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摘要：大数据环境下，高校选课呈现出时间集中、选课时间短暂、信息访问量大、选课专业门类繁多，系统负荷承载大、业务流程复杂、业务逻辑复杂、并发业务多等诸多、高峰期系统压力大、对选课系统硬件服务器配置要求高特点。针对这些不同特点和难点，结合以前各大高校出现的典型问题，为了更好地为广大老师和学生服务，为了更好的帮扶教务单位完成选课任务，我们必须分门别类的制定不一样的性能优化算法、攻略，有的放矢，各个击破，对选课系统从体系架构、数据库、操作流程和源代码等进行多角度、全方位的优化。通过对选课系统实施一系列优化前后，其性能进行对比，结果表明，选课系统性能得到了明显提升。
关键词：大数据；选课系统；性能优化
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）31-0008-02
目前，各大高校的选修课都在使用系统来进行选课，选修课系统得到很好的普及。各大高校一般在每个学期末会设置固定的选课时间，即每年的6月底，12月底，每次选课时间相对集中，给选课系统带来了很大的数据访问流量，造成选课系统承载不了巨大的服务压力。而且由于高校扩招，各大高校在校生数量呈几何式增长，在集中选课阶段，选课系统并发连接数急剧增多，极大加重了选课系统数据库负荷，给选课系统也带来不小的冲击。
根据我们观察，在选课过程中，出现了各种各样形形色色纷繁复杂的问题，选课出现的问题日益凸显，诸如时间集中、选课时间短暂、信息访问量大、选课专业门类繁多，系统负荷承载大、业务流程复杂、业务逻辑复杂、并发业务多等诸多、高峰期系统压力大、对选课系统硬件服务器配置要求高特点。针对这些不同特点和难点，结合以前各大高校出现的典型问题，为了更好地为广大老师和学生服务，为了更好的帮扶教务单位完成选课任务，我们必须分门别类的制定不一样的性能优化算法、攻略，有的放矢，各个击破，对选课系统从体系架构、数据库、操作流程和源代码等进行多角度、全方位的优化。
进行大数据环境下选课系统性能优化是一项复杂庞大的系统工程。通过前期分析影响数据库性能的各方面因素，按照数据库优化应遵循的方法，开展了大量性能调整实验，并进行后期压力测试。对数据库实施该优化策略前后性能进行对比，结果表明，高校选课系统在运用此方法进行性能优化后，性能得到了明显提升。基于对选课系统进行性能优化，提高选课系统的稳定性和抗压力性。大量学生集中在同一时间段进行选课，不至于导致选课系统的崩溃，可为学生们进行网上选课提供更友好、人机交互性更强的用户体验和幸福感！大大提高学生的选课效率和学校的办事效率，大大提高了高校的信息化技术水平，为推动高校进行教学改革，实现更加科学有效的教学，提供了更先进、更可靠的技术支持和保障！可提高高校教学质量和人才培养质量，这些教学成果能为今后的本科应用型教学有借鑒意义。
基于上述发展趋势，对高校选课系统在大数据环境下，进行性能优化，是一项非常重要的系统工程。功在当代，利在千秋！
1 关键技术
经过分析与调研，我们采取使用数据缓存、服务器集群技术、负载均衡技术、优化WEB 端、调整选课计划、升级硬件等策略算法，对选课系统进行性能优化。
1）使用数据缓存
对于选课系统来说，选课数据库里面含有学生大量的选课数据。这些数据有的可能经常被访问到，有的可能很少被访问到。据根据大家熟知的“巴列特定律”，因为在平时系统的访问中，20%的数据库里的数据在80%的时间里被访问，所以我们应该考虑利用数据缓存。由于选课系统数据操作查询中，系统大量的时间花在SQL语句查询上。针对这种情况，我们可以把这些学生经常访问，并且不会很快变化即信息变动概率小的数据，缓存封装起来，这样学生就不用通过数据库来进行SQL语句的查询，可以大大减轻数据库的承载负荷压力。否则选课系统每次都去读取大量的重复的类似的选课信息，而且这些选课信息都要访问选课数据库，耗力气费时间，选课系统随时可能崩溃。
2）服务器集群技术
