MapXtreme For Java硬件配置建议.docx
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MapXtremeForJava硬件配置建议
MapInfoMapXtremeJava硬件配置建议
1.MapXtremeJava系统需求2
2.MapXtremeJava动态地图服务性能分析4
2.1MapXtremeJava内部性能测试5
2.2动态地图服务-每用户tpcc值估算8
3.MapXtreme数据缓存性能分析8
3.1MapXtreme地图缓存测试报告9
3.2地图缓存服务-每用户tpcc值估算11
4GIS应用服务器经验计算公式11
5.小型机相对PcServer的技术优势12
MapXtremeJava引擎能够提供基于J2EE架构的地图服务引擎，用户可以在Internet范围或组织机构范围的Intranet/Extranet环境中实现位置智能应用，可以使用户在集中管理的服务器上运行地图应用，在显著提供应用性能、可靠性和安全性的同时，降低硬件与管理成本。
能够满足多用户对多个业务系统和海量空间数据的访问，从而提供高性能的空间地图服务。
MapXtremeJava是目前用于Internet或企业Intranet唯一的100%纯Java的地图服务器。
MapInfoMapXtremeJava与J2EE兼容，为开发人员开发应用提供了无与伦比的灵活性。
MapXtremeJava向应用开发商提供了一个高度可视化的、直观的组件，方便他们将地图功能集成到任何Web应用中。
迄今为止MapXtremeJava仍然是业界唯一的100%纯Java内核的企业级地理信息开发平台，可支持B/S和C/S架构应用开发，支持J2EE1.4以上兼容各类应用服务器，并可部署在各个版本的Unix（如AIX\Solaris\HP-UX等），Linux（Redhat\SUSE等）和Windows（Windows2000,Windows2003,WindowsXP和2008Server等）上。
根据系统前期方案和项目要求，在应用中GIS地图服务分为动态地图服务和静态图片缓存服务两种类型，以下就MapXtreme对这两种GIS地图服务的性能进行分析：
1.MapXtremeJava系统需求
MapXtremeJavaEdition可用于在支持Java虚拟机的任何平台上开发地图绘制应用程序。
以下是执行地图绘制应用程序的最低要求，
MapXtremeJava最低系统需求
∙支持servlet/JSPweb服务器，带有支持servlet/JSP的插件的web服务器，或独立的servlet容器。
Servlet容器或插件必须支持2.3ServletAPI规格和1.1JSPAPI规格。
∙与Java2平台兼容的虚拟机1.4.1或更高版本。
∙安装在服务器上的视频卡。
在Solaris上，或者为视频卡，或者为X11服务器（根据Java2D增强图形功能的要求）。
∙200MB硬盘空间，用于MapXtremeJava（~760MB用于安装）。
∙400MB硬盘空间，用于存放示例地图数据。
∙256MBRAM，供MapXtreme使用。
操作系统
∙Solaris9&10
∙Linux2.6Kernel,Redhat4
∙Windows2000ServerEdition
∙WindowsServer2003EnterpriseEdition
∙WindowsServer2003EnterpriseEditionX64
∙IBMAIX5.3
∙HP-UX11i
应用程序服务器
∙Apache-Tomcat5.0,5.5
∙JBOSS4.0.x
∙Oracle10gApplicationServer10.2
∙Weblogic8.1,9.0
∙WebSphere6.0
∙SunJavaSystemApplicationServer8
数据库
∙Oracle9i,10g
∙SQLServer2000w/SpatialWare4.8
∙IBMDB2SpatialExtender
∙SQLServer2005w/SpatialWare4.9
∙Informix9.4w/SpatialWare4.5
