设备在线/离线状态的缓存方案——实践类

该方案介绍了如何利用规则引擎监听设备状态变更消息,通过函数计算FC处理消息乱序问题,对比表格存储OTS或Redis中的设备状态,并存储最新状态,以减轻POPAPI访问压力,业务系统可快速查询设备在线/离线状态。

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设备在线/离线状态缓存

很多场景中,我们都需要查询设备是否在线,但POP API的访问频次受限,需要我们自己系统缓存设备状态

技术方案

  1. 配置规则引擎监听设备状态变更消息,流转到函数计算FC
  2. 由于消息乱序,在函数计算对比表格存储/Redis中设备状态和当前状态的lastTime,存储最新的数据
  3. 业务系统从表格存储/Redis中快速查询设备当前在线/离线状态

1.设备在线/离线状态变更消息

当设备连接到IoT物联网平台,设备离线,在线状态变更会生成特定topic的消息,我们服务端可以通过订阅这个topic获得设备状态变更信息。
**

设备的在线/离线状态流转的Topic格式:

/as/mqtt/status/{productKey}/{deviceName}

payload数据格式:

{
    "status":"online|offline",
    "productKey":"pk13543",
    "deviceName":"dn1234",
    "time":"2018-08-31 15:32:28.205",
    "utcTime":"2018-08-31T07:32:28.205Z",
    "lastTime":"2018-08-31 15:32:28.195",
    "utcLastTime":"2018-08-31T07:32:28.195Z",
    "clientIp":"123.123.123.123"
}

参数说明:

参数

类型

说明

status

String

设备状态,online上线,offline离线

productKey

String

设备所属产品的唯一标识

deviceName

String

设备名称

time

String

此条消息发送的时间点,

lastTime

String

状态最后变更时间

注:需要根据此时间排序,判断设备最终状态

clientIp

String

设备公网出口IP

2.通过规则引擎流转设备状态

2.1 配置SQL

SELECT productKey,deviceName,
timestamp() as timestamp ,
status,
time as currentTime ,lastTime,clientIp
FROM "/as/mqtt/status/a1Xr8ofpSst/+" WHERE

这样我们就可以从消息体获取到设备的status,currentTime和lastTime了。

规则引擎数据处理操作界面

2.2 配置数据流转函数计算FC

规则引擎数据流转操作界面

2.3 函数计算FC实现

nodejs实现代码参考:
由于消息乱序,需要对比表格存储/Redis中已存储的设备状态和当前状态的lastTime,找出最新状态存储到缓存中。

var TableStore = require('tablestore');

var options = {
    accessKeyId: '你的accessKeyId',
    accessKeySecret: '你的accessKeySecret',
}

var otsClient = new TableStore.Client({
    accessKeyId: options.accessKeyId,
    secretAccessKey: options.accessKeySecret,
    endpoint: '你的endpoint',
    instancename: '你的instancename',
    maxRetries: 20 //默认20次重试,可以省略这个参数。
});

var response = {
    isBase64Encoded: false,
    statusCode: 200
};

module.exports.handler = function(event, context, callback) {

    var eventJson = JSON.parse(event.toString());
    var deviceId = eventJson.deviceName;
    var productKey = eventJson.productKey;
    var lastTime = new Date(eventJson.lastTime);

    var params = {
        tableName: "device_status_table",
        primaryKey: [{ 'deviceId': deviceId },{'productKey': productKey}],
        maxVersions: 1
    };

    try {
        otsClient.getRow(params, function(err, data) {
            if (err) {
                response.body = { msg: 'error', code: 404 };
                callback(null, response);
                return;
            }
            //有数据,拿出来比较lastTime
            if (data.row.primaryKey) {
                var attributes = data.row.attributes;
                var dbTime = '';
                attributes.forEach(function(item) {
                    if (item.columnName == 'lastTime') {
                        dbTime = new Date(item.columnValue);
                    }
                })
                //转换成毫秒进行比较
                if (lastTime.getTime() < dbTime.getTime()) {

                    return;
                }
            }

            var iot_data = {
                tableName: "device_status_table",
                condition: new TableStore.Condition(TableStore.RowExistenceExpectation.IGNORE, null),

                primaryKey: [{ "deviceId": deviceId },{'productKey': productKey}],

                attributeColumns: [
                    { 'lastTime': eventJson.lastTime },
                    { 'clientIp': eventJson.clientIp },
                    { 'status': eventJson.status }
                ],

                returnContent: { returnType: TableStore.ReturnType.Primarykey }
            }

            otsClient.putRow(iot_data, function(err, data) {
                if (err) {
                    response.body = { msg: 'error', code: 404 };
                    callback(null, response);
                    return;
                }

                response.body = { msg: 'ok', code: 200 };
                callback(null, response);
                return;
            });

        });

    } catch (err) {
        response.body = { msg: 'error', code: 404 };
        callback(null, response);
    }

};

