干线运输可视化系统的设计与实现-硕士论文

臻交 硕士专业学位论文 干线运输可视化系统的设计与实现 D e s i g na n dI m p l e m e n t a t i o no f A m a z o nL i n eh a u lV i s u a l i z a t i o n S y s t e m 作者 娄婷婷 导师 冯风娟 北京交通大学 2 0 1 6 年6 月 万方数据 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留 使用学位论文的规定 特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索 提供阅览服务 并采用影印 缩印或扫描等复制手段保存 汇编以供查阅和借阅 同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘 学校可以为存在馆际 合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务 保密的学位论文在解密后适用本授权说明 学位论文作者签名 签字日期 勘玷年b 月7 日 新龆汛酾 签字日期 a 以年6 月7 日 万方数据 学校代码 1 0 0 0 4 北京交通大学 硕士专业学位论文 干线运输可视化系统的设计与实现 密级 公开 D e s i g na n dI m p l e m e n t a t i o no f A m a z o nL i n eh a u lV i s u a l i z a t i o n S y s t e m 作者姓名 娄婷婷 导师姓名 冯风娟 学号 1 4 1 2 6 1 2 5 职称 副教授 工程硕士专业领域 软件工程学位级别 硕士 北京交通大学 2 0 1 6 年6 月 万方数据 致谢 本论文的工作是在我的导师冯凤娟教授的悉心指导下完成的 冯凤娟老师严 谨的治学态度给我留下了深刻的印象 在我实习和撰写论文的过程中 冯老师用 渊博的知识 扎实的理论基础和创新的学术思想对我论文的编写给予了很多宝贵 的意见 在此由衷感谢两年来冯老师对我的关心和指导 在亚马逊运输部门实习期间 技术项目经理李学文多次为我信息讲述项目的 背景及现有的工作流程 帮助我深刻理解业务需求 焦寒冰等同事在系统研发过 程中给我了许多指导和建议 让我对框架设计和技术知识上有了全新的认识 这 些同事在论文研究工作中给予我热情的帮助 在此向他们表达我的感激之情 同时也感谢家人 朋友的陪伴 感谢他们对我攻读学位的支持和鼓励 万方数据 摘要 摘要 亚马逊作为一家全球性的电子商务企业 以完善 优化的物流系统保障了其 在电商行业中的绝对地位 亚马逊为保证中国市场的配送效率 在中国共设有1 3 个仓储中心 全国范围内的货物调拨与买家订单的配送工作 是以卡车为载体实 现的 为了控制物流成本 亚马逊将仓储中心之间的干线运输工作外包给多家承 运商 但降低运输成本的同时 也带来了物流运作过程中数据人工统计 管理和 运输过程不透明等问题 此前使用的第三方服务一一G 7 智能管车系统 虽然实现了对车辆的监控 但 是不能以班线的维度来查询运输情况 也不支持对其他业务数据的整合 所以设 计并研发干线运输可视化平台系统 旨在解决运输数据整合 数据分析和实时监 控方面存在的问题 本人在项目中完成了系统需求分析 设计开发及部署上线的全过程 主要包 括系统权限管理 数据处理 历史数据分析 实时监控和异常处理各个模块的功 能设计 开发等工作 实现了对干线运输相关业务数据的自动化整合和可视化 并提供相关的系统服务 本论文首先根据实际业务需求对系统进行需求分析 确定了系统的功能需求 和非功能需求 在此基础上完成系统的概要设计 使用亚马逊云服务搭建计算环 境和数据存储环境 将系统划分为权限管理 数据处理 历史数据分析 实时监 控和异常处理五个模块 并完成数据库设计 系统详细设计与实现部分 对各个 模块进行功能描述和类设计 并对重点功能的实现逻辑和实现过程中各方法的调 用关系进行了详细的说明 权限管理模块 设计账号管理和系统授权管理保障系 统的安全性 数据处理模块 将分散在不同系统中的运输相关数据自动化的整合 到本系统中 提供7 x 2 4 小时的数据服务 并设计异常检测功能及时发现班线执行 中的异常情况 历史数据分析模块和实时监控模块的重点在于对数据的可视化 同时参考百度地图和历史数据 设计了班线剩余行驶状况的预测方法 异常处理 模块则主要介绍了异常的提醒逻辑和页面查询方法 系统上线后 数据收集与处理功能 解决了以往人工统计中手工失误所造成 的数据失真问题 同时也节省了工作人员的时问成本 历史数据分析的结果 不 仅对班线运输质量评定 承运商K P I 考核提供了精确的数据依据 同时也为线路 的规划与优化工作提供了数据基础 对班线的实时监控提高了班线的配送准点率 直接提高了用户的购买体验 关键词 电商物流 信息可视化 运输监控 班线预测 J 2 E E 万方数据 A B S 羽R A C T A B S T R A C T A sag l o b a le l e c t r o n i cc o m m e r c ee n t e r p r i s e A m a z o nk e e p sa h e a di ne c o m m e r c e