一台选课系统的Web服务器承载能力有限，高并发的访问浏览压力会让其窒息，如果单纯对Web服务器的硬件进行升级换代，并不能彻底解决这个突出的问题，由于一台Web服务器具有有限的性能，一台Web服务器所能同时承载一千个的并发访问，而配置更高的Web服务器能同时承载三千个的并发访问，这样的承载能力相对巨大的访问数据流量，还是显得非常渺小的、有限的，其还是远远满足不了负载较大的选课系统的承载要求。由于是突发性的网络请求，当发生重大事件，网络访问一定急剧上升，从而造成网络访问瓶颈。因此必须采用联合多台高配置的Web服务器，共同为选课系统提供优质的Internet服务，让这些Web服务器来共同承担网络请求与响应。我们可以采用市场上流行的服务器集群技术和负载均衡技术，来对选课系统进行性能优化，才能提高选课系统的访问承载能力。
3）负载均衡技术
由于目前的选课系统，其各个核心的菜单，随着业务量的提高，其中的访问量和数据流量，也会随之迅速提高。因此要求选课系统的计算处理能力必须很强大，使得单一的Web服务器硬件无法满足要求，无法承载。若放弃现有的硬件，去做其他的硬件升级，必然会造成大量的资源浪费。
单台Web服务器当其发挥了最大极限的处理能力后， 这台Web服务器会承受的极限压力， 我们应该将单台Web服务器所承载的巨大的压力，有条不紊的转到多台Web服务器上。也就是目前业内较为流行的负载均衡技术。 因为购置计算机Web服务器硬件，对于高校财力来说，不是什么事儿，Web服务器价格还可以接受。这应该是一个不错的较为捷径的选课系统性能优化的方法。
所谓负载均衡技术，它提供了一种廉价的、有效的、可靠的方法，它是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合， 每台服务器都具有等价的地位， 都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某些负载承担的信息技术，一台Web服务器里分配到外部发送来的请求， 这些服务器可以单独的响应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器列阵， 以此提供快速获取重要数据， 从而有针对性的有效地解决了大量访问的并发问题。 4）WEB 端优化
通过云服务器平台为校内多个单位提供云服务器应用，为学校网站群、应用系统、教学资源平台、图书资源站点、微信平台、虚拟仿真平台、共享实验平台等各类应用提供了稳定可靠、资源管理灵活、可扩展可伸缩的资源管理模式。
5）调整选课计划
根据各校实际情况，调整选课计划安排，制定合理的选课时间和二级学院的安排。诸如可以考虑，分学院分年级分时间段，进行网上选课。或者可以考虑，如果时间条件允许的话，可以将选课时间尽可能的提前进行，为学生预留足够的选课时间，另外尽可能的延迟选课的截止时间，分散选课系统的压力，减轻因并发数量过多导致的服务器承载压力，尽可能的最大限度降低选课系统的承载压力。
6）升级硬件
根据学校财力情况，根据大数据时代对选课系统的硬件要求，我们必须对选课系统的Web服务器进行升级换代。由于Web服务器的中央处理器、内存储器等硬件起到非常重要的关键作用，一旦中央处理器、内存储器的配置跟不上选课系统的新要求、新变化，会直接导致选课系统的响应缓慢，甚至最终死机，严重影响用户的体验。因此，我们必须CPU、内存等硬件进行升级。可以考虑将CPU的核数提升至八核，CPU 的缓存提升至1G，CPU 的频率提升至10GHz，内存储器的容量提升至128G，这样选课的响应速度得到极大的改善，用户的友好体验会大大增强。
2 性能优化设计
通过对选课系统进行系统分析与设计，得出了选课系统的性能优化设计方案，如图1所示。
3 性能优化前后对比
通过以上一系列的关键技术，对选课系统进行性能优化前后，我们对优化前后的数据进行记录、跟踪、观察和总结，得出表1所示的选课系统进行性能优化前后的对比数据。进行对这些数据进行计算和分析，我们不难发现，页面脚本执行时间、页面渲染时间以及页面加载时间，都发生了很大变化，都一致大大地降低。页面脚本执行时间降低了76%，从而可以大大提高选课系统的响应速度。页面渲染时间降低了50%，页面加载时间降低了81%，从而可以大大提高选课系统的性能发挥，满足了高校教务教学选课的要求。
