千云物流-LBS设计解析服务

场景描述

主要是为了解决企业的大宗车辆位置查询，车辆定位，车辆道路报警，以及车辆的围栏撞击，基于位置派派车等相关的操作。方便企业对车辆的智能化管控，提供可视化的调度和管控。这里我所说的解析服务是对所有上传的车辆位置和设备信息的解析。

车辆设备或【千云司机端 】 -> 企业设备绑定【千云货主端】 -> 设备位置和轨迹查看（承运商查看）（货主查看） -> 设备报警

应用技术

以下是用到的技术，后续会有部分的伪代码。

tcp提供和设备的长连接服务，
netty提供多个设备的解析方案，
springboot+logback日志采集
kafka转发解析消息，

总体的设计方案

项目依赖

以下是对应的伪代码

基础的handler的构建工厂。

public abstract class BaseFactory implements ChannelPipelineFactory {

    private final DecodeServer server;
    private int timeout;
    private static final class OpenChannelHandler extends SimpleChannelHandler {
        private final DecodeServer server;
        private OpenChannelHandler(DecodeServer server) {
            this.server = server;
        }
        @Override
        public void channelOpen(ChannelHandlerContext ctx, ChannelStateEvent e) {
            server.channel = e.getChannel();
        }
    }
    public BaseFactory(DecodeServer server) {
        this.server = server;
        this.timeout = (int) Constant.LINK_TIMEOUT;
    }
    protected abstract void addHandlers(ChannelPipeline pipeline);
    @Override
    public ChannelPipeline getPipeline() {
        ChannelPipeline pipeline = Channels.pipeline();
        //添加心跳的handler
        if (timeout > 0 && !server.isConnectionless()) {
            pipeline.addLast("idleHandler", new IdleStateHandler(GlobalTimer.getTimer(), timeout, 0, 0));
        }
        //开启hander
        pipeline.addLast("openHandler", new OpenChannelHandler(server));

        pipeline.addLast("logger", new LoggerHandler());
        //添加pipeline
        addHandlers(pipeline);
        //设备消息的handler
        pipeline.addLast("positionHandler", new PositionHandler());
        pipeline.addLast("mainHandler", new MainHandler());
        return pipeline;
    }
}

多个设备解析的自定义的handler，启动对应的的设备指定的端口

public DecodeServer(Bootstrap bootstrap) {
    this.bootstrap = bootstrap;
    channelFactory = new NioServerSocketChannelFactory();
    // 设置通道工厂
    bootstrap.setFactory(channelFactory);
    //
    bootstrap.setPipelineFactory(new BaseFactory(this) {
        @Override
        protected void addHandlers(ChannelPipeline pipeline) {
            DecodeServer.this.addHandlers(pipeline);
        }
    });

}
//流出对应的扩展handler
protected abstract void addHandlers(ChannelPipeline pipeline);

public void start(int port) {
    InetSocketAddress endpoint;
    endpoint = new InetSocketAddress(port);
    channel = ((ServerBootstrap) bootstrap).bind(endpoint);
}

对应的手机设备的位置解析

  private final DecodeServer mobileServer = new DecodeServer(new ServerBootstrap()) {
        @Override
        protected void addHandlers(ChannelPipeline pipeline) {
            pipeline.addLast("mobileframeDecoder", new MobileFrameDecoder());
            pipeline.addLast("mobileDecoder", new MobileDecoder());
        }
    };

消息接收转发

之前想通过日志的方式进行对kafka消息的转发，后来想到在解析转发的过程中，可能需要对消息预先进行一些过滤，还有可能在平台上进行数据的保存存储。所以没有进行日志的收集。大致的思路就是不想在下游的服务不进行过滤的数据。

500设备一年大约是不到500G，在算服务器配置的时候需要进行考虑。我们现在的服务都是部署到线下。通过线上的处理进行线下位置数据保存。这里就相对简单了，将上传的位置数据转发出去。

public void messageReceived(ChannelHandlerContext ctx, MessageEvent e) {
        if (e.getMessage() != null && e.getMessage() instanceof Position) {
            Position pos = (Position) e.getMessage();
            if (pos.getHappenTime() == null) {
                pos.setHappenTime(new Date(0));
            }
            //发送消息
            SpringHolder.getPositionProducer().send(SpringHolder.getTopic(), JSON.toJSONString(pos));
            Log.logPosition(Log.formatChannel(e.getChannel()), pos.getDeviceId(), pos);
        }
    }