2.MapXtremeJava动态地图服务性能分析
MapXtremeJava可以满足高性能、多用户访问的企业级应用的需求，MapInfo公司的WebGIS产品可以结合应用服务器实现基于应用服务器的集群方案，从而提供更为稳定和可伸缩的服务。
MapXtreme从设计之初就是服务器端的Java组件。
使用MapXtreme开发的应用程序尤其支持：
数据库服务器集群
应用服务器群集（具体包括动态负载均衡、高性能集群、故障迁移）
WebServer负载均衡
采用多CPU的服务器
数据库连接池
借助于此，MapXtreme基于Web的地图绘制应用程序可扩展以支持众多用户，并可由应用服务器来管理相应的用户。
MapXtreme可以与采用Web服务器（例如，Apache/Tomcat、JRun等）的高负载网站高效协同工作。
2.1MapXtremeJava内部性能测试
MapInfo公司的MapXtremeJava产品新版本发布前进行标准的产品性能测试，通过性能测试使用户能够更深入地了解到MapXtremeJava的高性能、良好的可扩展性和稳定性。
以下是MapInfo美国产品测试实验室提供的性能测试结果，将从测试环境、测试结果等多个环节反应产品性能。
a、稳定性和可靠性
以下测试图形结果分析表明是高并发用户情况下，MapXtremeforJava可以稳定地提供地图服务，体现了MapXtremeforJava地图服务引擎的高稳定性和高性能。
（来源：
MapInfoProductsTestingCenterinUSA）
b、高性能
以下测试图形结果分析表明随着用户数的增加，MapXtremeforJava地图服务引擎提供的地图服务响应按比例增加。
（来源：
MapInfoProductsTestingCenterinUSA）
c、良好的伸缩性
根据MapInfo内部测试报告表明：
更多的CPU服务器进行负载均衡能够，并发用户的访问数和响应数会成比例增加。
d、系统资源使用情况（磁盘占用情况）
e、系统资源使用情况（处理器使用情况）
f、系统资源使用情况（内存页占用情况）
总之，MapXtreme提供企业级高性能的动态地图服务对系统资源（包括磁盘读写、内存资源）的占用率比较低，与且并发用户和数据量并没有明显的线性关系。
同时利用Java多线程技术来有效处理多个并发用户的负荷，可以支持通过添加额外的CPU、服务器负载均衡来支持更高的用户负荷。
2.2动态地图服务-每用户tpcc值估算
如下是MapXtremeJava对城市级1：
500全要素地图，动态渲染的测试结果。
服务器采用SunE4500服务器（CPU主频400MHZ），根据TCP测试结果每CPU的tpcc值为3500，则推算每用户tpcc值为3500。
3.MapXtreme数据缓存性能分析
地图数据的图块、缓存技术是目前地理信息系统领域解决空间地理信息服务响应速度的最佳解决方案，目前主要采用的是栅格数据缓存技术。
MapXtremeJava平台提供的服务器端数据缓存性能优化，大幅度提高WebGIS地图服务的性能。
栅格数据缓存是基于轻客户端思路的，传统的轻客户端地理信息服务原理是，在轻客户端地图服务中，客户端没有任何程序，客户在客户端发起地图服务请求，服务器端接受到请求后，通过地理信息引擎提取相应的地图数据进行分析和处理，最后渲染形成图片，然后将图片发送到客户端显示出来。
这种地理信息服务优点在于在网络上传输的只是压缩后的图片，所以传输效率高，不足的是每次地图操作都需要服务器进行地图渲染产生新的图片，导致地图服务引擎压力过大，特别是在用户数多，地图服务请求频繁的情况下，响应效率将受到很大的影响，而且每次请求必须重新刷新整个地图窗口。
为了解决这样的问题，将地图数据在服务器端生成不同比例尺，不同分辨率的地图栅格数据，并对栅格数据进行分块管理，在客户端发起请求的时候，通过算法直接将合适比例尺的栅格数据传输到客户端，大大提高了地图引擎对地图服务的响应速度，再加上客户端的图片缓存，就更加提高了地图服务的响应速度。
3.1MapXtreme地图缓存测试报告
为方便用户深入了解MapXtreme地图缓存服务机制和性能情况，更好地为应用提供参考。
