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上周有客戶反映，自己的國外服務器“傳視頻文件到服務器總是提示錯誤、不成功”!同樣是一個服務器傳輸問題，支持2000人同時在線的視頻服務器租用，面對同一設備，大量文件數據同時傳入服務器，出現錯誤，如何處理?在技術領域有個名詞叫做“技術債務”，指為了產品快速迭代，做了很多臨時性的代碼處理。

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但是在未來的某一天，這些遺留問題都會以BUG方式體現出來，導致付出更大的維護成本，通俗點說就是“出來混遲早都得還”。當大量設備連接服務器，大量數據上傳到服務器，服務器要如何提高處理能力，來處理這些數據，數據源為設備數據。

服務器處理數據可以從已下幾個方面考慮：

1、排隊列處理機制。數據涌入服務器，但還是能夠區分先后順序，按照數據傳輸時序將數據摘要排入隊列，然后服務器按隊列依次進行處理。

2、數據分類機制。數據分類和優先級處理一起使用，將數據按照不同的類型進行分類，例如，可以將設備狀態分為一類數據，將監控數據分為一類數據，將操作員正常操作設備數據分為一類，將操作員非法操作設備分為一類等，將不同的類型，按照其重要程度，放入不同的優先級隊列中，按照優先級隊列依次去處理。

3、數據分流機制。對數據進行分層，分流管理，多級服務器進行區分，例如可以按如下進行區分，設備-學校服務器-市級服務器-省級服務器-中央服務器，這樣分級分下來，每一層的數據同時訪問量并不是很大。

服務器從以上方面可以考慮，上位機設備也可以進行優化，做好數據定義，可以分擔服務器的壓力，可以從以下幾個方面來考慮。

①、閑時機制。上位機的數據非必要情況不采用實時數據傳輸，可以在本地儲存數據，等待閑時上傳。

②、分包機制。例如數據源做兩種情況拆分，一種為數據量小于1M的小數據，一種為數據量大于1M的大數據。對大數據進行切片分包，分包進行傳輸，此操作需要服務器進行相應的處理，實際上是服務器降低了大數據處理優先級。

③、摘要機制。對于大數據的傳輸，可以制定合適的摘要數據，在大數據傳輸之前，先傳輸其摘要，通過服務器對摘要的判定，抉擇該數據是否進行傳輸，從而提升其通信效率。

以客戶的項目為例，某一外貿網站，一天訪客數大約在10w左右，雙十一期間會達到30w左右，僅交易數據量在客流*20w的量級，在早晚高峰期會達到2/3的流量，在沒有采用分流的情況下，我們的服務器即使遇到海量數據和高并發情況，互聯數據服務器處理能力無壓力，不會出現阻塞!