CN111241101A - 一种分布式水利rtu数据采集系统及方法 - Google Patents

一种分布式水利rtu数据采集系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种分布式水利RTU数据采集系统及方法，包括RTU报文发送模块、Netty接收模块、第一MQ消息发布模块、第一数据库模块、订阅接收模块、图片报文判断模块、图片数据包判断模块、Redis模块、Redis读取模块、组装生成模块和第二数据库模块；该分布式水利RTU数据采集系统采用分布式架构，基于被广泛使用的Java网络编程框架Netty，配合高性能的Redis数据库以及NOSQL数据库MongoDB、高吞吐的消息队列Kafka。通过在接收报文、解析报文、存储报文明文的各个环节，合理利用各种高性能框架或技术，使得在高并发情况下保证采集数据的时效性、完整性。

Description

一种分布式水利RTU数据采集系统及方法
技术领域
本发明涉及一种分布式水利RTU数据采集系统及方法。
背景技术
随着社会的不断前进、信息化的高速发展，在水利行业监测数据采集管理中，管理部门对其管理要求越来越精细化、智能化。
水文水资源部门管理的水文站网越来越密集。面对高频的采集、海量的采集数据，研发出一款高性能、高可用的智能设备采集平台可为管理单位在防洪抢险、水资源税征收等场景提供精准、可靠的数据保障的系统是亟待解决的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种分布式水利RTU数据采集系统,其采用分布式架构，基于被广泛使用的Java网络编程框架 Netty，配合高性能的Redis数据库以及NOSQL数据库MongoDB、高吞吐的消息队列Kafka。通过在接收报文、解析报文、存储报文明文的各个环节，合理利用各种高性能框架或技术，使得在高并发情况下保证采集数据的时效性、完整性。
为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：
一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：包括RTU报文发送模块、Netty接收模块、第一MQ消息发布模块、第一数据库模块、订阅接收模块、图片报文判断模块、图片数据包判断模块、Redis 模块、Redis读取模块、组装生成模块和第二数据库模块。
作为优选，还包含有解析模块、第二MQ消息发布模块、第二订阅接收模块和发布数据服务模块。
作为优选，所述第一数据库模块为NoSQL数据库。
作为优选，所述第一数据库模块为MongoDB数据库。
作为优选，所述第二数据库模块为关系型数据库模块。
作为优选，所述Netty接收模块被配置为在RTU与Netty建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key, 通道对象为value的方式存入内存中，下次该RTU再上报的时候，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU 下线之后，从内存中去掉该通道信息。
作为优选，所述Netty接收模块还被配置为响应RTU报文发送模块,通知RTU报文发送模块接收成功。
本发明还提供一种分布式水利RTU数据采集系统的工作方法：包括以下步骤：
S1：RTU发布报文；
S2：Netty接收报文，在RTU与Netty建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key,通道对象为 value的方式存入内存中，下次该RTU再上报时，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息；
S3：正常报文，Netty响应TUR，通知TUR接收成功；
S4：MQ发布消息并将报文存入数据库；
S5：订阅接收；
S6：图片报文；
S7：判断图片报文是否为最后一个图片数据包；
S8：若不是最后一个图片数据包则存入Redis中，若是最后一个图片数据包，则读取Redis内的该图片的全部数据包；
S9：组装报文，生成图片；
S10：存入数据库。
作为优选，所述步骤S6中，若不是图片报文则依次对报文解析成明文，MQ发布消息，订阅接收明文，最后发布数据服务并存入数据量。
本发明的有益效果为：采用分布式架构，基于被广泛使用的Java 网络编程框架Netty，配合高性能的Redis数据库以及NOSQL数据库 MongoDB、高吞吐的消息队列Kafka。通过在接收报文、解析报文、存储报文明文的各个环节，合理利用各种高性能框架或技术，使得在高并发情况下保证采集数据的时效性、完整性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种分布式水利RTU数据采集系统工作方法流程图。
图2为本发明一种分布式水利RTU数据采集系统的图片处理流程。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1
一种分布式水利RTU数据采集系统，包括RTU报文发送模块、 Netty接收模块、第一MQ消息发布模块、第一数据库模块、订阅接收模块、图片报文判断模块、图片数据包判断模块、Redis模块、Redis 读取模块、组装生成模块和第二数据库模块。
在本实施例中，第一数据库模块为NoSQL数据库。
在其他实施例中，第一数据库模块为MongoDB数据库。
作为优选，Netty接收模块被配置为在RTU与Netty建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key,通道对象为value的方式存入内存中，下次该RTU再上报的时候，根据 RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息。
