业务和功能介绍
系统需要支撑高并发的实时电信号上传，并对接了深度学习模型进行电器类型识别。为此，我做了几个关键设计：
用 JWT 做无状态认证，保障 API 和 WebSocket 的安全；
用 WebSocket 把采样的电信号流式推送到前端，Vue 界面实时绘制波形；
用 Redis 做波形片段缓存、设备状态存储和分布式锁，防止多实例重复处理；
模型服务由 Python 团队使用 PyTorch 提供，我通过 gRPC 协议与之通信，利用 Protobuf 序列化提升性能，并针对长波形数据采用了服务端流式调用。
用 JWT 做无状态认证，保障 API 和 WebSocket 的安全；
用 WebSocket 把采样的电信号流式推送到前端，Vue 界面实时绘制波形；
用 Redis 做波形片段缓存、设备状态存储和分布式锁，防止多实例重复处理；
模型服务由 Python 团队使用 PyTorch 提供，我通过 gRPC 协议与之通信，利用 Protobuf 序列化提升性能，并针对长波形数据采用了服务端流式调用。
项目实现
主要用在三个场景：实时波形缓存、设备在线状态管理、以及任务防重锁。
1. 实时波形缓存（String + TTL）
现场采集终端每秒上传几百个电流采样点，WebSocket 需要不断推给前端。但有时前端页面刷新或短暂断线，会丢失一小段历史波形。我用 Redis 为每个采集通道维护一个 List，LPUSH 最近的 200 个采样点，LTRIM 保持固定长度，同时用 String 缓存当前秒的聚合值。前端重连后先从 Redis 拉取缺失的少量数据，再接收实时推送，保证波形连续。
2. 设备在线状态（Hash + Expire）
每个采集设备上报心跳，我用 HSET 写入 device:{id} 的 last_heartbeat 和 status，然后 Expire 设置 10 秒。如果 10 秒内没有新的心跳，key 自动过期，监控服务就能检测到设备离线。
3. 波形处理防重锁（SetNX）
服务有多个实例消费同一通道的波形数据，为防止同一条原始数据被重复分析，我在入库前用 SetNX 创建一个处理锁，key 包含设备 ID 和时间戳，过期时间 5 秒。只要一个实例拿到锁，就负责标准化并写入数据库，其他实例跳过。
1. 实时波形缓存（String + TTL）
现场采集终端每秒上传几百个电流采样点，WebSocket 需要不断推给前端。但有时前端页面刷新或短暂断线，会丢失一小段历史波形。我用 Redis 为每个采集通道维护一个 List，LPUSH 最近的 200 个采样点，LTRIM 保持固定长度，同时用 String 缓存当前秒的聚合值。前端重连后先从 Redis 拉取缺失的少量数据，再接收实时推送，保证波形连续。
2. 设备在线状态（Hash + Expire）
每个采集设备上报心跳，我用 HSET 写入 device:{id} 的 last_heartbeat 和 status，然后 Expire 设置 10 秒。如果 10 秒内没有新的心跳，key 自动过期，监控服务就能检测到设备离线。
3. 波形处理防重锁（SetNX）
服务有多个实例消费同一通道的波形数据，为防止同一条原始数据被重复分析，我在入库前用 SetNX 创建一个处理锁，key 包含设备 ID 和时间戳，过期时间 5 秒。只要一个实例拿到锁，就负责标准化并写入数据库，其他实例跳过。
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