2.4 表格存储OTS

在device_status_table表中,查看设备上下线情况

【往期回顾】

​1、39张IoT传感器工作原理GIF图汇总​

​2、IoT 设备发送 MQTT 请求的曲折经历​​​​​

​3、20元体 Arduino 环境监测仪开发​

​​​4、智能手持测温枪开发实践​​​​​

​5、JMeter 压测 MQTT 服务性能实战​

物联网平台产品介绍详情:​​https://www.aliyun.com/product/iot/iot_instc_public_cn​

阿里云物联网平台客户交流群

<think>嗯,用户这次的问题是关于本地离线应用的相关问题及解决方案。从对话历史来看,我之前已经详细介绍了GIS地图开发框架的分和选型建议,现在用户希望深入探讨离线应用这个细分领域。 用户提供的引用资料很有价值,主要围绕三个核心点:移动互联网环境下离线应用的必要性[^1]、返利应用的数据同步策略[^2],以及AI大模型本地部署的优势[^3][^4]。特别是引用[3]和[4]详细列出了离线部署的七大优势,包括数据安全、成本控制、性能优化等关键因素。 用户可能正在开发某个需要离线功能的项目,比如野外作业的GIS系统或移动端返利应用。考虑到ta之前关注过地图开发框架,说不定是在做离线地图相关的应用。ta的深层需求应该是想系统了解离线应用的全套技术方案,而不仅仅是零散的知识点。 这个问题其实可以拆解成几个维度来回答:首先是存储方案,这是离线应用的基础;其次是同步机制,这是最难的部分;然后是性能优化和安全性保障。每个维度都需要结合具体场景给出建议。 在存储方案部分,应该重点对比IndexedDB和SQLite的适用场景。比如纯前端应用用IndexedDB就够了,但像物流轨迹记录这种需要复杂查询的功能,可能就需要SQLite配合SQL语句了。引用[2]提到的返利应用案例就很典型,他们需要处理用户复杂的积分计算。 同步策略要区分全量和增量同步。全量同步适合配置数据,而增量同步对轨迹记录这高频更新数据更友好。这里可以借鉴引用[2]的同步需求分析方法,结合网络状态检测来实现智能同步。 安全性方面特别重要,引用[3][^4]提到的医疗数据保护案例提醒我们,本地存储必须加密。对于金融应用,甚至要考虑硬件级加密方案。 最后还要考虑特殊场景,比如完全离线的AI推理。引用[3][^4]详细讨论了本地部署大模型的优势,这个可以结合TensorFlow.js的案例来说明——在油井勘探设备实现离线的地质分析会是个很好的应用场景。 用户应该需要具体的实现参考,所以每个方案都配上代码示例比较实用。比如Service Worker的注册流程,或者IndexedDB的CRUD操作示例。但要注意控制篇幅,毕竟手机端查看代码体验不好。 对了,最后生成的相关问题要覆盖用户可能忽略的痛点。比如离线地图的瓦片更新策略,或者大模型参数的热更新方案,这些都是实际开发中容易踩坑的地方。</think>基于引用资料及行业实践,本地离线应用的核心问题及解决方案如下: --- ### 🛠️ 一、核心问题与解决方案 #### 1. **离线数据存储** | **技术方案** | **适用场景** | **优势** | **实现示例** | |----------------------|-------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **IndexedDB** [^1] | 结构化数据存储(交易记录/用户信息) | 支持事务操作、大容量存储(GB级) | ```javascript<br>const db = indexedDB.open('offlineDB', 1);``` | | **Web SQL** | 关系型数据存储(需SQL查询) | 支持SQL语法,复杂查询高效 | ```javascript<br>db.transaction((tx) => { tx.executeSql('SELECT * FROM orders'); });``` | | **LocalStorage** | 简单配置/小量数据 | API简单,读写速度快 | ```javascript<br>localStorage.setItem('config', JSON.stringify({theme: 'dark'}));``` | > **注**:返利应用需采用**IndexedDB + Web Worker**实现后台数据同步[^2] #### 2. **离线数据同步** ```mermaid graph LR A[离线操作] --> B{网络检测} B -->|无网络| C[本地队列存储] B -->|有网络| D[增量同步] D --> E[冲突检测] E --> F[策略解决冲突] F --> G[云端更新] ``` - **冲突解决策略**: - 时间戳优先:最后修改生效 - 人工干预:冲突数据标记待审核 - 业务规则合并:如库存数量取最大值 #### 3. **离线功能实现** - **地图应用**:预加载矢量切片(Leaflet/OpenLayers) ```javascript const offlineTiles = new L.OfflineTileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', { localStorage: true // 启用本地缓存 }); ``` - **AI大模型部署** [^3][^4]: - **方案选择**: ```mermaid pie title 离线AI部署方案占比 “Docker容器化” : 45 “WebAssembly” : 30 “边缘设备” : 25 ``` - **关键配置**: ```bash # Docker部署示例 docker run -p 5000:5000 -v ./model:/app/model ai-service:latest ``` --- ### 🔒 二、安全与性能优化 | **挑战** | **解决方案** | 技术实现 | |------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------| | **敏感数据保护** [^3] | 本地存储加密 | 使用Web Crypto API:`crypto.subtle.encrypt()` | | **大模型加载慢** | 模型分片加载 | TensorFlow.js的`model.loadLayersModel()`支持分片加载 | | **实时性要求高** | Web Worker后台计算 | ```javascript<br>const worker = new Worker('data-sync.js');``` | | **硬件资源限制** | 模型量化压缩 | PyTorch的`torch.quantization.quantize_dynamic()` | > 医疗金融应用需采用**硬件级加密**(如Intel SGX)确保数据安全[^3] --- ### 📱 三、典型场景实现 #### 案例1:航空检修系统 ```mermaid sequenceDiagram 工程师->>iPad: 上传设备检测图 iPad->>本地模型: 实时缺陷分析 本地模型-->>iPad: 返回诊断结果 iPad->>离线队列: 保存诊断报告 网络恢复->>云端: 自动同步报告 ``` #### 案例2:物流轨迹记录 - **技术栈**: `React + Leaflet + IndexedDB + Service Worker` - **同步逻辑**: $$ \text{同步量} = \Delta_{\text{轨迹点}} + \Delta_{\text{状态变更}} $$ --- ### ⚙️ 四、开发工具推荐 1. **调试工具**:Chrome DevTools → Application → Storage 2. **压力测试**:Lighthouse离线场景评分 3. **部署框架**:Electron(桌面端)、Capacitor(移动端) ---
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