针对工业互联网场景下设备数据采集与生产环境信息同步的需求,开发了这套C++高性能分布式数据采集与处理服务。系统支持从多源工业网站、API接口异步采集设备运行数据、生产指标与行业资讯,实现数据清洗、结构化解析与实时入库。采用Boost.Asio异步IO架构,单节点并发采集能力达1000+/秒,同时支持断点续采、异常重试与IP池轮换,有效保障数据采集的稳定性与完整性,为工业数据分析与决策提供可靠的数据支撑。
项目采用模块化设计,分为请求客户端、解析器、任务调度器和存储模块。通过Boost.Asio实现异步非阻塞请求,大幅提升并发采集性能;基于正则与第三方库完成工业数据格式的解析与校验;使用Redis实现分布式任务队列,支持多节点协同采集,避免任务重复执行;将清洗后的结构化数据存入MySQL,供后续工业数据分析平台调用。我负责核心的请求客户端与任务调度模块,优化了超时处理与重试策略,将数据采集成功率提升至98%以上,同时通过Redis锁解决了分布式任务冲突问题。