快递全链路实时监控方法、装置、存储介质及服务器与流程

本技术涉及快递监控领域，具体涉及一种快递全链路实时监控方法、装置、存储介质及服务器。

背景技术：

1、随着互联网和电子商务的兴起，快递行业的发展与国内乃至世界各地区的经济发展密不可分。快递行业将信息传递、资金流通和文化传播等多种功能融合在一起，关联生产、流通、消费、投资和金融等多个领域，是现代社会不可替代的基础产业。

2、全国的快递总量每天达上亿件，物流环节扫描数据更是达到几百亿条，对快递全链路进行实时监控，可实时了解快递运输链路的物流状态。而快递运输的全链路包括有多个时效节点，每当快递到达一个时效节点时，都需要在当前时效节点建立对应的时效预估模型以计算当前时效节点到下一时效节点之间的估计时效，此过程需要创建大量的时效预估模型，导致存储的成本较大。

技术实现思路

1、本技术提供一种快递全链路实时监控方法、装置、存储介质及服务器，可以在对快递进行全链路实时监控时，节约存储成本。

2、在本技术的第一方面提供了一种快递全链路实时监控方法，应用于服务器，所述方法包括：

3、从消息队列中读取目标快递的目标节点轨迹信息，所述消息队列存储至少一个快递在网点发件时产生的节点轨迹信息；

4、根据所述目标节点轨迹信息对应的当前时效节点，构建物流分段模型，所述物流分段模型用于计算从所述当前时效节点到所述当前时效节点之后的多个时效节点的时效；

5、查询所述多个时效节点对应的时效配置参数，根据所述时效配置参数调用所述物流分段模型进行时效计算，得到多个估计时效；

6、将所述多个估计时效写入所述物流分段模型，将所述物流分段模型存储至hbase数据库，并投递到日志系统；

7、读取所述日志系统中的所述多个估计时效，并写入分析型数据库，以供用户端从所述分析型数据库中读取所述多个估计时效并在web浏览器中显示由所述多个估计时效和对应的多个时效节点组成的全链路轨迹信息。

8、通过采用上述技术方案，在对快递进行全链路实时监控时，对快递的时效节点进行分类，根据时效节点建立包括多个时效预估模型的物流分段模型，可用于计算当前时效节点到当前时效节点之后的多个时效节点的时效，通过对多个时效节点进行物流分段模型复用，而不需要每个节点都建立物流分段模型，可以有效降低存储成本。

9、可选的，所述消息队列为rocketmq消息队列。

10、通过采用上述技术方案，采用rocketmq消息队列作为前置的消息系统接收数据，替代传统方案中的rabbitmq消息队列，rocketmq消息队列具有分布式，高吞吐，消费点位等特性，使得数据可支持多方订阅，降低了消息队列的存储成本；rocketmq消息队列可进行消费点位重置，具有数据回刷能力，提高了数据回刷效率。

11、可选的，所述从消息队列中读取目标快递的目标节点轨迹信息之后，还包括：

12、基于彩虹桥调用mysql数据库内系统配置信息对所述节点轨迹信息进行筛选。

13、通过采用上述技术方案，将目标节点轨迹信息写入彩虹桥后，查询mysql数据库中的系统配置信息将节点轨迹信息进行筛选，将杂质信息筛除，可提高有效信息的利用率，进而提高程序的运行速率；采用mysql数据库可减少数据的冗余度，减少重复的数据，提高运行效率。

14、可选的，所述根据所述目标节点轨迹信息对应的当前时效节点，构建物流分段模型，包括：

15、读取所述hbase数据库中所述目标快递对应的全链路明细表；

16、根据所述全链路明细表中所述节点轨迹信息对应的当前时效节点，查询所述当前时效节点之后的多个时效节点；

17、根据所述多个时效节点，构建物流分段模型。

18、通过采用上述技术方案，根据全链路明细表对快递的时效节点进行分类，根据时效节点建立包括多个时效预估模型的物流分段模型，可用于计算当前时效节点到当前时效节点之后的多个时效节点的时效，从而对多个时效节点进行物流分段模型复用，有效降低数据存储成本。

