应用系统数据对接几种方案

应用系统之间数据传输的几种方式

第一种方案:socket方式

Socket方式是最简单的交互方式。是典型才C/S交互模式。一台客户机,一台服务器。
服务器提供服务,通过IP地址和端口进行服务访问。而客户机通过连接服务器指定的端口进行消息交互。
其中传输协议可以是TCP/UDP 协议。而服务器和约定了请求报文格式和响应报文格式。
如图一所示

目前我们常用的http调用,java远程调用,webservices 都是采用的这种方式,只不过不同的就是传输协议以及报文格式。
这种方式的优点:
1 易于编程,目前java提供了多种框架,屏蔽了底层通信细节以及数据传输转换细节。
2 容易控制权限。通过传输层协议https,加密传输的数据,使得安全性提高 
3 通用性比较强,无论客户端是.net架构,java,python 都是可以的。尤其是webservice规范,
 使得服务变得通用
这种方式的缺点:
1 服务器和客户端必须同时工作,当服务器端不可用的时候,整个数据交互是不可进行。
2 当传输数据量比较大的时候,严重占用网络带宽,可能导致连接超时。使得在数据量交互的时候,服务变的很不可靠。

第二种方案:ftp/文件共享服务器方式

对于大数据量的交互,采用这种文件的交互方式最适合不过了。系统A和系统B约定文件服务器地址,文件命名规则,文件内容格式等内容,通过上传文件到文件服务器进行数据交互。
文件命名规则,文件内容格式等内容,通过上传文件到文件服务器进行数据交互。

最典型的应用场景是批量处理数据:例如系统A把今天12点之前把要处理的数据生成到一个文件,
系统B第二天凌晨1点进行处理,处理完成之后,把处理结果生成到一个文件,系统A 12点在进行
结果处理。这种状况经常发生在A是事物处理型系统,对响应要求比较高,不适合做数据分析型
的工作,而系统B是后台系统,对处理能力要求比较高,适合做批量任务系统。

这种方式的优点:
1 在数据量大的情况下,可以通过文件传输,不会超时,不占用网络带宽。 
2 方案简单,避免了网络传输,网络协议相关的概念。
这种方案的缺点:
1 不太适合做实时类的业务  
2 必须有共同的文件服务器,文件服务器这里面存在风险。因为文件可能被篡改,删除,或者存在泄密等。  
3 必须约定文件数据的格式,当改变文件格式的时候,需要各个系统都同步做修改。

第三种方案:数据库共享数据方式

系统A和系统B通过连接同一个数据库服务器的同一张表进行数据交换。当系统A请求系统B
处理数据的时候,系统A Insert一条数据,系统B select 系统A插入的数据进行处理。

这种方式的优点:
1 相比文件方式传输来说,因为使用的同一个数据库,交互更加简单。  
2由于数据库提供相当做的操作,比如更新,回滚等。交互方式比较灵活, 而且通过数据库的事务机制,可以做成可靠性的数据交换。
这种方式的缺点:
1 当连接B的系统越来越多的时候,由于数据库的连接池是有限的,
导致每个系统分配到的连接不会很多,当系统越来越多的时候,可能导致无可用的数据库连接

2 一般情况,来自两个不同公司的系统,不太会开放自己的数据库给对方连接,因为这样会有安全性影响

第四种方案:message方式

Java消息服务(Java Message Service)是message数据传输的典型的实现方式。
系统A和系统B通过一个消息服务器进行数据交换。系统A发送消息到消息服务器,
如果系统B订阅系统A发送过来的消息,消息服务器会消息推送给B。双方约定消
息格式即可。目前市场上有很多开源的jms消息中间件,比如  ActiveMQ, OpenJMS 。


这种方式的优点:
1 由于jms定义了规范,有很多的开源的消息中间件可以选择,而且比较通用。接入起来相对也比较简单  
2 通过消息方式比较灵活,可以采取同步,异步,可靠性的消息处理,消息中间件也可以独立出来部署。
这种方式的缺点:
1 学习jms相关的基础知识,消息中间件的具体配置,以及实现的细节对于开发人员来说还是有一点学习成本的  
2 在大数据量的情况下,消息可能会产生积压,导致消息延迟,消息丢失,甚至消息中间件崩溃。

下面具体来分析一个场景,来看看系统之间数据传输的应用  场景 目前业务人员需要导入一个   大文件到系统A,

系统A保存文件信息,而文件里面的明细信息需要导入到系统B进行分析,当系统B分析完成之后,

需要把分析结果通知系统A。


A 系统A先保存文件到文件服务器。
B 系统A 通过webservice 调用系统B提供的服务器,把需要处理的文件名发送到系统B。
由于文件很大,需要处理很长时间,所以B不及时处理文件,而是保存需要处理的文件
名到数据库,通过后台定时调度机制去处理。所以B接收请求成功,立刻返回系统A成功。
C 系统B定时查询数据库记录,通过记录查找文件路径,找到文件进行处理。这个过程很长。 
D 系统B处理完成之后发送消息给系统A,告知系统A文件处理完成。

