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车辆轨迹数据实时同步方案：从 “定时轮询” 到 “消息驱动” 的升级实践

news 2025/9/2 12:43:23

引言

  • 文章字数：约 12800 字；
  • 大致阅读时间：35 分钟。

在车辆监控、物流追踪等场景中，轨迹数据的实时性直接决定了业务价值 —— 比如网约车的实时定位、货运车辆的路径监控，若依赖定时任务轮询第三方接口，轻则出现 “车辆位置滞后”，重则导致调度决策失误。本文将系统分析定时任务的痛点，论证消息队列（MQ）在该场景下的适用性，并提供从 “方案设计→技术选型→代码落地→运维保障” 的全流程可执行方案，帮你彻底解决轨迹数据实时同步问题。

一、先明确核心矛盾：定时任务为何不适合实时轨迹同步？

在讨论替代方案前，我们必须先理清 “定时任务轮询” 的本质缺陷 —— 它的设计逻辑与 “轨迹数据实时性” 需求存在根本冲突，具体可归纳为 3 个核心痛点：

1.1 延迟不可避免：“轮询间隔” 是天然的瓶颈

定时任务的核心逻辑是 “每隔 N 秒调用一次第三方接口”，无论 N 设置为 1 秒、5 秒还是 10 秒，都会存在 “数据产生→接口被调用” 的时间差。例如：

  • 若 N=5 秒：车辆在第 2 秒产生新轨迹，需等到第 5 秒才会被同步，至少 3 秒延迟；
  • 若 N=1 秒：看似延迟降低，但会导致接口调用频率暴增（1 台车辆 1 秒 1 次，1000 台车辆就是 1000 次 / 秒），极易触发第三方接口的限流阈值，反而导致同步失败。

这种 “延迟” 并非技术优化能解决，而是 “轮询模式” 的固有属性 —— 它是一种 “被动等待 + 批量拉取” 的模式，无法实时响应数据变化。

1.2 资源浪费严重：空轮询与重复拉取

第三方接口返回的轨迹数据，并非每次调用都有更新（比如车辆临时停车时，10 次轮询可能只有 1 次有新数据）。此时：

  • 空轮询：9 次无数据的调用，浪费了本地服务器的线程资源、网络带宽，也占用了第三方接口的调用配额；
  • 重复拉取：若第三方接口未做 “增量返回”（即每次都返回全量轨迹），还需本地处理 “去重” 逻辑 —— 既要对比历史数据，又要避免重复入库，增加了业务复杂度和数据库压力。

1.3 扩展性差：车辆规模增长后的 “雪崩风险”

当监控车辆从 100 台增长到 1000 台、10000 台时，定时任务的压力会呈线性上升：

  • 单任务处理：若用 1 个定时任务处理所有车辆，会出现 “任务执行时间超过轮询间隔”（比如处理 1000 台车辆需 15 秒，但轮询间隔仅 10 秒），导致任务堆积；
  • 多任务拆分：若按车辆分组拆分多个定时任务，又会面临 “任务管理混乱”“部分任务失败导致数据丢失” 等问题，且无法动态适应车辆数量变化。

综上，定时任务仅适合 “实时性要求低、数据量小、接口调用成本低” 的场景，完全无法满足车辆轨迹的实时同步需求。

二、消息队列（MQ）为何是更优解？核心价值拆解

消息队列（如 RabbitMQ、Kafka、RocketMQ）的 “异步通信 + 解耦 + 削峰” 特性，恰好能解决定时任务的所有痛点。我们先从 “轨迹同步场景” 的需求出发，拆解 MQ 的核心价值：

2.1 实时性：从 “被动轮询” 到 “主动推送”

MQ 的本质是 “事件驱动”—— 第三方系统只要在 “车辆产生新轨迹” 时，主动将数据发送到 MQ 的指定队列，我们的系统就能实时消费（延迟通常在毫秒级），彻底消除 “轮询间隔” 带来的延迟。

对比两种模式的流程差异，更易理解：

  • 定时任务模式：本地系统→每隔 N 秒调用第三方接口→拉取轨迹数据→入库；
  • MQ 模式：第三方系统→车辆产生新轨迹→发送数据到 MQ→本地系统消费 MQ 消息→入库。

前者是 “我问你要”，后者是 “你有了就给我”，实时性差距一目了然。

2.2 解耦与弹性：隔离第三方依赖，应对流量波动

  • 解耦第三方系统：若第三方接口临时故障，定时任务会持续失败；而 MQ 模式下，第三方只需把数据发送到 MQ（MQ 通常有高可用保障），即使本地系统暂时下线，消息也会在 MQ 中暂存，恢复后可继续消费，避免数据丢失。
  • 应对轨迹流量波动：车辆在高速行驶时，轨迹数据产生频率高（比如 1 秒 1 条）；停车时频率低（比如 1 分钟 1 条）。MQ 能自动 “削峰填谷”—— 高峰时消息暂存队列，消费端按自身能力（如多线程）平稳处理，避免本地系统被瞬时高流量压垮。

2.3 可追溯与可靠性：避免数据丢失或重复

成熟的 MQ（如 RocketMQ、Kafka）都具备 “消息持久化”“消费确认（ACK）”“重试机制” 等特性，完美解决轨迹数据的 “可靠性” 问题：

  • 消息持久化：即使 MQ 重启，未消费的轨迹消息也不会丢失；
  • 消费确认（ACK）：本地系统只有成功将轨迹数据入库后，才向 MQ 发送 “消费成功” 确认，若入库失败，MQ 会重新投递消息；
  • 重复消费处理：通过 “消息唯一 ID + 数据库唯一索引”，可轻松解决 MQ 重试导致的重复消费问题（后文代码会详细实现）。