i n d u s t r yw i t hi t sp e r f e c ta n do p t i m i z e dl o g i s t i c ss y s t e m I n o r d e rt oe n s u r et h e d i s t r i b u t i o ne f f i c i e n c yo f t h eC h i n e s em a r k e t p l a c e A m a z o nh a s13f u l f i l l m e n tc e n t e r si n C h i n a t h ed i s t r i b u t i o no fg o o d sa n do r d e r sa l lO V e rt h ec o u n t r yi sr e a l i z e db yt r u c k t r a n s p o r t a t i o n A m a z o nw a n t st or e d u c e t h et r a n s p o r t a t i o nc o s t S Oi ts u b c o n t r a c tt h el i n e h a u lw o r kt os e v e r a lt h i r dp a r t yc a r r i e r s B u ta tt h es a m et i m e t h es u b c o n t r a c t i n gw o r k a l s ob r i n g si s s u e si nl o g i s t i c so p e r a t i o np r o c e s s s u c ha sd a t as t a t i s t i c sa n dm a n a g e m e n t i na r t i f i c i a lw a y o p a q u et r a n s p o r tp r o c e s sa n dS Oo n A m a z o nu s e dt od ot h el i n eh a u lm a n a g e m e n tb yG 7s y s t e mw h i c hi sat h i r dp a r t y s e r v i c e T h es y s t e mr e a l i z e dr e a l t i m em o n i t o r i n go ft r u c k s b u tu s e r sC a n ts e a r c h i n f o r m a t i o nb yl i n ew i t hi t a n dt h es y s t e md o e sn o ts u p p o r tt h ei n t e g r a t i o no fo t h e r b u s i n e s sd a t an e i t h e r T h e r e f o r e C Nt r a n s p o r t a t i o nt e a md e s i g na n dd e v e l o pA m a z o n l i n eh a u lv i s u a l i z a t i o np l a t f o r m t os o l v et h ep r o b l e m si nd a t ai n t e g r a t i o n d a t aa n a l y s i s a n dr e a l t i m em o n i t o r i n g I nt h i sp r o j e c t t h ea u t h o rt a k ea p a r ti nt h ew h o l es o f t w a r ed e v e l o p m e n tl i f e c y c l e i n c l u d i n gr e q u i r e m e n t sa n a l y s i s s y s t e md e s i g n d e v e l o p m e n ta n dd e p l o y m e n t T h e w o r kf o c u so nt h ed e s i g na n di m p l e m e n to fs y s t e ma u t h o r i t ym a n a g e m e n t d a t a p r o c e s s i n g d a t aa n a l y s i s r e a l t i m em o n i t o r i n ga n de x c e p t i o nh a n d l i n gf u n c t i o n s T h e a u t h o rr e a l i z e dt h ea u t o m a t e di n t e g r a t i o na n dv i s u a l i z a t i o no ft r a n s p o r tr e l a t e db u s i n e s s d a t a a l s op r o v i d e dr e l a t e ds y