技术栈与依赖

目录

  1. 后端技术栈
  2. 中间件与存储
  3. 构建与部署

后端技术栈

Spring Boot 基础框架

Spring Boot 作为本项目的核心基础框架，提供了自动配置、起步依赖和嵌入式服务器等特性，极大地简化了Java应用的开发和部署。项目基于Spring Boot 3.5.6版本构建，利用其强大的生态系统来管理依赖、配置和生命周期。通过spring-boot-starter-parent 作为父POM，实现了版本统一管理和标准化构建流程。

Section sources

  • [pom.xml](file://pom.xml#L10-L15)

MyBatis 数据库访问机制

项目采用MyBatis-Plus作为持久层框架，基于MyBatis进行了功能增强，提供了CRUD操作的封装，减少了模板代码的编写。通过 mybatis-plus-spring-boot3-starter依赖集成，实现了与Spring Boot的无缝对接。项目中的实体类（如Pile、Station、Gun ）通过Mapper接口与XML映射文件进行数据库操作，支持动态SQL和分页查询。

Section sources

  • [mp-app/pom.xml](file://mp-app/pom.xml#L25-L30)
  • [mp-app/src/main/java/com/witos/mp/app/dal/mapper](file://mp-app/src/main/java/com/witos/mp/app/dal/mapper)

Netty TCP网络通信原理

Netty被用于处理TCP网络通信，特别是在充电桩协议解析模块中。TcpListener类使用Netty的ServerBootstrap创建TCP服务器，通过 NioEventLoopGroup管理事件循环，实现了高性能的异步非阻塞I/O通信。项目中为不同协议（如云快充、绿能）配置了独立的TCP监听端口（38001-38011），并使用自定义的 mpLengthFieldBasedFrameDecoder进行消息拆包，解决了TCP粘包问题。

sequenceDiagram
participant 充电桩 as 充电桩设备
participant Netty as Netty TCP Server
participant 协议处理器 as ProtocolMessageProcessor
participant Kafka as Kafka Queue
充电桩->>Netty : 发送二进制协议数据
Netty->>Netty : MpLengthFieldBasedFrameDecoder拆包
Netty->>协议处理器 : 解析协议并处理上行消息
协议处理器->>Kafka : 将消息转发到protocol_uplink主题
Kafka-->>应用服务 : 消费消息并更新业务状态

Diagram sources

  • [mp-protocol-api/src/main/java/com/witos/mp/protocol/listener/tcp/TcpListener.java](file://mp-protocol-api/src/main/java/com/witos/mp/protocol/listener/tcp/TcpListener.java#L40-L80)
  • [mp-app-bootstrap/src/main/resources/app-service.yml](file://mp-app-bootstrap/src/main/resources/app-service.yml#L300-L350)

gRPC与Protobuf服务间通信

项目采用gRPC与Protobuf实现高性能的服务间通信。通过.proto文件定义服务接口和消息结构，使用Protocol Buffers进行序列化，相比JSON具有更小的体积和更快的解析速度。grpc.proto文件定义了ProtocolInterface服务，包含onDownlink 双向流式RPC方法，用于处理下行控制指令。这种设计支持实时、低延迟的通信，特别适合充电桩控制系统中需要快速响应的场景。

classDiagram
class ProtocolInterface {
+onDownlink(stream RequestMsg) returns (stream ResponseMsg)
}
class RequestMsg {
+int64 ts
+TracerProto tracer
+ConnectRequestMsg connectRequestMsg
+DownlinkRequestMessage downlinkRequestMessage
}
class ResponseMsg {
+TracerProto tracer
+ConnectResponseMsg connectResponseMsg
+DownlinkResponseMessage downlinkResponseMsg
}
class ConnectRequestMsg {
+string nodeId
}
class ConnectResponseMsg {
+ConnectResponseCode responseCode
+string errorMsg
}
ProtocolInterface --> RequestMsg : "请求"
ProtocolInterface --> ResponseMsg : "响应"
RequestMsg --> ConnectRequestMsg : "包含"
ResponseMsg --> ConnectResponseMsg : "包含"

Diagram sources

  • [mp-infrastructure-proto/src/main/proto/grpc.proto](file://mp-infrastructure-proto/src/main/proto/grpc.proto#L10-L30)
  • [mp-protocol-api/src/main/java/com/witos/mp/protocol/adapter/DownlinkController.java](file://mp-protocol-api/src/main/java/com/witos/mp/protocol/adapter/DownlinkController.java#L40-L60)

