# 数据引擎模块 (wm-data-engine)

## 概述

数据引擎是供水管理系统的核心模块，负责实时数据采集、处理、存储和监控。

## 主要功能

### 1. 实时数据采集
- **Kafka 消费者**: 消费 IoT 设备遥测数据，支持多 topic 分发
- **MQTT 客户端**: 支持物联网设备遥测数据和控制命令的双向通信
- **WebSocket 推送**: 实时推送数据到前端界面

### 2. 数据处理
- **数据验证**: 完整的数据质量检查机制，包括设备编号、数值范围验证
- **数据路由**: 根据数据源类型自动路由到不同的处理通道
- **数据转换**: 支持多种数据格式的转换和标准化

### 3. 数据存储
- **TDengine 时序数据库**: 存储物联网遥测数据
- **PostgreSQL 关系数据库**: 存储配置信息和统计数据
- **MinIO 对象存储**: 存储文件和报表数据

### 4. 监控和统计
- **数据统计**: 采集量、成功率、错误率等统计分析
- **设备监控**: 设备数据状态、趋势分析
- **错误监控**: 错误分布、常见错误类型统计

## 技术架构

```
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   IoT 设备      │    │   Kafka Topic   │    │   MQTT Broker   │
│  (流量计/压力计) │───▶│  iot.raw.generic │    │   tcp://1883    │
│  (水质传感器)   │    │   data.quality   │    │                 │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
         │                       │                       │
         ▼                       ▼                       ▼
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│ DataCollectService │    │  MqttService    │    │ DataValidationUtils │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Data Engine Core                         │
│                   数据采集与处理                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│  TDengine       │    │  PostgreSQL     │    │   MinIO         │
│  (时序数据)     │    │  (配置信息)     │    │  (文件存储)     │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
```

## 核心组件

### DataCollectService
- **功能**: 数据采集服务，支持实时流和批量采集
- **主要方法**:
  - `ingestRealtime()`: 实时数据接入
  - `consumeIotRaw()`: Kafka 消费 IoT 原始数据
  - `consumeQualityData()`: Kafka 消费水质数据
  - `batchIngest()`: 批量数据采集
  - `validateData()`: 数据验证

### MqttService
- **功能**: MQTT 消息服务，支持双向通信
- **主要方法**:
  - `handleIotTelemetry()`: 处理 IoT 遥测数据
  - `handleIotCommand()`: 处理控制命令
  - `handleQualityData()`: 处理水质数据

### MqttPublishService
- **功能**: MQTT 消息发布服务
- **主要方法**:
  - `sendDeviceCommand()`: 发送设备控制命令
  - `sendDeviceConfig()`: 发送设备配置更新
  - `batchSendConfig()`: 批量发送配置

### DataStatisticsService
- **功能**: 数据统计分析服务
- **主要方法**:
  - `getDataStatistics()`: 获取数据采集统计
  - `getDeviceStatistics()`: 获取设备数据统计
  - `getErrorStatistics()`: 获取错误统计

### DataValidationUtils
- **功能**: 数据验证工具类
- **验证规则**:
  - 设备编号格式验证
  - 数值范围验证
  - 数据完整性检查
  - 水质数据专项验证

## 配置说明

### Kafka 配置
```yaml
spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: ${KAFKA_SERVERS:127.0.0.1}:9092
    consumer:
      group-id: wm-data-engine
      auto-offset-reset: latest
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
```

### MQTT 配置
```yaml
mqtt:
  broker-url: ${MQTT_BROKER_URL:tcp://127.0.0.1:1883}
  client-id: ${MQTT_CLIENT_ID:water-data-engine}
  username: ${MQTT_USERNAME:water}
  password: ${MQTT_PASSWORD:water123}
  topic:
    iot-telemetry: iot/telemetry/+
    iot-command: iot/command/+
    quality-data: quality/data/+
```

