PPP模式下基于MVC的公共服务互动平台设计

2020-12-28李静朴锦程

现代电子技术 2020年24期

李静　朴锦程

摘要：为了提升公共服务质量与公众满意度，设计PPP模式下基于MVC的公共服务互动平台。基于MVC模式的模型、视图与控制器三部分原理，结合J2EE体系内各项技术设计公共服务互动平台，通过平台客户层中Web浏览器提供用户需求，由表示层中控制器接收需求后，调用业务层中会话bean逻辑处理对应需求业务，引入聊天室技术和隐藏帧刷技术解决处理页面闪烁问题，将处理后数据存入数据层的数据库中，通过MVC资源选取数学模型内置多目标遗传算法选取数据库内有效数据资源，并调度到业务层中，经实体bean处理后返回数据到表示层，向用户呈现处理的结果，并通过Web浏览器向用户提供相应服务。结果表明，该平台具有较高的资源调度效率与资源利用率，运行性能稳定，抗压能力强，设计合理且用户满意度高，实际应用性较高。

关键词：公共服务; 互动平台; 平台设计; PPP模式; MVC模式; 用户需求

中图分类号： TN915.02?34; C252.6 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2020）24?0121?05

Design of public service interaction platform based on MVC in PPP mode

LI Jing， PIAO Jincheng

（Northeast Forestry University， Harbin 150036， China）

Abstract： A public service interaction platform based on MVC （model view controller） in PPP （public private partnership） mode is designed to improve the quality of public service and public satisfaction. On the basis of the three principles of the model， view and controller in MVC mode， the public service interactive platform is designed in combination with various technologies in the J2EE system， and the Web browser in the platform client layer is used to provide the user requirement. After receiving the requirement from the controller in the presentation layer， the session Bean logic on the business layer is invoked to process the corresponding demand business， and the chat room technology and hidden frame brush technology are introduced to solve the problem of page flicker during processing. The processed data is stored in the database of the data layer. The built?in multi?objective genetic algorithm of the MVC resource selection mathematical model is used to select the effective data resources in the database and schedule them to the business layer. The data is sent back to the presentation layer after it is processed by entity Bean to present the processed results to users and provide corresponding services for users on Web browser. The results show that the platform has high efficiency of resource scheduling， high resource utilization， stable operation performance， strong compression resistance， reasonable design， high user satisfaction， and high practical applicability.

Keywords： public services; interactive platform; platform design; PPP mode; MVC pattern; user requirement

0 引言

因信息技术飞速发展，以网络提供公共服务的方式已成为当下服务领域的主流发展趋势。以网络搭建的公共服务互动平台的本质是服务大众，为公众提供一种更及时、更便利的新型服务方式，承担起公众与服务机构间的实时互动沟通，满足公众想及时解决各种问题的服务需求[1]。

PPP模式（Public Private Partnership）是指政府与私有机构以合同、协议及特许经营等方式实现合作的一种公共服务供给模式[2]。PPP模式广泛应用于我国各领域公共服务互动平台中，能够在平台的完善与创建进程中充分发挥其管理及监督等优势，提升政府对公共服务领域的监管水平，有效保障公众利益。

MVC（Model View Controller）是一种设计模式，分为模型、视图与控制器三部分，可自行处理各自任务并同其他部分实现交互，能够强行划分开应用程序的输入、处理及输出部分，并通过接口实现各对象之间的相互交互，能够在设计各类程序时处理类似问题，达到省时高效的目的[3?4]。

基于此，本文设计一种PPP模式下基于MVC的公共服务互动平台，完善我国公共服务领域，提升公众满意度，促进各服务领域服务水平的提升与服务效率的提高。

1 PPP模式下基于MVC的公共服务互动平台设计方法

1.1 MVC模式

MVC属于一种设计模式，其构成部分为模型（Model）、视图（View）及控制器（Conroller），以接口完成在不同对象间的交互，能够区分开应用程序的输入、处理及输出部分，并于程序间实行复用[5]。MVC模式分离其模型、视图及控制器部分，其中储存数据与业务逻辑处理均由模型实现，它通过接收视图发送的需求数据，同时将处理后结果返回，完成模型与视图间的交互，属于执行程序的重点部分;视图属于Web应用的页面呈现，用户可通过其进行查看同时实现模型与视图间的交互，通常情况下视图仅以页面呈现的方式处理模型传输的数据，无业务处理逻辑;控制器接收来自用户的需求，通过匹配模型与视图，实现用户的需求并管理用户与视图交互。具体过程为，先以控制器接收用户视图需求，调用对应的模型，再通过模型对有关业务实行逻辑处理后将数据返回，最后由控制器选取对应的视图以表示层向用户呈现。MVC模式原理见图1。

