一种分布式仓储数据处理方法、设备和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及仓储技术领域，具体涉及一种分布式仓储数据处理方法、设备和系统。
【背景技术】
[0002]无论是传统零售商还是电商企业，供应链的优劣都是其成败的重要决定因素之一，供应链中极其重要的一环是仓储系统，仓储系统的响应速度直接影响整个供应链的响应速度，间接影响客户体验和公司整体采销策略。常见的仓储系统主要有两种，图1和图2分别示出了两者的系统架构，图1是在各仓库(如北京仓、上海仓)均部署整套仓储系统和数据库，同时在服务器端部署汇总数据库，各仓库端与服务器端形成整个仓储系统；图2是将服务器和数据库集中部署在一处，各地仓库通过其客户端或网站直接访问异地服务器，执行仓储功能。但是，采用图1的方式需要在多地部署服务器和数据库，投入成本高，且数据版本难于管理；采用图2的方式工作时各地库房需要远程访问服务器，访问过程受网络状况的制约，访问速度和可用性得不到保证。
【发明内容】
[0003]有鉴于此，本发明提出一种分布式仓储数据处理方法、设备和系统，仓库客户端并不是完全依赖服务端数据，而是与服务端处于部分同步的状态，客户端操作响应快。
[0004]本发明提供一种分布式仓储数据处理方法，包括:接收来自服务端设备的业务数据并存储在本地，其中业务数据包括若干数据包，每个数据包具有唯一的标识符；在本地数据包经过操作后，将操作结果发送给所述服务端设备，并升级该本地数据包的版本号；向其他客户端设备广播该本地数据包的最新版本；接收所述服务端设备和所述其他客户端设备广播的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号。
[0005]优选地，该方法还包括:接收所述服务端设备下发的数据分析任务，基于本地数据执行所述数据分析任务，分析完毕后将结果发送给所述服务端设备。
[0006]本发明还提供一种分布式仓储数据处理方法，包括:根据操作节点对业务数据进行拆分，将业务数据拆分为若干数据包，为每个数据包分配唯一的标识符；将数据包下发给各个操作节点上的客户端设备，记录数据包与客户端设备的对应关系；接收来自所有客户端设备的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号；向所有客户端设备广播该本地数据包的最新版本。
[0007]优选地，其中所述操作节点包括以下各项中的至少两项:验收节点、上架节点、库存节点、拣货节点、发货节点。
[0008]优选地，该方法还包括:根据用户需求建立数据分析任务，对完成该数据分析任务所需的时长进行预估。
[0009]优选地，该方法还包括:当预估时长小于等于预设阈值时，基于本地数据执行所述数据分析任务，分析完毕后将结果反馈给用户；当预估时长大于预设阈值时，将所述数据分析任务拆分为若干子任务，将各子任务下发给相关客户端设备；其中，拆分所述数据分析任务时，根据各客户端设备持有数据包的情况，将数据分析任务中涉及单个客户端设备所持有的数据包的部分拆分为一个子任务。
[0010]优选地，该方法还包括:接收各客户端设备发送的针对子任务的分析结果，然后将分析结果反馈给用户。
[0011]本发明还提供一种客户端设备，包括:数据接收模块，用于接收来自服务端设备的业务数据并存储在本地，其中业务数据包括若干数据包，每个数据包具有唯一的标识符；数据发送模块，用于在本地数据包经过操作后，将操作结果发送给所述服务端设备，并升级该本地数据包的版本号；数据广播模块，用于向其他客户端设备广播该本地数据包的最新版本；数据更新模块，用于接收所述服务端和所述其他客户端设备广播的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号。
[0012]本发明还提供一种服务端设备，包括:数据拆分模块，用于根据操作节点对业务数据进行拆分，将业务数据拆分为若干数据包，为每个数据包分配唯一的标识符；数据下发模块，用于将数据包下发给各个操作节点上的客户端设备，记录数据包与客户端设备的对应关系；数据接收模块，用于接收来自所有客户端设备的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号；数据广播模块，用于向所有客户端设备广播该本地数据包的最新版本。
[0013]本发明还提供一种分布式仓储数据处理系统，包括:服务端设备和至少两个客户端设备，其中，所述服务端设备用于根据操作节点对业务数据进行拆分，将业务数据拆分为若干数据包，为每个数据包分配唯一的标识符；将数据包下发给各个操作节点上的客户端设备，记录数据包与客户端设备的对应关系；接收来自所有客户端设备的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号；向所有客户端设备广播该本地数据包的最新版本；所述客户端设备用于接收来自服务端设备的业务数据并存储在本地，其中业务数据包括若干数据包，每个数据包具有唯一的标识符；在本地数据包经过操作后，将操作结果发送给所述服务端设备，并升级该本地数据包的版本号；向其他客户端设备广播该本地数据包的最新版本；接收所述服务端设备和所述其他客户端设备广播的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号。