s t e ms e r v i c e I nt h i sp a p e r t h ea u t h o rd i dr e q u i r e m e n ta n a l y s i sb a s e do na c t u a lb u s i n e s s r e q u i r e m e n t s d e t e r m i n e dt h ef u n c t i o n a lr e q u i r e m e n t sa n d n o n f u n c t i o n a lr e q u i r e m e n t s o ft h es y s t e m A f t e r w a r d s t h ea u t h o rc o m p l e t e dt h es y s t e mo u t l i n ed e s i g nw h i c hu s e A m a z o nw e bs e r v i c e st ob u i l dc o m p u t i n ga n dd a t as t o r a g ee n v i r o n m e n t s t h es y s t e mi s d i v i d e dt of i v em o d u l e si n c l u d i n ga u t h o r i t ym a n a g e m e n t d a t ap r o c e s s i n g d a t aa n a l y s i s r e a l t i m em o n i t o r i n ga n de x c e p t i o nh a n d l i n g a n dc o m p le t e dd a t a b a s ed e s i g n I ns y s t e m d e t a i ld e s i g na n di m p l e m e n tp a r t t h ea u t h o rm a k e sd e s c r i p t i o n sa n dm o d u l ec l a s s d e s i g nf o re a c hm o d u l e e x p l a i ni m p l e m e n tl o g i ca n dr e l a t i o n s h i pb e t w e e nf u n c t i o n p o i n t sf o rt h o s ek e yf u n c t i o n s I na u t h o r i t ym a n a g e m e n tm o d u l e d e s i g na c c o u n t m a n a g e m e n ta n ds y s t e ma u t h o r i z a t i o nm a n a g e m e n tt op r o t e c ts e c u r i t yo f t h es y s t e m I n d a t ap r o c e s s i n gm o d u l e i n t e g r a t et r a n s p o r tr e l a t e dd a t aw h i c hd i s t r i b u t e di nd i f f e r e n t V l l 万方数据 北京交通大学硕士专业学位论文 s y s t e m si n t ot h i ss y s t e m p r o v i d e7 2 4d a t as e r v i c e A n dd e s i g ne x c e p t i o nd e t e c t i o n f u n c t i o n st of i n do u te x c e p t i o n si nt i m e D a t aa n a l y s i sa n dr e a l t i m em o n i t o r i n g m o d u l e sf o c u sO i lv i s u a l i z a t i o no ft h et r a n s p o r t a t i o nd a t a D e s i g nm e t h o do fp r e d i c t i n g r e m a i n i n g l i n ew o r kb yr e f e r e n c i n gB a i d um a p s s u g g e s tr e s u l ta n dh i s t o r yd a t aa n a l y s i s E x c e p t i o nh a n d l i n gm o d u l em a i n l y t a l ka b o u tt h ee x c e p t i o nr e m i n d e r Sl o g i ca n d e x c e p t i o nq u e r y i n gf u n c t i o n A f t e rt h es y s t e mo n l i n e d a t ai n t e g r a t i o na n dp