1. 引言
在一个物联网的系统中，主要有三部分组成：云端、WiFi、电控。当用户在APP上控制设备时，其控制下发链路是：云端>>WIFI>> 电控。当电控收到控制指令后，执行设备控制，控制成功后，返回结果给云端，并将结果展示在APP上，其状态上报链路是： 电控 >> WIFI >> 云端。
在云端和电控交互之间存在着三种指令，其分别是：
- 控制指令：属于云端发下给电控
- 控制返回：电控控制后，将设备的状态返回给云端
- 定时上报：电控端会定时向云端上报自身的状态
在做设备之间联动的时候，云端只解析上报，除了存在定时上报外，当控制指令下发后，也会触发状态上报(其协议头和定时上报是同一个)，因此云端只会关注上报。
但是存在一个问题，云端只解析同一种协议，如何区分是控制的上报还是定时的上报的？
2. 场景联动实例
举个相关的例子，在冬天的时候，空调长时间开制热模式会导致空气湿度下降，可能会导致用户皮肤脱皮、流鼻血等情况发生。这时候就可以创建一个空调和加湿器联动的场景，当空调设置为制热模式的时候，就帮助打开用户家里的加湿器，帮助房屋保湿。
其控制逻辑是：当用户控制空调到制热模式时，APP端通过云端下发指令到电控，电控再去控制空调的模式，当模式改变后，会触发电控端上报，此时就会上报空调此时的状态到云端。
当空调设备的状态上报到云端后，需进行逻辑判断，如果空调状态为：开机、制热模式，云端就去控制和空调绑定的加湿器，这就实现了空调联动加湿器。
在引言中提到，设备的状态存在定时主动上报，按照之前的逻辑，会再次控制加湿器开机。但这并不合理，因为该上报的状态并不是控制产生的，因此云端需进行过滤，以此来解决重复控制设备。
3. 如何解决重复控制设备
在这部分使用Redis搭建一个去重逻辑：
- 缓存第一次状态，设置过期时间
- 判断之后上报状态与缓存中是否一致
- 如果一致，直接返回；
- 如果不一致，修改缓存，控制设备。
接下来就以代码展示一下，去重逻辑。
3.1 定义一个状态状态的BO
@Data
public class StatusPushBO {
private String applianceId;
private String power;
private String mode;
}
如上所示，BO中包含设备id、电源、模式，用于接收电控上报的状态。
3.2 Redis实现缓存
在这个demo中依旧使用SpringBoot作为基础框架。
- 引入
Redis依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
- 创建一个
RedisClient
public class RedisClient<T> {
private RedisTemplate<String, T> redisTemplate;
private ValueOperations<String, T> valueOperation;
public RedisClient(RedisTemplate<String, T> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
}
// 通过key 获取redis中value
public <T> T get(String key) {
return this.redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
// 判断redis key是否存在
public Boolean exists(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
// 设置过期时间
public void setExpire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
}
// 将数据放入redis中，并且设置过期时间
public void setex(String key, Object value, Long timeout, TimeUnit timeUnit) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
}
}
如上建立了一个RedisClient类，其中包含四个方法：get、exists、 setExpire， setex。
- 使用
redis缓存状态，防止相同状态控制设备。
@Service
public class DemoLinkageService{
// 注入redisClient
@Autowired
RedisClient redisClient;
// 联动加湿器, linkage: 联动
public void linkageHumidier(StatusPushBO statusPushBO){
String applianceId = statusPushBO.getApplianceId();
String redisKey = "linkage" + applianceId;
// 判断该key是否已经存在redis中
if (redisClient.exists(redisKey)) {
// 存在就取值
StatusPushBO statusBOByRedis = redisClient.get(redisKey);
if (statusPushBO.equals(statusBOByRedis)) {
// 判断上报的状态和缓存中的状态一致，就重新更新redisKey的时间。
redisClient.setExpire(redisKey, 80L, TimeUnit.MINUTES);
// 直接return
return;
}
}
// 将首次状态放入redis进行缓存
redisClient.setex(redisKey, StatusPushBO, 80L, TimeUnit.MINUTES);
// TODO 控制设备
}
}
如上，如果设备第一次上报状态，此时Redis里面是没有该设备的状态，就跳过状态相等判断逻辑，之后将这次的状态添加进Redis缓存一段时间；如果之后的状态没有变换，来自于设备的主动上报，此时就会进入状态是否相同判断逻辑中，并且状态相等，那就重新更新过期时间，并直接返回，不进行后续逻辑处理。
结语
如上使用Redis中间件，避免了相同的状态，重复控制设备。