三、方案落地前提：明确第三方接口的 “MQ 适配方式”

要使用 MQ 方案，核心前提是 “第三方系统能将轨迹数据推送到 MQ”。但实际场景中，第三方可能无法直接对接我们的 MQ（比如对方技术栈限制、安全策略等），此时需分两种情况处理，确保方案可落地：

场景对接方式优势注意事项
第三方支持 MQ 推送第三方直接将轨迹数据发送到我们提供的 MQ 队列（需约定消息格式、队列名称）实时性最强，无中间环节需与第三方约定消息结构、ACK 机制、异常重试策略
第三方仅提供 HTTP 接口我们搭建 “HTTP 转 MQ 适配器”：定时调用第三方接口拉取数据，再发送到 MQ 队列兼容性强，无需第三方改造适配器需做 “增量拉取”“限流控制”，避免空轮询

重点说明 “HTTP 转 MQ 适配器”：若第三方仅支持 HTTP 接口，我们并非回到 “定时任务” 的老路，而是将 “定时轮询” 限制在 “适配器层”，后续的轨迹处理（入库、业务逻辑）仍通过 MQ 异步化。这样做的好处是：

  1. 适配器仅负责 “拉取数据→推 MQ”，逻辑简单，即使轮询有延迟，后续消费可并行处理，整体延迟降低；
  2. 业务层（入库、轨迹分析）与 “第三方接口调用” 解耦，若第三方接口调整，只需修改适配器，无需改动业务代码；
  3. 适配器可按 “车辆 ID 分片” 或 “时间范围” 实现增量拉取，避免重复拉取（比如每次拉取 “上一次拉取时间至今” 的轨迹数据）。

下文将以 “第三方支持 MQ 推送” 为核心场景（实时性最优），同时提供 “HTTP 转 MQ 适配器” 的实现方案，覆盖绝大多数实际需求。

四、技术选型：MQ 及周边组件的版本与理由（2024 最新稳定版）

技术选型的核心原则是 “稳定优先、生态适配、性能匹配”，结合 SpringBoot（主流开发框架）和轨迹数据场景，具体选型如下：

组件版本选型理由
SpringBoot3.2.5（2024 稳定版）兼容 JDK17，生态完善，对 MQ、MyBatis-Plus 等组件有成熟集成方案
消息队列（MQ）RocketMQ 5.2.01. 支持事务消息、延迟消息，适合轨迹数据的可靠性需求；2. 单机吞吐量可达 10 万 +/ 秒，满足大规模车辆场景；3. 与 SpringBoot 集成友好（Spring Cloud Stream RocketMQ）
数据库MySQL 8.0.36主流关系型数据库，支持索引优化（车辆 ID + 时间戳），适合轨迹数据的查询需求
ORM 框架MyBatis-Plus 3.5.5简化 CRUD 操作，支持批量插入（轨迹数据通常批量产生）、逻辑删除等功能
工具类commons-lang3 3.14.0、spring-core 6.1.5提供字符串判空、集合判空等工具，符合阿里巴巴开发规范
接口文档Swagger3（springdoc-openapi 2.3.0）自动生成 API 文档，方便调试轨迹相关接口
日志框架SLF4J+Logback符合阿里巴巴规范，通过 @Slf4j 注解简化日志打印

五、全流程落地：从 MQ 配置到轨迹数据入库（含完整代码）

我们以 “第三方推送轨迹数据到 RocketMQ→本地系统消费消息→轨迹数据入库→提供查询接口” 为核心流程，分步骤实现，所有代码基于 JDK17、SpringBoot 3.2.5 编写，符合阿里巴巴规范。

5.1 第一步：环境准备（POM 依赖配置）

首先在pom.xml中引入核心依赖，包括 SpringBoot、RocketMQ、MyBatis-Plus、Swagger3 等：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.2.5</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.vehicle.trace</groupId><artifactId>vehicle-trace-sync</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>vehicle-trace-sync</name><description>车辆轨迹数据实时同步系统（MQ方案）</description><properties><java.version>17</java.version><rocketmq.version>5.2.0</rocketmq.version><mybatis-plus.version>3.5.5</mybatis-plus.version><commons-lang3.version>3.14.0</commons-lang3.version><springdoc.version>2.3.0</springdoc.version></properties><dependencies><!-- SpringBoot核心依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId></dependency><!-- RocketMQ集成依赖（Spring Cloud Stream） --><dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId><version>${rocketmq.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-client-java</artifactId><version>${rocketmq.version}</version></dependency><!-- MyBatis-Plus --><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>${mybatis-plus.version}</version></dependency><!-- MySQL驱动 --><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><!-- 工具类 --><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-lang3</artifactId><version>${commons-lang3.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-core</artifactId><version>6.1.5</version></dependency><!-- Lombok（@Slf4j、@Data等） --><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.30</version><scope>provided</scope></dependency><!-- Swagger3（接口文档） --><dependency><groupId>org.springdoc</groupId><artifactId>springdoc-openapi-starter-webmvc-ui</artifactId><version>${springdoc.version}</version></dependency><!-- 测试依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><excludes><exclude><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></exclude></excludes></configuration></plugin></plugins></build>
</project>

