随着我国北斗卫星建设事业的发展,国家组织相关部门研制了北斗地基增强系统,并在全国各地陆续建设国家框架网基准站与卫星直接通信,接收原始数据。作为北斗地基增强系统的分系统某数据管理系统的增强备份中心,备份系统与数据管理系统保持同步,均会接收基准站的原始数据,然后进行标准化处理。随着基准站数量不断增多,实时流数据规模也越来越大,原有的单机多线程的处理方案无法满足对原始流数据的实时处理需求,因此需要在备份系统中研究实现对基准站实时流数据的高并发处理方案。另外,当数据管理系统不可用时,在对用户透明的情况下,备份系统需要替代数据管理系统对外提供服务,最大限度地减轻数据管理系统单点故障带来的影响,因此需要从对外提供服务的角度,研究实现整体系统的高可用方案。本文借助基于分布式的流数据处理、计算框架来实现数据高并发处理方案,通过使用Flume框架接收来自框架网基准站的原始数据,对原始数据进行数据包解析、时间转换等预处理。然后通过基于ZooKeeper协调的分布式消息系统Kafka对Flume接收到的数据进行缓冲来保证整个数据传输与处理过程平稳衔接。使用Flink流处理计算框架消费来自Kafka的数据,根据给定的数据格式转换算法将原始数据由二进制格式转换为RTCM3.2标准格式的数据,完成对框架网基准站原始数据的标准化处理。本文采用基于远程文件同步算法Rsync算法和文件系统监控机制inotify的远程数据同步方案,来实现备份系统与数据管理系统的业务数据以及设备状态信息一致性,在此基础之上,当监控到数据管理系统不可用时,通过对用户透明的服务系统切换,由备份系统替代数据管理系统对外提供不中断或暂短中断的服务。最后对数据高并发方案以及系统高可用方案进行测试验证,实验结果验证了本文研究工作方案的有效性和合理性。数据高并发处理方案能够实现低时延地接收、高并发地处理基准站原始数据,且随着基准站原始数据量的增加,通过分布式并行计算实现的低时延的优势更加明显;系统可用性方案也可以实现在数据管理系统不可用时,通过备份系统接管服务,从对外提供服务的角度,实现整体系统的高可用。