RuoYi集成边缘计算：物联网边缘节点部署-优快云博客

RuoYi集成边缘计算：物联网边缘节点部署

【免费下载链接】RuoYi :tada: (RuoYi)官方仓库基于SpringBoot的权限管理系统易读易懂、界面简洁美观。核心技术采用Spring、MyBatis、Shiro没有任何其它重度依赖。直接运行即可用项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ruoyi/RuoYi

引言：边缘计算时代的权限管理痛点

你是否正面临物联网边缘节点管理的困境？当 thousands 级边缘设备接入云端时，传统中心化权限管理架构面临三大挑战：① 网络带宽瓶颈导致配置同步延迟 ② 云端单点故障引发设备失控风险 ③ 本地数据处理需求与数据隐私法规冲突。本文将系统讲解如何在 RuoYi 权限管理系统基础上，构建边缘-云端协同的物联网管理架构，实现边缘节点的安全部署、动态授权与数据闭环。

读完本文你将掌握：

边缘计算与 RuoYi 系统的技术适配方案
物联网边缘节点的身份认证与权限控制实现
轻量化 MQTT 消息总线在边缘环境的部署
边缘-云端数据同步的一致性保障策略
5 个核心场景的完整代码实现与部署流程

1. 边缘计算与物联网架构基础

1.1 边缘计算技术栈解析

边缘计算（Edge Computing）是指在靠近数据生成源的网络边缘节点进行数据处理的分布式计算范式。与云计算相比，其核心优势在于：

特性	云计算	边缘计算	物联网场景价值
部署位置	远程数据中心	本地网关/智能设备	降低 70% 以上数据传输量
响应延迟	50-200ms	1-10ms	满足实时控制需求
网络依赖	高带宽持续连接	间歇性/弱网耐受	适应工业现场网络环境
数据隐私	集中式数据存储	本地数据处理	符合 GDPR 等合规要求
算力规模	大规模集群	轻量化计算单元	降低硬件部署成本

1.2 物联网边缘节点典型架构

一个标准的物联网边缘节点架构包含以下层次：

mermaid

2. RuoYi系统架构适配分析

2.1 RuoYi核心组件与扩展点

RuoYi作为基于SpringBoot的权限管理系统，其核心架构如图所示：

mermaid

边缘计算集成需要扩展的关键节点：

认证机制：支持边缘节点的证书认证
权限模型：新增边缘节点资源类型与操作权限
通信层：添加MQTT/CoAP等物联网协议支持
数据同步：实现边缘-云端双向数据同步机制
任务调度：支持边缘节点的远程任务下发

2.2 边缘计算集成技术选型

基于RuoYi现有技术栈，推荐以下集成方案：

集成维度	技术选型	选型理由
通信协议	MQTT 3.1.1	轻量级发布订阅模式，适合低带宽场景
消息 broker	Eclipse Mosquitto	开源轻量，支持边缘部署
数据同步	Apache Camel	企业级集成框架，支持多协议转换
边缘计算框架	Spring Cloud Edge	与SpringBoot生态无缝集成
设备管理	Eclipse Kura	提供设备生命周期管理能力
安全认证	X.509证书 + JWT	双因素认证保障边缘节点身份安全

3. 环境准备与依赖配置

3.1 开发环境要求

软件/工具	版本要求	用途说明
JDK	1.8+	运行SpringBoot应用
Maven	3.6+	项目构建与依赖管理
SpringBoot	2.3.7.RELEASE	保持与RuoYi版本一致
Mosquitto	2.0+	MQTT消息代理
Docker	20.10+	边缘节点容器化部署
Redis	5.0+	缓存边缘节点状态数据

3.2 核心依赖配置

在RuoYi项目的pom.xml中添加以下依赖：

<!-- MQTT客户端 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.integration</groupId>
    <artifactId>spring-integration-mqtt</artifactId>
    <version>5.4.6</version>
</dependency>

<!-- 边缘计算支持 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-edge</artifactId>
    <version>2.2.6.RELEASE</version>
</dependency>