5.2 第二步：核心配置（application.yml）

配置 RocketMQ、MySQL、MyBatis-Plus 等核心参数，注意 RocketMQ 的 NameServer 地址需与实际部署环境一致：

# 服务端口
server:port: 8080# Spring配置
spring:# MySQL数据源datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/vehicle_trace_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8username: rootpassword: root123456# RocketMQ配置rocketmq:# NameServer地址（集群环境用逗号分隔）name-server: 127.0.0.1:9876# 消费者配置consumer:# 消费者组（必须唯一，同一组内的消费者负载均衡消费）group: vehicle_trace_consumer_group# 消息模式：CLUSTERING（集群模式）、BROADCASTING（广播模式），轨迹同步用集群模式message-model: CLUSTERING# 消费线程数（根据车辆规模调整，默认20）consume-thread-max: 50# 批量消费最大条数（轨迹数据可能批量推送，一次消费多条）consume-batch-max-size: 100# 生产者配置（若需要“HTTP转MQ适配器”，需配置生产者）producer:group: vehicle_trace_producer_group# 发送超时时间send-timeout: 3000# 重试次数retry-times-when-send-failed: 2# MyBatis-Plus配置
mybatis-plus:# mapper.xml文件路径mapper-locations: classpath:mapper/**/*.xml# 实体类包路径type-aliases-package: com.vehicle.trace.entityconfiguration:# 开启驼峰命名转换（数据库字段下划线→实体类驼峰）map-underscore-to-camel-case: true# 日志打印（开发环境开启，生产环境关闭）log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl# 全局配置global-config:db-config:# 逻辑删除字段（若需要）logic-delete-field: isDeletedlogic-delete-value: 1logic-not-delete-value: 0# Swagger3配置（springdoc-openapi）
springdoc:api-docs:path: /api-docsswagger-ui:path: /swagger-ui.htmloperationsSorter: methodpackages-to-scan: com.vehicle.trace.controller# 自定义配置：轨迹相关
vehicle:trace:# MQ队列名称（与第三方约定）mq-topic: vehicle_trace_topicmq-tag: trace_data# 增量拉取配置（仅HTTP适配器用）pull-interval: 1000 # 拉取间隔（毫秒）third-party-url: https://api.third-party.com/vehicle/trace # 第三方HTTP接口地址

5.3 第三步：数据库设计（轨迹表）

创建vehicle_trace表，存储车辆轨迹数据，核心字段包括 “车辆 ID、轨迹时间戳、经纬度、速度” 等，并建立索引优化查询（车辆 ID + 轨迹时间戳，支持按车辆和时间范围查询）：

-- 创建数据库（若不存在）
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS vehicle_trace_db CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;-- 使用数据库
USE vehicle_trace_db;-- 创建车辆轨迹表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS vehicle_trace (id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',trace_id VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '轨迹唯一ID（第三方提供，用于去重）',vehicle_id VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '车辆ID（如车牌、设备编号）',longitude DECIMAL(10,6) NOT NULL COMMENT '经度（如116.404267）',latitude DECIMAL(10,6) NOT NULL COMMENT '纬度（如39.915341）',speed DECIMAL(5,2) DEFAULT 0.00 COMMENT '车辆速度（km/h）',direction INT DEFAULT 0 COMMENT '行驶方向（角度，0-360）',trace_time DATETIME NOT NULL COMMENT '轨迹产生时间（第三方数据中的时间戳）',create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据入库时间',update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据更新时间',is_deleted TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '逻辑删除（0-未删除，1-已删除）',PRIMARY KEY (id),-- 唯一索引：防止重复插入（trace_id唯一）UNIQUE KEY uk_trace_id (trace_id),-- 联合索引：支持按车辆ID+轨迹时间范围查询（核心查询场景）KEY idx_vehicle_time (vehicle_id, trace_time)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='车辆轨迹数据表';

5.4 第四步：实体类与 Mapper（MyBatis-Plus）

5.4.1 轨迹实体类（VehicleTrace.java）

使用 Lombok 的@Data简化 get/set 方法，字段与数据库表对应，并添加 Swagger3 注解说明：

package com.vehicle.trace.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;/*** 车辆轨迹实体类* 对应数据库表：vehicle_trace*/
@Data
@TableName("vehicle_trace")
@Schema(description = "车辆轨迹数据实体")
public class VehicleTrace {/*** 主键ID*/@TableId(type = IdType.AUTO)@Schema(description = "主键ID")private Long id;/*** 轨迹唯一ID（第三方提供，用于去重）*/@Schema(description = "轨迹唯一ID（第三方提供，用于去重）")private String traceId;/*** 车辆ID（如车牌、设备编号）*/@Schema(description = "车辆ID（如车牌、设备编号）")private String vehicleId;/*** 经度*/@Schema(description = "经度（如116.404267）")private BigDecimal longitude;/*** 纬度*/@Schema(description = "纬度（如39.915341）")private BigDecimal latitude;/*** 车辆速度（km/h）*/@Schema(description = "车辆速度（km/h）")private BigDecimal speed;/*** 行驶方向（角度，0-360）*/@Schema(description = "行驶方向（角度，0-360）")private Integer direction;/*** 轨迹产生时间（第三方数据中的时间戳）*/@Schema(description = "轨迹产生时间（第三方数据中的时间戳）")private LocalDateTime traceTime;/*** 数据入库时间（自动填充）*/@TableField(fill = FieldFill.INSERT)@Schema(description = "数据入库时间")private LocalDateTime createTime;/*** 数据更新时间（自动填充）*/@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)@Schema(description = "数据更新时间")private LocalDateTime updateTime;/*** 逻辑删除（0-未删除，1-已删除）*/@TableLogic@Schema(description = "逻辑删除（0-未删除，1-已删除）")private Integer isDeleted;
}
5.4.2 MyBatis-Plus 自动填充配置（MetaObjectHandler.java）