4 创新点
1）先進的理念。思路决定出路，而决定思路的则是理念，理念决定了人们思考问题的角度和方式。只有设计者具备先进的理念，才能设计和开发出一个性能优良的选课平台。
2）先进的技术和资源。通过使用数据缓存、服务器集群技术、负载均衡技术、优化WEB 端、调整选课计划、升级硬件等策略算法对选课系统进行能效优化。
3）操作的简易性。要根据学生选课的实际需求和其本身的特点，设计出友好的人机交互界面，提高选课操作的简易性，打造良好的用户体验。
5 研究意义
进行大数据环境下高校选课系统性能优化是一项复杂的系统工程，需要针对系统制定多角度、全方位的优化策略。通过前期分析影响数据库性能的各方面因素，按照数据库优化应遵循的方法，开展了大量性能调整实验，并进行后期压力测试。对数据库实施该优化策略前后性能进行对比，结果表明，选课系统在运用此方法进行性能优化后，性能得到了明显提升。
基于大数据环境下，对选课系统进行性能优化，提高选课系统的稳定性和抗压力性。大量学生集中在同一时间段进行选课，不至于导致选课系统的崩溃，可为学生们进行网上选课提供更友好、人机交互性更强的用户体验和幸福感！大大提高学生的选课效率和学校的办事效率，大大提高了高校的信息化技术水平，为推动高校进行教学改革，实现更加科学有效的教学，提供了更先进、更可靠的技术支持和保障！
6 总结
进行大数据环境下选课系统性能优化是一项复杂庞大的系统工程。以上结果表明，选课系统在运用使用数据缓存、服务器集群技术、负载均衡技术、优化WEB 端、调整选课计划、升级硬件这一系列方法进行性能优化后，其性能得到了明显提升。基于对选课系统进行性能优化，提高选课系统的稳定性和抗压力性。大大提高学生的选课效率和学校的办事效率，大大提高了高校的信息化技术水平，为推动高校进行教学改革，实现更加科学有效的教学，提供了更先进、更可靠的技术支持和保障！可提高高校教学质量和人才培养质量，这些教学成果能为今后的高校本科应用型教学有借鉴意义。
参考文献：
[1] 耿泽飞. 信息系统性能优化方法论研究与实践[J]. 电力信息与通信技术， 2016（8）.
[2] 周倩. WEB系统性能优化的研究与实践[J]. 电脑知识与技术， 2013（10）.
[3] 谭骏珊. 基于B/S模式应用系统性能优化的研究[J]. 计算机应用， 2003（1）.
[4] 王亚楠. 高并发Web应用系统的性能优化分析与研究[J]. 计算机工程与设计， 2014（8）.
关键词：大数据；选课系统；性能优化
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）31-0008-02
目前，各大高校的选修课都在使用系统来进行选课，选修课系统得到很好的普及。各大高校一般在每个学期末会设置固定的选课时间，即每年的6月底，12月底，每次选课时间相对集中，给选课系统带来了很大的数据访问流量，造成选课系统承载不了巨大的服务压力。而且由于高校扩招，各大高校在校生数量呈几何式增长，在集中选课阶段，选课系统并发连接数急剧增多，极大加重了选课系统数据库负荷，给选课系统也带来不小的冲击。
根据我们观察，在选课过程中，出现了各种各样形形色色纷繁复杂的问题，选课出现的问题日益凸显，诸如时间集中、选课时间短暂、信息访问量大、选课专业门类繁多，系统负荷承载大、业务流程复杂、业务逻辑复杂、并发业务多等诸多、高峰期系统压力大、对选课系统硬件服务器配置要求高特点。针对这些不同特点和难点，结合以前各大高校出现的典型问题，为了更好地为广大老师和学生服务，为了更好的帮扶教务单位完成选课任务，我们必须分门别类的制定不一样的性能优化算法、攻略，有的放矢，各个击破，对选课系统从体系架构、数据库、操作流程和源代码等进行多角度、全方位的优化。
