# 遥测数据存储架构文档 (Telemetry Data Storage Architecture)

## 概述 (Overview)

本文档详细描述了SOMS系统中遥测数据的存储机制、统计数据处理方法和存储策略。系统采用Redis+MongoDB双存储架构，实现高性能实时数据处理和可靠的历史数据存储。

## 🎯 领导要求实施 - 定时保存模式强制1分钟间隔

### 核心要求
- **定时保存模式**：强制执行1分钟间隔，忽略用户配置
- **适用范围**：所有数据源类别（综自、配电、辅控、在线监测、机器人）
- **Cron表达式**：`"0 * * * * ?"` - 每分钟第0秒执行
- **配置覆盖**：自动忽略`ConnectionConfig.SaveInterval`设置

### 保存模式说明
- `SaveModeEnum.Interval`（定时保存）：🎯 强制1分钟间隔
- `SaveModeEnum.Change`（变更保存）：按数据变化触发保存
- `SaveModeEnum.Both`（定时+变更）：🎯 定时部分强制1分钟间隔 + 变更触发

## 系统架构 (System Architecture)

### 双存储架构
```
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   数据采集层     │    │   Redis缓存层    │    │   MongoDB持久层  │
│  Data Collection │    │   Redis Cache   │    │  MongoDB Store  │
├─────────────────┤    ├─────────────────┤    ├─────────────────┤
│ • IEC104协议     │───▶│ • 实时数据缓存   │───▶│ • 历史数据存储   │
│ • 综自/配电/辅控 │    │ • 当日数据存储   │    │ • 统计数据归档   │
│ • 在线监测      │    │ • 2天TTL       │    │ • 按年份分表     │
│ • 机器人巡检    │    │ • 高速读写      │    │ • 长期存储      │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
```

### 数据流向图
```mermaid
graph TD
    A[数据采集] --> B[TelemeteringResultSaveTask]
    B --> C{保存模式判断}
    
    C -->|定时保存/组合模式| D[🎯 强制1分钟间隔]
    C -->|变更保存| E[数据变化触发]
    
    D --> F[Quartz调度任务]
    E --> G[实时数据处理]
    
    F --> H[Redis存储]
    G --> H
    
    H --> I[三层Redis存储]
    I --> J[统计结果Redis]
    I --> K[分桶数据Redis]
    I --> L[统计分桶Redis]
    
    J --> M[MongoDB归档]
    K --> M
    L --> M
    
    M --> N[按年份分表存储]
    N --> O[TelemeteringStatisticsResult_Interval_Year]
```

## 核心组件 (Core Components)

### 1. TelemeteringResultSaveTask
**主要职责**：
- 遥测数据保存任务处理器
- 实施领导要求的1分钟间隔强制策略
- 管理Quartz调度任务
- 提供数据缓存和批量保存优化

**关键方法**：
```csharp
// 🎯 领导要求：强制1分钟间隔的Cron表达式生成
private string GetCronExpressionForIntervalMode(FixedIntervalEnum interval, ConnectionConfig connection)
{
    return interval switch
    {
        FixedIntervalEnum.Minute1 => "0 * * * * ?",      // 每分钟第0秒执行
        FixedIntervalEnum.Day1 => "0 0 2 * * ?",         // 每天凌晨2点执行日统计
        _ => throw new NotSupportedException($"定时保存模式仅支持1分钟间隔和日统计")
    };
}

// 配置验证和警告记录
private void ValidateIntervalModeConfiguration(ConnectionConfig connection)
```

### 2. 数据存储策略

#### Redis存储（实时/当日数据）
- **存储期限**：2天TTL
- **数据类型**：
  - 统计结果：`telemetering_statistics_result:{yyyyMMdd}:{telemeteringId}`
  - 分桶数据：`telemetering_bucket:{yyyyMMdd}:{telemeteringId}`
  - 统计分桶：`telemetering_statistics_bucket:{yyyyMMdd}:{telemeteringId}`

#### MongoDB存储（历史数据）
- **分表策略**：按年份和间隔类型分表
- **集合命名**：`TelemeteringStatisticsResult_{interval}_{year}`
- **索引优化**：时间、设备ID、统计类型复合索引

### 3. Quartz调度系统

#### 任务类型
1. **1分钟间隔任务**（🎯 领导要求）
   - Cron: `"0 * * * * ?"`
   - 处理实时数据保存
   - 适用于定时和组合保存模式

2. **日统计任务**
   - Cron: `"0 0 2 * * ?"`
   - 凌晨2点执行
   - 生成日统计数据

#### 任务配置
```csharp
// 为每个连接创建两种任务
var intervals = new[] { FixedIntervalEnum.Minute1, FixedIntervalEnum.Day1 };

// 🎯 领导要求验证
ValidateIntervalModeConfiguration(connection);

// 创建Quartz任务
IJobDetail job = JobBuilder.Create<TelemeteringSaveJob>()
    .WithIdentity(jobKey)
    .UsingJobData(jobDataMap)
    .Build();
```

## 数据处理流程 (Data Processing Flow)

### 1. 数据接收与缓存
```csharp
public async Task SaveWithCacheAsync(TelemeteringModel model, ConnectionConfig connectionConfig)
{
    // 1. 数据验证
    if (!ValidateTelemetryData(model)) return;
    
    // 2. 缓存存储（线程安全队列）
    var queue = _cache.GetOrAdd(key, _ => new ConcurrentQueue<TelemeteringModel>());
    queue.Enqueue(model);
    
    // 3. 存储当天数据到Redis
    await StoreDailyDataToRedis(model, connectionConfig);
    
    // 4. 性能指标更新
    TelemetryMetrics.IncrementCounter(TelemetryMetrics.Counters.TELEMETRY_RECEIVED);
}
```

