率低下。如何在短時(shí)間內(nèi)完成 “摸清家底”工作，對(duì)于疫情防控工作顯得尤為關(guān)鍵，對(duì)個(gè)人健康狀況上報(bào)提供信息化支撐迫在眉睫。

采用傳統(tǒng)軟件開發(fā)模式與技術(shù)手段很難在極其有限的時(shí)間內(nèi)完成系統(tǒng)開發(fā)工作，并且短時(shí)間內(nèi)解決因用戶數(shù)量十分龐大導(dǎo)致的并發(fā)壓力，以及填報(bào)后累積下來(lái)的海量數(shù)據(jù)分析與查詢效率優(yōu)化問(wèn)題，這是傳統(tǒng)教育信息系統(tǒng)開發(fā)工作中未曾遇到過(guò)的巨大挑戰(zhàn)。

本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)主要擬實(shí)現(xiàn)以下三個(gè)方面的目標(biāo)：①敏捷開發(fā)。需要在極其有限的時(shí)間內(nèi)完成健康狀況填報(bào)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析查詢系統(tǒng)的快速開發(fā)、測(cè)試、部署、上線工作;同時(shí)要基于疫情防控需要根據(jù)各級(jí)部門新需求，完成系統(tǒng)的快速迭代升級(jí)。②高可用性。針對(duì)規(guī)模較大的高校，按照學(xué)校要求全體師生執(zhí)行“每日一報(bào)”，系統(tǒng)需要在日均活躍用戶突破10萬(wàn)人的情況下，支持系統(tǒng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，支撐持續(xù)高并發(fā)訪問(wèn)。③數(shù)據(jù)查詢效率。隨著疫情防控常態(tài)化，針對(duì)一段時(shí)間填報(bào)而沉淀下來(lái)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析與報(bào)表統(tǒng)計(jì)快速、查詢高效。

二、相關(guān)工作

最近一段時(shí)間，微服務(wù)架構(gòu)引發(fā)業(yè)界主流的巨大關(guān)注，已成為國(guó)內(nèi)外各互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)架構(gòu)治理的新趨勢(shì)。不可否認(rèn)，在軟件開發(fā)過(guò)程中，微服務(wù)架構(gòu)將一套完整、獨(dú)立的單體，應(yīng)用各項(xiàng)業(yè)務(wù)功能、應(yīng)用模塊從上至下拆分為若干個(gè)獨(dú)立的微服務(wù)，[1]從而實(shí)現(xiàn)了軟件開發(fā)過(guò)程中降低開發(fā)成本、提升系統(tǒng)運(yùn)行速度、增強(qiáng)可維護(hù)性，[2]微服務(wù)架構(gòu)的引入一定程度上滿足了企業(yè)信息化中對(duì)快速迭代、持續(xù)交付的需求。[3]然而，微服務(wù)架構(gòu)在一定程度上也帶來(lái)了一些新問(wèn)題，如跨進(jìn)程通訊、服務(wù)注冊(cè)發(fā)現(xiàn)、分布式Session管理等。[4]因此，對(duì)微服務(wù)架構(gòu)在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)化和改進(jìn)也成為當(dāng)前研究的一個(gè)主流熱點(diǎn)。[5]

同時(shí)，對(duì)于任何信息系統(tǒng)，當(dāng)用戶量上升到一定規(guī)模以后，并發(fā)與高負(fù)載就成了必須應(yīng)對(duì)的問(wèn)題。針對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)目前主要的解決方案是采用數(shù)據(jù)庫(kù)集群技術(shù)和WEB緩存技術(shù)[6]，當(dāng)前應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)問(wèn)題的主要研究方向集中在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)與存儲(chǔ)的優(yōu)化[7]、網(wǎng)站與系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)[8]、集群負(fù)載的方法與優(yōu)化[9][10]。