r o c e s s i n gf u n c t i o nh e l p st os o l v et h e d i s t o r t i o np r o b l e mc a u s e db yt h ea r t i f i c i a ls t a t i s t i c s b u ta l s os a v et h ec o s to fh u m a n r e s o u r c e S ys t e mp r o v i d e sp o w e rd i g i t a lc r e d e n t i a l sn o to n l yf o rt r a n s p o r t a t i o nq u a l i t y a s s e s s m e n ta n dc a r r i e rK P Ia s s e s s m e n t b u ta l s op r o v id e sad a t ab a s ef o rp l a n n i n ga n d o p t i m i z a t i o no fw o r k i n gl i n e s R e a l t i m em o n i t o r i n gi m p r o v et h ed e l i v e r yp u n c t u a l i t y r a t e i m p r o v e t h eu s e r s p u r c h a s ee x p e r i e n c ed i r e c t l y K E Y W O R D S E l e c t r o n i cC o m m e r c eL o g i s t i c s D a t aV i s u a l i z a t i o n T r a n s p o r t a t i o n M o n i t o r i n g L i n eP r e d i c t i n g J 2 E E V 1 1 1 万方数据 序言 序言 本论文研究内容旨在解决外协运力在物流运作过程中造成的干线运输过程不 透明的问题 由于干线运输外包给多家承运商 导致运输过程中的相关数据较为 分散 想要做数据的统计分析 往往需要依赖于人工统计 但传统的人工统计一 方面加大了人力资源的开销 另一方面一旦出现失误 就会造成数据失真 给运 输管理带来各种异常 干线运输可视化平台是利用各数据系统的接口 直接将数 据整合到本系统中 避免了手工整理的失误情况 并且在加载过程中对数据进行 分析整理 使得数据更具有业务价值 数据更新这类周期性的工作 通过系统的 定时任务去执行 大大提高了数据的时效性和稳定性 干线运输可视化平台在数据分析方面 提供了异常检测 班线预测 准点率 分析等多方面的数据支持 帮助运营人员在杂乱的原始数据中发现运输过程中存 在的问题 异常检测主要是针对班线已行驶路段的情况进行分析 直接从原始数 据中检测出当中存在的异常现象 一方面帮助运营人员及时发现问题 及时解决 保障配送时效 另一方面是对承运商运输工作考核的重要数据基础 班线的执行 情况往往具有不确定性 如何提前做好准备是保障配送时效的关键所在 但是目 前市场上没有开源且成熟的技术能对路况进行准确的预测 本系统考虑从历史数 据分析的角度得到相近的结果 由于每天一趟的班线数据已经积累了将近1 4 个月 所以针对班线以此得出的预测结果还是具有较高的准确性的 并参考百度地图给 出的行车数据 二者结合来实现班线的预测功能 干线运输可视化平台还致力于对数据的可视化 由于班线的数据量十分庞大 以前表格式的数据展示方式不但难以整理和修改 数据之间的关系也得不到很好 的展现 本系统在将数据展示到W e b 平台上 并且提供查询 修改等操作 方便 用户与数据之间的交互 进一步 在页面上利用H i g h c h a r t s 图表插件 百度地图 J a v a s c r i p t A P I 将班线数据间的关系更直观的展示给用户 使得系统的易用性大大 提高 万方数据 目录 目录 致谢 摘要 A B S T R A C T 序言 1 引言 1 1项目背景 一 1 2 项目研究意义与目的 1 3 干线运输管理现状 1 4 本人工作与论文组织结构 1 5 本章小结 2 系统相关技术简介 2 1J 2 E E 平台 2 2M V C 2 3 S p r i n g 2 3 1 S p r i n gS e c u r i t y 2 3 2 S p r i n gM V C 2 4H i b e r n a t e 2 5A W S A m a z o nW e bS e r v i c e s 2 5 1A m a z o nE C 2 2 5 2A m a z o nR D S 2 5 3A m a z o nS E S 2 6 百度地图A P I 2 7 本章小结 3 系统需求分析 3 1 业务流程分析 3 2 系统建设目标 3 3 系统功能性需求 3 1 1 权限管理 3 1 2 数据处理 3 1 3 历史数据分析 1 X 詈 w 耋 没 1 卫 o o o 石 矗 墙 9 p m u 坦 B B M 懈 侈 加 甜 拐 一 一 一 一 i 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 