实现MetaObjectHandler接口，自动填充createTime和updateTime字段，避免手动设置：

package com.vehicle.trace.config;import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.LocalDateTime;/*** MyBatis-Plus字段自动填充配置* 处理createTime、updateTime等字段的自动填充*/
@Component
@Slf4j
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {/*** 插入操作时自动填充*/@Overridepublic void insertFill(MetaObject metaObject) {log.info("开始执行插入操作的字段自动填充");// 填充createTimestrictInsertFill(metaObject, "createTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());// 填充updateTime（插入时与createTime一致）strictInsertFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());}/*** 更新操作时自动填充*/@Overridepublic void updateFill(MetaObject metaObject) {log.info("开始执行更新操作的字段自动填充");// 填充updateTimestrictUpdateFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());}
}
5.4.3 Mapper 接口（VehicleTraceMapper.java）

继承 MyBatis-Plus 的BaseMapper，无需手动编写 SQL（简单 CRUD）：

package com.vehicle.trace.mapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;/*** 车辆轨迹Mapper接口* 继承BaseMapper，提供基础CRUD操作*/
@Mapper
public interface VehicleTraceMapper extends BaseMapper<VehicleTrace> {
}

5.5 第五步：Service 层（轨迹数据业务处理）

Service 层负责 “轨迹数据校验→去重→入库” 的核心业务逻辑，同时处理异常重试：

5.5.1 Service 接口（VehicleTraceService.java）
package com.vehicle.trace.service;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import com.vehicle.trace.vo.request.VehicleTraceBatchReq;
import com.vehicle.trace.vo.request.VehicleTraceQueryReq;
import com.vehicle.trace.vo.response.PageResult;
import java.util.List;/*** 车辆轨迹服务接口*/
public interface VehicleTraceService extends IService<VehicleTrace> {/*** 单条轨迹数据入库* @param trace 轨迹数据实体* @return 入库结果（true-成功，false-失败）*/boolean saveTrace(VehicleTrace trace);/*** 批量轨迹数据入库* @param traceBatchReq 批量轨迹请求参数* @return 入库成功的条数*/int batchSaveTrace(VehicleTraceBatchReq traceBatchReq);/*** 按条件分页查询轨迹数据* @param queryReq 查询条件（车辆ID、时间范围、页码、页大小）* @return 分页查询结果（轨迹列表+总条数）*/PageResult<VehicleTrace> queryTraceByPage(VehicleTraceQueryReq queryReq);
}
5.5.2 Service 实现类（VehicleTraceServiceImpl.java）

