背景

在非标设备里，经常需要用到mes上传数据给客户服务器，然而不同的客户需求不同，即便是同一个客户，也经常改动接口，随之而来的就需要经常改动设备代码，为了降低设备软件和客户mes服务器之间的强耦合，在非标设备和客户 MES 服务器之间添加 RabbitMQ 中间层，实现生产数据上传和指令接收，同时避免对设备代码进行大幅修改。但是不能完全避免修改设备代码。

整体架构概述

此方案的核心是在非标设备软件和客户 MES 服务器之间引入 RabbitMQ 作为中间层。非标设备将生产数据上传至本地数据库，然后由数据同步模块从数据库中读取数据并发送到 RabbitMQ。客户 MES 服务器从 RabbitMQ 接收数据。同时，MES 服务器可以将启动、暂停等指令发送到 RabbitMQ，设备端的指令接收模块从 RabbitMQ 接收这些指令并执行相应操作。

方案详细步骤

1. 数据库选型与搭建

• 选型：根据设备数据量和性能需求，选择合适的数据库。如果数据量较小且对实时性要求不高，可以选择 SQLite；如果数据量较大且需要高并发处理，建议选择 MySQL 或 PostgreSQL，sqlserver。
• 搭建：安装并配置所选数据库，创建相应的数据库和表来存储生产数据。以下是一个使用 MySQL 存储生产数据的示例 SQL 脚本：

-- 创建数据库
CREATE DATABASE device_data;

-- 使用数据库
USE device_data;

-- 创建产能表
CREATE TABLE production_capacity (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    device_id VARCHAR(50),
    capacity INT,
    record_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 创建报警信息表
CREATE TABLE alarm_info (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    device_id VARCHAR(50),
    alarm_message TEXT,
    alarm_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 创建运行状态表
CREATE TABLE running_status (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    device_id VARCHAR(50),
    status VARCHAR(20),
    status_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

2. 设备端数据上传至数据库

• 修改设备代码：在不进行大幅修改的前提下，在设备代码中添加将生产数据插入数据库的逻辑。以下是一个使用 Python 和 MySQL 数据库的示例代码：

import mysql.connector

# 连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="device_data"
)

mycursor = mydb.cursor()

# 模拟设备生产数据
device_id = "device_001"
capacity = 100
alarm_message = "温度过高"
status = "运行中"

# 插入产能数据
sql = "INSERT INTO production_capacity (device_id, capacity) VALUES (%s, %s)"
val = (device_id, capacity)
mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()

# 插入报警信息
sql = "INSERT INTO alarm_info (device_id, alarm_message) VALUES (%s, %s)"
val = (device_id, alarm_message)
mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()

# 插入运行状态数据
sql = "INSERT INTO running_status (device_id, status) VALUES (%s, %s)"
val = (device_id, status)
mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()

mydb.close()

3. 搭建 RabbitMQ 服务器

• 安装：根据操作系统类型，选择合适的方式安装 RabbitMQ 服务器。例如，在 Ubuntu 系统上可以使用以下命令进行安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install rabbitmq-server

• 配置：启动 RabbitMQ 服务器，并进行必要的配置，如创建用户、虚拟主机等。以下是创建一个新用户并授予权限的示例命令：

sudo rabbitmqctl add_user your_username your_password
sudo rabbitmqctl add_vhost your_vhost
sudo rabbitmqctl set_permissions -p your_vhost your_username ".*" ".*" ".*"

4. 数据同步模块（数据库到 RabbitMQ）

• 开发思路：编写一个数据同步脚本，定期从数据库中读取最新的生产数据，并将其发送到 RabbitMQ 的相应队列中。
• 示例代码：以下是一个使用 Python 和 pika 库实现的示例代码：

import mysql.connector
import pika

# 连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="device_data"
)

mycursor = mydb.cursor()

# 连接 RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明队列
channel.queue_declare(queue='production_capacity_queue')
channel.queue_declare(queue='alarm_info_queue')
channel.queue_declare(queue='running_status_queue')

# 同步产能数据
mycursor.execute("SELECT * FROM production_capacity WHERE id > (SELECT IFNULL(MAX(id), 0) FROM synced_production_capacity)")
results = mycursor.fetchall()
for row in results:
    message = f"Device ID: {row[1]}, Capacity: {row[2]}, Record Time: {row[3]}"
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='production_capacity_queue', body=message)
    # 标记已同步的数据
    sql = "INSERT INTO synced_production_capacity (id) VALUES (%s)"
    val = (row[0],)
    mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()

# 同步报警信息和运行状态数据的逻辑类似

connection.close()
mydb.close()

5. MES 服务器从 RabbitMQ 接收数据

• 开发思路：在客户 MES 服务器端编写代码，连接到 RabbitMQ 并从相应队列中接收生产数据。
• 示例代码：以下是一个使用 Python 和 pika 库实现的示例代码：

import pika

def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received: {body.decode()}")

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明队列
channel.queue_declare(queue='production_capacity_queue')
channel.queue_declare(queue='alarm_info_queue')
channel.queue_declare(queue='running_status_queue')

# 消费产能数据
channel.basic_consume(queue='production_capacity_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

6. 指令接收模块（RabbitMQ 到设备端）

• 开发思路：在设备端编写一个指令接收脚本，连接到 RabbitMQ 并从相应队列中接收启动、暂停等指令，然后执行相应操作。
• 示例代码：以下是一个使用 Python 和 pika 库实现的示例代码：

import pika

def callback(ch, method, properties, body):
    command = body.decode()
    if command == "start":
        # 执行启动设备的操作
        print("Starting the device...")
    elif command == "pause":
        # 执行暂停设备的操作
        print("Pausing the device...")

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明指令队列
channel.queue_declare(queue='device_command_queue')

# 消费指令
channel.basic_consume(queue='device_command_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

print('Waiting for commands. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

7. MES 服务器发送指令到 RabbitMQ

• 开发思路：在客户 MES 服务器端编写代码，连接到 RabbitMQ 并将启动、暂停等指令发送到相应队列中。
• 示例代码：以下是一个使用 Python 和 pika 库实现的示例代码：

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明指令队列
channel.queue_declare(queue='device_command_queue')

# 发送启动指令
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='device_command_queue', body='start')

connection.close()

方案优势

• 降低耦合度：通过引入 RabbitMQ 中间层，将设备端和 MES 服务器解耦，减少了对设备代码的修改。
• 提高可靠性：RabbitMQ 具有消息持久化和重试机制，确保数据传输的可靠性。
• 易于扩展：可以方便地添加新的设备或修改数据格式，而不会影响整个系统的稳定性。

注意事项

• 数据一致性：确保数据库和 RabbitMQ 之间的数据同步一致性，避免数据丢失或重复。

• 性能优化：根据实际需求对数据库和 RabbitMQ 进行性能优化，如调整队列大小、设置合适的并发数等。

• 安全性：对 RabbitMQ 进行安全配置，如设置访问权限、使用 SSL 加密等，确保数据传输的安全性。

• 假如是一条生产线，那么只需要将rabbitmq部署到局域网，专门开发一个软件负责rabbitmq的数据维护，其他设备只需要按照要求，上传需要的数据，然后根据客户要求在合适的地方触发数据上传，比如将数据库某个字段设置成1 ， rabbitmq维护软件读取到1后，开始将数据库里的数据进行组合封装，发送给rabbitmq , mes服务器从rabbitmq接收数据，最好采用rabbitmq的订阅模式，以上整体方案已经用python 和C++跑通，暂未正式发布，后续肯定会遇到其他问题，到时再更新