万方数据 北京交通大学硕士专业学位论文 3 1 4 实时监控 2 4 3 1 5 班线异常处理 2 6 3 4 系统非功能性需求 2 8 3 5 本章小结 2 8 4 系统概要设计 2 9 4 1 系统体系结构 2 9 4 2 系统功能结构 3 0 4 3 数据库设计 3 0 4 3 1 数据库概念设计 31 4 3 2 数据库逻辑设计 3 2 4 3 3 数据库物理设计 3 4 4 4 本章小结 3 4 5 系统详细设计与实现 3 5 5 1 权限管理模块的设计与实现 3 5 5 1 1 用户账号申请 3 5 5 1 2 用户授权管理 3 8 5 2 数据处理模块的设计与实现 4 1 5 2 1 系统数据流 4 1 5 2 2 数据收集与处理 4 3 5 2 3 异常检查 5 2 5 3 历史数据分析模块的设计与实现 5 7 5 3 1 班线准点率查询 5 7 5 3 2 修改班线数据 6 0 5 4 实时监控模块的设计与实现 6 6 5 4 1班线回放 6 8 5 4 2 班线预测 7 0 5 5 异常处理模块的设计与实现 7 3 5 5 1 异常通知一 7 4 5 5 2 异常查询 7 7 5 6 本章小结 8 0 6 系统测试 8 l 6 1 功能性测试 8 1 万方数据 目录 6 2 非功能性测试 8 3 6 3 系统效果分析 8 3 6 4 本章小结 8 4 7 结论与展望 8 5 参考文献 8 7 作者简历 8 9 独创性声明 9 l 学位论文数据集 9 3 X 1 万方数据 引言 1引言 论文源于本人在实习期间参与的亚马逊干线运输可视化平台系统的研发 引 言部分将介绍该项目的项目背景 项目研究意义与目的 干线运输管理现状和本 人工作与论文组织结构 1 1项目背景 新世纪以来 随着计算机技术和互联网技术的发展 我们进入了信息化科技 时代 电子商务作为一种新的商业运作方式也得到了迅速的发展 第3 6 次中国 互联网络发展状况统计报告 显示 截至2 0 1 5 年6 月 我国网络购物用户规模达 到3 7 4 亿 较2 0 1 4 年底增加1 2 4 9 万人 1 较1 1 1 4 年网络购物爆发式的增长相 比 当今网络购物已经成为了一种主流的消费方式 电子商务行业的快速发展 将对相关的产业链发生溢出效应 尤其是给物流 行业带来了巨大的挑战川2 一方面 订单的集中爆发 对电商的配送能力提出了 更高的要求 物流供应链网络作为整体电子商务发展的重要环节 成为影响用户 体验的关键 当今我国的快递市场远远不能够满足网络购物的需求 物流仍是电 子商务发展的瓶颈 另一方面 随着电商平台数量的增长和各类垂直电商的不断 发展 电商之间的选品和价格的竞争已经趋于稳定 更多的企业转而将重点转向 后期的物流运输环节 开始思考如何提升企业自身物流运输标准 如何提高运输 速度 使用户更加快速的拿到购买的商品 物流运输水平成为电商企业的核心竞 争力之一 物流活动中的三个构成要素是仓储 运输和配送L 3 而狭义的讲 配送就是 短距离的运输 所以电商的货物配送水平 运输是决定因素 现在市场上主要有 四种运输方式 分别是普通邮寄 E M S 快递公司和物流货运L 4 1 C 2 C 电商一般 都采用快递公司 而B 2 C 企业更多的是依靠物流货运来完成全国范围内的货物运 输 由于一家物流公司的配送范围 配送线路是有限的 大型电商往往需要和多 家物流公司合作完成全国范围的物流网络 5 这时电商如何对多家第三方承运商 以及其负责的班线进行统一管理 如何对任务完成质量进行考核 如何对货物进 行定位和追踪 如何保证货物的准时配送 便成了电商企业最为关注的问题 本项目的主要目的 就是解决配送过程中出现的 数据分散 杂乱 承运商 配送质量无法进行考核 运输信息无法实时掌控等问题 万方数据 北京交通大学硕士专业学位论文 1 2 项目研究意义与目的 亚马逊作为全球性的电子商务企业 最大的特点便是高效 准时的配送 顾 客在下单前 就能在亚马逊的购买页面上看到承诺的配送时间 亚马逊通过后台 的配置系统 提前估算出配送时效 呈现给顾客 并且在中国的1 3 个仓储中心 1 0 0 多个配送站区之间 通过3 8 条干线 1 0 0 多条支线运输线路完成货物的调拨 和配送 期间的运输工作直接由2 5 家承运商负责 但亚马逊如何对这2 5 家承运 商的运输工作进行监督 是配送计划能否按时完成的关键 对承运商的工作进行 有据的K P i K e yP e r f o r m a n c eI n d i c a t o r 关键绩效指标 考核 则有利于建立良好的 合作关系 交通状况 天气等因素对班线造成的不良影响 如何及时反映到库房 客户服务中心 让库房提前做好交接准备缩短延误时间 客服提前将配送时效的 变化反馈给顾客 也有助于提升用户的购买体验 本项目将有助于简化运营人员的操作 代替人工数据统计的方式 对班线信 息获取 整理并分析 通过基于G P S G l o b a lP o s i t i o n i n gS y s t e m 全球定位系统 信息 的分析 提高数据分析的准确性与可靠性 实现7 2 4 小时运营数据实时交互 提 高对班线运输状况的实时把握 监测并报告异常 缩短对异常的反应时间 减少 由于不确定因素对原定计划的干扰 通过基于历史数据的分析 对线路运行的过 程做出预测 