程序高并发数据，服务器如何处理？
当大量设备连接服务器，大量数据上传到服务器，服务器要如何提高处理能力，来处理这些数据，数据源为设备数据。服务器处理数据建议可以从下面几个方面考虑，1.排队列处理机制。
数据涌入服务器，但还是能够区分先后顺序，按照数据传输时序将数据摘要排入队列，然后服务器按队列依次进行处理。
2.数据分类机制。
数据分类和优先级处理一起使用，将数据按照不同的类型进行分类，例如，可以将设备状态分为一类数据，将监控数据分为一类数据，将操作员正常操作设备数据分为一类，将操作员非法操作设备分为一类等，将不同的类型，按照其重要程度，放入不同的优先级队列中，按照优先级队列依次去处理。
3.数据分流机制。
对数据进行分层，分流管理，多级服务器进行区分，例如可以按如下进行区分，设备-学校服务器-市级服务器-省级服务器-中央服务器，这样分级分下来，每一层的数据同时访问量并不是很大。
服务器从以上方面可以考虑，上位机设备也可以进行优化，做好数据定义，可以分担服务器的压力，可以从以下几个方面来考虑。
1.闲时机制。
上位机的数据非必要情况不采用实时数据传输，可以在本地储存数据，等待闲时上传。
2.分包机制。
例如数据源做两种情况拆分，一种为数据量小于1M的小数据，一种为数据量大于1M的大数据。对大数据进行切片分包，分包进行传输，此操作需要服务器进行相应的处理，实际上是服务器降低了大数据处理优先级。
3.摘要机制。
对于大数据的传输，可以制定合适的摘要数据，在大数据传输之前，先传输其摘要，通过服务器对摘要的判定，抉择该数据是否进行传输，从而提升其通信效率。
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