具体的，Netty接收模块还被配置为响应RTU报文发送模块,通知RTU报文发送模块接收成功。
如图1所示，本实施例还提供一种分布式水利RTU数据采集系统的工作方法：包括以下步骤：
S1：RTU发布报文，具体的通过RTU报文发送模块发布报文；
S2：Netty接收模块接收RTU报文发送模块发送的报文，在RTU 与Netty接收模块建立连接并创建处理通道之后，采用java中的 HashMap以RTU的地址为key,通道对象为value的方式存入内存中，下次该RTU再上报的时候，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息；
S3：正常报文，Netty接收模块响应TUR，通知TUR接收成功；
S4：第一MQ消息发布模块发布消息并将报文存入第一数据库模块；
S5：订阅接收模块订阅接收；
S6：图片报文；
S7：判断图片报文是否为最后一个图片数据包；
S8：若不是最后一个图片数据包则存入Redis中，若是最后一个图片数据包，则读取Redis内的该图片的全部数据包；
S9：组装报文，生成图片；
S10：存入第二数据库模块，也即关系型数据库模块。
实施例中，大量RTU采集设备在同一时刻连接采集平台，Netty 接收模块作为高性能的基础通信组件，承担了与各个客户端的连接的任务。在高并发的场景下若是频繁地创建通道，会导致CPU开销增大而造成线程堵塞最终导致响应慢、丢包等各种异常情况。为了避免此种情况，在RTU与Netty接收模块建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key,通道对象为value的方式存入内存中，下次该RTU再上报的时候，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息。
通过Netty接收模块接收到RTU报文发送模块发送的报文信息之后需要对报文进行校验、解析、数据入库，如果这一系列都在一个线程处理，在高并发的情况下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，特别是在对数据库执行插入操作的情况下容易造成请求堆积。通过使用消息队列，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。如图1所示，在高并发下，多个生产者Producer将验证有效之后的报文发布到Queue中，此时的消费者Consumer即报文解析处理程序可有多个，一个消息只能被一个消费者接收到，当没有消费者可用时，这个消息会被保存直到有一个可用的消费者，一个Queue可以有很多消费者，他们之间实现了负载均衡，通过这个可靠的负载均衡机制，解决了高并发下报文接收解析问题，保证了数据的完整性。
在具体的实施例中，本数据采集系统基于行业中水文监测数据通信规约的HEX/BCD编码、ASCⅡ字符编码、水资源监测数据传输规约以及自定义规约，传输数据包含降雨量、水位、流量、蒸发量等水文要素以及浊度、溶解氧、氨氮等水质监测要素和闸门开度、电流电压、图片等水利工程信息报文。针对不同规约、不同编码的报文，本数据采集系统需要对数据进行初步的清洗，包括对报文结构是否完整、报文中安全密码是否匹配、报文是否有被篡改等检测项进行校验，识别出有效的报文，对无效报文进行存储备查，不做进一步解析。对有效的报文进行进一步的处理，模式上主要包括一般数据信息和图片信息的处理，例如降雨要素报文，按照规约，解析出测站编码、时间、降雨等信息存入数据库，并且要组装报文回复给RTU。对于图片报文，需要识别本次报文是否为有效、是否为最后一包报文，每接收完确认无误之后要发给RTU一个响应报文，接收到最后一包之后要判断是否有漏包情况，如果漏掉了需要发送重发指令，RTU再次发送漏掉的包，全部接收到了再进行组装数据生成图片。
对于数亿级海量的报文数据，如果使用传统的关系型数据库，查询效率会大大折扣，本例中采用的MongoDB为NoSQL数据库的其中一种，NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
在高并发的情况下，将接收到的报文以及解析之后的明文快速插入MongoDB，防止数据丢失。解析之后的明文采用key-value的方式存储，正好符合MongoDB的特性，使能在后续的数据展示中实现高效地查询。
解析之后的明文一部分用于展示验证，另一部分则应用于业务系统。通常这部分数据需要存入关系型数据库，比如oracle数据库。这里同样采用消息队列来实现负载均衡，实现原理同第二小点，只是本地存入的数据为明文数据。
图片过程保存Redis缓存。
如图2所示，在数据采集中，采集的图片通常质量比较大，远远超出RTU一次传输的量，通常采用分包的方式将一张图片的数据拆几十包至几百包。采集平台接受完毕之后将数据包进行整合，最终形成完整的图片。传统方式将数据存内存或者存关系型数据库，这种频繁读写数据库比较低效，存内存容易造成内存溢出，最终导致数据丢失而无法组装完整的图片。本发明引入了一个高性能的key-value数据库Redis，该数据库运行在内存中且可以持久化到磁盘，实现对数据的高速读写。图片报文需要频繁读写，采用Redis作为缓存数据库，极大地提高了图片采集的准确性和实效性；
服务接口发布；
本发明采用服务化的思想进行实现，对于第三方业务应用，通常有操控RTU设备的需求，比如控制闸门的开发、控制水管阀门的开关、泵站机组的开关等，而此类应用基本没有与RTU通讯的能力。本智能采集平台在设计的过程中，预留了相关的接口，第三方平台可通过这些接口，实现对RTU的操控。除此之外，还提供各类数据查询接口。