<!-- 设备管理 -->
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.kura</groupId>
    <artifactId>org.eclipse.kura.api</artifactId>
    <version>4.0.0</version>
</dependency>

<!-- 数据同步 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.camel</groupId>
    <artifactId>camel-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.9.0</version>
</dependency>

4. 核心模块开发实现

4.1 边缘节点实体设计

创建边缘节点相关实体类，扩展RuoYi的数据模型：

// 边缘节点实体
public class SysEdgeNode extends BaseEntity {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    
    // 节点ID
    private String nodeId;
    
    // 节点名称
    private String nodeName;
    
    // 节点类型（网关/传感器/执行器）
    private String nodeType;
    
    // 连接状态（在线/离线/异常）
    private String status;
    
    // 最后通信时间
    private Date lastCommTime;
    
    // 固件版本
    private String firmwareVersion;
    
    // 部署位置
    private String location;
    
    // 网络信息
    private String networkInfo;
    
    // 认证证书
    private String certificate;
    
    // Getters and Setters
}

// 边缘节点权限实体
public class SysEdgePermission extends BaseEntity {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    
    private Long permissionId;
    private String nodeId;
    private Long userId;
    private String actions; // 允许的操作: read,write,control,upgrade
    private Date expireTime;
}

4.2 MQTT通信模块配置

创建MQTT客户端配置类，实现与边缘节点的通信：

@Configuration
@IntegrationComponentScan
public class MqttConfig {

    @Value("${mqtt.broker.url:tcp://localhost:1883}")
    private String brokerUrl;
    
    @Value("${mqtt.client.id:ruoyi-edge-server}")
    private String clientId;
    
    @Value("${mqtt.username:admin}")
    private String username;
    
    @Value("${mqtt.password:password}")
    private String password;
    
    @Bean
    public MqttPahoClientFactory mqttClientFactory() {
        DefaultMqttPahoClientFactory factory = new DefaultMqttPahoClientFactory();
        MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions();
        options.setServerURIs(new String[] { brokerUrl });
        options.setUserName(username);
        options.setPassword(password.toCharArray());
        options.setCleanSession(false);
        options.setConnectionTimeout(30);
        options.setKeepAliveInterval(60);
        // 设置SSL/TLS加密
        options.setSocketFactory(getSslSocketFactory());
        factory.setConnectionOptions(options);
        return factory;
    }
    
    // 发送消息通道
    @Bean
    @ServiceActivator(inputChannel = "mqttOutboundChannel")
    public MessageHandler mqttOutbound() {
        MqttPahoMessageHandler messageHandler = new MqttPahoMessageHandler(
            clientId + "_publisher", mqttClientFactory());
        messageHandler.setAsync(true);
        messageHandler.setDefaultTopic("ruoyi/edge/commands");
        return messageHandler;
    }
    
    // 接收消息通道
    @Bean
    public MessageChannel mqttInputChannel() {
        return new DirectChannel();
    }
    
    @Bean
    public MessageProducer inbound() {
        MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter adapter = 
            new MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter(
                clientId + "_subscriber", 
                mqttClientFactory(), 
                "ruoyi/edge/status", "ruoyi/edge/data");
        
        adapter.setCompletionTimeout(5000);
        adapter.setConverter(new DefaultPahoMessageConverter());
        adapter.setQos(1);
        adapter.setOutputChannel(mqttInputChannel());
        return adapter;
    }
    
    // SSL配置
    private SSLSocketFactory getSslSocketFactory() {
        // 实现证书加载逻辑
        // ...
    }
}

4.3 边缘节点认证授权实现

扩展Shiro框架以支持边缘节点认证：

public class EdgeNodeRealm extends AuthorizingRealm {

    @Autowired
    private ISysEdgeNodeService edgeNodeService;
    
    @Override
    public boolean supports(AuthenticationToken token) {
        return token instanceof X509CertificateToken;
    }
    
