论文摘要
为了解决由海量的车辆信息造成的大规模并发数据的传输问题,基于NIO(new input output)框架设计支持高并发数据接收的车辆信息管理平台。该系统利用主从线程、延迟入库与实时显示等技术完成高并发数据的接收与入库。应用分析结果表明,该系统成功通过压力测试,在实际运用中能够支持5 000辆以上的车辆同时在线,成功获取音频、视频等多媒体信息、提供信息管理、统计报表、位置查询、路线优化、安全调控等服务。最后在占用内存和系统吞吐量两方面与传统BIO方法进行对比,结果表明所述NIO方法有较大优势。该系统可为大并发量的车辆管理系统建设提供有力支持。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曹鑫亮,孙桂平,孙健,邹晨亮,车明亮,王英利
关键词: 车辆管理,高并发,传感器数据
来源: 南通大学学报(自然科学版) 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 南通大学地理科学学院
基金: 江苏省测绘地理信息科研项目(JSCHKY201715),南通市科技计划项目(CP12016005),江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201810304112X)
分类号: U495;TP311.52
页码: 34-38
总页数: 5
文件大小: 1070K
下载量: 54
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