进入信息时代,在物流、外卖送餐服务,租车服务等领域中,车辆不再简单充当运输载体,拥有大量车辆这样的移动资源的企业往往把车辆作为一个信息点来对其进行数据采集并跟踪指挥布控。为了全天候提供车辆导航定位、监控管理、指挥调度等服务,传统的后台监控平台架构面对日益增长的终端数和采集数据在性能,服务稳定性,时延,维护成本等方面遇到了瓶颈。本文对目前移动互联网关于分布式服务器架构相关技术的研究来设计并实现一个高并发、高可用、可扩展、实时性强的监控平台。监控平台主要分为3个大模块实现,分别是终端数据采集模块,数据分流入库模块,应用模块。其中终端数据采集模块负责终端设备的注册/鉴权、业务数据解析和转发。数据分流入库模块负责数据聚合统计以及分流存储、抽象数据访问接口。应用模块的功能包括数据可视化、固件在线升级。采集模块作为监控平台的上游模块需要处理大量各种类型的通信协议,系统实现基于主从分布式结构,主节点使用Nginx+Zookeper集群实现负载均衡和会话信息的保存,从节点基于Reactor通信模型和责任链模型完成协议解析、转发以及扩展新协议的热更新接口。数据分流入库作为监控平台的中游模块,需要将上游处理过后的采集数据进行聚合统计和入库,系统基于Dubbo+SpringMVC完成抽象、简易的数据访问远程过程调用接口的开发以屏蔽平台数据存储的细节,引入基于磁盘的消息中间Kafka作为采集消息的缓冲区,削峰填谷,最后通过Apache Storm完成实时统计和数据分流入库。应用模块依托已经入库的数据完成各类业务功能,基于业务应用功能众多,实现逻辑复杂的事实,系统采用微服务框架SpringCloud将大应用拆分成小应用并完成以下功能:实时数据监控和历史数据回放可视化以及支持多种传输模式的固件在线升级。最后对系统进行功能和性能测试,并实现可伸缩线程池将IO和业务进行分离提升系统吞吐量和对象池减小系统开销,最终实现了具有研究意义和实用价值的车辆监控平台。