基于java的多设备类型物联网架构实现
以下是一些经验分享，希望能帮到有需要的朋友。
1、架构思路
考虑了很久打算用springboot + mysql 去实现，因为熟悉这个框架，而且能减轻70%的机械性开发工作量，以后改springcloud也方便（注意逻辑实现不然工作量很大）。
物联网和互联网可以说是有共同点的，但是也有很多的不一样。
先说协议，互联网很多都是https或者http，但是物联网这块就不仅仅是这两种协议，会有UDP协议，TCP协议。
上干货：
环境：java+mysql+redis+rabbitMQ+Mqtt
图解：
这个是比较简单的逻辑图，里面的复杂逻辑还是不能说的。
这里面涉及到几个问题，好多物联网设备终端会有心跳，事件数据上来，怎么保证并发？入库的数据唯一？多种设备的数据上行，怎么存储？怎么管理？有多个第三方服务怎么分发数据？
咱们一点点说：
1、根据协议解析数据
终端上行的数据有433协议，有蓝牙的，有zigbee的，还有tcp、http的，还分1代、2代、3代等协议。我用了一个笨方法：根据协议的不同解析，存入不同的表
我整了个枚举类来存放不同的类型，在解析方法里面通过唯一性的一段上行数据去区分（为什么这么做？以为上行数据是16进制的）
HH0F22AEBB8200011100020001BB23AABB8637“HH0F”就是A协议的特有字符，那这个就入A协议库。
A协议是A设备专用的，那建表就是这样的
A_tag —————— 设备表
A_data ——————设备数据表
A_gateway ——————网关表那么问题来了，要是10种设备不得30个表了？
做过物联网的都知道，不同类型的设备可能带的属性都是不一样的，有的设备可能就3个：
电量、包序、特征值
但是有的设备可能就不止了，比方说：
电量、包序、心跳、呼吸、体温、动态值。。。。
data表中数据不得爆掉？——我深思熟虑也只是想到通用字段存储，data1~data20
多设备类型的暂时解决了，后面怎么具体操作呢？
2、怎么保证数据不会重复并快速入库
上图我采用了两个服务，一个接受服务，一个处理服务，具体处理方法：
接受服务将受到的数据转base64编码后直接发到消息队列（rabbitMQ），处理服务监听rabbitMQ消息，走解析服务。就是这么简单！
但是，有一点，rabbitMQ要开启ack模式！！！而且可以用负载来做这步！
问题二：设备一多，并发问题就来了，怎么搞？
Semaphore 这可是个好东西
如果来一条数据就insert，哪个数据库都受不了，后来采用批量方式插入：
// ----------------------数据批量入库开始-------------------------
private static List<NnData> listNnObjectSaveDO = new ArrayList<NnData>();
private static Long startTimeNnData = 0L;
//private static int countSend = 0;
private static Semaphore semaphoreNnData = new Semaphore(1);
@Override
public void saveDO(NnData nnData) {
try {
semaphoreNnData.acquire();
if (startTimeNnData == 0L) {
startTimeNnData = System.currentTimeMillis();
}
listNnObjectSaveDO.add(nnData);
if (System.currentTimeMillis() - startTimeNnData > 2000) {
List<NnData> listSaveDOOne = new ArrayList<NnData>();
listSaveDOOne.addAll(listNnObjectSaveDO);
asyncInsertBatch(listSaveDOOne);
listNnObjectSaveDO.clear();
startTimeNnData = 0L;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
semaphoreNnData.release();
}
}
@Async
private void asyncInsertBatch(List<NnData> list) {
this.insertBatch(list);
//countSend = countSend + list.size();
//System.out.println("=================入库数据条数：" + countSend);
}
// ----------------------数据批量入库结束-------------------------我做过测试，这样的方式远超2000条/秒，有眼尖的朋友看出来了：
System.currentTimeMillis() - startTimeNnData > 2000 //2秒批量入库一次暂时就到这儿，后续想到我再补充！
