高校实验室信息采集与设备投资优化解决
方案
陈贵云，张文*
作者简介：陈贵云，男，湖南长沙人，硕士，实验师，研究方向为计算机网络和图形图像. E-mail:
guiyunche@21cn.com
5 （中南林业科技大学计算机与信息工程学院，长沙 410004）
摘要：本文以实验室建设为出发点，着力解决在对实验室设备进行更新换代时，设备投资资
金的有效利用问题。本文提出的解决方案是对实验室设备的利用率即使用信息进行采集，当
需要这些信息来指导投资行为时，再将这些信息进行一定的处理，以直观，可视化的图形图
像来展现给投资者。传统信息采集系统的瓶颈之处在于信息采集的可靠性，即对于并发性，
10 冲突性，以及性能等相关问题，本文介绍的系统一一解决了这些问题。
关键词：实验室；信息采集；J2EE；冲突
中图分类号：TP393
 0 引言
现如今实验室已经成为一所高校科研水平，现代化建设，以及创新性建设的重要标志。
30 因而各大高校每年都会花费大量资金用于实验室建设。此外，实验室作为高校以及相关科研
机构的研究场所，其中的设备必定会被反复的使用，设备磨损度会随着时间的推移越来越大。
因而，作为科研设备的实验仪器必定需要定期更新，以此来保证正常的科研活动。但是，如
果现有的资金有限，而需要更新的设备较多时，就会产生现有资金无法满足所有实验室的情
况，因此必须将有限的资金使用在设备利用率最高，实验人流量大的实验室。对有限的资金
35 达到了优化的使用，不但能够节约投资成本，而其还能保证正常的科研活动不受影响。此外，
通过设备使用率这个有效指标，除了能够解决实验室建设、设备投资优化等问题外，该指标
还可以作为实验室兼并重组的重要依据，对于能源消耗大，利用率极低的设备、实验室，对
其采取合并或设备淘汰等方案。所以说，实验室设备的使用情况作为一种有效的信息，在实
验室建设优化等方面具有重要意义，因此，对于设备信息的采集是一个实验室管理者值得研
40 究的问题。
为了实现信息的采集，以及将采集来的信息以可视化的图形图像界面展现给用户，本文
所讨论的系统，基于B\S 和C\S 两种模式，在采集端以基于PC 或其他智能终端的C\S 的架
 构实现信息的采集，在信息汇总端采用B\S 模式架构，将设备的使用信息以Web 浏览方式
显示给用户。
45 1 系统总体设计
1.1 系统总体结构
图1 系统总体结构图
50 整个系统包含三个服务器，分别是应用服务器、数据库服务器、Web 服务器。
（1）应用服务器
基于C\S 模式架构，与前端的客户机协同工作。负责监听客户机发出的消息，将客户机
采集到的信息通过数据库服务器写入数据库中。该子系统为整个系统的核心模块，负责信息
的采集工作，该子系统在设计时必须充分考虑到影响采集质量的因素，如并发性访问，海量
55 数据，消息传递机制等。
（2）数据库服务器
连接该系统唯一的数据库，用于和数据库之间的交互，任何访问数据库的操作必须经过
该服务器，此外该服务器还具有访问合法性检查、数据定期备份等功能。
（3）Web 服务器
60 为用户提供与信息查询相关的Web 服务，该子系统是典型的基于B\S 模式架构的，以
J2EE[1]框架实现，并采用MVC 经典模型，整合了当前流行框架Struts+Hibernate+Spring[2]
（SSH），在数据的持久化、信息查询的高效性等方面做了相关优化处理。
2 数据库设计方案
注：为了降低问题的复杂性，本文讨论的实验设备暂为微型计算机。因为任何设备若要
65 对其进行智能化监控必须绑定一个智能终端，如：PDA，PPC，MT 等。
数据库[3]作为该系统的核心，所有的记录信息都保存在数据仓库中，此外，数据模型设
计的好坏很大程度上影响着系统的执行效率。
通过需求分析可知，该系统涉及到实验室，PC 终端，学生，班级，课程，教师，记录
（学生记录和教师记录），八类对象，映射到数据库中为相应的八张核心表。在所有表中最
70 重要的是学生记录表，因为该记录是学生使用微机的重要凭证，其中的记录需保存学生一次
上机的起始时间。微机的使用率，学生的到课率等相关信息都依据该记录。为了提高系统性
 能，对学生记录表不设置任何外键，只通过学生的学号和微机的物理地址（MAC 地址）关
联。
75 图2 数据库表关系图
3 优化措施
3.1 冲突优化
由于此系统为的工作环境属于高并发性[4]环境，最坏的情况为所有机房的所有微机都在
80 同一时刻与信息采集服务器通信，当然服务器同一时刻不可能同时处理这些通信请求，于是
便产生了冲突。虽然，数据库连接池模型可以有效的提高工作效率，使CUP 能够充分利用
有限的时间片，能够在尽量短的时间内处理尽量多的请求，但是仍旧无法完全避免同一时刻
的通信请求。
退避算法的提出能够有效解决这种冲突问题，每当客户机向服务器发出通信请求时，都
85 会启动一个计时线程记录客户机的等待时间和冲突的次数，如果客户机发出请求后服务器超
过5 秒应答认为请求超时，冲突次数（n）加一，之后等待2n 秒后再加上2n 乘以一个0 到1
的随机数，最后取整得到的延迟时间S，等待S 秒后再重新发送通信请求，当冲突次数达到
8 后认为与服务器失去连接，并将相关消息返回到客户端。