### TDengine 配置
```yaml
tda:
  host: ${TDENGINE_HOST:127.0.0.1}
  port: ${TDENGINE_PORT:6030}
  username: ${TDENGINE_USER:root}
  password: ${TDENGINE_PASS:taosdata}
  database: ${TDENGINE_DB:water_iot}
```

## 数据格式

### IoT 遥测数据格式
```json
{
  "deviceSn": "FM001",
  "timestamp": 1625097600000,
  "metrics": [
    {
      "key": "LL",
      "value": 12.5,
      "unit": "立方米/小时"
    },
    {
      "key": "YL", 
      "value": 0.35,
      "unit": "MPa"
    }
  ]
}
```

### 水质数据格式
```json
{
  "testType": "常规检测",
  "testPoint": "水厂出口",
  "pointType": "出厂水",
  "area": "主城区",
  "turbidity": 0.5,
  "ph": 7.2,
  "residualChlorine": 0.3,
  "isQualified": true
}
```

## API 接口

### 数据采集管理
- `POST /api/data/collect/realtime` - 实时数据接入
- `POST /api/data/collect/batch` - 批量数据采集
- `GET /api/data/tasks` - 查询采集任务列表
- `GET /api/data/records` - 查询采集记录

### 统计分析
- `GET /api/data/statistics` - 数据统计
- `GET /api/data/devices/{deviceSn}/statistics` - 设备统计
- `GET /api/data/errors/statistics` - 错误统计

### MQTT 控制接口
- `POST /api/mqtt/control` - 发送设备控制命令
- `POST /api/mqtt/config` - 更新设备配置

## WebSocket 主题

### 实时数据推送
- `/topic/data/realtime` - 全量实时数据
- `/topic/data/realtime/iot` - IoT 设备数据
- `/topic/data/realtime/quality` - 水质数据

### 控制指令
- `/topic/data/control` - 控制状态反馈

### 告警信息
- `/topic/data/alert` - 数据告警推送

### 统计数据
- `/topic/data/statistics` - 统计数据推送

## 测试

### 单元测试
- `DataCollectServiceTest` - 数据采集服务测试
- `KafkaConsumerTest` - Kafka 消费者测试
- `DataValidationUtilsTest` - 数据验证测试

### 集成测试
- 实际 Kafka 服务器测试
- 实际 MQTT Broker 测试
- 数据库集成测试

## 部署和使用

### 环境要求
- Java 17+
- Spring Boot 3.3.5
- PostgreSQL 14+
- TDengine 3.0+
- Kafka 3.x+
- MQTT Broker (Eclipse Paho)

### 启动服务
```bash
mvn spring-boot:run
```

### 监控指标
- 数据采集成功率
- 数据处理延迟
- 内存使用情况
- 线程池状态

## 问题排查

### 常见问题
1. **Kafka 连接失败**: 检查 Kafka 服务器地址和端口
2. **MQTT 连接失败**: 检查 Broker URL、用户名和密码
3. **TDengine 写入失败**: 检查数据库连接和表结构
4. **数据验证失败**: 检查数据格式和数值范围

### 日志配置
```yaml
logging:
  level:
    com.water.data_engine: DEBUG
    org.springframework.kafka: INFO
    org.eclipse.paho.client.mqttv3: WARN
```

## 开发指南

### 添加新的数据源类型
1. 在 `MetricType` 枚举中添加新的指标类型
2. 在 `DataValidationUtils` 中添加对应的验证规则
3. 在 `DataCollectService` 中添加对应的处理逻辑
4. 更新配置文件中的 topic 路由规则

### 扩展数据验证规则
1. 在 `DataValidationUtils` 中添加新的验证方法
2. 在 `validateData()` 方法中调用新的验证逻辑
3. 编写对应的单元测试

### 添加新的数据存储后端
1. 实现新的存储接口
2. 在 `DataCollectService` 中集成新的存储后端
3. 添加配置选项
4. 编写集成测试