为线路规划提供数据基础 最终保障配送效率 提高配送质量 完 善客户服务 使得亚马逊在电商领域更有竞争力 1 3 干线运输管理现状 最初 亚马逊对物流货运的信息查询只能依赖于承运商自身系统 要得到全 部承运商的信息 就要到2 5 家承运商的系统去查询 然后人工进行统一的整理 一方面 信息分散 且格式不统一 统计整理非常消耗人力成本 这过程中还存 在手工操作所带来的误差 信息不准确问题 另一方面 亚马逊要对承运商的工 作进行考核 而进行考核所使用的信息是由承运商自己提供 这里往往存在弄虚 作假的成分 数据的可靠性非常低 最后 想要在运输过程中通过这些系统同时 去监控2 0 0 多条运输线路是根本不可能的 运输的结果只有在线路完成之后才知 道 没有及时性可言 随后 亚马逊和汇通天下物联科技有限公司合作 亚马逊将车辆信息 站点 信息在该公司研发的G 7 系统上进行设置 提前上传班线信息 承运商通过该系统 管理与亚马逊合作的车辆 完成对任务的指派工作 亚马逊运营人员通过该系统 对班线 承运商进行管理 运输部分 汇通天下将G P S 硬件设备安装在亚马逊合 2 万方数据 引言 作的承运商运输车辆上 自动去收集行驶车辆在执行运输过程中的G P S 信息 包 括设置电子围栏 自动记录发车时间 到达时间 司机可以通过手机上报运输过 程中的异常情况 但是这里面存在着很多问题 第一 这些信息在G 7 系统上是以 车为单位来展示的 而亚马逊运营团队更关注的是班线的状态 整条线路运输的 情况 目前G 7 系统并不能支持这样的业务需求 第二 运营分析中需要的信息 包括线路状态 线路准点率 车上订单发货量等也是G 7 所不能提供的 运营人员 需要在基础数据上再加以分析 或通过别的系统拿到信息再进行手工整理 第三 运营人员对该数据只能查看 缺少操作功能 综上所述 汇通天下提供的基础数据并不能直观的 快速的表现出线路的状 态 现有服务并不能很好的契合企业的业务需求 所以设立本项目 在G 7 系统原 有的基础上 通过接口拿到班线数据 重点进行分析 以满足业务需求 1 4 本人工作与论文组织结构 在本项目中 本人的主要工作有 参与系统的需求分析 开发框架的设计与 实现 负责权限管理 数据处理 历史数据分析 实时监控 异常处理五大功能 模块的设计与实现 参与系统的测试工作 并负责系统后期的部署与优化工作 本论文一共分为六章 结构如下 第一章 一引言 本章阐述了本项目的背景与研究目的 分析现有干线运输 管理方法及其局限性 并介绍本人工作和论文结构 第二章一一系统相关技术简介 本章主要介绍系统实现过程中涉及到的关键 技术 对J 2 E E 技术平台 M V C 设计模式 S p r i n g H i b e r n a t e 开源框架 亚马逊 云服务和百度地图A P I 进行简单的介绍 第三章一一系统需求分析 本章首先介绍了当前的业务流程 分析存在的问 题 并阐述拟建立的系统流程及目标 并从功能性和非功能性两方面对系统进行 需求分析 第四章一一系统概要设计 本章说明了系统的体系结构 根据业务需求进行 了模块划分与数据库设计 第五章一一系统详细设计与实现 本章先阐述本系统的设计思路与方案 然 后分别从模块业务流程 类设计 对象交互过程方面 详细介绍各功能模块的实 现方法与结果 第六章一一结论 本章对干线运输可视化平台系统的工作进行了总结 并提 出系统待改善之处 展望未来的工作方向 万方数据 北京交通大学硕士专业学位论文 1 5 本章小结 本章通过介绍现在电商行业的物流运输背景 阐述了运输环节在电商业务流 中的重要地位和运输监控系统的必要性 通过分析亚马逊现有的运输管理方法 发现当中存在的问题 确立了拟建设的目标 进一步阐释了本项目研发的意义与 目的 最后清晰的说明了本文的组织结构 4 万方数据 系统相关技术简介 2 系统相关技术简介 本章主要介绍干线运输可视化系统在设计与实现过程中涉及的关键技术 包 括 M V C 模式的结构及特点 S p r i n g 框架的特点及应用 H i b e r n a t e 框架的作用 A m a z o n W e bS e r v i c e s 的服务及其优点 及百度地图A P I 的简要介绍 2 1J 2 E E 平台 S U N 公司的J 2 E E J a v a 2 企业版 是一种利用J a v a2 平台来简化企业解决方 案的开发 部署和管理相关的复杂问题的体系结构 它通过提供中间层集成框架 用来满足高可用性 高可靠性以及可扩展性的应用需求 是目前应用最为广泛的 面向W e b 的应用系统结构规范L 6 1 J 2 E E 使用多层的分布式应用模型 应用逻辑根据其实现的功能划分为组件 各个应用组件根据他们所在的层分布在不同的机器上 事实上 s u n 设计J 2 E E 正是为了帮助开发者简化在瘦客户端环境下应用开发的难度 在传统的两层模式 c l i e n t s e r v e r 中 客户端担当了过多的角色而显得臃肿 在这种模式中 第一次部 署的时候比较容易 但难于升级或改进 可伸展性也不理想 而且经常基于某种 专有的协议 通常是某种数据库协议 它使得重用业务逻辑和界面逻辑非常困难 现在J 2 E E 的多层企业级应用模型将两层化模型中的不同层面切分成许多层 一个 多层化应用能够为不同的每种服务提供一个独立的层 以下是J 2 E E 典型的四层 结构 