核心逻辑：

  1. 数据校验：判空、字段合法性（如经纬度范围）；
  2. 去重处理：依赖数据库uk_trace_id唯一索引，捕获DuplicateKeyException避免重复入库；
  3. 批量入库：使用 MyBatis-Plus 的saveBatch提升效率（适合批量轨迹数据）；
package com.vehicle.trace.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import com.vehicle.trace.mapper.VehicleTraceMapper;
import com.vehicle.trace.service.VehicleTraceService;
import com.vehicle.trace.vo.request.VehicleTraceBatchReq;
import com.vehicle.trace.vo.request.VehicleTraceQueryReq;
import com.vehicle.trace.vo.response.PageResult;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.dao.DuplicateKeyException;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
import java.util.Objects;/*** 车辆轨迹服务实现类*/
@Service
@Slf4j
public class VehicleTraceServiceImpl extends ServiceImpl<VehicleTraceMapper, VehicleTrace> implements VehicleTraceService {/*** 经度范围校验（东经-180~180，北纬-90~90）*/private static final BigDecimal MIN_LONGITUDE = new BigDecimal("-180.000000");private static final BigDecimal MAX_LONGITUDE = new BigDecimal("180.000000");private static final BigDecimal MIN_LATITUDE = new BigDecimal("-90.000000");private static final BigDecimal MAX_LATITUDE = new BigDecimal("90.000000");/*** 单条轨迹数据入库* @param trace 轨迹数据实体* @return 入库结果（true-成功，false-失败）*/@Overridepublic boolean saveTrace(VehicleTrace trace) {// 1. 数据校验if (!validateTraceData(trace)) {log.error("轨迹数据校验失败，数据：{}", trace);return false;}try {// 2. 入库（依赖uk_trace_id唯一索引去重）boolean saveResult = save(trace);if (saveResult) {log.info("单条轨迹入库成功，traceId：{}，vehicleId：{}", trace.getTraceId(), trace.getVehicleId());return true;} else {log.error("单条轨迹入库失败，traceId：{}，vehicleId：{}", trace.getTraceId(), trace.getVehicleId());return false;}} catch (DuplicateKeyException e) {// 3. 捕获唯一索引冲突异常（重复数据）log.warn("轨迹数据已存在，无需重复入库，traceId：{}", trace.getTraceId(), e);return true; // 重复数据视为“处理成功”，避免MQ重复重试} catch (Exception e) {log.error("单条轨迹入库异常，traceId：{}，vehicleId：{}", trace.getTraceId(), trace.getVehicleId(), e);return false;}}/*** 批量轨迹数据入库* @param traceBatchReq 批量轨迹请求参数* @return 入库成功的条数*/@Overridepublic int batchSaveTrace(VehicleTraceBatchReq traceBatchReq) {// 1. 请求参数校验if (Objects.isNull(traceBatchReq) || CollectionUtils.isEmpty(traceBatchReq.getTraceList())) {log.error("批量轨迹请求参数为空");return 0;}List<VehicleTrace> traceList = traceBatchReq.getTraceList();log.info("开始处理批量轨迹入库，总条数：{}，vehicleId：{}", traceList.size(), traceBatchReq.getVehicleId());// 2. 过滤无效数据（校验不通过的轨迹）List<VehicleTrace> validTraceList = traceList.stream().filter(this::validateTraceData).toList();if (CollectionUtils.isEmpty(validTraceList)) {log.warn("批量轨迹中无有效数据，vehicleId：{}", traceBatchReq.getVehicleId());return 0;}try {// 3. 批量入库（MyBatis-Plus默认批次提交，可通过配置调整batchSize）boolean saveResult = saveBatch(validTraceList);if (saveResult) {log.info("批量轨迹入库成功，成功条数：{}，vehicleId：{}", validTraceList.size(), traceBatchReq.getVehicleId());return validTraceList.size();} else {log.error("批量轨迹入库失败，总有效条数：{}，vehicleId：{}", validTraceList.size(), traceBatchReq.getVehicleId());return 0;}} catch (DuplicateKeyException e) {// 4. 若批量中存在重复数据，尝试单条处理（避免全量失败）log.warn("批量轨迹中存在重复数据，开始单条处理，vehicleId：{}", traceBatchReq.getVehicleId(), e);int successCount = 0;for (VehicleTrace trace : validTraceList) {if (saveTrace(trace)) {successCount++;}}log.info("批量轨迹单条处理完成，成功条数：{}，总有效条数：{}，vehicleId：{}",successCount, validTraceList.size(), traceBatchReq.getVehicleId());return successCount;} catch (Exception e) {log.error("批量轨迹入库异常，总有效条数：{}，vehicleId：{}", validTraceList.size(), traceBatchReq.getVehicleId(), e);return 0;}}/*** 按条件分页查询轨迹数据* @param queryReq 查询条件（车辆ID、时间范围、页码、页大小）* @return 分页查询结果（轨迹列表+总条数）*/@Overridepublic PageResult<VehicleTrace> queryTraceByPage(VehicleTraceQueryReq queryReq) {// 1. 参数校验Objects.requireNonNull(queryReq, "轨迹查询参数不能为空");String vehicleId = queryReq.getVehicleId();StringUtils.hasText(vehicleId, "车辆ID不能为空");// 2. 构建分页条件（页码从1开始，页大小默认10）int pageNum = Objects.isNull(queryReq.getPageNum()) ? 1 : queryReq.getPageNum();int pageSize = Objects.isNull(queryReq.getPageSize()) ? 10 : queryReq.getPageSize();Page<VehicleTrace> page = new Page<>(pageNum, pageSize);// 3. 构建查询条件（车辆ID+时间范围）LambdaQueryWrapper<VehicleTrace> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.eq(VehicleTrace::getVehicleId, vehicleId).ge(Objects.nonNull(queryReq.getStartTime()), VehicleTrace::getTraceTime, queryReq.getStartTime()).le(Objects.nonNull(queryReq.getEndTime()), VehicleTrace::getTraceTime, queryReq.getEndTime()).orderByDesc(VehicleTrace::getTraceTime); // 按轨迹时间倒序（最新的在前）// 4. 分页查询IPage<VehicleTrace> tracePage = page(page, queryWrapper);// 5. 封装结果PageResult<VehicleTrace> pageResult = new PageResult<>();pageResult.setList(tracePage.getRecords());pageResult.setTotal(tracePage.getTotal());pageResult.setPageNum(pageNum);pageResult.setPageSize(pageSize);log.info("轨迹分页查询完成，vehicleId：{}，页码：{}，页大小：{}，总条数：{}",vehicleId, pageNum, pageSize, tracePage.getTotal());return pageResult;}/*** 轨迹数据合法性校验* @param trace 轨迹数据实体* @return 校验结果（true-合法，false-非法）*/private boolean validateTraceData(VehicleTrace trace) {// 1. 非空校验if (Objects.isNull(trace)) {log.error("轨迹数据为空");return false;}if (StringUtils.isBlank(trace.getTraceId())) {log.error("轨迹唯一ID（traceId）为空");return false;}if (StringUtils.isBlank(trace.getVehicleId())) {log.error("车辆ID（vehicleId）为空，traceId：{}", trace.getTraceId());return false;}if (Objects.isNull(trace.getLongitude()) || Objects.isNull(trace.getLatitude())) {log.error("经纬度为空，traceId：{}，vehicleId：{}", trace.getTraceId(), trace.getVehicleId());return false;}if (Objects.isNull(trace.getTraceTime())) {log.error("轨迹时间（traceTime）为空，traceId：{}，vehicleId：{}", trace.getTraceId(), trace.getVehicleId());return false;}// 2. 经纬度范围校验（防止无效数据）BigDecimal longitude = trace.getLongitude();BigDecimal latitude = trace.getLatitude();if (longitude.compareTo(MIN_LONGITUDE) < 0 || longitude.compareTo(MAX_LONGITUDE) > 0) {log.error("经度超出范围（-180~180），traceId：{}，longitude：{}", trace.getTraceId(), longitude);return false;}if (latitude.compareTo(MIN_LATITUDE) < 0 || latitude.compareTo(MAX_LATITUDE) > 0) {log.error("纬度超出范围（-90~90），traceId：{}，latitude：{}", trace.getTraceId(), latitude);return false;}// 3. 轨迹时间校验（不能超过当前时间，避免未来数据）if (trace.getTraceTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {log.error("轨迹时间为未来时间，traceId：{}，traceTime：{}", trace.getTraceId(), trace.getTraceTime());return false;}return true;}
}

