后端
储能系统监控与控制软件
面向储能设备运行数据的采集、处理与监控，参与构建从多线程解析到 Kafka 分发、告警判断和 MySQL 管理的数据链路。
01
我的工作
- 参与多线程数据采集与解析，将设备侧持续上送的数据按职责拆分处理，避免通信、解析和业务逻辑相互阻塞。
- 参与运行状态管理，对解析后的数据进行结构化整理，为后续告警、存储和上层业务使用提供一致输入。
- 编写并维护 Kafka 生产逻辑，将处理后的设备数据异步发送到下游模块。
- 参与 Kafka 消费端开发，接收业务消息并完成相应的数据处理与状态更新。
- 参与 MySQL 历史数据管理，使运行数据能够按业务需要写入并用于后续查询。
- 参与告警判断与相关业务处理，协助定位设备状态、通信异常和数据异常问题。
- 负责部分 Linux 环境部署、现场调试和问题排查，结合日志与运行状态定位通信及数据链路问题。
02
技术流程
- BMS／PCS 等设备数据进入通信模块
- 多线程完成接收、解析与状态整理
- Kafka 生产者将结构化数据异步分发
- 消费端处理业务消息并触发告警或数据更新
- 历史运行数据按业务需要写入 MySQL
03
问题与约束
工业设备数据具有持续到达、协议字段多、现场环境差异明显等特点。实现时需要同时兼顾通信读取、数据解析、业务处理和异常排查，并避免单个环节阻塞整条数据链路。我的工作重点是参与建立清晰的数据处理路径，并让消息传输、告警和存储能够在 Linux 环境中稳定配合。
04
关键技术决策
分离采集与处理
使用多线程拆分通信接收、数据解析和业务处理职责，降低慢操作对设备数据读取的影响，并让不同环节能够独立排查。
通过 Kafka 解耦
同时参与生产端和消费端，将设备数据处理与下游业务之间改为异步消息协作，明确消息进入、处理和失败排查的边界。
保留可追溯数据
将需要留存的运行信息写入 MySQL，并结合日志、告警和历史记录辅助现场问题定位。
05
结果与复盘
完成设备数据从接入、解析、消息分发到告警和历史数据管理的业务闭环，并参与多个 Linux 环境下的部署与现场问题处理。由于缺少可复核的前后对比数据，本项目不使用性能提升百分比作为成果表述。
06
项目边界
公司项目。页面仅描述本人参与范围，不公开客户名称、业务数据、源码、部署地址和内部架构细节。