    @Override
    protected AuthenticationInfo doGetAuthenticationInfo(AuthenticationToken token) 
            throws AuthenticationException {
        X509CertificateToken certToken = (X509CertificateToken) token;
        X509Certificate cert = certToken.getCertificate();
        
        // 从证书提取节点ID
        String nodeId = extractNodeIdFromCert(cert);
        
        // 查询节点信息
        SysEdgeNode node = edgeNodeService.selectEdgeNodeById(nodeId);
        if (node == null) {
            throw new UnknownAccountException("边缘节点不存在: " + nodeId);
        }
        
        // 检查节点状态
        if ("OFFLINE".equals(node.getStatus())) {
            throw new LockedAccountException("边缘节点已禁用: " + nodeId);
        }
        
        // 验证证书有效性
        if (!verifyCertificate(cert, node.getCertificate())) {
            throw new CredentialsException("证书验证失败");
        }
        
        return new SimpleAuthenticationInfo(node, cert, getName());
    }
    
    @Override
    protected AuthorizationInfo doGetAuthorizationInfo(PrincipalCollection principals) {
        SysEdgeNode node = (SysEdgeNode) principals.getPrimaryPrincipal();
        SimpleAuthorizationInfo info = new SimpleAuthorizationInfo();
        
        // 查询节点权限
        List<SysEdgePermission> permissions = edgeNodeService.selectPermissionsByNodeId(node.getNodeId());
        for (SysEdgePermission perm : permissions) {
            info.addStringPermission(perm.getActions());
        }
        
        return info;
    }
    
    // 从证书提取节点ID
    private String extractNodeIdFromCert(X509Certificate cert) {
        // 实现从证书DN提取节点ID逻辑
        // ...
    }
    
    // 验证证书
    private boolean verifyCertificate(X509Certificate cert, String storedCert) {
        // 实现证书验证逻辑
        // ...
    }
}

4.4 数据同步服务实现

使用Apache Camel实现边缘-云端数据同步：

@Service
public class EdgeDataSyncService {

    @Autowired
    private CamelContext camelContext;
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    // 初始化同步路由
    @PostConstruct
    public void initSyncRoutes() throws Exception {
        // 边缘节点状态同步路由
        camelContext.addRoutes(new RouteBuilder() {
            @Override
            public void configure() throws Exception {
                from("direct:syncNodeStatus")
                    .routeId("edge-node-status-sync")
                    .throttle(100).timePeriodMillis(1000)
                    .process(exchange -> {
                        SysEdgeNode node = exchange.getIn().getBody(SysEdgeNode.class);
                        // 处理状态数据
                        // ...
                    })
                    .to("jpa:com.ruoyi.system.domain.SysEdgeNode")
                    .to("redis://localhost:6379?command=SET&key=edge:status:${body.nodeId}&value=${body.status}");
            }
        });
        
        // 边缘节点配置同步路由
        camelContext.addRoutes(new RouteBuilder() {
            @Override
            public void configure() throws Exception {
                from("jpa:com.ruoyi.system.domain.SysEdgeConfig?consumeDelete=false&namedQuery=findModifiedConfigs")
                    .routeId("edge-config-sync")
                    .delay(5000)
                    .process(exchange -> {
                        SysEdgeConfig config = exchange.getIn().getBody(SysEdgeConfig.class);
                        // 转换为配置消息
                        // ...
                    })
                    .to("mqttOutboundChannel")
                    .setHeader(MqttHeaders.TOPIC, simple("ruoyi/edge/config/${body.nodeId}"));
            }
        });
    }
    
    // 发送节点控制命令
    public void sendNodeCommand(String nodeId, String command, Map<String, Object> params) {
        try {
            EdgeCommand cmd = new EdgeCommand();
            cmd.setNodeId(nodeId);
            cmd.setCommand(command);
            cmd.setParams(params);
            cmd.setTimestamp(new Date());
            
            camelContext.createProducerTemplate().sendBody("mqttOutboundChannel", 
                MessageBuilder.withPayload(cmd)
                    .setHeader(MqttHeaders.TOPIC, "ruoyi/edge/commands/" + nodeId)
                    .setHeader(MqttHeaders.QOS, 1)
                    .build());
        } catch (Exception e) {
            log.error("发送命令失败", e);
            throw new ServiceException("发送命令失败: " + e.getMessage());
        }
    }
}

