1.一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，采用轻量级服务器来实现各个节点的负载均衡；

步骤二，业务拆分及集群，增强各个节点的针对性和灵活性；

步骤三，依靠协调中心来实现服务器的注册和发现；

步骤四，分布式计算平台进行数据分析，消息队列推送消费者相关主题的消息；

步骤五，采用非关系型数据库进行数据缓存。

2.如权利要求1所述的一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于：所述步骤一中实现负载均衡的具体步骤为：采用轻量级服务器作为均衡器来接收用户对于租用储物柜的请求，转发给具体的应用服务器，服务器处理完请求返回给均衡器，均衡器再重新返回给用户。

3.如权利要求1所述的一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于：所述步骤二中业务拆分和集群的具体步骤为：按照业务需求，将系统拆分成一个个独立的服务，对于负责相同模块的代码进行集群，如：用户服务，产品服务，订单服务，后台管理服务，数据分析服务，上述服务运行在Web容器中，它们之间通过RPC方式通信。

4.如权利要求1所述的一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于：所述步骤三中协调中心实现服务的注册和发现的具体步骤为：当用户发送的请求包含多个操作，分布式系统中含有大量的服务，服务间又含有丰富的相互调用的操作，则让提供服务的节点将自己的服务信息注册到分布式协调中心，使用服务的节点去协调中心拉取地址。

5.如权利要求1所述的一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于：所述步骤四中分布式计算平台进行数据分析的具体步骤为：将用户请求操作产生的数据，日志信息交给分布式计算平台进行大数据分析，获取用户的操作习惯和喜好信息资源，用于进行各种推荐、广告投放和自动识别功能的拓展，用于推送给用户的消息进入消息队列按照主题分发给订阅这个主题的消费者。

6.如权利要求1所述的一种储物柜数据的分布式处理方法，其特征在于：所述步骤五中采用非关系型数据库进行数据缓存的具体步骤为：随着访问量的增加，利用非关系型数据库的分布式存储技术和缓存技术缓解存储和读库的压力，将数据进行划分放在不同的节点上，同时多个节点复制存储同一份数据。