代码实现高性能异构分布式并行食品溯源系统

C++ 代码实现高性能异构分布式并行食品溯源系统

数据采集模块

负责从各个节点采集食品生产、加工、运输等环节的数据。 支持多种设备（传感器、RFID、手动录入等）进行数据输入。

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

// 模拟食品数据采集
struct FoodData {
    std::string id;
    std::string source;
    std::string processStage;
    std::string transportInfo;
};

// 从节点采集数据
std::vector<FoodData> collectData() {
    std::vector<FoodData> data = {
        {"001", "Farm A", "Processing", "Truck A"},
        {"002", "Farm B", "Storage", "Truck B"}
    };
    return data;
}

数据存储模块

负责将采集到的数据分布式存储在多个节点，提供高可用性和高性能。 可以选择使用分布式数据库如Cassandra或HBase。

#include <cassandra.h>

// 连接到Cassandra数据库
void storeData(const std::vector<FoodData>& data) {
    CassCluster* cluster = cass_cluster_new();
    CassSession* session = cass_session_new();

    // 设置连接信息
    cass_cluster_set_contact_points(cluster, "127.0.0.1");

    // 连接数据库
    if (cass_session_connect(session, cluster) == CASS_OK) {
        for (const auto& entry : data) {
            // 插入数据
            std::string query = "INSERT INTO food_traceability (id, source, stage, transport) VALUES ('" 
                                + entry.id + "','" + entry.source + "','" + entry.processStage + "','" + entry.transportInfo + "')";
            cass_session_execute(session, cass_statement_new(query.c_str(), 0));
        }
    }
    cass_session_free(session);
    cass_cluster_free(cluster);
}

数据追溯模块

负责提供数据查询服务，用户可以查询食品的源头、生产流程等信息。 需要在大规模数据中进行高效查询。

#include <cassandra.h>
#include <iostream>

// 查询数据
void queryData(const std::string& id) {
    CassCluster* cluster = cass_cluster_new();
    CassSession* session = cass_session_new();

    // 设置连接
    cass_cluster_set_contact_points(cluster, "127.0.0.1");

    // 连接数据库并查询
    if (cass_session_connect(session, cluster) == CASS_OK) {
        std::string query = "SELECT * FROM food_traceability WHERE id = '" + id + "'";
        CassFuture* result = cass_session_execute(session, cass_statement_new(query.c_str(), 0));

        const CassResult* cassResult = cass_future_get_result(result);
        const CassRow* row = cass_result_first_row(cassResult);

        if (row) {
            const char* source;
            cass_value_get_string(cass_row_get_column_by_name(row, "source"), &source);
            std::cout << "Source: " << source << std::endl;
        }

        cass_result_free(cassResult);
    }
    cass_session_free(session);
    cass_cluster_free(cluster);
}

身份认证模块

用于确保只有授权的用户或设备可以录入或查询溯源数据。 支持多种认证方式如OAuth、JWT。

#include <iostream>
#include <jwt-cpp/jwt.h>

// 验证JWT Token
bool validateToken(const std::string& token) {
    auto decoded = jwt::decode(token);

    // 校验签名和有效期
    jwt::verify().allow_algorithm(jwt::algorithm::hs256{"secret"})
                 .with_issuer("auth0")
                 .verify(decoded);

    return true;
}

并行计算模块

负责对分布式存储的数据进行并行处理和分析（如数据清洗、聚合等）。 需支持异构计算架构（CPU + GPU）。

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

__global__ void processDataKernel(int* data, int size) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < size) {
        data[idx] *= 2;  // 简单的数据处理示例
    }
}

void processParallel(int* data, int size) {
    int* devData;
    cudaMalloc(&devData, size * sizeof(int));
    cudaMemcpy(devData, data, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (size + blockSize - 1) / blockSize;
    processDataKernel<<<numBlocks, blockSize>>>(devData, size);

    cudaMemcpy(data, devData, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(devData);
}

网络通信模块

负责节点之间的数据传输和同步，保障系统中的信息流通。 使用高性能协议（如gRPC或ZeroMQ）实现低延迟的通信。

#include <grpcpp/grpcpp.h>
#include "food_traceability.grpc.pb.h"

// 实现gRPC服务
class TraceabilityServiceImpl final : public FoodTraceability::Service {
    grpc::Status GetTraceabilityInfo(grpc::ServerContext* context, const TraceRequest* request, TraceResponse* response) override {
        std::string id = request->id();
        response->set_info("Tracing info for " + id);
        return grpc::Status::OK;
    }
};

void runServer() {
    std::string serverAddress("0.0.0.0:50051");
    TraceabilityServiceImpl service;

    grpc::ServerBuilder builder;
    builder.AddListeningPort(serverAddress, grpc::InsecureServerCredentials());
    builder.RegisterService(&service);

    std::unique_ptr<grpc::Server> server(builder.BuildAndStart());
    server->Wait();
}