PostgreSQL持久化存储

PostgreSQL被选为关系型数据库，用于持久化存储充电桩、站点、用户等核心业务数据。通过spring-boot-starter-jdbc和postgresql 驱动集成，使用HikariCP连接池管理数据库连接。配置中设置了最大连接池大小为64，优化了数据库访问性能。项目中的schema-init.sql 脚本定义了表结构，确保了数据的一致性和完整性。

Section sources

  • [mp-app/pom.xml](file://mp-app/pom.xml#L20-L25)
  • [mp-app/src/main/resources/sql/schema-init.sql](file://mp-app/src/main/resources/sql/schema-init.sql)

Redis多级缓存架构

项目实现了Caffeine+Redis的多级缓存架构，以提高系统性能和响应速度。mp-infrastructure-cache 模块封装了缓存逻辑，支持Caffeine本地缓存和Redis分布式缓存两种模式。通过CacheSpecs配置不同实体（如piles、guns）的缓存策略，包括TTL和最大大小。 AttributeRedisCache和PileRedisCache等类实现了具体的缓存操作，利用Redis的高性能读写能力，减轻了数据库压力。

flowchart TD
A[客户端请求] --> B{本地缓存存在?}
B --> |是| C[返回Caffeine缓存数据]
B --> |否| D[查询Redis缓存]
D --> E{Redis缓存存在?}
E --> |是| F[更新Caffeine缓存]
E --> |否| G[查询数据库]
G --> H[更新Redis缓存]
H --> I[更新Caffeine缓存]
I --> J[返回数据]

Diagram sources

  • [mp-infrastructure-cache/pom.xml](file://mp-infrastructure-cache/pom.xml#L20-L30)
  • [mp-app-bootstrap/src/main/resources/app-service.yml](file://mp-app-bootstrap/src/main/resources/app-service.yml#L200-L250)

Kafka消息解耦与高并发

Kafka在系统中扮演着消息中间件的角色，用于解耦服务和处理高并发消息流。mp-infrastructure-queue 模块封装了Kafka客户端，支持生产者和消费者模式。配置中设置了protocol_uplink 主题，用于接收来自充电桩的上行消息。通过分区（partitions）和消费者组（consumer groups）实现消息的并行处理，提高了系统的吞吐量。Kafka的持久化特性确保了消息不丢失，即使在服务重启后也能继续处理。

Section sources

  • [mp-infrastructure-queue/pom.xml](file://mp-infrastructure-queue/pom.xml#L20-L30)
  • [mp-app-bootstrap/src/main/resources/app-service.yml](file://mp-app-bootstrap/src/main/resources/app-service.yml#L100-L150)

构建与部署

Maven多模块项目管理

项目采用Maven进行多模块管理，通过父POM（mp-parent）统一管理所有子模块的依赖和插件版本。项目包含多个模块，如mp-app、mp-protocol-api、mp-infrastructure-cache等，每个模块都有明确的职责。pom.xml中配置了protobuf-maven-plugin用于编译.proto文件。这种模块化设计提高了代码的可维护性和复用性。

Section sources

  • [pom.xml](file://pom.xml#L100-L200)
  • [mp-app/pom.xml](file://mp-app/pom.xml)

Docker容器化部署

系统通过Docker实现容器化部署，使用app.Dockerfile 定义应用镜像。采用多阶段构建策略，首先使用基础镜像编译Maven项目，然后提取JAR包的各个层（dependencies、spring-boot-loader等），最后构建运行时镜像。 docker-compose.monolith.yml定义了服务网络和端口映射，将应用服务暴露在8080端口，同时开放了多个TCP协议端口（38001-38011）。这种部署方式确保了环境一致性，简化了部署流程。

graph TB
subgraph "Docker构建流程"
A[Maven构建] --> B[提取JAR层]
B --> C[构建运行时镜像]
C --> D[运行容器]
end
subgraph "容器网络"
D --> E[暴露HTTP端口 8080]
D --> F[暴露TCP协议端口 38001-38011]
end
subgraph "外部连接"
E --> G[应用服务]
F --> H[充电桩设备]
end

Diagram sources

  • [docker/app.Dockerfile](file://docker/app.Dockerfile)
  • [docker/docker-compose.monolith.yml](file://docker/docker-compose.monolith.yml)
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Contributors: feng