5.6 第六步：MQ 消费端（实时处理轨迹消息）

使用 RocketMQ 的@RocketMQMessageListener注解，实现消息消费逻辑，核心是 “解析 MQ 消息→调用 Service 入库”：

package com.vehicle.trace.mq.consumer;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import com.vehicle.trace.service.VehicleTraceService;
import com.vehicle.trace.vo.request.VehicleTraceBatchReq;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Objects;/*** 车辆轨迹MQ消息消费者* 监听第三方推送的轨迹消息，实时入库*/
@Component
@Slf4j
@RocketMQMessageListener(topic = "${vehicle.trace.mq-topic}", // MQ主题（从配置文件读取）selectorExpression = "${vehicle.trace.mq-tag}", // 消息标签（过滤消息）consumerGroup = "${spring.rocketmq.consumer.group}" // 消费者组
)
public class VehicleTraceConsumer implements RocketMQListener<String> {@Autowiredprivate VehicleTraceService vehicleTraceService;/*** 消费MQ消息（处理轨迹数据）* @param message MQ消息内容（JSON格式，可能是单条或批量轨迹）*/@Overridepublic void onMessage(String message) {// 1. 消息非空校验if (StringUtils.isBlank(message)) {log.error("MQ消费的轨迹消息为空");return;}log.info("开始消费轨迹MQ消息，消息内容：{}", message);try {// 2. 判断消息类型：批量轨迹（VehicleTraceBatchReq）或单条轨迹（VehicleTrace）// （注：需与第三方约定消息格式，此处假设两种格式都支持）if (message.contains("\"traceList\"")) {// 2.1 批量轨迹消息：解析为VehicleTraceBatchReqVehicleTraceBatchReq batchReq = JSON.parseObject(message, VehicleTraceBatchReq.class);int successCount = vehicleTraceService.batchSaveTrace(batchReq);log.info("批量轨迹消息消费完成，成功入库条数：{}", successCount);} else {// 2.2 单条轨迹消息：解析为VehicleTraceVehicleTrace trace = JSON.parseObject(message, VehicleTrace.class);boolean saveResult = vehicleTraceService.saveTrace(trace);log.info("单条轨迹消息消费完成，入库结果：{}，traceId：{}", saveResult, trace.getTraceId());}} catch (Exception e) {// 3. 消费异常：打印日志，MQ会自动重试（重试次数由配置决定）log.error("轨迹MQ消息消费异常，消息内容：{}", message, e);// 若需要“死信队列”处理（重试多次失败后），可在此处手动抛异常，触发RocketMQ死信机制throw new RuntimeException("轨迹消息消费失败，触发MQ重试", e);}}
}

5.7 第七步：HTTP 转 MQ 适配器（应对第三方仅支持 HTTP 接口的场景）

若第三方无法直接推送 MQ 消息，需搭建 “HTTP 转 MQ 适配器”—— 通过定时任务调用第三方 HTTP 接口拉取数据，再发送到 MQ 队列。核心是 “增量拉取 + 限流控制”：

5.7.1 适配器配置（定时任务 + MQ 生产者）
package com.vehicle.trace.mq.adapter;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import com.vehicle.trace.vo.request.ThirdPartyTraceReq;
import com.vehicle.trace.vo.response.ThirdPartyTraceResp;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.http.HttpEntity;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.HttpMethod;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;/*** HTTP转MQ适配器* 定时调用第三方HTTP接口拉取轨迹数据，发送到MQ队列*/
@Component
@Slf4j
public class HttpToMqAdapter {@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;@Autowiredprivate RocketMQTemplate rocketMQTemplate;/*** 第三方HTTP接口地址*/@Value("${vehicle.trace.third-party-url}")private String thirdPartyUrl;/*** MQ主题+标签（格式：topic:tag）*/@Value("${vehicle.trace.mq-topic}:${vehicle.trace.mq-tag}")private String mqTopicTag;/*** 上次拉取时间（原子引用，保证线程安全）* 初始值：当前时间前1分钟（避免首次拉取过多历史数据）*/private final AtomicReference<LocalDateTime> lastPullTime = new AtomicReference<>(LocalDateTime.now().minusMinutes(1));/*** 定时拉取第三方轨迹数据（间隔从配置文件读取，单位：毫秒）* 注：@Scheduled支持fixedRate（固定间隔）、cron表达式（灵活时间），此处用fixedRate*/@Scheduled(fixedRateString = "${vehicle.trace.pull-interval}")public void pullTraceFromThirdParty() {log.info("开始执行HTTP拉取轨迹数据任务，上次拉取时间：{}", lastPullTime.get());// 1. 构建拉取参数（增量拉取：上次拉取时间至今）ThirdPartyTraceReq pullReq = new ThirdPartyTraceReq();pullReq.setStartTime(lastPullTime.get());pullReq.setEndTime(LocalDateTime.now());// （可选）按车辆分组拉取，避免单次拉取数据量过大// pullReq.setVehicleId("粤A12345");// 2. 调用第三方HTTP接口ThirdPartyTraceResp pullResp = callThirdPartyApi(pullReq);if (Objects.isNull(pullResp) || CollectionUtils.isEmpty(pullResp.getTraceList())) {log.warn("第三方HTTP接口无轨迹数据返回，拉取时间范围：{}~{}", pullReq.getStartTime(), pullReq.getEndTime());// 更新上次拉取时间（避免下次重复拉取相同时间范围）lastPullTime.set(LocalDateTime.now());return;}// 3. 提取轨迹数据，发送到MQList<VehicleTrace> traceList = pullResp.getTraceList();log.info("第三方HTTP接口拉取到轨迹数据，条数：{}，开始发送到MQ", traceList.size());try {// 3.1 批量发送到MQ（也可单条发送，根据数据量调整）String mqMessage = JSON.toJSONString(traceList);rocketMQTemplate.convertAndSend(mqTopicTag, mqMessage);log.info("轨迹数据从HTTP转MQ完成，发送条数：{}", traceList.size());// 3.2 更新上次拉取时间（仅在发送成功后更新，避免数据丢失）lastPullTime.set(LocalDateTime.now());} catch (Exception e) {log.error("轨迹数据从HTTP转MQ失败，拉取条数：{}", traceList.size(), e);// 发送失败不更新上次拉取时间，下次重试拉取}}/*** 调用第三方HTTP接口* @param pullReq 拉取参数（时间范围、车辆ID等）* @return 第三方返回的轨迹数据*/private ThirdPartyTraceResp callThirdPartyApi(ThirdPartyTraceReq pullReq) {try {// 1. 构建HTTP请求头（根据第三方要求调整，如添加认证token）HttpHeaders headers = new HttpHeaders();headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);// （示例）添加认证tokenheaders.set("Authorization", "Bearer your-third-party-token");// 2. 构建HTTP请求实体HttpEntity<ThirdPartyTraceReq> requestEntity = new HttpEntity<>(pullReq, headers);// 3. 发送POST请求（根据第三方接口类型调整为GET/POST）return restTemplate.exchange(thirdPartyUrl,HttpMethod.POST,requestEntity,ThirdPartyTraceResp.class).getBody();} catch (Exception e) {log.error("调用第三方HTTP接口异常，拉取参数：{}", JSON.toJSONString(pullReq), e);return null;}}
}
5.7.2 RestTemplate 配置（用于 HTTP 请求）
package com.vehicle.trace.config;import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;/*** RestTemplate配置类* 用于调用第三方HTTP接口*/
@Configuration
public class RestTemplateConfig {@Beanpublic RestTemplate restTemplate() {// 可在此处配置超时时间、拦截器（如日志拦截、重试拦截）等RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();// （示例）配置超时时间（需配合ClientHttpRequestFactory）// SimpleClientHttpRequestFactory factory = new SimpleClientHttpRequestFactory();// factory.setConnectTimeout(3000); // 连接超时3秒// factory.setReadTimeout(5000); // 读取超时5秒// restTemplate.setRequestFactory(factory);return restTemplate;}
}