19、可选的，所述查询所述多个时效节点对应的时效配置参数，根据所述时效配置参数并调用所述物流分段模型进行时效计算，得到多个估计时效，包括：

20、查询本地缓存中是否存在所述多个时效节点对应的所述时效配置参数；

21、若所述本地缓存中存在所述多个时效节点对应的所述时效配置参数，则根据所述时效配置参数，进行时效计算，得到所述多个估计时效；

22、若所述本地缓存中不存在所述多个时效节点对应的所述时效配置参数，则调用redis缓存中所述时效节点对应的所述时效配置参数，进行时效计算，得到所述多个估计时效。

23、通过采用上述技术方案，优先采用本地缓存查询时效配置参数，若本地缓存中不存在时效配置参数，再调用二级缓存（redis缓存）查询时效配置，可提高程序运行的效率。

24、可选的，所述读取所述日志系统中的所述多个估计时效，并写入分析型数据库之后，还包括：

25、在所述目标快递到达所述当前时效节点之后的目标时效节点时，获取所述当前时效节点与所述目标时效节点之间的实际时效；

26、在所述hbase数据库中匹配与所述目标时效节点对应的估计时效；

27、将所述实际时效与所述目标时效节点对应的估计时效进行比较，判断所述目标快递到达目标节点的时间是否超时，得到判断结果；

28、将所述判断结果写入所述hbase数据库，投递到所述日志系统，并写入所述分析型数据库，以供用户端从所述分析型数据库中读取所述判断结果并在web浏览器中显示。

29、通过采用上述技术方案，在目标快递达到当前时效节点之后的多个目标节点，都可匹配在当前时效节点建立的物流分段模型，并调用物流分段模型中的估计时效与目标节点的当前时效进行比对，以判断目标快递到达目标节点的时间是否超时，将判断结果显示在web浏览器中显示。

30、可选的，所述读取所述日志系统中的所述多个估计时效，并写入adb分析型数据库，包括：

31、通过blink实时计算引擎读取所述日志系统中的所述多个估计时效；

32、将所述多个估计时效与对应的多个所述时效节点进行汇总，得到汇总信息；

33、将所述汇总信息写入adb分析型数据库。

34、通过采用上述技术方案，采用blink实时计算引擎，将数据更新频率提高为秒级更新，其从日志系统读取时效环节数据，实时进行汇总，实时将汇总结果写入adb分析型数据库，可实现数据的实时更新。

35、在本技术的第二方面提供了一种快递全链路实时监控装置，所述装置包括：

36、节点轨迹信息获取模块，用于从消息队列中读取目标快递的目标节点轨迹信息，所述消息队列存储至少一个快递在网点发件时产生的节点轨迹信息；

37、物流分段模型构建模块，用于根据所述目标节点轨迹信息对应的当前时效节点，构建物流分段模型，所述物流分段模型包括多个时效预估模型，每个时效预估模型用于计算从所述当前时效节点到所述当前时效节点之后的多个时效节点的时效；

38、节点估计时效计算模块，查询所述多个时效节点对应的时效配置参数，根据所述时效配置参数调用所述物流分段模型进行时效计算，得到多个估计时效；

39、物流分段模型存储模块，用于将所述多个估计时效写入所述物流分段模型，将所述物流分段模型存储至hbase数据库，并投递到日志系统；

40、节点轨迹信息存储模块，用于读取所述日志系统中的所述多个估计时效，并写入分析型数据库，以供用户端从所述分析型数据库中读取所述多个估计时效并在web浏览器中显示由所述多个估计时效和对应的多个时效节点组成轨迹信息。

41、通过采用上述技术方案，在对快递进行全链路实时监控时，对快递的时效节点进行分类，根据时效节点建立包括多个时效预估模型的物流分段模型，可用于计算当前时效节点到当前时效节点之后的多个时效节点的时效，从而对多个时效节点进行物流分段模型复用，有效降低数据存储成本。

42、在本技术的第三方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。

43、在本技术的第四方面提供了一种服务器，包括：处理器、存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。

44、综上所述，本技术包括以下至少一种有益效果：

45、1、根据时效节点建立包括多个时效预估模型的物流分段模型，可用于计算当前时效节点到当前时效节点之后的多个时效节点的时效，从而对多个时效节点进行物流分段模型复用，有效降低数据存储成本；

46、2、采用rocketmq消息队列作为前置的消息系统接收数据，提高了数据回刷的效率；采用blink实时计算引擎，将数据更新频率提高为秒级更新，提高了程序的运行效率。