1 运行在客户端机器上的客户层组件 2 运行在J 2 E E 服务器上的W e b 层组件 3 运行在J 2 E E 服务器上的业务逻辑层组件 4 运行在E I S 服务器上的企业信息系统 E n t e r p r i s ei n f o r m a t i o ns y s t e m 层软 件 通过提供统一的开发平台 J 2 E E 降低了开发多层应用的费用和复杂性 同时 提供对现有应用程序集成强有力的支持 有良好的向导支持打包和部署应用 添 加目录支持 增强了安全机制 提高了性能 利用它 各公司可以更为方便地在 中间层加速分布式部署 万方数据 北京交通大学硕士专业学位论文 2 2 n M V C 是一个框架模式 强制性的使应用程序按照模型 M o d e l 视图 V i e w 控制器 C o n t r 0 1 1 e r 的方式将输入 处理和输出分离 各自处理自己的任务 实现了 应用程序的高内聚 低耦合 提高了代码的可重用性和可维护性 组件关系如图 2 1 所示 蚺i 冀 出2 南 一 模燮 M o d e l 1 A r 6 Z基嘲 r封装应用程疼获悉 4 扛 蜒 蜘赢 饿 欧 穗应壤态盎 驽 改变通知 瘗恩疆蓐功麓 l 遘鲡褪圈菠交 I l 撬鬻 v i 铡 t 一褫豳选择 控黼器 C o n t r o ll e r 躲释援鹜 定义应角程簿行为 横登簧耱港求 瘸户璐俸皎辩骥瀵蓬受凝 菱送翔户簸入鲶楚割嚣 9 用户请求一 啼选撵响藏援蕊 兔许控割器选择褫鹫 图2 1M V C 组件关系示意图 F i g u r e2 1S c h e m a t i cd i a g r a mo f M V Cc o m p o n e n tr e l a t i o n s h i p 1 模型 模型包括系统数据和业务规则两部分 模型会根据用户的请求进行数据库的 访问 并且按照既定的业务规则进行处理 然后将持久状态的数据保存在模型对 象中 为视图提供数据 一个模型能为多个视图提供数据 所以模型代码的重用 也减少了代码的重复性 2 视图 视图是系统与外界交互的接口 视图将系统的信息以特定的形式展示给用户 它从模型处获取信息 并且可以根据不同需求产生不同的视图 同时作为系统中 用户输入的入口 视图中并不进行任何业务逻辑的处理工作 而是将用户的请求 及其相关数据传递给控制器 最终由模型来处理 3 控制器 控制器控制请求与模型的对应关系 返回结果与视图之问的对应关系 在M V C 模式中起到了桥梁的作用 接受视图中用户的请求和输入 调用对应的模型去处 理 最终将结果通过合适的视同呈现给用户 完成用户的需求 6 万方数据 系统相关技术简介 2 3 S p r i n g S p r i n g 是一个开源框架 它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的 框架 的主要优势之一就是其分层架构 分层架构允许使用者选择使用哪一个组件 同 时为J 2 E E 应用程序开发提供集成的框架 S p r i n g 使用基本的J a v a B e a n 来完成以 前只可能由E J B 完成的事情 然而 S p r i n g 的用途不仅限于服务器端的开发 从 简单性 可测试性和松耦合的角度而言 任何J a v a 应用都可以从S p r i n g 中受益 S p r i n g 框架的总体架构如图2 2 所示 图2 2S p r i n g 框架架构图 F i g u r e2 2D i a g r a m o fS p r i n ga r c h i t e c t u r e S p r i n g 框架的其中一个核心是控制翻转I o C I n v e r s i o no f C o n t r 0 1 I o C 是指由 容器控制组件之间的关系而非传统实现中由程序代码直接操控 这种将控制权由 程序代码到外部容器的转移 称为 翻转 依赖注入D I D e p e n d e n c eI n j e c t i o n 是对 I o C 更形象的解释 即由容器在运行期问动态地将依赖关系注入到组件之中 一个 对象依赖的其它对象会通过被动的方式传递进来 而不是这个对象自己创建或者 查找依赖对象 S p r i n g 采用设值注入和构造子注入的机制 通过配置文件管理组建 的协作对象 创建可以构造组件的I o C 容器 这样 不需要编写工厂模式 单例 模式或者其他构造的方法 就可以通过容器直接获取所需的业务组件 使用S p r i n g 的I O C 容器 将对象之间的依赖关系交给S p r i n g 降低组件之间的耦合性 帮助 开发者更专注于应用逻辑 S p r i n g 框架另一个核 f i 是面向切面 S p r i n g 提供了面向切面编程的丰富支持 7 万方数据 北京交通大学硕士专业学位论文 允许通过分离业务逻辑与系统级服务的方式进行内聚性的开发L 7 应用对象只实 现它们应该做的业务逻辑仅此而已 并不负责其它的系统级关注点 例如日志或 事务支持 因为这些系统及服务的实现代码往往要水平分散在所有对象的层次当 中 但是这些代码却与对象核心的业务逻辑和功能毫不相关 这导致了大量代码 的重复 而不利于各个模块的重用 而A O P 技术利用一种称为 横切 的技术 能 够剖解开封装的对象内部 