5.8 第八步：Controller 层（提供轨迹查询接口）

通过 Swagger3 暴露轨迹查询接口，供前端或其他系统调用：

package com.vehicle.trace.controller;import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import com.vehicle.trace.service.VehicleTraceService;
import com.vehicle.trace.vo.request.VehicleTraceQueryReq;
import com.vehicle.trace.vo.response.PageResult;
import com.vehicle.trace.vo.response.Result;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Content;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import io.swagger.v3.oas.annotations.responses.ApiResponse;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.Objects;/*** 车辆轨迹Controller* 提供轨迹查询接口（Swagger3文档）*/
@RestController
@RequestMapping("/api/vehicle/trace")
@Slf4j
@Tag(name = "车辆轨迹管理", description = "车辆轨迹数据查询接口")
public class VehicleTraceController {@Autowiredprivate VehicleTraceService vehicleTraceService;/*** 分页查询车辆轨迹数据* @param queryReq 查询条件（车辆ID、时间范围、页码、页大小）* @return 分页查询结果（成功/失败+数据）*/@PostMapping("/queryPage")@Operation(summary = "分页查询轨迹",description = "按车辆ID和时间范围分页查询轨迹数据，支持页码和页大小调整",responses = {@ApiResponse(responseCode = "200", description = "查询成功",content = @Content(schema = @Schema(implementation = PageResult.class))),@ApiResponse(responseCode = "400", description = "参数错误",content = @Content(schema = @Schema(implementation = Result.class)))})public Result<PageResult<VehicleTrace>> queryTraceByPage(@Parameter(description = "轨迹查询条件", required = true)@RequestBody VehicleTraceQueryReq queryReq) {try {// 参数校验（非空）Objects.requireNonNull(queryReq, "查询参数不能为空");PageResult<VehicleTrace> pageResult = vehicleTraceService.queryTraceByPage(queryReq);return Result.success(pageResult, "轨迹查询成功");} catch (IllegalArgumentException e) {log.error("轨迹查询参数错误：{}", e.getMessage());return Result.fail(400, e.getMessage());} catch (Exception e) {log.error("轨迹查询异常", e);return Result.fail(500, "轨迹查询失败，请联系管理员");}}
}

5.9 第九步：通用 VO 与工具类（确保代码完整性）

5.9.1 分页查询请求 VO（VehicleTraceQueryReq.java）
package com.vehicle.trace.vo.request;import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Objects;/*** 车辆轨迹分页查询请求VO*/
@Data
@Schema(description = "车辆轨迹分页查询请求参数")
public class VehicleTraceQueryReq {/*** 车辆ID（必填）*/@Schema(description = "车辆ID（如车牌、设备编号）", required = true)private String vehicleId;/*** 轨迹开始时间（可选）*/@Schema(description = "轨迹开始时间（如2024-05-01T00:00:00）")private LocalDateTime startTime;/*** 轨迹结束时间（可选）*/@Schema(description = "轨迹结束时间（如2024-05-01T23:59:59）")private LocalDateTime endTime;/*** 页码（默认1）*/@Schema(description = "页码（默认1）")private Integer pageNum;/*** 页大小（默认10）*/@Schema(description = "页大小（默认10）")private Integer pageSize;/*** 重写pageNum的getter，默认值1*/public Integer getPageNum() {return Objects.isNull(pageNum) ? 1 : pageNum;}/*** 重写pageSize的getter，默认值10*/public Integer getPageSize() {return Objects.isNull(pageSize) ? 10 : pageSize;}
}
5.9.2 批量轨迹请求 VO（VehicleTraceBatchReq.java）
package com.vehicle.trace.vo.request;import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.util.List;
import java.util.Objects;/*** 批量轨迹入库请求VO*/
@Data
@Schema(description = "批量轨迹入库请求参数")
public class VehicleTraceBatchReq {/*** 车辆ID（批量数据所属车辆，可选）*/@Schema(description = "车辆ID（批量数据所属车辆，可选）")private String vehicleId;/*** 轨迹列表（必填）*/@Schema(description = "轨迹数据列表", required = true)private List<VehicleTrace> traceList;/*** 校验请求参数合法性* @return 校验结果（true-合法，false-非法）*/public boolean validate() {if (CollectionUtils.isEmpty(traceList)) {return false;}// 若指定了vehicleId，需确保所有轨迹的vehicleId一致if (Objects.nonNull(vehicleId) && !traceList.stream().allMatch(trace -> vehicleId.equals(trace.getVehicleId()))) {return false;}return true;}
}
5.9.3 第三方接口请求 / 响应 VO（ThirdPartyTraceReq.java、ThirdPartyTraceResp.java）
package com.vehicle.trace.vo.request;import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;/*** 调用第三方轨迹接口的请求VO*/
@Data
@Schema(description = "第三方轨迹拉取请求参数")
public class ThirdPartyTraceReq {/*** 拉取开始时间（必填）*/@Schema(description = "拉取开始时间", required = true)private LocalDateTime startTime;/*** 拉取结束时间（必填）*/@Schema(description = "拉取结束时间", required = true)private LocalDateTime endTime;/*** 车辆ID（可选，为空则拉取所有车辆）*/@Schema(description = "车辆ID（可选，为空则拉取所有车辆）")private String vehicleId;
}