5. 边缘节点部署与管理

5.1 边缘节点注册流程

mermaid

注册实现代码：

@RestController
@RequestMapping("/edge/node")
public class SysEdgeNodeController extends BaseController {

    @Autowired
    private ISysEdgeNodeService edgeNodeService;
    
    @Autowired
    private EdgeDataSyncService dataSyncService;
    
    /**
     * 边缘节点注册
     */
    @PostMapping("/register")
    @Anonymous
    public AjaxResult register(@RequestBody EdgeNodeRegisterRequest request) {
        // 1. 验证设备证书
        X509Certificate cert = validateCertificate(request.getCertificate());
        if (cert == null) {
            return AjaxResult.error("无效的设备证书");
        }
        
        // 2. 提取设备信息
        String deviceId = extractDeviceId(cert);
        String manufacturer = extractManufacturer(cert);
        
        // 3. 检查预注册状态
        SysEdgeNode node = edgeNodeService.selectEdgeNodeByDeviceId(deviceId);
        if (node == null) {
            return AjaxResult.error("设备未预注册");
        }
        
        if (!"PENDING".equals(node.getStatus())) {
            return AjaxResult.error("设备状态异常: " + node.getStatus());
        }
        
        // 4. 更新节点信息
        node.setStatus("ONLINE");
        node.setLastCommTime(new Date());
        node.setIpAddr(IpUtils.getIpAddr());
        node.setFirmwareVersion(request.getFirmwareVersion());
        node.setNetworkInfo(request.getNetworkInfo());
        edgeNodeService.updateEdgeNode(node);
        
        // 5. 生成配置信息
        EdgeNodeConfig config = generateNodeConfig(node);
        
        // 6. 返回注册结果
        return AjaxResult.success()
            .put("nodeId", node.getNodeId())
            .put("config", config)
            .put("timestamp", System.currentTimeMillis());
    }
    
    /**
     * 获取节点配置
     */
    @GetMapping("/config/{nodeId}")
    public AjaxResult getNodeConfig(@PathVariable String nodeId) {
        // 权限检查
        if (!hasNodePermission(nodeId)) {
            return AjaxResult.error("无节点访问权限");
        }
        
        SysEdgeNode node = edgeNodeService.selectEdgeNodeById(nodeId);
        if (node == null) {
            return AjaxResult.error("节点不存在");
        }
        
        EdgeNodeConfig config = generateNodeConfig(node);
        return AjaxResult.success(config);
    }
    
    /**
     * 发送控制命令
     */
    @PostMapping("/command/{nodeId}")
    public AjaxResult sendCommand(
            @PathVariable String nodeId,
            @RequestBody EdgeCommandRequest request) {
        // 权限检查
        if (!hasNodePermission(nodeId, "control")) {
            return AjaxResult.error("无节点控制权限");
        }
        
        try {
            dataSyncService.sendNodeCommand(
                nodeId, 
                request.getCommand(), 
                request.getParams());
            return AjaxResult.success("命令发送成功");
        } catch (Exception e) {
            return AjaxResult.error("命令发送失败: " + e.getMessage());
        }
    }
    
    // 生成节点配置
    private EdgeNodeConfig generateNodeConfig(SysEdgeNode node) {
        // 实现配置生成逻辑
        // ...
    }
}

