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在开发一个大规模的部标GPS监控平台的时候，就算我们花费再多的时间设计和规划，我们也并不能准确的预测出自己未来的车载终端接入量有多大，而且一开始就为了我们宏伟的设计蓝图，投入大规模的服务器硬件设备和网络带宽，这会带来极高的成本投入，也会在早期造成大马拉小车，空耗+复杂度过高。所以大多数的平台一定是从一两台服务器搭建运营环境， 随着车载终端量级越来越大，并发越来越高，业务模式也越来越复杂，我们需要将程序解构，从一个模块拆出多个模块，从单机运行变成多台服务器分布式部署，从单进程变成多服务模式。所以我们设计的时候，就必须要构建这种可扩展的由1变成N的架构，必须要有一个可扩展的高可用的基于部标jt808协议的服务器。
我们这里所说的10万+终端接入，首先是10万+在线的，另外并不是简单的接入，后续肯定还要保证实时数据推送、数据入库、报警分析和复杂的业务逻辑计算都能稳定的运行。在这种场景下，单台服务器或者单进程的一个808网关服务器是很难支撑到的。我们需要保证的是从前到后一系列的稳定运行指标：
1） 接入：10万+终端接入不出现排队和无法接入现象，由于一般的基于JT808协议的终端设备，都是基于TCP长连接通信，UDP的很少，10万+长连接的维持对服务器的压力可想而知非常大。一般的服务器带宽不够的时候，或者由于服务器处理速度慢，造成连接无法及时归还连接池，造成服务器接入的时候，就卡壳。我们一般采用Netty来做为JT808服务器的NIO Socket服务器框架，而Netty在开发的时候就要求在Handler中，获取的连接数据的时候，必须不能做耗时的操作。这就要求我们必须要异步处理。
2) 实时性 ： 虽然终端接入了，但是后续的逻辑处理模块如果处理速度过慢，即使是异步的，也会造成数据在内存中排队等候处理的情况，这样当数据传递到web用户面前的时候，就是滞后的，不满足用户对实时性的要求。如报警弹窗，位置显示等都是对实时性有要求的功能。
3) 数据入库：并发的连接，必然会造成对数据库并发请求加大，要求及时入库的GPS数据也是海量的，一分钟将有几十万级别的GPS数据等待入库，而且根据jt808协议，一条0×0200指令的定位数据包，经过服务器解析和逻辑计算后，又衍生出报警记录，油量温度记录，里程统计记录等等，数据量也非常的大。虽然并发是提高入库效率的手段，但是并发过高，超过数据库服务器承载的能力，又会造成数据库服务器卡壳，进而造成连锁反应，web用户经常会看到页面打开过慢，数据显示不出来，其实不是web服务器的问题，是数据库的压力太大，难以及时响应。所以一个能承受10万+终端的部标808服务器，并不简单的是要求代码写的好性能高，前期数据库的设计和规划能力和实际的承载能力也必须要跟得上，这就是一条流水线，那个环节掉链子，都是多米诺效应的崩溃。
在实际的运营中，单台的阿里云服务器并不贵，带宽的运营成本要高于服务器的成本，所以我们在设计架构的时候，必须要保证部标808服务器是可以像刀片一样是可以插拔的，通过分散压力，来保证系统的稳定运行。当某一个服务器模块停用或者上线，是不需要整个平台调整或者改造开发的，web平台是无感的。
所以我们不能让Web平台直接面对808服务器，而是在808服务和Web平台之间，增加一个Redis缓存服务器，808服务器的实时GPS数据直接push到Redis缓存中，web平台获取实时数据的时候，不是通过RPC调用808服务器的实时服务，而是通过Redis的API，直接从Redis缓存中获取。利用Redis的Pipeline模式，可以批量获取所需的实时数据。
在Web平台给终端下发指令的时候，如何知道终端是在那一台服务器上，这个是通过在Redis中缓存一个Sim卡号和部标808服务器Id的映射关系表，当终端接入的某台服务器的时候，808服务器会自动在Redis上更新映射表，这样web平台下发指令的时候，就知道通过那个部标808服务器下发指令。
由于Redis有消息队列的功能，对于报警推送等实时性要求高的场合，当部标808服务器解析报警后，可以直接推送给Redis队列，然后web平台通过订阅消息队列，获取报警消息，然后再经由Websocket推送给前端平台。可以看出整个报警的推送路径发生了重大改变，不再是从数据库读取出来，而是通过典型的分布式内存，不断的推送。不单提高了报警响应的速度，更重要的是，大部分的GPS平台，报警误报频繁，频繁的插入数据库，对数据库压力非常的大。
