鸿蒙案例实践：高并发数据采集系统的设计与实现

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOS Next系统（截止目前API12）的技术细节，基于实际开发实践进行总结。
主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
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1. 系统架构与需求分析

背景：
在物联网和大数据的时代，许多应用场景需要从多个传感器中并发采集数据，这类系统通常面对 I/O 密集型任务。高效的数据采集系统不仅要保证高并发处理的性能，还需要处理数据的一致性与安全性，确保在多线程环境中不会发生数据竞争问题。

需求：

• 系统需要同时从多个传感器并发采集数据。
• 使用多线程模型来处理 I/O 密集型任务，以提高系统的响应速度。
• 确保数据采集的安全性和一致性，避免数据竞争。
• 使用异常处理和重试机制来应对数据传输失败的情况。
• 系统扩展性良好，能够支持更多传感器的添加和管理。

功能需求：

• 并发采集传感器数据。
• 数据的实时传输与状态反馈。
• 确保数据一致性与系统稳定性。

2. TaskPool 并发任务的管理与执行

TaskPool 概述：
在 ArkTS 中，TaskPool 提供了一种高效的多线程并发任务调度机制。通过 TaskPool，开发者可以创建并发任务并让这些任务在后台线程执行。TaskPool 的优势在于，它能够让开发者专注于任务的执行逻辑，而无需关心线程的管理与生命周期。

任务管理与调度：
在多传感器数据采集中，传感器的数据采集任务是 I/O 密集型的。因此，我们可以通过 TaskPool 将每个传感器的数据采集任务放入不同的线程中执行，提升任务并发处理能力。

TaskPool 数据采集任务示例：

import {
   
    taskpool } from '@kit.ArkTS';

// 模拟从传感器采集数据的并发任务
@Concurrent
async function collectSensorData(sensorId: string): Promise<string> {
   
   
  // 模拟 I/O 操作：从传感器采集数据
  console.log(`采集传感器 ${
     
     sensorId} 的数据中...`);
  await delay(1000);  // 模拟延迟
  return `传感器 ${
     
     sensorId} 数据`;
}

// 模拟延迟函数
function delay(ms: number) {
   
   
  return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
}

3. Sendable 数据传输机制在并发中的应用

Sendable 概述：
在 ArkTS 中，Sendable 数据是能够在并发实例间进行传输的安全数据类型。当我们在多线程环境下传输数据时，可以使用 Sendable 来保证数据在不同线程之间传输时的安全性和一致性。Sendable 数据可以通过引用传递和拷贝传递两种方式进行传输。

数据传输的设计：
对于每个传感器采集到的数据，我们可以使用 Sendable 数据结构，将其安全地传输到主线程，避免在数据传递过程中发生并发冲突。

Sendable 数据传输示例：