因此MapInfo公司对地图缓存服务进行了测试，为对于大量用户的并发访问能更快速地响应，为面向企业级应用的大型GIS应用平台的建设提供了更强有力的技术指导。
1、测试工具
LoadRunner9.0是一个基于软件的能够对Web服务器产生负载的压力测试工具，通过其生成的性能报告来分析和诊断性能方面的问题，判断出Web应用程序的性能极限。
使用LoadRunner可以针对Web应用程序通过录制或手工创建方法得到测试脚本，模拟某种用户场景下许多浏览器同时访问某些页面的情景。
2、测试环境
机器
测试环境
硬件
软件
数据库服务器
机型：
P5550
CPU：
1.65GHz*4
内存：
8GB
硬盘：
146GB
AIX5.3
ORACLE10G
应用服务器
机型：
HPDL系列
CPU：
3GHz*4
内存：
8GB
硬盘：
73GB*4
Windows2003server
Apache2.0+Tomcat5.5
测试机1
机型：
IBMX226
CPU：
3GHz*2
内存：
2GB
硬盘：
73GB
LOADRUNNER9.0
测试机2
机型：
IBMX226
CPU：
3GHz*2
内存：
2GB
硬盘：
73GB
LOADRUNNER9.0
3、测试用例
∙MapXtremeJava地图服务缓存程序中制作显示地图（具体包括地图缩放、地图漫游、图层管理）的测试程序；
∙在Loadrunner中编写需要访问的服务器端资源的测试脚本；
∙设置用户场景，启动多个客户端模拟多个用户进行连接，其中包括运行时间2小时，连接数目；
∙修改地图应用配置，进行不同地图的应用配置测试。
4、测试结果
并发用户数
RPS（请求数/秒）
CPUusage
Throughoutratio
Pages/sec
%DiskTime
50
2533
35.2%
100%
0.01
0.02
100
2419
39.8%
100%
0.02
0.04
250
2431
45.8%
100%
0.02
0.05
500
1892
62.3%
100%
0.02
0.06
以上测试结果表明，通过地图缓存功能能够显著地提高系统整体的性能，可以应对大量用户的并发访问，快速响应大量的并发的用户请求。
无论是大数据量还是小数据量的地图应用，启用缓存功能后都能快速响应大量并发用户的访问。
3.2地图缓存服务-每用户tpcc值估算
根据如上测试结果地图缓存服务很少CPU资源，每用户tpcc值很低，粗略估计为0.
4GIS应用服务器tpcc经验计算
此项目采用混合架构的方式，对全要素底图数据预处理为图块采用缓存的方式预渲染，而对于大量的业务数据采用动态地图服务的方式实时渲染，则每用户的tpcc值估计为3500.根据如下是GIS应用经常使用的计算tpcc值公式。
仅供参考。
应用服务器tpcc值计算
应用服务器操作的tpcc＝最大并发用户数×每用户tpcc×系统冗余
系统业务模型
1
最大并发用户数=
100
个
2
每用户tpcc值
3500
Tpcc
4
系统预留的冗余度=
40
％
应用服务器tpcc经验值＝100×3500/0.6
583333
tpcc
表1应用服务器估算表
说明：
∙最大并发用户量的估算是按照全省电信员工为2000人，估算20%的用户为使用网格营销系统用户共200人，最大并发用户数为在线用户数的50%共100人进行估算的；
∙HPRX8640服务器,采用 24core安腾处理器，满足tpcc估计值590000tpcc需求；
∙没有PCServer能达到相应的tpcc值；
5.小型机相对PcServer的技术优势
5.1高运算处理能力（HighPerformance）
✓实现多CPU协同处理功能；
✓系统设计有专用高速I/O通道。
5.2高可靠性（Reliability）
✓延续了大型机、中型机的高标准的系统与部件设计技术；
✓采用高稳定性的UNIX类操作系统。
5.3高服务性（Serviceability）
能够实时在线诊断，精确定位出根本问题所在，做到准确无误的快速修复。
5.4高可用性（Availability）
多冗余体系结构设计是小型机的主要特征，如冗余电源系统、冗余I/O系统、散热系统等。
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