1.2 公共服务互动平台设计

1.2.1 开发架构

当前常用的部署与开发公共服务平台的方式为J2EE模式，包含J2EE体系内的EJB、Servlet、JSP及JavaBean等技术的应用[6]，基于MVC结构完成开发及部署。应用SQL Server数据库、Jbuilder开发工具、weblogic6.8Web服务器及solaris运行平台。

在具有政府监管优势的PPP模式下，基于MVC模式设计由客户层、表示层、业务层及数据层共同构成公共服务互动平台。主要实现MVC模式的部分为平台结构的表示层和业务层。其中，客户层以Web浏览器实现向控制器提供用户需求并向用户提供服务的目的;表示层内的Servlet和JSP分别为MVC模式中的控制器与视图部分，本层主要功能包括流程控制逻辑、实现与用户界面开发等，分别通过Servlet与JSP完成流程控制逻辑以及用户登录界面和显示页面的查询等;业务层以模型作为其业务逻辑，通过JavaBean与EJB组件实现业务层功能，其中处理业务逻辑时主要以会话bean完成，由此实现同表示层间的交互，以实体bean对数据库内的数据记录实行处理，采用JDBC访问数据库并完成增加及删减记录等操作事项;数据层重点是采用数据库存储与管理数据等。平台整体结构如图2所示。

1.2.2 开发技术

1） JSP前端开发技术

以JSP技术与CSS，JavaScript技术相结合实现平台前端页面的创建。JSP是在ASP技术基础上产生的Web开发技术，其特点为通过标记与脚本产生动态页面内容，属于服务器前端页面[7?8]。JSP内的response与request两种内置对象较为常用，可在无声明的情况下直接应用。通过JSP内JavaBean与JDBC等已成熟的服务器端组件，实现Web页面内的各类繁琐功能，提升平台整体性能。

2）后台开发技术

通过Java技术实现平台的后台开发，以JavaBean编写业务层的模型部分，通过Servlet编写表示层的控制部分，采用JDBC技术连接前端与后台数据库[9]。Java为面向对象的跨平台编程语言，具有非常强大的功能，因其语言经常需和数据库交互，由此产生Java、Servlet、JSP与JDBC等技术。

① 用作动态生成网页的Servlet属于通过Java语言编写的服务器端小程序，其以需求/响应作为工作模式，由客户端发出HTTP需求到服务器，Servlet接收到来自服务器分配的对应需求并以相对方式实现处理;

② JavaBean属于通过Java语言编写的可重用组件，为固定规范的Java类。其具有方便维护、编写、传输及可重用代码等特点[10];

③ 基于实现和接口的分离式理念所设计的JDBC属于一类通过Java语言对数据库实行访问的规范技术，能够直接访问与控制数据库。

1.3 平台实现

1.3.1 主要技术实现

为实现平台向用户提供更有效的公共服务，提升用户和公共服务人员的实时沟通效果，平台以聊天室技术与隐藏帧刷技术实现对沟通数据的有效储存[11]。其中，聊天室技术能够处理用户与公共服务人员沟通发言时刷新页面所出现的闪烁现象，因沟通数据通过数据库储存，访问服务器过于繁琐，由此将造成服务器响应负担过大，故在此通过Ajax技术，运用XMLHTTP組件对XML数据实行操纵，实现数据的收发及HTTP和XML的结合[12];采用隐藏帧刷技术将页面框架另外分割出一个0尺寸页面，通过此帧对服务器数据实行定时刷新并获得刷新后数据，由JavaScript技术向显示帧内写入数据，将显示帧的自有刷新任务替换掉，实现页面闪烁的妥善处理，提升公共服务互动平台的实时服务效果。平台关键页面间的操作变换关系见图3。

平台主要有客户端JS代码、前台页面Index.html及服务器处理程序等技术部分，具体实现为：

1）应在客户端加载的JS代码部分为获得XMLHttp对象，构建并返回一个XMLHttp对象，创建获得发言函数并提交。

2）前台对话页面包括显示发言帧与提交发言帧。其中：动态对话内容由显示帧予以呈现，用户采用提交帧将信息提交到服务器;显示发言帧与提交发言帧处于共同的框架内。如此不仅能够保障页面的完整性，还可区分所获得信息与提交信息，确保定时刷新不对用户操作造成干扰。

3）通过数据库搜寻语句读取数据后生成XML文件，实现咨询内容的呈现。Index.html的呈现页面由XMLHttp向对应页面发送请求，同时经过返回结果向更新区间传输实现。