信息系統(tǒng)中報(bào)表統(tǒng)計(jì)功能的用戶體驗(yàn)一定程度上直接取決于數(shù)據(jù)查詢效率的高低。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的不斷發(fā)展，在數(shù)據(jù)量成倍增長(zhǎng)的背景下，為了提高數(shù)據(jù)查詢的效率，除了寄希望于硬件性能的不斷增長(zhǎng)，還需要把注意力轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的研究上來(lái)。[11]

大量的研究表明，通過(guò)增加索引和提高SQL語(yǔ)句查詢質(zhì)量在一定程度上確實(shí)能夠極大提升數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的效率。郭峻峰等[12]提出，通過(guò)一種綜合索引模型相比以往索引方式在一定程度上提高了查詢效率;譚磊等[13]提出，通過(guò)提高SQL語(yǔ)句的質(zhì)量來(lái)解決查詢效率的問(wèn)題。然而，在對(duì)數(shù)據(jù)量為n的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢時(shí)無(wú)論采取哪種優(yōu)化算法，其時(shí)間復(fù)雜度最低只能達(dá)到O（logn），數(shù)據(jù)查詢的時(shí)間仍然會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。這意味著系統(tǒng)的響應(yīng)在系統(tǒng)上線初期可能由于充分的優(yōu)化而非常迅捷，但是隨著時(shí)間推移，積累下來(lái)數(shù)倍于以往的數(shù)據(jù)以后，系統(tǒng)的查詢效率會(huì)明顯降低。因此，根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際情況設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)查詢的方案才是解決統(tǒng)計(jì)報(bào)表效率問(wèn)題的關(guān)鍵。

三、系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

1.系統(tǒng)架構(gòu)

由于項(xiàng)目性質(zhì)的特殊性，為了能夠在極其有限的時(shí)間內(nèi)迅速完成系統(tǒng)的快速迭代工作，系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中很容易聯(lián)想到利用微服務(wù)架構(gòu)在敏捷開發(fā)和持續(xù)交付上的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的微服務(wù)架構(gòu)方案在系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候必須要充分考慮服務(wù)之間的邏輯層次，以便在后期服務(wù)治理中處于有利地位。本文借鑒微服務(wù)的思想劃分各項(xiàng)服務(wù)層次邏輯，并充分利用已上線的應(yīng)用中臺(tái)作為支撐，完成系統(tǒng)的平臺(tái)搭建工作。

如圖1所示，為了提高系統(tǒng)的可用性，我們根據(jù)最底層對(duì)個(gè)人健康填報(bào)用戶身份的不同（教職工、本科生、研究生）進(jìn)行了服務(wù)上的劃分。這樣設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)在于：一方面對(duì)不同身份的用戶進(jìn)行了并發(fā)訪問(wèn)層面的分流;另一方面不同服務(wù)之間存在極低耦合度——即使其中一部分服務(wù)持續(xù)不可用也不會(huì)導(dǎo)致其他服務(wù)的宕機(jī)。

為了滿足不同客戶端訪問(wèn)形式，本系統(tǒng)建設(shè)時(shí)沒(méi)有單獨(dú)開發(fā)系統(tǒng)的入口，而是完全依托于成熟的前臺(tái)應(yīng)用——以企業(yè)微信（微信企業(yè)號(hào)）作為移動(dòng)端用戶的入口，以網(wǎng)站群建設(shè)專題防控網(wǎng)站作為瀏覽器端用戶的入口。前期對(duì)企業(yè)微信與網(wǎng)站群進(jìn)行了大量投入與建設(shè)，且已經(jīng)在用戶中產(chǎn)生較高的黏度，這為系統(tǒng)上線時(shí)的推廣與使用提供了極大便利。

為了實(shí)現(xiàn)填報(bào)表單的快速迭代，系統(tǒng)建設(shè)采用現(xiàn)有的成熟可靠的流程引擎作為應(yīng)用中臺(tái)，通過(guò)可視化配置的方法，快速迭代渲染表單頁(yè)面，減輕了前端代碼開發(fā)的工作量。同時(shí)與統(tǒng)一身份認(rèn)證系統(tǒng)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)接，迅速完成了系統(tǒng)架構(gòu)搭建。

