导　　师： 吴超;秦斌

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 深圳大学

摘　　要： 人口健康一直是全人类关注的热门话题,截至2017年底,我国60岁以上老年人口已有2.41亿人,占总人口的17.3%。随着我国老龄化趋势的加剧,医疗资源紧张的情况变得愈加严重。为解决这一矛盾,近年来我国大力发展互联网医疗产业,促使移动医疗、人工智能医疗等新技术不断出现,而这些新技术都需要采集或存储大量医疗生命体征数据。因此研究如何处理、存储这些生命体征数据也非常重要。针对这一现状,本文设计了一套高并发医疗生命体征数据采集系统,主要为帮助大型医院进行病人数据自动化采集工作以及提供实时监护服务。本系统通过体温计、血压计、血氧计、脉搏计等采集设备对用户的生命体征数据进行采集,并使用低功耗蓝牙将数据发送到智能手表等接入设备。然后将数据同步到服务器,同时手表作为监控终端实时接收服务器的推送消息。本文主要的研究部分是服务器对高并发生命体征数据处理过程,主要内容如下:(1)在服务器I/O设计模式选型上,选取了Reactor模式中优秀的开源框架Netty作为服务端的网络程序框架,并以此开发服务端程序。(2)在网络通信层的设计上,设计了简明的消息结构,序列化方式上利用了医疗生命体征数据本身的特点,同时借鉴Google Protobuf变长编码的思想,使得数据在网络传输中尽可能占用更小的带宽。(3)在安全验证上,设计了高效安全的登陆验证方式,使用token加时间戳加密的方式作为验证凭据。同时通过与Redis数据库的组合使用,缩短了检索数据的时间,提升了登陆验证的速度。(4)在定时任务处理上,使用HashedWheelTimer算法设计系统的定时器,降低了对服务器CPU资源的消耗。(5)在耗时任务处理上,依据业务的需求,设计了专用的串行线程池,在线程池层面保证了同一客户端提交的任务始终串行执行,提升了业务处理的效率。(6)对�

关 键 词： 互联网医疗 高并发 网络框架 序列化 串行线程池

领　　域： []