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：

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

// 定义 Sendable 数据类
@Sendable
class SensorData {
  constructor(public sensorId: string, public data: string) {}
}

// 采集传感器数据并将数据传递给主线程
@Concurrent
async function collectSensorData(sensorId: string): Promise<SensorData> {
  // 模拟 I/O 操作：采集数据
  const data = await delayAndCollect(sensorId);
  return new SensorData(sensorId, data);
}

// 模拟 I/O 任务中的数据采集
async function delayAndCollect(sensorId: string): Promise<string> {
  await delay(1000);  // 模拟 I/O 延迟
  return `传感器 ${sensorId} 数据`;
}

4. I/O 密集型任务优化

I/O 密集型任务的特点：
I/O 密集型任务主要包括文件读写、网络请求、数据库访问等操作。它们的特点是计算量较小，但 I/O 操作需要消耗大量时间。为了提升性能，我们可以使用异步任务以及异步锁来管理资源，避免线程之间的资源竞争。

异步锁的应用：
异步锁（AsyncLock）可以用于保护并发任务中的共享资源，防止不同线程同时访问或修改同一数据导致的数据竞争问题。在数据采集中，我们可以使用异步锁确保在写入数据时不会发生冲突。

异步锁使用示例：

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

// 定义异步锁
const lock = new ArkTSUtils.locks.AsyncLock();

@Concurrent
async function writeDataWithLock(sensorData: SensorData): Promise<void> {
  await lock.lockAsync(() => {
    // 模拟写入操作
    console.log(`写入 ${sensorData.sensorId} 的数据：${sensorData.data}`);
  });
}

5. 异常处理与重试机制

在并发任务中，传感器数据采集可能会因为网络、硬件等原因导致失败。因此，我们需要设计异常处理和重试机制，确保在数据采集失败时进行重试或提供其他解决方案。

异常处理与重试示例：

@Concurrent
async function collectSensorDataWithRetry(sensorId: string, retries = 3): Promise<SensorData | null> {
  for (let attempt = 1; attempt <= retries; attempt++) {
    try {
      const data = await delayAndCollect(sensorId);
      return new SensorData(sensorId, data);
    } catch (error) {
      console.error(`采集 ${sensorId} 数据失败，尝试 ${attempt} 次...`);
      if (attempt === retries) {
        console.error(`最终采集失败：${sensorId}`);
        return null;  // 返回 null 表示采集失败
      }
    }
  }
}

通过这种重试机制，我们可以确保在传感器采集失败时，系统会进行一定次数的重试，并在最终失败时提供适当的处理策略。

6. 综合代码实现：多传感器数据采集系统

我们通过 TaskPool 来并发执行多个传感器的数据采集任务，并使用 Sendable 传输数据，同时保证数据的一致性和系统的稳定性。以下是综合示例代码：

@Entry
@Component
struct DataCollector {
  @State sensorDataList: Array<string> = []

  build() {
    Column() {
      Button('开始采集数据')
        .onClick(() => {
          this.startDataCollection();
        })
      // 显示采集到的传感器数据
      ForEach(this.sensorDataList, (data) => {
        Text(data)
      })
    }
  }

  startDataCollection() {
    const sensors = ['sensor1', 'sensor2', 'sensor3'];
    sensors.forEach(sensorId => {
      // 启动并发任务采集数据
      let task: taskpool.Task = new taskpool.Task(collectSensorDataWithRetry, sensorId);
      taskpool.execute(task).then((result: SensorData | null) => {
        if (result) {
          this.sensorDataList.push(`采集到数据：${result.sensorId} - ${result.data}`);
        } else {
          this.sensorDataList.push(`采集 ${sensorId} 失败`);
        }
      }).catch(error => {
        console.error("任务执行失败: " + error);
      });
    });
  }
}

7. 总结

在这篇文章中，我们构建了一个高并发数据采集系统，展示了如何通过 ArkTS 中的 TaskPool 进行并发任务管理，使用 Sendable 数据传输保证数据的安全性，并结合异步锁机制来防止数据竞争问题。实现了异常处理与重试机制，确保在数据采集过程中能够应对各种故障。

通过这个案例，我们可以看到 ArkTS 的强大并发处理能力，以及如何在高并发场景下保证数据一致性和传输的安全性。这种设计为多传感器数据采集、物联网和大数据采集系统的实现提供了参考。