個(gè)人健康狀況填報(bào)系統(tǒng)核心功能就是全面采集全校師生個(gè)人健康狀況數(shù)據(jù)，各級(jí)管理員能夠通過(guò)查詢統(tǒng)計(jì)報(bào)表全面、及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握本單位基本情況。由于“每日一報(bào)”政策的執(zhí)行，海量的用戶對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來(lái)高并發(fā)沖擊的同時(shí)，在一定程度上對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)形成了巨大的寫壓力。同時(shí)，針對(duì)不同層級(jí)管理員提供多維度、個(gè)性化的報(bào)表統(tǒng)計(jì)功能，需要進(jìn)行大量邏輯復(fù)雜的查詢操作，也容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)讀壓力過(guò)大。為了解決數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫方面的瓶頸問(wèn)題，如圖1所示，本文將數(shù)據(jù)庫(kù)配置為一主多從模式，個(gè)人健康信息填報(bào)等所有數(shù)據(jù)增刪改有關(guān)的業(yè)務(wù)模塊直接訪問(wèn)系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)庫(kù)，而其他與數(shù)據(jù)查詢、讀取相關(guān)的業(yè)務(wù)則訪問(wèn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)從庫(kù)A;系統(tǒng)額外冗余業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)從庫(kù)B負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)備份，以及與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享與交換。通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的主從配置與程序上讀寫分離的設(shè)計(jì)，既增強(qiáng)了系統(tǒng)穩(wěn)定性，也提升了系統(tǒng)的整體性能。

2.基于系統(tǒng)流量預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表預(yù)生成算法

無(wú)論是通過(guò)提升硬件性能，使用更強(qiáng)性能的數(shù)據(jù)庫(kù)，還是通過(guò)各種索引對(duì)系統(tǒng)程序中的關(guān)鍵SQL語(yǔ)句性能進(jìn)行優(yōu)化，在一定程度上都能夠起到提升查詢效率的作用。但是，這些方法的數(shù)據(jù)查詢時(shí)間依然會(huì)隨著數(shù)據(jù)的不斷累積而逐漸增長(zhǎng)。對(duì)于個(gè)人健康填報(bào)系統(tǒng)，當(dāng)填報(bào)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一段時(shí)間累積、數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)到一定的數(shù)量級(jí)以后，其統(tǒng)計(jì)報(bào)表查詢時(shí)間也會(huì)出現(xiàn)大幅增長(zhǎng)，從而增加了系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間，影響用戶體驗(yàn)。隨著疫情防控的常態(tài)化，對(duì)個(gè)人健康狀況的采集、統(tǒng)計(jì)查詢工作已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)長(zhǎng)期執(zhí)行的流程，對(duì)于個(gè)人健康填報(bào)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，常規(guī)的數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化方法不能從根本上徹底解決報(bào)表數(shù)據(jù)查詢效率的問(wèn)題。本文提出一種全新的基于業(yè)務(wù)流量預(yù)測(cè)模型的統(tǒng)計(jì)報(bào)表預(yù)生成算法。即數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表不在用戶使用報(bào)表統(tǒng)計(jì)功能的時(shí)候才生成，而是根據(jù)本文所設(shè)計(jì)的算法提前執(zhí)行并計(jì)算好統(tǒng)計(jì)報(bào)表的結(jié)果，當(dāng)用戶查詢報(bào)表時(shí)只需要直接讀取已經(jīng)計(jì)算好的報(bào)表數(shù)據(jù)結(jié)果即可。同時(shí)，為了保證用戶報(bào)表查詢的結(jié)果實(shí)時(shí)性更高，根據(jù)采集的業(yè)務(wù)系統(tǒng)每天不同時(shí)間段的歷史訪問(wèn)量進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)系統(tǒng)在第二天不同時(shí)間段的訪問(wèn)流量變化，然后依據(jù)第二天的預(yù)測(cè)訪問(wèn)量來(lái)制定當(dāng)天統(tǒng)計(jì)報(bào)表任務(wù)，并執(zhí)行計(jì)劃。

