动态更新 AGS Cache__GIS动力站_GisPower.org_Arcgis|SuperMap|Mapinfo|Mapgis|Erdas|Envi

提升ArcGIS Server访问速度最佳的方式是Cache，将所有图层切片保存在服务器，客户端请求时直接访问cache好的图片，这里分为两种情况，一是所有图层都做cache，二是部分图层做cache，部分图层仍通过ags服务生成，即multi_layer，它们可能会经常被更新（基于b/s浏览器端的更新，或在c/s客户端更新，或通过mobile无线移动的更新），这样做虽然可以从一定程度上解决访问速度问题，但在有些情况下，对地图的实时性要求不是非常高，或业务并不需要经常编辑部分图层，那么我们可以通过定时更新 cache的方式，让客户端访问的总是已经cache好的地图，既保证客户端浏览速度最大化，又满足系统一定的实时性要求。

    我们知道，arctoolbox以及arccatalog都可以管理ags cache，那我们可以利用geoprocessing tool编写脚本，实现ags cache的生成、更新。这里需要注意两点：

    1.如果客户端要浏览实时数据，并且实时性要求非常高，不建议使用动态更新cache，multi_layer方式更好。
    2.如果cache特别大，并且全图的数据、符号经常改变，不建议使用动态更新cache，指定地图局部范围的更新更适合动态更新。

    对大数据量的图层做过cache的工程师知道，数据量越大、放大缩小分级越多，生成cache的时间呈指数上升，使用动态更新cache，就需要将更新的时间控制在一定的时间内，如果时间太长就没有意义了，甚至会影响应用。

    Python脚本编写比较简单：

# This script updates all tiles in an ArcGIS Server 9.2 map cache

# Access the geoprocessing tools

import arcgisscripting

gp = arcgisscripting.create()

# Set up all of the variables for the update tool

server_name = " myserver1 "

object_name = " Precipitation "

data_frame = " Layers "

layers = ""

constraining_extent = ""

scales = " 32000000;16000000;8000000;4000000;2000000 "

update_mode = " Recreate All Tiles "

thread_count = " 2 "

antialiasing = " NONE "

# Run the Update Map Server Cache tool

try :

print ' Starting Cache Update '

gp.UpdateMapServerCache(server_name, object_name, data_frame, layers, constraining_extent, scales, update_mode, thread_count, antialiasing)

print ' Finished Cache Update '

# Get the error messages if the tool fails

except :

gp.AddMessage(gp.GetMessages( 2 ))

print gp.GetMessages( 2 )

9 7 3 1 2 4 8 :

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