随着传统电商把业务逐渐转向移动领域，加之LBS技术的兴起和发展，国内外电商和团购网站已经把焦点主要专注在O2O领域。在国外，基于LBS的应用已经非常成熟。和国外一样，国内的诸多电子商务公司和在线团购网站目前大力发展的LBS服务主要模式是O2O模式，无论是餐饮、电影还是摄影、家政服务都主要是集中在生活服务类方面，但专注于C2C领域的除了淘宝外还比较少。第一类是基于LBS的O2O平台，这也是如今最火爆的一类模式。例如国内的美团、大众点评和糯米等。第二类是网上外卖，截止2015年12月，网上外卖用户规模达到 1.14亿，占整体网民的16.5%，其中手机网上外卖用户规模为1.04亿，占手机网民的16.8%。这其中以美团、饿了么、百度外卖为代表。第三类是基于LBS的旅行服务。随着旅游行业的快速发展，越来越多的用户选择在网上预订机票、火车票、酒店或其他的旅游度假产品。这其中以携程、去哪儿网为代表。基于LBS 的O2O服务，网上外卖服务以及在线旅游票务预订服务度都飞速发展，并取得了巨大成功，但是目前没有哪家公司专门推出基于LBS的O2O+C2C的电子商务服务。 在互联网高速发展的今天，电子商务蓬勃发展，各类模式的电商网站蜂拥而出。例如：B2C，C2C，O2O等，无论哪种模式，电子商务都给人们提供了极大便利，让人们不用出门就能享受购物的乐趣。而且在物流行业发达的今天，人们不必过多地考虑购物的时间和空间，同城购物和基于O2O的线上线下模式都能满足此类需求，自然受到广大欢迎。 而LBS的购物模式便极大体现了这种购物方式。LBS是基于位置的服务的简称，该名词包含了两层含义：首先是确定移动设备或用户所在的地理位置；其次是提供与位置相关的各类信息服务。电子商务系统通过获取用户的地理位置以及显示在线卖家的位置，极大方便了购买者和商家的交易和信息的获取。在移动设备广泛普及的今天，基于移动设备的LBS服务比基于PC的LBS服务更方便更能满足人们日常需求。 随着电商网络应用的飞速发展以及传统行业的商业模式的转变，对于应用设计的需求早已升级，巨大的交易量也导致了很多事故。2015年12月底，苏宁易购出现了重大访问事故，浏览器迟迟没有响应，网站首页显示系统正在升级，直到第二天凌晨仍然没有修复成功。同样的问题发生在 2016年年初，中国铁道部官方售票网站12306，春运期间，因大量用户访问而出现短暂的崩溃，无法有效访问。多起高负载、高并发访问而造成的系统崩溃，给电子商务系统提出了更高的要求。在保持高性能，高可靠性的情况下，提高系统的并发能力是解决该问题的方式。 基于LBS的电子商务平台通过位置信息给广大用户提供购物服务，为此平台涉及对用户的定位和位置数据的收集。因此，本研究要解决的第一个问题就是如何实现LBS服务。为了简化和方便，本文使用互联网地图实现LBS服务，本系统接入第三方地图——百度地图提供的地图API接口。百度地图为开发者提供了一系列地图开发服务，包括Web服务、安卓开发、IOS开发等。 本研究要解决的另一个最重要问题是设计并实现基于中间件的分布式数据库。该问题是本研究的核心和重点。电商平台的数据量大、业务关系复杂、可靠性和扩展性要求较高。本研究采用基于中间件的分布式数据库存储方案。中间件的重要功能是分库分表，而分片算法是否符合本研究提出的系统需求需要进行分析，如果不符合需要，就设计并实现自己的分片算法。并且对设计实现的分片算法需要进行理论分析和实验验证。这些都是本研究需要解决的问题，同时也是面临的挑战。 为解决基于负载均衡的应用服务器性能优化方法；研究基于Google S2的地理信息知识图谱用于系统信息支撑；寻求高效的基于布隆过滤器的分布式数据库分片连接方案解决海量数据存储问题；设计并实现出电子商务服务数据的分布式数据库存储方案。如利用大数据技术、高并发系统架构、分布式缓存及LBS基于地理位置服务等技术来开发与研究基于地理位置服务的分布式电子商务平台集成与应用是目前研究重要内容。

东北林业大学

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