PostgreSQL 实时位置跟踪+轨迹分析系统实践 - 单机顶千亿轨迹/天

2021-09-30 11:31:56

背景

随着移动设备的普及，越来越多的业务具备了时空属性，例如快递，试试跟踪包裹、快递员位置。例如实体，具备了空间属性。

例如餐饮配送，送货员位置属性。例如车辆，实时位置。等等。

其中两大需求包括：

1、对象位置实时跟踪，例如实时查询某个位点附近、或某个多边形区域内的送货员。

2、对象位置轨迹记录和分析。结合地图，分析轨迹，结合路由算法，预测、生成最佳路径等。

DEMO

以快递配送为例，GPS设备实时上报快递员轨迹，写入位置跟踪系统，同时将轨迹记录永久保存到轨迹分析系统。

由于快递员可能在配送过程中停留时间较长（比如在某个小区配送时），上报的多条位置可能变化并不大，同时考虑到数据库更新消耗，以及位置的时效性，可以避免一些点的更新（打个比方，上一次位置和当前位置变化量在50米时，不更新）。

动态更新可以减少数据库的更新量，提高整体吞吐能力。

设计

实时位置更新

1、建表

create table t_pos (  
  uid int primary key,   -- 传感器、快递员、车辆、。。。对象ID  
  pos point,             -- 位置  
  mod_time timestamp     -- 最后修改时间  
);  
  
create index idx_t_pos_1 on t_pos using gist (pos);

真实环境中，我们可以使用PostGIS空间数据库插件，使用geometry数据类型来存储经纬度点。

create extension postgis;  
  
create table t_pos (  
  uid int primary key,   -- 传感器、快递员、车辆、。。。对象ID  
  pos geometry,          -- 位置  
  mod_time timestamp     -- 最后修改时间  
);  
  
create index idx_t_pos_1 on t_pos using gist (pos);

2、上报位置，自动根据移动范围，更新位置。

例如，移动距离50米以内，不更新。

insert into t_pos values (?, st_setsrid(st_makepoint($lat, $lon), 4326), now())  
on conflict (uid)  
do update set pos=excluded.pos, mod_time=excluded.mod_time  
where st_distancespheroid(t_pos.pos, excluded.pos, 'SPHEROID["WGS84",6378137,298.257223563]') > ?;  -- 超过多少米不更新

历史轨迹保存

通常终端会批量上报数据，例如每隔10秒上报10秒内采集的点，一次上报的数据可能包含多个点，在PostgreSQL中可以以数组存储。

create table t_pos_hist (  
  uid int,                  -- 传感器、快递员、车辆、。。。对象ID  
  pos point[],              -- 批量上报的位置  
  crt_time timestamp[]      -- 批量上报的时间点  
);   
  
create index idx_t_pos_hist_uid on t_pos_hist (uid);                 -- 对象ID  
create index idx_t_pos_hist_crt_time on t_pos_hist ((crt_time[1]));    -- 对每批数据的起始时间创建索引

有必要的话，可以多存一个时间字段，用于分区。

历史轨迹分析

动态位置变更压测

写入并合并，同时判断当距离大于50时，才更新，否则不更新。

（测试）如果使用point类型，则使用如下SQL

insert into t_pos values (1, point(1,1), now())  
on conflict (uid)  
do update set pos=excluded.pos, mod_time=excluded.mod_time  
where t_pos.pos <-> excluded.pos > 50;

（实际生产）如果使用PostGIS的geometry类型，则使用如下SQL

insert into t_pos values (1, st_setsrid(st_makepoint(120, 71), 4326), now())  
on conflict (uid)  
do update set pos=excluded.pos, mod_time=excluded.mod_time  
where st_distancespheroid(t_pos.pos, excluded.pos, 'SPHEROID["WGS84",6378137,298.257223563]') > 50;

压测

首先生成1亿随机空间对象数据。

postgres=# insert into t_pos select generate_series(1,100000000), point(random()*10000, random()*10000), now();  
INSERT 0 100000000  
Time: 250039.193 ms (04:10.039)

压测脚本如下，1亿空间对象，测试动态更新性能（距离50以内，不更新）。

vi test.sql    
  
\set uid random(1,100000000)    
insert into t_pos    
select uid, point(pos[0]+random()*100-50, pos[1]+random()*100-50), now() from t_pos where uid=:uid   
on conflict (uid)   
do update set pos=excluded.pos, mod_time=excluded.mod_time   
where t_pos.pos <-> excluded.pos > 50;

压测结果，动态更新 21.6万点/s，187亿点/天。

pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test.sql -c 64 -j 64 -T 120   
  
number of transactions actually processed: 26014936
latency average = 0.295 ms
latency stddev = 0.163 ms
tps = 216767.645838 (including connections establishing)
tps = 216786.403543 (excluding connections establishing)

轨迹写入压测

每个UID，每批写入50条：写入速度约 467.5万点/s，4039亿点/天。

压测时，写多表，压测使用动态SQL。

do language plpgsql $$  
declare  
begin  
  for i in 0..127 loop  
    execute 'create table t_pos_hist'||i||' (like t_pos_hist including all)';  
  end loop;  
end;  
$$;

create or replace function import_test(int) returns void as $$  
declare  
begin  
  execute format('insert into t_pos_hist%s values (%s, %L, %L)', mod($1, 128), $1,   
  array[point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1), point(1,1)] ,  
  array['2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10', '2018-01-01 10:10:10']);  
end;  
$$ language plpgsql strict;

vi test1.sql  
  
\set uid random(1,100000000)  
select import_test(:uid);

pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test1.sql -c 56 -j 56 -T 120   
  
  
number of transactions actually processed: 11220725  
latency average = 0.599 ms  
latency stddev = 5.452 ms  
tps = 93504.532256 (including connections establishing)  
tps = 93512.274135 (excluding connections establishing)