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仪器设备改造技术,实现测量数据上传到服务器的功能

php是最好的语言

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发布时间:2018-07-26 15:52:13

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来源于php中文网

原创

怎样用c#进行仪器的设备改造?因为仪器控制程序是c#开发的,所以客户端最好是c#,考虑到节省流量(服务器是按流量收费的),文件要压缩,c#下要实现文件压缩功能。而服务端选择java构建restful api进行上传的的方案。

一、项目需求及分析

  1. 按照领导的要求,要改造一台仪器,添加点功能,将测量数据上传到服务器。仪器测量节拍大概是20s,数据量目前不大,每次测量大概不到2M左右,且都是浮点数据和整形数据。

  2. 起初想用TCP长连接实现的,但考虑到现场环境。典型的制造业车间,电磁环境复杂,网络信号不稳,所以不考虑TCP长连接实现。短连接也不在考虑范围内,以后仪器数量多了之后频繁的建立连接开销也很大,服务器有可能受不了(阿里云的乞丐版)。所以选择用restful提交,http的通信可以多线程调度。

  3. 仪器控制程序是C#开发的,所以客户端最好是c#。服务端我想用springboot,很方便。

  4. 考虑到新增的上传功能不能影响之前的测量节拍,所以要多线程实现。可惜我又很懒,不想考虑线程协调问题,最后选择消息队列实现。

  5. 考虑到节省流量(服务器是按流量收费的),文件要压缩,C#下要实现文件压缩功能。

  6. 从测量文件中读取数据,将参数存入数据库,测量原始数据打包放在文件服务器上。

二、整体架构和技术方案

最后的技术方案就是C#做客户端,java构建服务端restful API进行上传

整体架构如下图:
a.jpg

使用的技术如下:

  1. C#的Restful客户端:RestSharp

  2. java的Restful服务端:springboot

  3. C#端消息队列:NetMQ

  4. C#端zip操作组件:DotNetZip

  5. java端zip操作组件:Apache Commons Compress

三、服务端

服务端采用springboot的restful,POST方式,非常简单。
传输文件采用MultipartFile方式,因为客户端的ResrSharp只能采用这种方式传递文件

@RestController
@RequestMapping(value = "upload")
public class FileRestController {
    Logger logger = LogManager.getLogger(FileRestController.class);

    @RequestMapping(value = "file", method = RequestMethod.POST)
    public
    @ResponseBody
    RestResult getZipFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException, URISyntaxException {
        RestResult result = new RestResult();
        if (!file.getName().isEmpty()) {
            InputStream stream = file.getInputStream();
//            String directory = FileRestController.class.getProtectionDomain().getCodeSource().getLocation().toURI().getPath();
            String directory = "/usr/local/haliang/files/";
            try {
                directory = URLDecoder.decode(directory, "utf-8");
            } catch (java.io.UnsupportedEncodingException e) {
                return null;
            }
            FileOutputStream fs = new FileOutputStream(directory + file.getOriginalFilename());
            logger.info("文件所在的目录:   " + directory + "/files/" + file.getOriginalFilename());
            byte[] buffer = new byte[1024 * 1024];
            int bytesum = 0;
            int byteread = 0;
            while ((byteread = stream.read(buffer)) != -1) {
                bytesum += byteread;
                fs.write(buffer, 0, byteread);
                fs.flush();
            }
            fs.close();
            stream.close();
            logger.info("成功接收文件:   " + directory + file.getOriginalFilename());
        }

        return result;
    }
}

四、客户端

客户端架构如下图:
b.jpg

1 zeromq简介

NetMQ 是 ZeroMQ的C#移植版本。

1.1:zeromq是什么

NetMQ (ZeroMQ to .Net),ZMQ号称史上最快中间件。
它对socket通信进行了封装,使得我们不需要写socket函数调用就能完成复杂的网络通信。
它跟Socket的区别是:普通的socket是端到端的(1:1的关系),而ZMQ却是可以N:M的关系,人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接,点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议(TCP/UDP)和处理错误等,而ZMQ屏蔽了这些细节,让你的网络编程更为简单。
它是一个消息处理队列库,可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。和一般意义上的消息队列产品不同的是,它没有消息队列服务器,而更像是一个网络通信库。从网络通信的角度看,它处于会话层之上,应用层之下,属于传输层。

1.2:zeromq的消息模型

zeromq将消息通信分为4种模型,分别是一对一结对模型(Exclusive-Pair)、请求回应模型(Request-Reply)、发布订阅模型(Publish-Subscribe)、推拉模型(Push-Pull)。这4种模型总结出了通用的网络通信模型,在实际中可以根据应用需要,组合其中的2种或多种模型来形成自己的解决方案。

1.2.1 一对一结对模型 Exclusive-Pair

最简单的1:1消息通信模型,用来支持传统的 TCP socket模型,主要用于进程内部线程间通信。可以认为是一个TCP Connection,但是TCP Server只能接受一个连接。采用了lock free实现,速度很快。数据可以双向流动,这点不同于后面的请求响应模型。(不推荐使用,没有例子)

1.2.2 请求回应模型 Request-Reply

由请求端发起请求,然后等待回应端应答。一个请求必须对应一个回应,从请求端的角度来看是发-收配对,从回应端的角度是收-发对。跟一对一结对模型的区别在于请求端可以是1~N个。
请求端和回应端都可以是1:N的模型。通常把1认为是server,N认为是Client。ZeroMQ可以很好的支持路由功能(实现路由功能的组件叫作Device),把1:N扩展为N:M(只需要加入若干路由节点)。从这个模型看,更底层的端点地址是对上层隐藏的。每个请求都隐含有回应地址,而应用则不关心它。通常把该模型主要用于远程调用及任务分配等。
(NetMQ请求响应C#调用案例)