基于系統(tǒng)流量預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表預(yù)生成算法的核心思路是確定統(tǒng)計(jì)報(bào)表SQL查詢的執(zhí)行起始時(shí)間，然后循環(huán)執(zhí)行統(tǒng)計(jì)報(bào)表任務(wù)并將統(tǒng)計(jì)出的結(jié)果寫入緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。為了確定報(bào)表任務(wù)每天執(zhí)行的起始時(shí)間，首先采集系統(tǒng)過(guò)去一段時(shí)間的訪問(wèn)量，根據(jù)歷史訪問(wèn)量預(yù)測(cè)第二天的業(yè)務(wù)訪問(wèn)量，根據(jù)預(yù)測(cè)訪問(wèn)量進(jìn)行計(jì)算，必然存在某一個(gè)初始時(shí)刻t0，使系統(tǒng)對(duì)各個(gè)時(shí)間段盡可能多的人在查詢報(bào)表統(tǒng)計(jì)結(jié)果的實(shí)時(shí)性上達(dá)到最高。

如圖2所示，對(duì)前N天系統(tǒng)的訪問(wèn)量進(jìn)行采集、分析。定義：第i天任意時(shí)刻t系統(tǒng)的訪問(wèn)量為Yit（1≤i≤N）。則利用移動(dòng)均值預(yù)測(cè)第N+1天的對(duì)應(yīng)時(shí)刻t訪問(wèn)量即可表示為：

為了最大限度保證統(tǒng)計(jì)報(bào)表查詢的時(shí)效性，使盡可能多的用戶獲取最新的統(tǒng)計(jì)報(bào)表結(jié)果，因tk-tk-1=ts，只需要求得tr，當(dāng)初始時(shí)刻t0=tr（0≤tr≤ts）時(shí)，使訪問(wèn)量方差？著為最小值。系統(tǒng)只需從tr時(shí)刻起，每間隔ts循環(huán)執(zhí)行統(tǒng)計(jì)報(bào)表查詢，并將查詢結(jié)果存放至系統(tǒng)緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中。當(dāng)用戶需要查詢統(tǒng)計(jì)報(bào)表結(jié)果時(shí)，直接從緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取即可。

四、算法性能評(píng)估

本文采集了系統(tǒng)從2020年1月30日上線到2020年4月8日武漢“解封”共計(jì)7996923條系統(tǒng)訪問(wèn)日志數(shù)據(jù)。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，每日填報(bào)的并發(fā)量從側(cè)面印證了疫情形勢(shì)的變化趨勢(shì)，如圖3所示。從2020年1月30日至2月8日，由于疫情防控初期，為了更加全面采集全校師生的健康信息，填報(bào)人數(shù)在一定時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了小幅增長(zhǎng);其后由于疫情防控工作逐步顯現(xiàn)成效，人們心態(tài)逐步趨于緩和，填報(bào)系統(tǒng)的訪問(wèn)量呈現(xiàn)緩慢下降趨勢(shì)，但因?yàn)閷W(xué)校執(zhí)行全體師生“每日一報(bào)”制度，所以系統(tǒng)每日實(shí)際填報(bào)量始終維持在相對(duì)穩(wěn)定范圍內(nèi)，因此每日填報(bào)記錄數(shù)量始終呈現(xiàn)線性增長(zhǎng)，如圖4所示。

