14 物聯(lián)網(wǎng)的設備接入層

我們有了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接入的通信協(xié)議，例如MQTT；有了數(shù)據(jù)的存儲和處理的技術；現(xiàn)在面臨的一個挑戰(zhàn)，就是怎么面對海量設備的接入和海量數(shù)據(jù)的輸入。

從架構設計來說，負責設備接入的部分被稱為設備接入層，在物聯(lián)網(wǎng)中被稱為IoT Hub。如果我們采用的通信協(xié)議是MQTT，那么這個接入層通常就是MQTT Broker。

通常來說，整個架構可以簡化為下面的圖：

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上面的圖只是讓我們能夠更快的了解各個部分之間的關系，實際使用中要復雜的多，首先需要解決的就是物聯(lián)網(wǎng)接入層的高并發(fā)和高可用。

14.1 負載均衡

面對海量的設備接入，單臺服務器作為接入層的話，存在以下的問題：

1. 很容易達到性能瓶頸，無法因?qū)Ａ拷尤牒蛿?shù)據(jù)
2. 存在單點故障

要達到高并發(fā)和高可用，必須要采用多臺服務器。服務器數(shù)量變多之后，具體要怎么協(xié)作來處理請求。這個時候就需要用到負載均衡技術。我們需要在所有的服務器之前添加一個組件——負載均衡器。所有的接入請求都會發(fā)送到負載均衡器，由負載均衡器將請求發(fā)送給后端的接入服務器。
負載均衡器可以通過各種預先設置好的策略，將請求分配給后面的各個接入服務器。通常使用的策略包括：

• 輪詢策略：將請求輪流發(fā)送給各個后端服務器。
• 加權輪詢策略：為各個后端服務器配置權重，根據(jù)權重將請求發(fā)送給后端的服務器。
• 最小連接數(shù)策略：將請求發(fā)送給當前連接數(shù)最少的后端服務器
• 加權最小連接數(shù)策略：在最小連接數(shù)策略中引入權重系數(shù)。
• 源地址hash策略：根據(jù)請求源地址的ip地址的hash值，將請求分發(fā)給后端的服務器。

14.2 消息隊列

采用負載均衡 + 多服務器的方式，能夠提供接入層的高可用和高并發(fā)。這個時候壓力會傳遞到更后面的數(shù)據(jù)庫中，造成的結果就是請求響應會變慢甚至超時。因此，我們還需要采用一些方法來讓設備接入層具有高性能。為了達到這個目的，我們會引入兩個組件：消息隊列和緩存。

** 消息隊列 **
消息隊列的一個常用的場景就是削峰填谷，這個功能也是我們在這里使用消息隊列的原因。設備接入層在接收到數(shù)據(jù)之后，將數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊列，就完成了自己的工作，可以給客戶端發(fā)送返回消息。由于消息隊列的高性能，這個過程會很快完成。后端的流處理程序和寫入數(shù)據(jù)庫的操作可以根據(jù)自己的節(jié)奏來從消息隊列中讀取數(shù)據(jù)進行消費。
常用的消息隊列由：

• kafka
• RabbitMQ
• RocketMQ

** 緩存系統(tǒng) **
消息隊列解決了寫入數(shù)據(jù)庫的性能問題，還需要解決讀取數(shù)據(jù)庫的性能問題。解決這個問題的方式就是使用緩存系統(tǒng)。
常用的緩存系統(tǒng)包括Redis和Memcached等。同時，還有些二級緩存的框架，例如JetCache和J2Cache等。

14.3 小結

加入了前面描述的這些技術之后，最終我們的架構會演變?yōu)槿缦碌臓顟B(tài)：

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