经实际测试，当在100 台机器的测试环境下，当设定等待时间为5 秒，最大冲突次数为
90 8 时，在1 小时内通过退避算法有效避免冲突671 次，且冲突数最高为3，即在100 个随机
并发环境下单机持续冲突的次数不超过3。
 等待时间（T）＝2n+2n×Random (秒)
图3 退避机制工作原理
95
3.2 线程池并发性处理
由于服务器在接收到客户机消息的同时还会进行数据库操作，因而使用线程池模型能够
显著提高服务器的效率。当服务器接收到客户端的消息后，根据消息的内容创建一个任务模
型（TaskModel）用来处理相关业务，然后把任务传递给线程池[5]处理，当线程池中的活动
100 线程达到最大时任务进入等待队列[6]等候处理，否则从线程池中取出一个就绪线程处理该任
务。
图4 线程池类设计图
105 该线程池模型[7]同时设置了线程池活动线程数量（corePoolSize）、最大线程数量
（maximumPoolSisze）、等待队列的最大长度（workQueueSize）、当等待队列达队满时对
新到线程采取的策略（policy）、线程池的最长保持时间（keepAliveTime）参数。
 110 图5 线程池模型
4 信息采集解决方案
4.1 学生端信息采集
当学生上机时登录系统，系统向服务器发送登录信息，经过验证后在数据库中写入相关
115 条目并向客户端返回该条目在数据库中的唯一标识rid，之后只要该学生没有退出客户端，
客户端便每隔一段时间向服务器发送更新信息，服务器便根据此rid 更新该条目的最后时间
为当前时间。该学生此次登录的总时间为最后时间－登录时间。
 120 图6 学生端信息采集流程
4.2 教师端信息采集
当教师登录客户端时，经过服务器验证信息，若验证通过则返回该教师的班级和课程给
客户端，客户端收到后供教师选择，当教师正确选择后向服务器发送选择信息，服务器便将
125 此信息记录到数据库当中。教师此条登录信息具有重要意义，服务器根据该记录通过时间和
班级两个字段就可以关联到该机房当前正在上该老师课的所有学生。
图7 教师端登录界面
 图7 教师端信息采集流程
5 (B\S)信息查询框架
由于该系统涉及到的业务逻辑较为复杂，同时为了确保数据的一致性和准确性，该系统
135 采用三层结构[8]，即表现层，业务层，持久层（如图所示）。用户通过浏览器将请求发送给
表现层，表现层根据请求的业务，将请求传递给相关的业务层[9]，业务层完成相关的业务逻
辑并通过持久层来进行数据持久化操作。
 图8 信息查询框架体系结构
140
该Web 系统基于Tomcat\JBoss 服务器，采用JSP、J2EE 技术，整合了SSH 框架。系统
表现层基于Struts 框架开发，业务逻辑层采用Spring 面向切面技术，极大降低了模块之间的
耦合，在持久层中应用Hibernate 框架，实现数据的增删改查。系统在内部运用各种技术提
高系统的性能，保证查询框架的正常运行，而系统外部借助美工技术，将界面设计得简洁大
145 方，尽可能降低用户使用系统的复杂度。
图9 查询主界面
 图10 根据日期查询
155
图11 实验室信息汇总
6 结论
160
表1 实际运行环境中数据统计
终端数量（台） 平均冲突（次） 数据库空闲率（s\min） 数据丢失率
10 2.147 40.232 0.0%
20 3.569 37.341 0.0%
40 5.921 29.938 0.0%
80 7.484 14.191 0.0%
200 15.322 2.322 0.0%
 该系统在C\S 端设计时充分考虑服务器的处理能力和通信能力，应用多种技术进行改
进，如在处理通信冲突时通过结合退避算法有效的避免了并发性冲突；在处理服务器处理能
165 力上，为了使服务器能够在有限的时间片内处理更多的数据，减少CPU 等待时间，而引入
线程池模型，通过把每个独立的任务制作成一个单独的线程交给线程池取处理，从而提高了
服务器的处理性能。此外，在其他优化服务器性能的措施上还采用了自定义消息处理框架、
Java 反射机制、哈希映射集等技术。在真实测试环境下系统运行正常，随着终端数量的增加
虽然冲突也在增加但是通过前述的一系列优化措施，有效的提高了数据的可靠性和准确性。
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[参考文献] (References)
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[5] Henry F.Korth S.Sudarshan. Database System Concepts[M] 杨冬青. 北京:机械工业出版社, 2006
[6] Sam Lightstone. Physical Database Design[M]. 北京:清华大学出版社, 2010
[7] David M. Kroenke. Database Concepts[M]. 姜玲玲,冯飞. 北京:清华大学出版社, 2008
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