5.2 边缘节点监控面板实现

前端监控页面关键代码（Vue）：

<template>
  <div class="edge-monitor-container">
    <div class="row">
      <div class="col-lg-3 col-md-6">
        <div class="card">
          <div class="card-body">
            <div class="d-flex justify-content-between align-items-center">
              <div>
                <h5 class="text-muted font-weight-normal">在线节点数</h5>
                <h2 class="mb-0">{{ onlineCount }}</h2>
              </div>
              <div class="bg-primary rounded-circle p-3">
                <i class="fas fa-server text-white"></i>
              </div>
            </div>
            <div class="mt-2">
              <span class="text-success"><i class="fas fa-arrow-up"></i> {{ onlineRate }}%</span>
              <span class="text-muted ml-2">较昨日</span>
            </div>
          </div>
        </div>
      </div>
      
      <!-- 更多统计卡片 -->
      <!-- ... -->
    </div>
    
    <div class="row mt-4">
      <div class="col-lg-8">
        <div class="card">
          <div class="card-header">
            <h4 class="card-title">节点状态分布图</h4>
          </div>
          <div class="card-body">
            <echarts :options="statusChartOptions" class="chart-container"></echarts>
          </div>
        </div>
      </div>
      
      <div class="col-lg-4">
        <div class="card">
          <div class="card-header">
            <h4 class="card-title">节点类型占比</h4>
          </div>
          <div class="card-body">
            <echarts :options="typePieOptions" class="chart-container"></echarts>
          </div>
        </div>
      </div>
    </div>
    
    <div class="row mt-4">
      <div class="col-12">
        <div class="card">
          <div class="card-header">
            <div class="d-flex justify-content-between align-items-center">
              <h4 class="card-title">边缘节点列表</h4>
              <button class="btn btn-primary" @click="showAddModal">添加节点</button>
            </div>
          </div>
          <div class="card-body">
            <div class="table-responsive">
              <el-table v-loading="loading" :data="nodeList" border>
                <el-table-column label="节点ID" prop="nodeId" width="180"></el-table-column>
                <el-table-column label="节点名称" prop="nodeName"></el-table-column>
                <el-table-column label="设备类型" prop="nodeType">
                  <template slot-scope="scope">
                    <dict-tag :options="nodeTypeOptions" :value="scope.row.nodeType"></dict-tag>
                  </template>
                </el-table-column>
                <el-table-column label="状态" prop="status">
                  <template slot-scope="scope">
                    <span :class="statusClass(scope.row.status)">{{ statusLabel(scope.row.status) }}</span>
                  </template>
                </el-table-column>
                <el-table-column label="固件版本" prop="firmwareVersion"></el-table-column>
                <el-table-column label="最后通信时间" prop="lastCommTime" width="180"></el-table-column>
                <el-table-column label="操作" width="200">
                  <template slot-scope="scope">
                    <button class="btn btn-sm btn-info" @click="viewDetails(scope.row)">详情</button>
                    <button class="btn btn-sm btn-warning" @click="sendCommand(scope.row)">发送命令</button>
                    <button class="btn btn-sm btn-danger" @click="disableNode(scope.row)" v-if="scope.row.status === 'ONLINE'">禁用</button>
                  </template>
                </el-table-column>
              </el-table>
            </div>
            <div class="pagination-container">
              <el-pagination 
                @size-change="handleSizeChange" 
                @current-change="handleCurrentChange"
                :current-page="pageNum" 
                :page-sizes="[10, 20, 50]" 
                :page-size="pageSize"
                :total="total" 
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              </el-pagination>
            </div>
          </div>
        </div>
      </div>
    </div>
  </div>
</template>

5.3 数据同步策略与实现

边缘-云端数据同步核心策略：

数据类型	同步方向	同步机制	QoS级别	冲突解决策略
节点状态	边缘→云端	周期性上报+变更上报	1	时间戳覆盖
传感器数据	边缘→云端	批量异步上传	0	丢弃旧数据
控制命令	云端→边缘	即时发送+确认	2	重试+超时告警
配置信息	云端→边缘	变更推送+定时拉取	1	版本号比对
固件升级包	云端→边缘	断点续传	2	校验和验证

数据同步实现代码：

@Component
public class EdgeDataSyncTask {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Autowired
    private ISysEdgeNodeService edgeNodeService;
    
    @Autowired
    private EdgeDataSyncService dataSyncService;
    