对RTU发生指令必须是在RTU在线的情况下，即第一步中能找到通讯通道，否则是无法通讯。
实施例2
一种分布式水利RTU数据采集系统，包括RTU报文发送模块、 Netty接收模块、第一MQ消息发布模块、第一数据库模块、订阅接收模块、图片报文判断模块、图片数据包判断模块、Redis模块、Redis 读取模块、组装生成模块和第二数据库模块。
在本实施例中，还包含有解析模块、第二MQ消息发布模块、第二订阅接收模块和发布数据服务模块。
在本实施例中，所述第一数据库模块为NoSQL数据库。
在本实施例中，所述第一数据库模块为MongoDB数据库。
在本实施例中，所述第二数据库模块为关系型数据库模块。
在本实施例中，所述Netty接收模块被配置为在RTU与Netty建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key,通道对象为value的方式存入内存中，下次该RTU再上报的时候，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息。
在本实施例中，所述Netty接收模块还被配置为响应RTU报文发送模块,通知RTU报文发送模块接收成功。
如图1所示，在本实施例中还提供一种分布式水利RTU数据采集系统的工作方法：包括以下步骤：
S1：RTU发布报文；
S2：Netty接收报文，在RTU与Netty建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key,通道对象为value 的方式存入内存中，下次该RTU再上报的时候，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息；
S3：正常报文，Netty响应TUR，通知TUR接收成功；
S4：MQ发布消息并将报文存入数据库；
S5：订阅接收；
S6：对报文解析成明文；
S7：MQ发布消息；
S8：订阅接收明文；
S9：发布数据服务并存入数据库；此数据库为第二数据库模块，也即关系型数据库模块。
本发明的有益效果为：采用分布式架构，基于被广泛使用的Java 网络编程框架Netty，配合高性能的Redis数据库以及NOSQL数据库MongoDB、高吞吐的消息队列Kafka。通过在接收报文、解析报文、存储报文明文的各个环节，合理利用各种高性能框架或技术，使得在高并发情况下保证采集数据的时效性、完整性。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：包括RTU报文发送模块、Netty接收模块、第一MQ消息发布模块、第一数据库模块、订阅接收模块、图片报文判断模块、图片数据包判断模块、Redis模块、Redis读取模块、组装生成模块和第二数据库模块。
2.根据权利要求1所述的一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：还包含有解析模块、第二MQ消息发布模块、第二订阅接收模块和发布数据服务模块。
3.根据权利要求2所述的一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：所述第一数据库模块为NoSQL数据库。
4.根据权利要求2所述的一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：所述第一数据库模块为MongoDB数据库。
5.根据权利要求4所述的一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：所述第二数据库模块为关系型数据库模块。
6.根据权利要求5所述的一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：所述Netty接收模块被配置为在RTU与Netty建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key,通道对象为value的方式存入内存中，下次该RTU再上报的时候，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息。
7.根据权利要求6所述的一种分布式水利RTU数据采集系统，其特征在于：所述Netty接收模块还被配置为响应RTU报文发送模块,通知RTU报文发送模块接收成功。
8.一种分布式水利RTU数据采集系统的工作方法：其特征在于，包括以下步骤：
S1：RTU发布报文；
S2：Netty接收报文，在RTU与Netty建立连接并创建处理通道之后，采用java中的HashMap以RTU的地址为key,通道对象为value的方式存入内存中，下次该RTU再上报时，根据RTU的地址直接从内存中取到通道对象进行下一步处理，当该RTU下线之后，从内存中去掉该通道信息；
S3：正常报文，Netty响应TUR，通知TUR接收成功；
S4：MQ发布消息并将报文存入数据库；
S5：订阅接收；
S6：图片报文；
S7：判断图片报文是否为最后一个图片数据包；
S8：若不是最后一个图片数据包则存入Redis中，若是最后一个图片数据包，则读取Redis内的该图片的全部数据包；
S9：组装报文，生成图片；
S10：存入数据库。
9.根据权利要求8所述的一种分布式水利RTU数据采集系统的工作方法，其特征在于：所述步骤S6中，若不是图片报文则依次对报文解析成明文，MQ发布消息，订阅接收明文，最后发布数据服务并存入数据量。
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