进行大数据环境下选课系统性能优化是一项复杂庞大的系统工程。通过前期分析影响数据库性能的各方面因素，按照数据库优化应遵循的方法，开展了大量性能调整实验，并进行后期压力测试。对数据库实施该优化策略前后性能进行对比，结果表明，高校选课系统在运用此方法进行性能优化后，性能得到了明显提升。基于对选课系统进行性能优化，提高选课系统的稳定性和抗压力性。大量学生集中在同一时间段进行选课，不至于导致选课系统的崩溃，可为学生们进行网上选课提供更友好、人机交互性更强的用户体验和幸福感！大大提高学生的选课效率和学校的办事效率，大大提高了高校的信息化技术水平，为推动高校进行教学改革，实现更加科学有效的教学，提供了更先进、更可靠的技术支持和保障！可提高高校教学质量和人才培养质量，这些教学成果能为今后的本科应用型教学有借鑒意义。
基于上述发展趋势，对高校选课系统在大数据环境下，进行性能优化，是一项非常重要的系统工程。功在当代，利在千秋！
1 关键技术
经过分析与调研，我们采取使用数据缓存、服务器集群技术、负载均衡技术、优化WEB 端、调整选课计划、升级硬件等策略算法，对选课系统进行性能优化。
1）使用数据缓存
对于选课系统来说，选课数据库里面含有学生大量的选课数据。这些数据有的可能经常被访问到，有的可能很少被访问到。据根据大家熟知的“巴列特定律”，因为在平时系统的访问中，20%的数据库里的数据在80%的时间里被访问，所以我们应该考虑利用数据缓存。由于选课系统数据操作查询中，系统大量的时间花在SQL语句查询上。针对这种情况，我们可以把这些学生经常访问，并且不会很快变化即信息变动概率小的数据，缓存封装起来，这样学生就不用通过数据库来进行SQL语句的查询，可以大大减轻数据库的承载负荷压力。否则选课系统每次都去读取大量的重复的类似的选课信息，而且这些选课信息都要访问选课数据库，耗力气费时间，选课系统随时可能崩溃。
2）服务器集群技术
一台选课系统的Web服务器承载能力有限，高并发的访问浏览压力会让其窒息，如果单纯对Web服务器的硬件进行升级换代，并不能彻底解决这个突出的问题，由于一台Web服务器具有有限的性能，一台Web服务器所能同时承载一千个的并发访问，而配置更高的Web服务器能同时承载三千个的并发访问，这样的承载能力相对巨大的访问数据流量，还是显得非常渺小的、有限的，其还是远远满足不了负载较大的选课系统的承载要求。由于是突发性的网络请求，当发生重大事件，网络访问一定急剧上升，从而造成网络访问瓶颈。因此必须采用联合多台高配置的Web服务器，共同为选课系统提供优质的Internet服务，让这些Web服务器来共同承担网络请求与响应。我们可以采用市场上流行的服务器集群技术和负载均衡技术，来对选课系统进行性能优化，才能提高选课系统的访问承载能力。
3）负载均衡技术
由于目前的选课系统，其各个核心的菜单，随着业务量的提高，其中的访问量和数据流量，也会随之迅速提高。因此要求选课系统的计算处理能力必须很强大，使得单一的Web服务器硬件无法满足要求，无法承载。若放弃现有的硬件，去做其他的硬件升级，必然会造成大量的资源浪费。
单台Web服务器当其发挥了最大极限的处理能力后， 这台Web服务器会承受的极限压力， 我们应该将单台Web服务器所承载的巨大的压力，有条不紊的转到多台Web服务器上。也就是目前业内较为流行的负载均衡技术。 因为购置计算机Web服务器硬件，对于高校财力来说，不是什么事儿，Web服务器价格还可以接受。这应该是一个不错的较为捷径的选课系统性能优化的方法。
所谓负载均衡技术，它提供了一种廉价的、有效的、可靠的方法，它是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合， 每台服务器都具有等价的地位， 都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某些负载承担的信息技术，一台Web服务器里分配到外部发送来的请求， 这些服务器可以单独的响应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器列阵， 以此提供快速获取重要数据， 从而有针对性的有效地解决了大量访问的并发问题。 4）WEB 端优化
通过云服务器平台为校内多个单位提供云服务器应用，为学校网站群、应用系统、教学资源平台、图书资源站点、微信平台、虚拟仿真平台、共享实验平台等各类应用提供了稳定可靠、资源管理灵活、可扩展可伸缩的资源管理模式。
5）调整选课计划