4）提交发言之后引发数据库与呈现内容的更新。

1.3.2 基于质量的MVC资源选取数学模型

从平台数据库各资源待选集的数个资源内，以任务的执行过程为依据仅选出一个资源实现子任务，此即为MVC资源选取[13]。通过合适的资源选取方式实现平台数据库数据资源的有效选取。由于MVC资源选取类似于整数规划，故通过整数规划对基于质量的MVC资源选取数学模型实行创建。组成整数规划的为目标函数与约束函数，其中目标函数的创建为：

[mine1，e1=j=1mi=1nyjisjimaxe2，e2=j=1mi=1nyjihjii=1nyji=1，j∈1，2，…，m] （1）

式中：第j个子任务相对的待选资源集内的第i个资源有无被选取通过[yjiyji∈0，1]表示，其取值是0或者1，[j∈{1，2，…，m}，i∈{1，2，…，n}];平台整体的响应时间目标函数与可靠性目标函数分别以[e1]和[e2]表示;资源[yji]的响应时间与可靠性分别以[sji]和[hji]表示。[maxe2]可表示成[min-e2]，那么可将式（1）改写成：

[mine1，-e2i=1nyji=1， j∈1，2，…，m，yji∈0，1] （2）

式（2）即为具备数个解的多目标整数规划模型，由数个解所形成的集即为平台数据库有效资源數据最优集。

1.3.3 多目标遗传算法的MVC资源选取

采用遗传算法对基于质量的MVC资源选取数学模型进行求解，获取最优MVC资源调度策略。基于遗传算法创建多目标遗传算法的MVC资源选取算法，其运算步骤类似于遗传算法，唯一区别在于遗传算法仅存在一个目标函数，而此算法存在数个目标函数，因而此算法的适应度函数相对更繁琐[14]。多目标遗传算法的MVC资源选取算法具体描述为：

1）编码。以问题的解空间为依据，对算法染色体长度予以确定，在此通过多进制数表示基因编码，各待选资源集存在多少资源，便以多少进制表示其对应编码的各位，染色体的各位编码位置的编码值在编码之后能够与待选资源集内的资源编码相对应，即代表此资源被选取。

2）适应度函数。用于评价所选取染色体的函数即为适应度函数，本文的适应度函数为式（1）内的[mine1]与[maxe2]。

3）资源选取。算法的MVC资源选取所具备的2个目标函数都属于适应度函数，通过并列选取法得到后代适应种群。关键步骤为先均分各代基因种群为两部分，分别用于[e1]和[e2]，同时求得二者适应度值的集合，再通过比例选取算子依次从两集合内选取高适应度个体，构成2个后代适应种群，最后合并2个后代适应种群为一个集合，此集合便为整体后代种群。

4）交叉与变异。基于以上选取部分可获得各代的后代种群，交叉与变异采用对自然界进化思想实行模仿的方式操作后代种群，生成全新的后代种群[15]。操作时依据以往经验选取交叉与变异的概率值，概率值的合理选取不仅能够避免算法的局部最优，而且可提升种群的收敛效率。通过自适应遗传算法的原理能够得出交叉与变异的概率依次为：

[Qn=l3-l3-l4e-eavgemax-eavg，e≥eavgl3， e

[Qa=l1-l1-l2e1-eavgemax-eavg，e1≥eavgl1， e1

式中，变异概率与交叉概率依次以[Qn]和[Qa]表示;实行交叉操作的两个个体的最大适应度值与实行变异操作个体的适应度值依次表示为[e1]和[e];最大适应度值与平均适应度值依次以[emax]和[eavg]表示，[l1～l4]都表示常数。

基于以上多目标遗传算法的MVC资源选取求得的解便为平台资源调度策略内符合全局质量最优的资源调度策略，以此实现平台数据库有效数据资源的调度。

2 实际应用分析

为检验本文平台设计的合理性与平台性能，现将本文平台和分布式框架服务互动平台分别应用于某银行的线上客户服务中心，对比分析两个平台的资源调度性能、服务器运行性能及实际满意度情况。

2.1 资源调度性能分析

2.1.1 资源调度效率对比

从实验银行线上客户服务中心的服务用户需求中随机选取出150个用户需求，模拟这些用户的需求，以响应时间为检验标准，分别通过本文平台与分布式框架服务互动平台对用户需求资源实行调度，检验本文平台的执行效率，检验结果见图4。

通过图4可看出，在同等用户需求数量下，本文平台调度资源的响应时间始终低于分布式框架服务互动平台，且随着用户需求数量的增长，二者间响应时间的差距逐渐增大，说明本文平台在进行资源调度时更省时，执行效率更高。

