for(IotDataCurrent data:datas){ if ("C00".equals(data.getDataCode())) { contain = true; } data.setModifyTime(new Date()); IotDataRecord iotDataRecord=new IotDataRecord(); for(IotAlarmPropertyVo alarmProperty:alarmPropertys){ if(data.getDataCode().equals(alarmProperty.getDataCode())){ if(StringUtils.isNoneBlank(alarmProperty.getTriggerVal())){ try { boolean alarmbl=false; String bit = alarmProperty.getWei(); switch (alarmProperty.getTriggerType()) { case "<": if(new BigDecimal(data.getDataVal()).compareTo(new BigDecimal(alarmProperty.getTriggerVal()))<0){ alarmbl=true; } break; case "<=": if(new BigDecimal(data.getDataVal()).compareTo(new BigDecimal(alarmProperty.getTriggerVal()))<=0){ alarmbl=true; } break; case ">": if(new BigDecimal(data.getDataVal()).compareTo(new BigDecimal(alarmProperty.getTriggerVal()))>0){ alarmbl=true; } break; case ">=": if(new BigDecimal(data.getDataVal()).compareTo(new BigDecimal(alarmProperty.getTriggerVal()))>=0){ alarmbl=true; } break; case "=": // if(new BigDecimal(data.getDataVal()).compareTo(new BigDecimal(alarmProperty.getTriggerVal()))==0){ // alarmbl=true; // } // if(data.getDataVal().equals(alarmProperty.getTriggerVal())){ // alarmbl=true; // } if (StringUtils.isEmpty(bit) || "-1".equals(bit)){ if(data.getDataVal().equals(alarmProperty.getTriggerVal())){ alarmbl=true; } }else { Integer b = Integer.valueOf(bit); alarmbl = (Integer.valueOf(data.getDataVal()) >> b & 1) != 0; } break; } if(alarmbl){ IotDataAlarm alarm=new IotDataAlarm(); alarm.setProductId(productId); alarm.setDeviceId(deviceId); alarm.setDataCode(

<think>好的，我需要处理用户关于物联网数据处理和报警触发逻辑的Java代码审查和优化请求。首先，用户提到他们遇到了ORA-12012错误，这可能与数据库作业执行有关，但当前的问题更侧重于代码优化。我需要先确保理解用户的需求，然后提供结构化的建议。 首先，物联网数据处理通常涉及数据接收、解析、校验、存储、分析和报警触发。报警逻辑可能包括阈值检查、状态变化检测等。常见的优化点包括数据处理效率、资源管理、错误处理和报警逻辑的合理性。 接下来，我应该考虑Java中常用的优化技术，比如多线程处理数据、使用高效的数据结构、批量插入数据库以减少IO操作、缓存频繁访问的数据等。同时，报警触发逻辑可能需要避免误报和漏报，设置合理的阈值，并考虑时间窗口内的聚合数据。 然后，我需要检查用户可能存在的代码问题。例如，是否在数据解析时没有处理异常，导致程序崩溃；是否同步方法导致性能瓶颈；数据库连接是否未正确关闭，造成资源泄露；报警逻辑是否有竞态条件等。 还需要考虑使用设计模式，如观察者模式来处理报警触发，或者策略模式来灵活切换不同的报警规则。此外，引入缓存机制如Caffeine来缓存设备状态，减少数据库查询次数。 在代码结构方面，建议模块化，将数据解析、校验、存储、报警逻辑分离，提高可维护性。异常处理要具体，记录详细的日志，方便排查问题。对于实时性要求高的场景，可以使用流处理框架如Apache Flink，但用户目前可能使用的是传统Java代码，所以先提供基础优化建议。 可能的相关问题包括如何扩展系统以处理更多设备，如何保证数据处理的顺序性，或者如何集成机器学习进行异常检测。这些可以作为相关问题提出，帮助用户进一步优化系统。 最后，确保建议条理清晰，分点列出，并给出代码示例，比如使用ExecutorService进行多线程处理，或使用PreparedStatement进行批量插入。同时，提醒用户进行性能测试，逐步优化，并监控系统表现。</think>以下是关于物联网(IoT)数据处理和报警触发逻辑的Java代码审查与优化建议，采用分层分析模式： ### 一、核心模块优化 1. **数据接收层** - 使用NIO框架(如Netty)处理高并发连接，替代传统BIO的`ServerSocket` - 示例优化： ```java // 使用Netty事件循环组处理连接 EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1); EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); ``` 2. **数据处理管道** ```java // 优化前：同步处理 public synchronized void processData(DeviceData data) { ... } // 优化后：异步流水线 ExecutorService pipeline = Executors.newWorkStealingPool(); CompletableFuture.supplyAsync(() -> parse(data), pipeline) .thenApplyAsync(this::validate) .thenAcceptAsync(this::checkAlarm); ``` ### 二、报警触发逻辑 1. **状态缓存优化** ```java // 使用Caffeine缓存设备状态 LoadingCache<String, DeviceState> stateCache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .build(this::loadStateFromDB); ``` 2. **复合报警条件** ```java // 多维度报警规则 public boolean shouldTriggerAlarm(DeviceData data) { return thresholdRule.check(data) && durationRule.check(data.getTimestamps()) && dependencyRule.check(data.getRelatedDevices()); } ``` ### 三、资源管理 1. **数据库连接池** ```java // 使用HikariCP配置 HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setMaximumPoolSize(20); config.setConnectionTimeout(3000); ``` 2. **批量写入优化** ```java // 使用JDBC批量处理 preparedStatement = conn.prepareStatement("INSERT INTO sensor_data VALUES (?, ?)"); for (DataPoint point : batch) { preparedStatement.setObject(1, point.getValue()); preparedStatement.addBatch(); } int[] results = preparedStatement.executeBatch(); // 减少IO操作[^1] ``` ### 四、错误处理建议 1. **分级异常处理** ```java try { process(data); } catch (DataFormatException e) { logger.warn("Invalid data format: {}", rawData); } catch (DBConnectionException e) { alertSystem.notifyAdmin(e); // 触发系统级报警 } ``` 2. **报警去重机制** ```java // 使用环形缓冲区记录最近报警 ConcurrentCircularBuffer<AlarmEvent> recentAlarms = new ConcurrentCircularBuffer<>(100); if (!recentAlarms.contains(currentAlarm)) { triggerAlarm(currentAlarm); recentAlarms.add(currentAlarm); } ``` ### 五、性能监控 1. **指标埋点示例** ```java // 使用Micrometer指标 MeterRegistry registry = new PrometheusMeterRegistry(); registry.gauge("processing.queue.size", queue.size()); Timer.Sample sample = Timer.start(registry); process(data); sample.stop(registry.timer("processing.latency")); ``` 建议先进行性能基准测试，使用JMH(Java Microbenchmark Harness)验证优化效果，逐步应用上述优化策略。