E 系统A 接收到系统B请求来的消息,进行展示任务结果

转自:http://blog.csdn.net/yanmh007/article/details/78590409

原文地址:https://www.cnblogs.com/yerongtian/p/12544256.html

时间: 2024-07-30 18:47:26

应用系统数据对接几种方案的相关文章

HBase存储时间相关多列数据的两种方案

所谓“时间相关多列数据”指的是同一个Key下具有多个属性数据,并且这些数据与时间具有相关性,多数场景是该Key对应在不同时间时刻的行为数据.在实际应用中,这类数据很多,例如电子商务网站上用户最近一段时间浏览的宝贝集合.访问的URL列表等. 使用HBase存储此类数据时,有以下两种常用的方案: 多行单列 表结构设计 Row Key:用户标识ID + (Long.MAX_VALUE - timestamp) Column Family:’cf’ Column Qualifier:’’ Value:宝

[转] Asp.Net 导出 Excel 数据的9种方案

湛刚 de BLOG 原文地址 Asp.Net 导出 Excel 数据的9种方案 简介 Excel 的强大之处在于它不仅仅只能打开Excel格式的文档,它还能打开CSV格式.Tab格式.website table 等多钟格式的文档.它具备自动识别行号,字符,格式化数字等功能,例如:如果你在Excel 单元格中输入数字 "123456789012" 会自动转化为"1.23457E+11". 背景介绍 正因为Excel的强大和易用,大家都喜欢将数据导出为 Excel 备

MySQL冗余数据的三种方案

一,为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景,往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量. 水平切分会有一个patition key,通过patition key的查询能够直接定位到库,但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了. 此时常见的架构设计方案,是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求. 例如:订单业务,对用户和商家都有订单查询需求: Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果

三种方案在Windows系统下安装ubuntu双系统

一.虚拟机安装(不推荐) 使用工具:Vmware 如果不是因为迫不得已,比如Mac OS对硬件不兼容,Federa安装频繁出错,各种驱动不全等等,不推荐使用虚拟机安装. 个人感觉这是一种对操作系统的亵渎,因为你得的到它的人,却没有得到它的心. 但是虚拟机的安装也并不是毫无优点,不用担心网卡显卡声卡的驱动问题,不用担心硬件不兼容之类的. 下面来简单说一下操作步骤. 1.下载ubuntu的镜像文件 这个直接去官网就可以下载到: http://www.ubuntu.com/download/deskt

Linux系统中修改用户名的两种方案整理

在安装系统的时候,经常会无意识的随便起个用户名,后面如果发现该用户名不好或因为环境需要须重起个用户名,经过查找资料和亲自测试发现有两种方案可选:手动修改和使用usermod等命令自动修改. 方案一:手动修改各个关联用户文件 以root身份登录系统文件的修改需要root权限,这里不管是原root用户登录还是普通用户切换到root下都可以,只要有修改权限就行. 修改/etc/passwd这个文件中的用户名部分.用户组部分和主目录部分如我本来的用户名为hadoop,现在想修改为seed,则要修改下面部

如何来合理解决电商系统数据承载过大的问题呢?

原文地址:http://whosmall.com/?post=431 初创企业在发展过程中,一般不会遇到类似问题,但是随着业务量的增加,特别是电商系统,由于每日的订单数量过多,导致数据库的承载量过大,更换服务器的成本很大,所以如何来合理解决电商系统数据承载过大的问题呢? 1.从初始阶段,这应该是属于系统架构师应该考虑进去的事情,所以这项工作应该由架构师来完成: 2.如果没有合理的架构,那么在需要解决这个问题的时候,可以通过数据库分库,分表.切片的方式来进行.(再次强调这是个技术问题,产品不背锅)

OpenStack部署到Hadoop的四种方案

随着企业开始同时利用云计算和大数据技术,现在应当考虑如何将这些工具结合使用.在这种情况下,企业将实现最佳的分析处理能力,同时利用私有云的快速弹性 (rapid elasticity) 和单一租赁的特性.如何协同效用和实现部署,是本文希望解决的问题. 一些基础知识 第一是OpenStack .作为目前最流行的开源云版本,它包括控制器.计算 (Nova).存储 (Swift).消息队列 (RabbitMQ) 和网络 (Quantum) 组件.图 1 提供了这些组件的一个图示(不包含 Quantum

(四) 一起学 APUE 之 系统数据文件和信息

. . . . . 目录 (一) 一起学 APUE 之 标准 IO (二) 一起学 APUE 之 文件 IO (三) 一起学 APUE 之 文件和目录 (四) 一起学 APUE 之 系统数据文件和信息 1.getpwnam(3).getpwuid(3) 1 getpwnam, getpwuid - get password file entry 2 3 #include <sys/types.h> 4 #include <pwd.h> 5 6 struct passwd *getp

分布式系统数据一致性的6种方案(转)

分布式系统数据一致性的6种方案(转) 编者按:本文由「高可用架构后花园」群讨论整理而成,后花园是一个面向架构师的增值服务,如需了解,请关注「高可用架构」后回复 VIP                                                                                 问题的起源 在电商等业务中,系统一般由多个独立的服务组成,如何解决分布式调用时候数据的一致性? 具体业务场景如下,比如一个业务操作,如果同时调用服务 A.B.C,需要满足要