业务和功能介绍
1. 车辆抵押贷款之类的情况，融资租赁公司会要求在车辆上安装定位设备，平台用于接收车辆定位并做风险行为分析预警，降低金融风险。
2. 软件核心功能包括定位设备安装工单全流程、车辆定位信息的接入、风险点的维护、风险行为的预警（靠近风险点、长期无活动、出境等）、风险预警的配置等。
3. 金融公司在平台下单定位设备，平台安排工程师到店安装并将设备定位信息接入平台。平台绑定定位设备SN号和车辆车架号后，接收设备上报的定位，并进行实时分析，结合配置好的预警设置，对风险行为进行提前预警，并通知到金融公司相关负责人。
2. 软件核心功能包括定位设备安装工单全流程、车辆定位信息的接入、风险点的维护、风险行为的预警（靠近风险点、长期无活动、出境等）、风险预警的配置等。
3. 金融公司在平台下单定位设备，平台安排工程师到店安装并将设备定位信息接入平台。平台绑定定位设备SN号和车辆车架号后，接收设备上报的定位，并进行实时分析，结合配置好的预警设置，对风险行为进行提前预警，并通知到金融公司相关负责人。
项目实现
1. 设备层通过 MQTT 协议推送定位数据至平台，平台采用 Apache NiFi 进行数据流的实时解析与清洗，处理后写入 Elasticsearch 存储。后端服务基于 Spring Boot 开发，持久层使用 MyBatis-Plus 操作 MySQL 业务库，热点数据由 Redis 集群缓存。前后端通过 JWT 令牌进行接口鉴权，前端采用 React 框架开发。服务端使用 Keepalived 保障 Nginx 的高可用，从而实现负载均衡；Redis 采用哨兵模式部署；MySQL 主从架构通过 Alibaba Otter 实现数据同步。
2. 我负责Apache Nifi中数据解析和清洗的代码开发、以及车辆实时定位数据、历史轨迹数据的查询。确保了8万+定位设备每隔15秒上传1次数据的频率下，数据接收的可靠和稳定，以及在TB级数据中快速检索所需要的定位数据的性能。
3. 开发过程中主要的问题在于从海量定位数据中查询要求的数据时，出现的性能问题。主要通过拆分冷热数据、优化ES索引结构、优化ES分片方案等途径解决
2. 我负责Apache Nifi中数据解析和清洗的代码开发、以及车辆实时定位数据、历史轨迹数据的查询。确保了8万+定位设备每隔15秒上传1次数据的频率下，数据接收的可靠和稳定，以及在TB级数据中快速检索所需要的定位数据的性能。
3. 开发过程中主要的问题在于从海量定位数据中查询要求的数据时，出现的性能问题。主要通过拆分冷热数据、优化ES索引结构、优化ES分片方案等途径解决
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