总结

该系统包含了从数据采集、存储、追溯到身份认证、并行计算和网络通信的各个模块。各模块采用了分布式架构来提高性能和容错能力，并使用CUDA等技术实现并行计算，进一步优化了数据处理性能。

Python 代码实现高性能异构分布式并行食品溯源系统

数据采集模块

负责从各个节点采集食品生产、加工、运输等环节的数据。 支持多种设备（传感器、RFID、手动录入等）进行数据输入。

class FoodData:
    def __init__(self, food_id, source, stage, transport_info):
        self.food_id = food_id
        self.source = source
        self.stage = stage
        self.transport_info = transport_info

# 模拟数据采集
def collect_data():
    data = [
        FoodData("001", "Farm A", "Processing", "Truck A"),
        FoodData("002", "Farm B", "Storage", "Truck B")
    ]
    return data

数据存储模块

负责将采集到的数据分布式存储在多个节点，提供高可用性和高性能。 可以选择使用分布式数据库如Cassandra或HBase。

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.food_traceability

def store_data(data):
    collection = db.food_data
    for entry in data:
        collection.insert_one({
            "food_id": entry.food_id,
            "source": entry.source,
            "stage": entry.stage,
            "transport_info": entry.transport_info
        })

# 使用采集到的数据进行存储
data = collect_data()
store_data(data)

数据追溯模块

负责提供数据查询服务，用户可以查询食品的源头、生产流程等信息。 需要在大规模数据中进行高效查询。

def query_data(food_id):
    collection = db.food_data
    result = collection.find_one({"food_id": food_id})
    if result:
        print(f"Source: {result['source']}, Stage: {result['stage']}, Transport: {result['transport_info']}")
    else:
        print("No data found for the given ID.")

# 查询食品溯源信息
query_data("001")

身份认证模块

用于确保只有授权的用户或设备可以录入或查询溯源数据。 支持多种认证方式如OAuth、JWT。

import jwt
import datetime

SECRET_KEY = 'my_secret_key'

# 生成JWT token
def create_token(user_id):
    payload = {
        'user_id': user_id,
        'exp': datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=1)
    }
    token = jwt.encode(payload, SECRET_KEY, algorithm='HS256')
    return token

# 验证JWT token
def validate_token(token):
    try:
        decoded = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=['HS256'])
        return True, decoded['user_id']
    except jwt.ExpiredSignatureError:
        return False, "Token expired"
    except jwt.InvalidTokenError:
        return False, "Invalid token"

# 示例
token = create_token("user123")
valid, user_id = validate_token(token)
if valid:
    print(f"Token valid for user {user_id}")
else:
    print(user_id)

并行计算模块

负责对分布式存储的数据进行并行处理和分析（如数据清洗、聚合等）。 需支持异构计算架构（CPU + GPU）。

from multiprocessing import Pool

# 并行处理数据
def process_data(entry):
    # 简单示例：将数据进行某种处理
    entry.stage = entry.stage.upper()
    return entry

def parallel_processing(data):
    with Pool(processes=4) as pool:
        result = pool.map(process_data, data)
    return result

# 并行处理采集到的数据
processed_data = parallel_processing(data)
for entry in processed_data:
    print(f"Processed data: {entry.stage}")

网络通信模块

负责节点之间的数据传输和同步，保障系统中的信息流通。 使用高性能协议（如gRPC或ZeroMQ）实现低延迟的通信。

# food_traceability.proto
syntax = "proto3";

service Traceability {
    rpc GetTraceabilityInfo (TraceRequest) returns (TraceResponse);
}

message TraceRequest {
    string food_id = 1;
}

message TraceResponse {
    string info = 1;
}

Python gRPC代码并实现服务

import grpc
from concurrent import futures
import time
import food_traceability_pb2
import food_traceability_pb2_grpc

class TraceabilityService(food_traceability_pb2_grpc.TraceabilityServicer):
    def GetTraceabilityInfo(self, request, context):
        food_id = request.food_id
        # 模拟获取溯源信息
        response = food_traceability_pb2.TraceResponse()
        response.info = f"Tracing info for {food_id}"
        return response

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    food_traceability_pb2_grpc.add_TraceabilityServicer_to_server(TraceabilityService(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    try:
        while True:
            time.sleep(86400)
    except KeyboardInterrupt:
        server.stop(0)

serve()

客户端代码：

import grpc
import food_traceability_pb2
import food_traceability_pb2_grpc

def run():
    with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel:
        stub = food_traceability_pb2_grpc.TraceabilityStub(channel)
        response = stub.GetTraceabilityInfo(food_traceability_pb2.TraceRequest(food_id="001"))
        print(f"Traceability info: {response.info}")

run()

总结

该系统的每个模块都使用了Python实现，结合MongoDB进行数据存储，JWT进行身份认证，gRPC进行分布式通信，使用多进程模块实现并行计算。