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下载
1.2.3 发布订阅模型 Publisher-Subscriber(本项目采用的模型)

发布端单向分发数据,且不关心是否把全部信息发送给订阅端。如果发布端开始发布信息时,订阅端尚未连接上来,则这些信息会被直接丢弃。订阅端未连接导致信息丢失的问题,可以通过与请求回应模型组合来解决。订阅端只负责接收,而不能反馈,且在订阅端消费速度慢于发布端的情况下,会在订阅端堆积数据。该模型主要用于数据分发。天气预报、微博明星粉丝可以应用这种经典模型。 (NetMQ发布订阅模式C#调用案例)

1.2.4 推拉模型 Push-Pull

Server端作为Push端,而Client端作为Pull端,如果有多个Client端同时连接到Server端,则Server端会在内部做一个负载均衡,采用平均分配的算法,将所有消息均衡发布到Client端上。与发布订阅模型相比,推拉模型在没有消费者的情况下,发布的消息不会被消耗掉;在消费者能力不够的情况下,能够提供多消费者并行消费解决方案。该模型主要用于多任务并行。
(NetMQ推拉模式C#调用案例)

1.3:zeromq的优势

  1. TCP:ZeroMQ基于消息,消息模式,而非字节流。

  2. XMPP:ZeroMQ更简单、快速、更底层。Jabber可建在ZeroMQ之上。

  3. AMQP:完成相同的工作,ZeroMQ要快100倍,而且不需要代理(规范更简洁——少278页)

  4. IPC:ZeroMQ可以跨多个主机盒,而非单台机器。

  5. CORBA:ZeroMQ不会将复杂到恐怖的消息格式强加于你。

  6. RPC:ZeroMQ完全是异步的,你可以随时增加/删除参与者。

  7. RFC 1149:ZeroMQ比它快多了!

  8. 29west LBM:ZeroMQ是自由软件!

  9. IBM低延迟:ZeroMQ是自由软件!

  10. Tibco:仍然是自由软件!

2.代码实现

2.1 Publisher(发布者)

一般都是发布者先启动,绑定监听端口。封装了一个发送函数,主要是发送原先软件生成测量文件的路径。

public class Publisher
    {
        public int Port { get; set; }
        private PublisherSocket socket;

        /// <summary>
        /// 构造函数
        /// </summary>
        /// <param name="port">绑定的端口</param>
        public Publisher(int port)
        {
            Port = port;
        }

        /// <summary>
        /// 启动发布端
        /// </summary>
        public void Start()
        {
            NetMQContext context = NetMQContext.Create();
            this.socket = context.CreatePublisherSocket();
            this.socket.Bind("tcp://127.0.0.1:" + Port);
        }

        /// <summary>
        /// 发送数据
        /// </summary>
        /// <param name="result"></param>
        public void Send(string result)
        {
            socket.SendFrame(result);
        }
    }

2.2 Subscriber(订阅者)

订阅者启动时候连接端口。防止线程阻塞,订阅者是新开一个线程运行的。

public class Subscribe
    {
        private delegate void GetDataHandler(string message);

        private event GetDataHandler onGetData;
        public int Port { get; set; }
        public string TempDirectory { get; set; }
        public bool isRunning { get; set; }
        public string domain { get; set; }

        public Subscribe(int port, string domain)
        {
            Port = port;
            this.domain = domain;
            onGetData += ProcessData;
        }

        private SubscriberSocket socket;

        public void Start()
        {
            this.isRunning = true;
            NetMQContext context = NetMQContext.Create();
            socket = context.CreateSubscriberSocket();
            socket.Connect("tcp://127.0.0.1:" + Port);
            socket.Subscribe("");
            Thread t = new Thread(new ThreadStart(StartSub));
            t.Start();
        }

        private void StartSub()
        {
            while (isRunning)
            {
                Thread.Sleep(10000);
                string result = socket.ReceiveFrameString(Encoding.UTF8);
                onGetData(result);
            }
        }

        private void ProcessData(string path)
        {
            Console.WriteLine("收到文件:" + path);
            string compressedFile = Compress.CompressFile(TempDirectory, path);
            new RestPost(domain).Post(compressedFile);
        }

3 客户端压缩

压缩使用DotNetZip组件,非常简单好用。

 public class Compress
    {
        public static string CompressFile(string temp,string txtPath)
        {
            string txtFileName = System.IO.Path.GetFileNameWithoutExtension(txtPath);
            string compressedFileName = temp+"/"+txtFileName + ".zip";
            ZipFile file=new ZipFile();
            file.AddFile(txtPath,"");
            file.Save(compressedFileName);
            return compressedFileName;
        }
    }

4 客户端上传

使用RestSharp组件,也是非常简单。异步回调,不影响性能。

public class RestPost
    {
        public string Domain { get; set; }

        public RestPost(string domain)
        {
            Domain = domain;
        }

        public void Post(string path)
        {
            RestRequest request = new RestRequest(Method.POST);
            request.AddFile("file", path);
            RestClient client = new RestClient {BaseUrl = new Uri("http://" + Domain + "/upload/file")};
            client.ExecuteAsync(request, (response) =>
                {
                    if (response.StatusCode == HttpStatusCode.OK)
                    {
                        Console.WriteLine("上传成功...\n" + response.Content);
                    }
                    else
                    {
                        Console.WriteLine($"出错啦:{response.Content}");
                    }
                }
            );
        }
    }

五、总结

  1. 写代码之前一定要搞清楚需求,设计好架构

  2. 注意消息队列启动时候的线程问题

  3. 异步执行

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