[0014]有益效果:利用本发明实施例的分布式仓储数据处理方案，使得仓库客户端并不是完全依赖服务端数据，而是与服务端处于部分同步的状态，既充分利用了客户端计算资源，避免了各地分库房部署的巨大费用，又解决了集中部署受网络状况影响严重的问题，一线工作人员使用本发明实施例的终端设备操作响应速度快，操作体验得到提升。
【附图说明】
[0015]图1和图2是现有技术中两种典型的仓储系统架构图。
[0016]图3是现有技术中一种典型的库房客户端系统架构图。
[0017]图4是本发明实施例分布式仓储数据处理方法在客户端的流程框图。
[0018]图5是本发明实施例分布式仓储数据处理方法在服务端的流程框图。
[0019]图6和图7分别是本发明实施例的客户端设备和服务端设备结构图。
[0020]图8是本发明实施例的分布式仓储数据处理系统结构图。
【具体实施方式】
[0021]以下结合附图以及具体实施例，对本发明的技术方案进行详细描述。
[0022]图3示例性地示出了一种典型的仓储系统中在仓库使用的库房系统，根据不同的业务流程，库房系统具有“验收”、“上架”、“库存”、“拣货”和“发货”等操作节点，各个节点上的工作人员通过本地客户端进行业务处理，向服务端上传和下载数据，服务端管理人员进行统一管理调度。
[0023]图4示出了本发明实施例的分布式仓储数据处理方法在客户端的处理流程框图，包括:
[0024]S101，接收来自服务端设备的业务数据并存储在本地，其中业务数据包括若干数据包，每个数据包具有唯一的标识符；
[0025]S102，在本地数据包经过操作后，将操作结果发送给服务端设备，并升级该本地数据包的版本号；
[0026]S103，向其他客户端设备广播该本地数据包的最新版本；
[0027]S104，接收服务端设备和其他客户端设备广播的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号。
[0028]图5示出了本发明实施例的分布式仓储数据处理方法在服务端的处理流程框图，包括:
[0029]S201，根据操作节点对业务数据进行拆分，将业务数据拆分为若干数据包，为每个数据包分配唯一的标识符；
[0030]S202，将数据包下发给各个操作节点上的客户端设备，记录数据包与客户端设备的对应关系；
[0031]S203，接收来自客户端设备的数据包版本，相应地更新本地数据包及其版本号；
[0032]S204，向所有客户端设备广播该本地数据包的最新版本。
[0033]在实际应用场景中，首先，服务组将所有的数据拆分成合理大小的数据包，并为每个数据包分配唯一的标识。拆分原则是:根据具体使用的业务场景和系统中的每个操作节点进行拆分，每个操作节点涉及的数据拆分为一个数据包。
[0034]工作时，各客户端的业务人员根据本客户端节点的常用操作，从服务端下载相关的数据包，存储在本地，服务组根据数据包标识符记录每个客户端存储的包情况。业务人员在客户端进行数据操作时直接使用本地数据，操作完成后，将操作后的最终数据结果发给服务组，还将本地数据包版本号升级。同时，在局域网内广播升级后的数据包版本，将其他客户端持有的相同包(标识符相同)的版本全部升级。
[0035]另一方面，服务组收到客户端发来的操作结果后，记录该操作结果，同时将服务组内对应的数据包版本升级，并对所有客户端广播最新的包版本(客户端据此对本地的包版本进行升级)，确保系统内所有客户端中相同标识符的数据包版本一致。如果某个客户端的数据包不符合最新版本号，也可由工作人员手动下载最新的包版本存储在本地。
[0036]以“上架”过程举例来说，首先服务组将所有的待上架数据，根据不同的机构和库房一一例如“沈阳-3C库房”一一拆分成不同的数据包，如果沈阳-3C库房有客户端连接到服务器，而且该客户端平时进行过“上架”业务，则该客户端将下载服务组拆分好的对应数据包，存储到本地。
[0037]之后，当业务人员使用此客户端进行上架作业时，客户端直接使用本地下载的数据包进行“上架”操作，比如此时本地数据包中一共包含了 100件商品，业务人员对其中一件进行了“上架”，此时，本地的数据包会改变为99件待上架，I件已上架。此时数据包的改变就是从待上架商品中减1，同时产生I个数量的已上架，客户端就将此2项变动，发给服务组，同时将自身的版本号加I。
[0038]服务组收到变更后，将原来100件待架商品对应的数据包中减掉I件商品，同时将数据包的版本号加I。同时将这个数据包的数据变化和版本号变化发送给所有持有这个数据包的客户端，通知其进行变更。
[0039]除了原100件待上架商品的数据包外，服务