并将那些影响了多个类并且与具体业务无关的公共行 为封装成一个独立的模块 称为切面 更重要的是 它又能将这些剖开的切面复 原 不留痕迹的融入核心业务逻辑中 这样 对于日后横切功能的编辑和重用都 带来了极大的方便 2 3 1 S p r i n gS e c u r i t y 在S p r i n g 框架众多的应用当中 S p r i n gS e c u r i t y 是一个基于S p r i n gC o r e 实现 的 能够为的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架L 8 1 W e b 应用的访问控制主要包括用户认证和用户授权两部分 S p r i n gS e c u r i t y 分别提 供认证管理和访问决策管理 支持W e b 应用的安全要求 首先在用户登录系统之 时对用户的身份进行验证 是否允许用户进入系统 其次根据用户的权限来限制 用户可以进行的操作 以及可以接触的系统资源 S p r i n gS e c u r i t y 框架的工作核心是H T T P 请求过滤器链 支持用户 密码和角 色权限 可以对W e b 表现层和业务层进行安全验证 它提供了一组可以在S p r i n g 应用上下文中配置的B e a n 充分利用了S p r i n g 控制反转 依赖注入和面向切面编 程的功能 为应用系统提供声明式的安全访问控制功能 减少了为企业系统安全 控制编写大量重复代码的工作 使用配置型的权限管理实现w e b 资源访问与服务 访问的控制 不但对业务代码没有侵入性 更提高了业务代码的可重用性 并且 S p r i n gS e c u r i t y 提供多种认证方式 具有灵活的扩展性 实现了将企业应用安全性 作为系统独立模块进行管理 达到业务逻辑与系统级的服务真正分离的目的 2 3 2 S p r i n gM V C S p r i n gM V C 框架是对M V C 设计模式的实现 通过实现M o d e l V i e w C o n t r o l l e r 模式来很好地将数据 业务与展现进行分离 使各应用对象的分工明确 以控制 反转原则和面向方面编程思想为基础 提供管理业务对象服务 S p r i n gM V C 以D i s p a t c h e r s e r v l e t 为核心控制器 实现了M V C 的核心概念 为 C o n t r o l l e r 和处理程序提供了大量与此模式相关的功能 首先客户端的请求将提交 万方数据 系统相关技术简介 到D i s p a t c h e r S e r v l e t 由D i s p a t c h e r S e r v l e t 控制器查询一个或多个H a n d l e r M a p p i n g 找到并提交请求到处理请求的C o n t r o l l e r 中 C o n t r o l l e r 调用业务逻辑处理后 将 数据返回M o d e l A n d V i e w D i s p a t c h e r S e r v l e t 将查询V i e w R e s o l e r 视图解析器 为 C o n t r o l l e r 返回的结果找到M o d e l A n d V i e w 指定的视图 最终通过视图将结果显示 给用户 S p r i n gM V C 利用与S p r i n g 框架的无缝集成 给开发者塑造了良好的开发 体验 提供的灵活的数据验证 格式化和数据绑定机制 可以使用任何对象进行 数据绑定 而不必实现特定框架的A P I 强大的J S P 标签库 尽可能地避免在H T M L 生成时的开销 帮助开发者设计简洁轻便的w e b 层 从多种角度简化了日常的w e b 开发工作 2 4H i b e r n a t e H i b e r n a t e 是一个开放源代码的对象关系映射框架 它对J D B C 进行了非常轻 量级的对象封装 使J a v a 程序员可以使用对象编程思维来操纵数据库 9 3 H i b e r n a t e 在关系型数据库和J a v a 对象之间做了一个自动映射 从对象 O b i e c t 映射到关系 R e l a t i o n 再从关系映射到对象 每个数据库表都对应着一个持久化 对象 程序员访问数据库所需要做的就是为持久化对象编制X M L 映射文件 底层 数据库的改变只需要更改映射文件 与业务代码分离 屏蔽了具体的数据库和具 体的数据表 字段 消除了对数据库操作的硬编码在重用性上的弊端 同时 H i b e r n a t e 自有的面向对象查询语言H Q L 提供了数据查询和获取的方法 大幅度 减少了开发时使用S Q L 操作数据库和对J D B C 语句管理的工作量 节约了大量的 开发时间和成本 使得程序员专注于O O 程序的开发 H i b e r n a t e 可以和多种W e b 服务器或者应用服务器良好集成 如今已经支持几 乎所有的流行数据库服务器 如O r a c l e D B 2 M y S Q L M i c r o s o f tS Q LS e r v e r 等 是目前应用最广泛的O R 映射工具 H i b e r n a t e 为快速开发应用程序提供了底层