随着流程工业的发展,各种工业自动化系统产生的数据量急剧增长,传统的单机实时数据库由于容量和性能的限制,已难以满足大型应用对海量数据处理的需求。流程工业分布式服务框架能够把一台机器无法承担的处理量分散到多台,可扩展性较好,但目前相关研究较少。因此,研究适合实时数据库的分布式服务框架来提高系统的容量、可用性和实时性,具有重要的研究意义和应用价值。本文通过研究现有的实时数据库及分布式技术,分析流程工业分布式服务框架的功能、性能等需求,基于已有的服务总线提出了一种适用于海量数据处理的、易于扩展的分布式服务框架,支持对异构服务的集成管理,通过多个单机实时数据库的整体接入来提高系统容量,并设计了主从/多重冗余方案及并发访问机制来提高系统的可用性和访问性能。本文采用分层的思想设计了分布式服务框架的总体结构,主要工作如下：(1)设计了服务注册中心来解决服务的Id分配、校验等管理问题。然后基于Dijkstra算法设计了智能寻路策略来快速获取两点之间的最优路径,通过自动部署机制实现对服务的一站式操作和监控。(2)设计了分布式查询、订阅服务来管理客户端请求的生命周期,并通过实时数据库代理来屏蔽单机实时数据库的复杂性,提供统一的访问接口。单机实时数据库在不做改动的情况下即可通过这些服务快速接入分布式服务框架,突破单机的性能瓶颈,提高系统容量。(3)针对高可用性需求,对于实时数据库和有中心的服务设计了主从冗余方案,对于无中心的对等服务设计了多重冗余方案,提高了系统的可用性,解决了单点故障问题。针对实时性需求,利用线程池和任务队列技术设计了分布式并发访问机制,引入任务分片和任务优先级,从而及时响应大量请求,提高数据访问的效率。本文基于以上设计方案,实现了分布式服务框架的原型软件,并使用普通商用计算机搭建了测试平台,对分布式服务框架的功能、性能和可用性进行了测试。测试结果表明,该框架有效地实现了海量数据的分布式查询与订阅；并发查询响应时间满足实时性要求；服务只要有一个实例工作正常就能持续对外提供服务,保证了系统的高可用性。