    /**
     * 边缘节点状态检查任务
     */
    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次
    public void checkNodeStatus() {
        log.info("开始检查边缘节点状态...");
        
        List<SysEdgeNode> onlineNodes = edgeNodeService.selectOnlineEdgeNodes();
        Date now = new Date();
        
        for (SysEdgeNode node : onlineNodes) {
            // 检查最后通信时间是否超时
            long lastCommTime = node.getLastCommTime().getTime();
            long timeout = node.getHeartbeatInterval() * 3; // 3倍心跳间隔视为超时
            
            if (now.getTime() - lastCommTime > timeout * 1000) {
                // 标记为离线
                node.setStatus("OFFLINE");
                node.setRemark("心跳超时: " + (now.getTime() - lastCommTime)/1000 + "秒");
                edgeNodeService.updateEdgeNode(node);
                
                // 发送告警通知
                sendNodeOfflineAlarm(node);
                log.warn("节点离线: " + node.getNodeId() + ", " + node.getNodeName());
            }
        }
        
        log.info("边缘节点状态检查完成");
    }
    
    /**
     * 边缘数据批量同步任务
     */
    @Scheduled(fixedRate = 30000) // 每30秒执行一次
    public void batchSyncEdgeData() {
        log.info("开始边缘数据批量同步...");
        
        // 从Redis获取待同步数据
        Set<String> dataKeys = redisTemplate.keys("edge:data:*");
        if (CollectionUtils.isEmpty(dataKeys)) {
            return;
        }
        
        List<EdgeData> dataList = new ArrayList<>();
        for (String key : dataKeys) {
            EdgeData data = (EdgeData) redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (data != null) {
                dataList.add(data);
                // 标记为已处理
                redisTemplate.delete(key);
            }
        }
        
        // 批量保存到数据库
        if (!dataList.isEmpty()) {
            edgeNodeService.batchSaveEdgeData(dataList);
            log.info("同步边缘数据: " + dataList.size() + "条");
        }
    }
    
    /**
     * 配置变更推送任务
     */
    @Scheduled(fixedDelay = 5000) // 每5秒检查一次
    public void pushConfigChanges() {
        // 实现配置变更检查与推送
        // ...
    }
    
    private void sendNodeOfflineAlarm(SysEdgeNode node) {
        // 发送节点离线告警
        // ...
    }
}

6. 典型应用场景与案例

6.1 智能工厂边缘节点管理

场景特点：

大量工业设备需要实时监控与控制
网络环境复杂，部分区域信号弱
对数据采集实时性要求高（毫秒级）
需要本地数据处理能力

解决方案架构：

mermaid

核心实现代码：

/**
 * 工业数据采集服务
 */
@Service
public class IndustrialDataCollectionService {

    @Autowired
    private MqttTemplate mqttTemplate;
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Autowired
    private EdgeDataSyncService syncService;
    
    // 实时数据采集
    @Async
    public void collectRealtimeData(String nodeId, Map<String, String> pointConfig) {
        // 1. 连接工业设备
        IndustrialDeviceClient client = connectDevice(nodeId, pointConfig);
        if (client == null) {
            log.error("设备连接失败: " + nodeId);
            return;
        }
        
        // 2. 采集数据
        while (true) {
            try {
                Map<String, Object> data = client.readPoints(pointConfig.keySet());
                if (data != null && !data.isEmpty()) {
                    // 3. 本地处理数据
                    Map<String, Object> processedData = processData(nodeId, data);
                    
                    // 4. 缓存本地数据
                    cacheLocalData(nodeId, processedData);
                    
                    // 5. 异步上传云端
                    syncService.queueDataForSync(nodeId, processedData);
                }
                
                // 6. 按采集周期休眠
                Thread.sleep(get采集周期(nodeId));
            } catch (Exception e) {
                log.error("数据采集异常", e);
                // 重连逻辑
                client = reconnectDevice(nodeId, pointConfig);
                if (client == null) {
                    break;
                }
            }
        }
    }
    
