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1. 方案整體描述
1.1存儲
a.使用redis存儲當天所有人員的軌跡，在當天深夜進行redis中軌跡遷移。
b.軌跡存儲分為軌跡日志文件和歷史軌跡表兩部分。
c.日志文件的存儲規則為每天以日期命名新建一個文件夾，文件夾中分別建立以人員ID命名的存放該人員當天所有軌跡的文件。
d.手機端每一次數據批量上傳時，修改監督員狀態表中的實時軌跡數據。
1.2遷移
a.redis中的數據每晚進行同步至日志文件和軌跡表中的步驟，然后清空。
b.軌跡日志文件定期遷移（建議三個月）。
c.歷史軌跡表定期備份遷移。
1.3采集
手機端GPS采集上，通過對監督員運動場景分析調控GPS采集頻率，減少冗余、無效GPS點，已在重慶多個項目中驗證可以減少40%（或更多）的GPS數據量。
1.4讀取
a.讀取當天軌跡時，在redis中獲取。
b.讀取歷史軌跡時，在軌跡日志文件中獲取。
2.核心性能點測試
2.1Redis緩存一天軌跡點性能測試
假設1000個監督員，每隔10S上報一個GPS點，一天工作8小時，那么一天有2880個GPS點，這里，我們用整數2000個點來表示。那么一天所有人員將產生200W個GPS數據。
根據真實項目中的考察，杭州一天大概是150W個GPS點，寧波一天大概是100W個GPS點。所以，我們測試的200W個GPS點是可以涵蓋絕大部分項目場景的。
現在，我們測試如果存儲一天的所有軌跡（200W個），軌跡信息只包含人員ID、X、Y、time，一共將占用多少內存空間。
實驗測得，一共占用了233M的內存空間。針對現在的服務器內存空間，是可以接受的。
2.2Redis數據遷移至文本中的IO測試
這里，將Redis中的數據分別遷移至1000個人員對應的各種軌跡日志中所需的時間進行了測試：
單線程寫入1000個日志文件只耗時37S。1000個日志文件（200W個GPS點）所占用的存儲空間是109M。
針對這個測試，數據轉移至文件是沒有IO瓶頸的，軌跡日志文件一個月大概占用3G存儲空間，三個月是9G，可以接受。
2.3實驗總結
Redis存儲一天所有軌跡數據，軌跡數據寫入軌跡日志，均沒有明顯的性能和存儲瓶頸，是可以采用的。
並且以上我們采用的是200W個軌跡點做的測試，如果將GPS采集優化利用上，GPS數據量可以減少至100W個，那么以上所有測試效果會更好。 而目前軌跡量最大的杭州項目，利用GPS采集優化，150W的軌跡量也可以減少至100W個以下。
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