我是庖丁,<肢解IOT平台>之物模型

前言

物模型是对设备在云端的功能描述，包括设备的属性，数据，服务和事件。

物联网平台通过定义一种物的描述语言来描述物模型，称之为 TSL（即 Thing Specification Language），采用JSON格式，您可以根据TSL组装上报设备的数据。

最终能达到的效果:

• 识别JSON中的键值内容，默认情况下，Key始终是一个字符串，而value可以是String,boolean,double或long。

• 解析识别JSON字符串和JSON数组类型的字符串

• 解析识别带有毫秒精度的unix时间戳的JSON字符串

效果如下:

引入依赖

使用序列化框架GSON对JSON格式的键值对进行识别解析,可以通过引入com.google.code.gson来配置关系。

 <dependency>
            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
 </dependency>

键值属性

KvEntry

在KvEntry中提供了获取键值对属性的基本接口，例如获取字符属性的键，值和获取字符串，布尔型和数字类型的接口方法。BasicKvEntry定义了键只能为字符串类型，LongDataEntry,BooleanDataEntry,DoubleDataEntry和StringDataEntry分别定义了相应属性的值。

​
public interface KvEntry extends Serializable {
​
    String getKey();
​
    DataType getDataType();
​
    Optional<String> getStrValue();
​
    Optional<Long> getLongValue();
​
    Optional<Boolean> getBooleanValue();
​
    Optional<Double> getDoubleValue();
​
    String getValueAsString();
​
    Object getValue();
​
}
​

属性和上传数据

通过将来自设备的消息根据类型划分为设备属性(AttributesUpdateRequest)和设备上传数据(TelemetryUploadRequest),

其中TelemetryUploadRequest包含了Long型的unix时间戳。

Json识别解析

属性识别解析

属性识别解析如下，上传数据解析识别类似

UML 时序图如下：

public class JsonConverter {
​
    private static final Gson GSON = new Gson();
    public static final String CAN_T_PARSE_VALUE = "Can't parse value: ";
​
   //遍历键值属性，对相应键值进行处理
   public static List<KvEntry> parseValues(JsonObject valuesObject) {
        List<KvEntry> result = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<String, JsonElement> valueEntry : valuesObject.entrySet()) {
            JsonElement element = valueEntry.getValue();
            if (element.isJsonPrimitive()) {
                JsonPrimitive value = element.getAsJsonPrimitive();
                //如果值为字符串
                if (value.isString()) {
                    //新建StringDataEntry
                    result.add(new StringDataEntry(valueEntry.getKey(), value.getAsString()));
                //如果值为布尔型
                } else if (value.isBoolean()) {
                //新建BooleanDataEntry
                    result.add(new BooleanDataEntry(valueEntry.getKey(), value.getAsBoolean()));
                    //如果值为数值类型
                } else if (value.isNumber()) {
                    parseNumericValue(result, valueEntry, value);
                } else {
                    throw new JsonSyntaxException(CAN_T_PARSE_VALUE + value);
                }
            } else {
                throw new JsonSyntaxException(CAN_T_PARSE_VALUE + element);
            }
        }
        return result;
    }
    
    private static void parseNumericValue(List<KvEntry> result, Map.Entry<String, JsonElement> valueEntry, JsonPrimitive value) {
        //数值转化为字符串类型，并判断是不是包含".",来判断是Long,还是Double
        if (value.getAsString().contains(".")) {
            result.add(new DoubleDataEntry(valueEntry.getKey(), value.getAsDouble()));
        } else {
            try {
                long longValue = Long.parseLong(value.getAsString());
                result.add(new LongDataEntry(valueEntry.getKey(), longValue));
            } catch (NumberFormatException e) {
                throw new JsonSyntaxException("Big integer values are not supported!");
            }
        }
    }
​
    public static AttributesUpdateRequest convertToAttributes(JsonElement element) {
        return convertToAttributes(element, BasicRequest.DEFAULT_REQUEST_ID);
    }
​
    public static AttributesUpdateRequest convertToAttributes(JsonElement element, int requestId) {
        if (element.isJsonObject()) {
            BasicAttributesUpdateRequest request = new BasicAttributesUpdateRequest(requestId);
            long ts = System.currentTimeMillis();
            //将JSON字符串解析为键值属性的集合
            request.add(parseValues(element.getAsJsonObject()).stream().map(kv -> new BaseAttributeKvEntry(kv, ts)).collect(Collectors.toList()));
            return request;
        } else {
            throw new JsonSyntaxException(CAN_T_PARSE_VALUE + element);
        }
    }
}
​

运行

准备工作:

安装Docker

我已经将此工程制作成镜像，并上传到DockerHub上。