2.1.2 资源利用率对比

选取交叉概率与变异概率分别为0.8和0.1，对比两种平台在同等概率下调度相同任务量时的资源有效利用率，以此检验本文平台资源调度时的准确性，对比情况如图5所示。

由图5分析可知，在同等概率下调度相同任务量时，本文平台的资源有效利用率始終保持在99.95%～100%之间，且几乎无过多波动;而分布式框架服务互动平台的资源有效利用率仅维持在94.79%～96.23%之间，并且存在较大波动情况。由此可见，本文平台调度资源时可更有效地利用资源，资源遗漏几乎近似于零，调度资源准确性高。综合资源调度效率分析得出，本文平台的整体资源调度性能十分优越。

2.2 性能测试

采用Microsoft Web Application Stress Tool测试工具对两平台实行压力检测，检测内容为数据传输及注册登录等，通过模拟150人共同在线操作时监控两个平台服务器CPU及内存的运行状况，对比两个平台的性能。服务器CPU处理器与内存的运行状况对比如图6所示。

由图6能够得出，在相同的压力检测作用下，本文平台的服务器CPU处理器与内存的运行状况更稳定，运行率高于分布式框架服务互动平台。由此说明，本文平台的抗压能力与运行性能优越，设计合理，可满足实际应用需求。

2.3 满意度分析

以调查问卷的方式，从应用实验银行线上客户服务中心的用户中随机选取出120名用户作为调查对象，对实验银行线上客户服务中心分别应用两个平台的满意度实行调查分析，调查对象中包括20名客户服务中心的服务人员与100名线上咨询服务的用户。实验中共发放调查问卷120份，实际收回有效调查问卷116份，有效率为96.7%。所调查内容包括视图效果、运行流畅度、服务效率和会话流畅性，满意度等级划分为非常满意（Ⅰ级）、满意（Ⅱ级）、一般（Ⅲ级）与不满意（Ⅳ级）四个等级。调查情况见表1。

通过表1可得，本文平台的实际应用满意度调查结果中，各项调查内容的满意度均高于分布式框架服务互动平台，且本文平台各项调查内容达到Ⅰ级的百分比在87.5%～91.7%之间。说明本文平台的实际应用效果更优越，用户满意程度更高，实际应用中可提升服务质量与水平，具有较高的实际应用价值。

3 结论

本文设计一种PPP模式下基于MVC的公共服务互动平台，在PPP模式背景下融入MVC三部分模式，结合前端与后台开发技术，并引入资源选取与调度算法共同创建具有政府监管优势，能够实时提供公共服务的公共服务互动平台。实验中将本文平台应用于某银行线上客户服务中心内，验证结果表明本文平台具有优越的资源调度性能、服务器运行性能及较高的用户满意度。在未来的研究中，会继续将本文平台应用于其他公共服务领域内，进一步检验本文平台的实际应用效果及应用性能。

参考文献

[1] 陆浩东，盛小平.困境与突围：西部民族地区用户信息消费的公共信息服务互动机制[J].图书馆论坛，2017（9）：27?32.

[2] 惠春丽.公共服务项目成功应用PPP模式的关键因素分析[J].财务与会计，2017（4）：67?68.

[3] 韩雪.基于PPP模式的体育公共服务体系构建研究[J].体育文化导刊，2017（3）：109?113.

[4] 丁琼.PPP模式中地方政府的角色偏差及纠正[J].人民论坛，2018（22）：84?85.

[5] 王义勇.基于MVC的智能家庭网关系统设计与实现[J].计算机时代，2017（1）：16?17.

[6] 郭卫，郏高祥，刘俊.基于MVC的液压支架压力监测系统的设计[J].煤炭技术，2018，37（8）：200?202.

[7] 赵琳，杨辉之，郝勇，等.基于MVC的敏捷卫星工作模式仿真技术研究[J].系统仿真学报，2017，29（3）：537?545.

[8] 孔薇，赵儒煜.东北地区PPP模式适用性、实用性问题研究[J].宏观经济研究，2017（4）：15?23.

[9] 苏静，郑诗庭，罗慧，等.基于MVC模式的随访系统设计与开发[J].微电子学与计算机，2019，36（6）：93?95.

[10] 孙晓存，王学文，李娟莉，等.煤矿机械装备虚拟拆装公共服务平台设计[J].煤炭技术，2017，36（7）：239?240.

[11] 高红.论基本公共服务清单制度：公共价值管理的视角[J].求实，2017（7）：43?53.