### 2. Redis三层存储
```csharp
private async Task StoreDailyDataToRedis(TelemeteringModel model, ConnectionConfig connectionConfig)
{
    var today = DateTime.Now.Date;
    var equipmentName = GetEquipmentName(model);

    // 1. 存储到遥测统计结果Redis仓储
    await StoreToStatisticsResultRedis(model, today, equipmentName);

    // 2. 存储到遥测分桶Redis仓储  
    await StoreToBucketRedis(model, today, equipmentName);

    // 3. 存储到遥测统计分桶Redis仓储
    await StoreToStatisticsBucketRedis(model, today, equipmentName);
}
```

### 3. 批量MongoDB归档
```csharp
private async Task SaveBatchToDatabase(List<TelemeteringModel> dataBatch, string category)
{
    // 🚀 性能优化：使用无序批量插入
    var options = new InsertManyOptions
    {
        IsOrdered = false,           // 允许并行插入
        BypassDocumentValidation = true  // 跳过文档验证
    };

    await _telemeteringModelRepository.Collection.InsertManyAsync(documents, options);
}
```

## 查询策略 (Query Strategy)

### 当前查询模式
系统目前主要依赖MongoDB进行历史数据查询，通过`ITelemeteringBucketQueryService`提供统一的查询接口：

```csharp
// 统计数据查询
public async Task<List<TelemeteringStatisticsResult>> QueryStatisticsData(
    Guid telemeteringId,
    FixedIntervalEnum interval, 
    DateTime startTime,
    DateTime endTime,
    StatisticsTypeEnum statisticsType = StatisticsTypeEnum.RealTime)
{
    // 按年份分表查询
    var years = GetYearsBetween(startTime, endTime);
    foreach (var year in years)
    {
        _statisticsRepository.CollectionName = $"TelemeteringStatisticsResult_{interval}_{year}";
        // 执行查询...
    }
}
```

### 🚨 查询策略优化需求
由于实施了1分钟强制间隔策略，需要实现**混合查询策略**：
- **当日数据**：优先从Redis查询（高性能）
- **历史数据**：从MongoDB查询（可靠存储）
- **容错处理**：Redis缺失时回退到MongoDB

## 性能优化 (Performance Optimization)

### 1. 缓存机制
- **线程安全队列**：`ConcurrentQueue<TelemeteringModel>`
- **批量处理**：定时器触发批量保存
- **重试策略**：Polly重试管道

### 2. 数据库优化
- **分表策略**：按年份和数据源类别分表
- **索引优化**：时间、设备ID复合索引
- **批量插入**：无序并行插入提升性能

### 3. Redis优化
- **TTL管理**：2天自动过期
- **键命名规范**：便于查询和管理
- **数据压缩**：MessagePack序列化

## 监控与指标 (Monitoring & Metrics)

### 关键指标
```csharp
// 性能指标
TelemetryMetrics.SetGauge(TelemetryMetrics.Gauges.CACHE_SIZE, newSize);
TelemetryMetrics.IncrementCounter(TelemetryMetrics.Counters.TELEMETRY_RECEIVED);
TelemetryMetrics.RecordSuccess("save_with_cache");
TelemetryMetrics.RecordError("save_with_cache", ex);
```

### 日志记录
- **配置覆盖警告**：记录1分钟强制间隔覆盖情况
- **性能日志**：批量保存操作的性能统计
- **错误日志**：详细的异常信息和堆栈跟踪

## 配置管理 (Configuration Management)

### 连接配置
```csharp
public class ConnectionConfig
{
    public int SaveMode { get; set; }           // 保存模式
    public int SaveInterval { get; set; }       // 保存间隔（被强制覆盖）
    public int DataSourceCategoryName { get; set; }  // 数据源类别
}
```

### 🎯 领导要求配置验证
```csharp
private void ValidateIntervalModeConfiguration(ConnectionConfig connection)
{
    if (connection.SaveInterval != 60)
    {
        Log4Helper.Warn(this.GetType(), 
            $"🎯 领导要求覆盖：连接[{connection.Name}] " +
            $"配置间隔{connection.SaveInterval}秒 → 强制60秒");
    }
}
```

## 数据源类别支持 (Data Source Categories)

系统支持所有数据源类别的1分钟间隔强制执行：

| 类别代码 | 中文名称 | 英文标识 | 描述 |
|---------|---------|---------|------|
| 0 | 综自 | Zongzi | 综合自动化系统 |
| 1 | 配电 | Peidian | 配电自动化系统 |
| 2 | 辅控 | Fukong | 辅助控制系统 |
| 3 | 在线监测 | ZXJC | 在线监测系统 |
| 4 | 机器人 | Robot | 机器人巡检系统 |

## 故障处理 (Error Handling)

### 重试策略
```csharp
private readonly ResiliencePipeline _retryPipeline = new ResiliencePipelineBuilder()
    .AddRetry(new RetryStrategyOptions
    {
        MaxRetryAttempts = 3,
        Delay = TimeSpan.FromSeconds(1),
        BackoffType = DelayBackoffType.Exponential
    })
    .Build();
```

### 异常处理
- **数据验证失败**：记录警告，跳过处理
- **Redis连接失败**：重试机制，降级到MongoDB
- **MongoDB写入失败**：批量写入异常处理，部分成功记录

## 未来优化方向 (Future Optimization)

1. **混合查询策略**：实现Redis+MongoDB智能路由
2. **数据压缩**：历史数据压缩存储
3. **分布式缓存**：Redis集群支持
4. **实时流处理**：Kafka/RabbitMQ消息队列
5. **AI预测**：基于历史数据的异常预测

---

**文档版本**：v1.0  
**最后更新**：2025-01-25  
**维护人员**：SOMS开发团队