    // 本地数据处理
    private Map<String, Object> processData(String nodeId, Map<String, Object> rawData) {
        // 1. 数据校验与过滤
        // 2. 单位转换
        // 3. 阈值判断与告警
        // 4. 数据压缩
        // ...
        
        return processedData;
    }
    
    // 本地缓存
    private void cacheLocalData(String nodeId, Map<String, Object> data) {
        String key = "edge:local:data:" + nodeId + ":" + 
            DateUtils.format(new Date(), "yyyyMMddHHmm");
        redisTemplate.opsForList().rightPush(key, data);
        redisTemplate.expire(key, 24, TimeUnit.HOURS);
    }
}

6.2 智能城市边缘节点部署

场景特点：

节点分布广泛，数量庞大
网络带宽有限，流量成本高
设备类型多样，协议不统一
对系统稳定性要求高

解决方案核心特性：

基于地理位置的节点管理
自适应数据采集频率（根据网络状况）
分布式节点健康监控
本地化数据聚合与分析

7. 系统测试与性能优化

7.1 测试环境搭建

推荐测试环境配置：

组件	规格配置	用途
边缘节点模拟器	4核8G, Ubuntu 20.04	模拟100个边缘节点
MQTT Broker	8核16G, Mosquitto 2.0	消息中转
RuoYi服务器	8核32G, 1T SSD	权限管理与数据处理
数据库	MySQL 8.0 (主从架构)	数据存储
压测工具	JMeter 5.4 + MQTT插件	性能测试

测试用例设计：

@SpringBootTest
public class EdgeSystemPerformanceTest {

    @Autowired
    private EdgeNodeSimulator nodeSimulator;
    
    @Autowired
    private ISysEdgeNodeService edgeNodeService;
    
    private static final int NODE_COUNT = 100; // 模拟节点数量
    private static final int DATA_RATE = 10; // 每个节点数据上报频率(条/秒)
    private static final int TEST_DURATION = 3600; // 测试持续时间(秒)
    
    /**
     * 系统吞吐量测试
     */
    @Test
    public void testSystemThroughput() throws Exception {
        // 1. 准备测试环境
        prepareTestNodes(NODE_COUNT);
        
        // 2. 启动性能监控
        PerformanceMonitor monitor = new PerformanceMonitor();
        monitor.start();
        
        // 3. 启动节点模拟器
        nodeSimulator.startNodes(NODE_COUNT, DATA_RATE);
        
        // 4. 运行测试
        Thread.sleep(TEST_DURATION * 1000);
        
        // 5. 停止测试
        nodeSimulator.stopNodes();
        monitor.stop();
        
        // 6. 生成测试报告
        PerformanceReport report = monitor.generateReport();
        System.out.println("测试报告:");
        System.out.println("总数据量: " + report.getTotalDataCount() + "条");
        System.out.println("平均吞吐量: " + report.getAverageThroughput() + "条/秒");
        System.out.println("峰值吞吐量: " + report.getPeakThroughput() + "条/秒");
        System.out.println("平均响应时间: " + report.getAverageResponseTime() + "ms");
        System.out.println("节点在线率: " + report.getNodeOnlineRate() + "%");
        System.out.println("数据丢失率: " + report.getDataLossRate() + "%");
        
        // 7. 断言性能指标
        Assert.assertTrue("吞吐量不达标", report.getAverageThroughput() > 1000);
        Assert.assertTrue("响应时间过长", report.getAverageResponseTime() < 100);
        Assert.assertTrue("数据丢失率过高", report.getDataLossRate() < 0.1);
    }
    
    /**
     * 网络波动场景测试
     */
    @Test
    public void testNetworkFluctuation() throws Exception {
        // 实现网络波动测试逻辑
        // ...
    }
    
    /**
     * 节点故障恢复测试
     */
    @Test
    public void testNodeRecovery() throws Exception {
        // 实现节点故障恢复测试
        // ...
    }
    
    private void prepareTestNodes(int count) {
        // 创建测试节点
        // ...

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考