隨機(jī)選取不同時(shí)間段進(jìn)行對(duì)照實(shí)驗(yàn)比較，實(shí)時(shí)報(bào)表統(tǒng)計(jì)查詢與基于流量預(yù)測(cè)的預(yù)生成報(bào)表統(tǒng)計(jì)查詢的執(zhí)行耗時(shí)情況，結(jié)果如圖5所示。實(shí)時(shí)報(bào)表統(tǒng)計(jì)查詢耗時(shí)會(huì)隨著數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長(zhǎng)而不斷增長(zhǎng);而采用本文提出的算法按照預(yù)測(cè)流量提前生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表結(jié)果，查詢統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)耗時(shí)能夠始終維持在相對(duì)恒定的范圍內(nèi)。這是由于系統(tǒng)根據(jù)本算法預(yù)測(cè)的流量，提前規(guī)劃出統(tǒng)計(jì)報(bào)表SQL的最優(yōu)執(zhí)行計(jì)劃，查詢出來(lái)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果相對(duì)固定，當(dāng)用戶真正需要查詢統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候可以在極短時(shí)間內(nèi)完成響應(yīng)，大幅提升了系統(tǒng)執(zhí)行效率與用戶體驗(yàn)。

綜上所述，在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離的基礎(chǔ)上，采用基于業(yè)務(wù)流量預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表預(yù)生成算法實(shí)現(xiàn)的報(bào)表統(tǒng)計(jì)查詢程序，能夠在顯著降低統(tǒng)計(jì)報(bào)表響應(yīng)時(shí)間的情況下，從最大程度上保證了統(tǒng)計(jì)報(bào)表數(shù)據(jù)查詢的實(shí)時(shí)性。這種方法跳出了傳統(tǒng)方法（通過(guò)增強(qiáng)硬件性能、使用更強(qiáng)性能的數(shù)據(jù)庫(kù)或者采用新增各種索引等方法）的局限，對(duì)SQL語(yǔ)句性能進(jìn)行優(yōu)化等方法沒(méi)有從根本上消除海量數(shù)據(jù)查詢過(guò)程中數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)對(duì)查詢效率的影響，本文所提出的算法從根本上提升了系統(tǒng)執(zhí)行效率的同時(shí)，最大程度上保證了報(bào)表查詢結(jié)果的實(shí)時(shí)性。

五、總結(jié)與展望

通過(guò)本文提出的設(shè)計(jì)方案，“華中科技大學(xué)師生健康狀況填報(bào)系統(tǒng)”從2020年1月23日著手設(shè)計(jì)到2020年1月30日完成正式上線，上線首日共計(jì)43232位師生完成了健康狀況填報(bào)，整個(gè)系統(tǒng)從需求調(diào)研、方案設(shè)計(jì)、系統(tǒng)開發(fā)、測(cè)試上線僅僅用了不到一周的時(shí)間，且能夠支持根據(jù)疫情防控形勢(shì)與各級(jí)部門防控政策的變化完成快速迭代。為堅(jiān)決防止疫情進(jìn)一步擴(kuò)散，并有效收集、全面掌握教職工及學(xué)生地理位置、健康狀況等重要信息提供重要支撐。系統(tǒng)運(yùn)行至今采集到共計(jì)614萬(wàn)條有效記錄，通過(guò)本文提出的算法實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能，對(duì)于即使每日持續(xù)不斷增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)，無(wú)需擴(kuò)容計(jì)算資源，也能實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)報(bào)表查詢秒級(jí)響應(yīng)。

隨著疫情防控工作的常態(tài)化，后續(xù)工作將在保持系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上開展以下研究：一是對(duì)系統(tǒng)流量預(yù)測(cè)的算法進(jìn)行改進(jìn)，能夠更加精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)出不同時(shí)刻用戶訪問(wèn)量變化趨勢(shì);二是對(duì)優(yōu)化統(tǒng)計(jì)報(bào)表預(yù)生成算法，進(jìn)一步提升報(bào)表查詢結(jié)果的實(shí)時(shí)性;三是將用戶填報(bào)的健康狀況數(shù)據(jù)與用戶在其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)相融合開展大數(shù)據(jù)研究，為學(xué)校疫情防控的科學(xué)決策工作提供支撐。

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（編輯：王天鵬）

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