根据各校实际情况，调整选课计划安排，制定合理的选课时间和二级学院的安排。诸如可以考虑，分学院分年级分时间段，进行网上选课。或者可以考虑，如果时间条件允许的话，可以将选课时间尽可能的提前进行，为学生预留足够的选课时间，另外尽可能的延迟选课的截止时间，分散选课系统的压力，减轻因并发数量过多导致的服务器承载压力，尽可能的最大限度降低选课系统的承载压力。
6）升级硬件
根据学校财力情况，根据大数据时代对选课系统的硬件要求，我们必须对选课系统的Web服务器进行升级换代。由于Web服务器的中央处理器、内存储器等硬件起到非常重要的关键作用，一旦中央处理器、内存储器的配置跟不上选课系统的新要求、新变化，会直接导致选课系统的响应缓慢，甚至最终死机，严重影响用户的体验。因此，我们必须CPU、内存等硬件进行升级。可以考虑将CPU的核数提升至八核，CPU 的缓存提升至1G，CPU 的频率提升至10GHz，内存储器的容量提升至128G，这样选课的响应速度得到极大的改善，用户的友好体验会大大增强。
2 性能优化设计
通过对选课系统进行系统分析与设计，得出了选课系统的性能优化设计方案，如图1所示。
3 性能优化前后对比
通过以上一系列的关键技术，对选课系统进行性能优化前后，我们对优化前后的数据进行记录、跟踪、观察和总结，得出表1所示的选课系统进行性能优化前后的对比数据。进行对这些数据进行计算和分析，我们不难发现，页面脚本执行时间、页面渲染时间以及页面加载时间，都发生了很大变化，都一致大大地降低。页面脚本执行时间降低了76%，从而可以大大提高选课系统的响应速度。页面渲染时间降低了50%，页面加载时间降低了81%，从而可以大大提高选课系统的性能发挥，满足了高校教务教学选课的要求。
4 创新点
1）先進的理念。思路决定出路，而决定思路的则是理念，理念决定了人们思考问题的角度和方式。只有设计者具备先进的理念，才能设计和开发出一个性能优良的选课平台。
2）先进的技术和资源。通过使用数据缓存、服务器集群技术、负载均衡技术、优化WEB 端、调整选课计划、升级硬件等策略算法对选课系统进行能效优化。
3）操作的简易性。要根据学生选课的实际需求和其本身的特点，设计出友好的人机交互界面，提高选课操作的简易性，打造良好的用户体验。
5 研究意义
进行大数据环境下高校选课系统性能优化是一项复杂的系统工程，需要针对系统制定多角度、全方位的优化策略。通过前期分析影响数据库性能的各方面因素，按照数据库优化应遵循的方法，开展了大量性能调整实验，并进行后期压力测试。对数据库实施该优化策略前后性能进行对比，结果表明，选课系统在运用此方法进行性能优化后，性能得到了明显提升。
基于大数据环境下，对选课系统进行性能优化，提高选课系统的稳定性和抗压力性。大量学生集中在同一时间段进行选课，不至于导致选课系统的崩溃，可为学生们进行网上选课提供更友好、人机交互性更强的用户体验和幸福感！大大提高学生的选课效率和学校的办事效率，大大提高了高校的信息化技术水平，为推动高校进行教学改革，实现更加科学有效的教学，提供了更先进、更可靠的技术支持和保障！
6 总结
进行大数据环境下选课系统性能优化是一项复杂庞大的系统工程。以上结果表明，选课系统在运用使用数据缓存、服务器集群技术、负载均衡技术、优化WEB 端、调整选课计划、升级硬件这一系列方法进行性能优化后，其性能得到了明显提升。基于对选课系统进行性能优化，提高选课系统的稳定性和抗压力性。大大提高学生的选课效率和学校的办事效率，大大提高了高校的信息化技术水平，为推动高校进行教学改革，实现更加科学有效的教学，提供了更先进、更可靠的技术支持和保障！可提高高校教学质量和人才培养质量，这些教学成果能为今后的高校本科应用型教学有借鉴意义。
参考文献：
[1] 耿泽飞. 信息系统性能优化方法论研究与实践[J]. 电力信息与通信技术， 2016（8）.
[2] 周倩. WEB系统性能优化的研究与实践[J]. 电脑知识与技术， 2013（10）.
[3] 谭骏珊. 基于B/S模式应用系统性能优化的研究[J]. 计算机应用， 2003（1）.
[4] 王亚楠. 高并发Web应用系统的性能优化分析与研究[J]. 计算机工程与设计， 2014（8）.