package com.vehicle.trace.vo.response;import com.vehicle.trace.entity.VehicleTrace;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import java.util.List;/*** 第三方轨迹接口的响应VO*/
@Data
@Schema(description = "第三方轨迹拉取响应结果")
public class ThirdPartyTraceResp {/*** 响应码（0-成功，其他-失败）*/@Schema(description = "响应码（0-成功，其他-失败）")private Integer code;/*** 响应信息*/@Schema(description = "响应信息")private String message;/*** 轨迹数据列表*/@Schema(description = "轨迹数据列表")private List<VehicleTrace> traceList;/*** 判断响应是否成功* @return 成功标识（true-成功，false-失败）*/public boolean isSuccess() {return code != null && code == 0;}
}
5.9.4 通用响应结果 VO（Result.java、PageResult.java）
package com.vehicle.trace.vo.response;import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;/*** 通用API响应结果VO* @param <T> 响应数据类型*/
@Data
@Schema(description = "通用API响应结果")
public class Result<T> {/*** 响应码（200-成功，其他-失败）*/@Schema(description = "响应码（200-成功，其他-失败）")private Integer code;/*** 响应信息*/@Schema(description = "响应信息")private String message;/*** 响应数据*/@Schema(description = "响应数据")private T data;/*** 成功响应（无数据）* @return Result*/public static Result<Void> success() {Result<Void> result = new Result<>();result.setCode(200);result.setMessage("操作成功");return result;}/*** 成功响应（有数据）* @param data 响应数据* @param <T> 数据类型* @return Result<T>*/public static <T> Result<T> success(T data) {Result<T> result = new Result<>();result.setCode(200);result.setMessage("操作成功");result.setData(data);return result;}/*** 成功响应（有数据+自定义消息）* @param data 响应数据* @param message 自定义消息* @param <T> 数据类型* @return Result<T>*/public static <T> Result<T> success(T data, String message) {Result<T> result = new Result<>();result.setCode(200);result.setMessage(message);result.setData(data);return result;}/*** 失败响应（自定义码+消息）* @param code 响应码* @param message 失败消息* @return Result<Void>*/public static Result<Void> fail(Integer code, String message) {Result<Void> result = new Result<>();result.setCode(code);result.setMessage(message);return result;}/*** 失败响应（默认码400+消息）* @param message 失败消息* @return Result<Void>*/public static Result<Void> fail(String message) {Result<Void> result = new Result<>();result.setCode(400);result.setMessage(message);return result;}
}

package com.vehicle.trace.vo.response;import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import java.util.List;/*** 分页查询结果VO* @param <T> 数据类型*/
@Data
@Schema(description = "分页查询结果")
public class PageResult<T> {/*** 数据列表*/@Schema(description = "数据列表")private List<T> list;/*** 总条数*/@Schema(description = "总条数")private Long total;/*** 当前页码*/@Schema(description = "当前页码")private Integer pageNum;/*** 页大小*/@Schema(description = "页大小")private Integer pageSize;/*** 总页数* @return 总页数*/@Schema(description = "总页数")public Integer getTotalPage() {if (total == null || total == 0) {return 0;}return (total.intValue() + pageSize - 1) / pageSize;}
}

六、关键问题解决方案：重复消费、消息丢失、延迟优化

即使方案落地，仍需解决 MQ 场景下的 3 个核心问题：重复消费、消息丢失、延迟优化，确保系统稳定运行。

6.1 重复消费：如何避免 “一条轨迹多次入库”？

问题原因：MQ 重试机制（消费失败后重新投递）、网络波动导致的重复推送，都会导致 “同一条轨迹消息被消费多次”。

解决方案：基于 “唯一 ID + 幂等性处理”，具体

  1. 唯一 ID：第三方为每条轨迹生成唯一的traceId（如 UUID），作为去重标识；
  2. 数据库唯一索引：在vehicle_trace表上创建uk_trace_id唯一索引，确保重复的traceId无法插入；
  3. 代码层捕获异常：在 Service 层捕获DuplicateKeyException，视为 “处理成功”，避免 MQ 继续重试。

代码验证：参考VehicleTraceServiceImpl.saveTrace()方法中的DuplicateKeyException捕获逻辑。

6.2 消息丢失：如何确保 “轨迹数据不丢失”？

问题场景：

  • MQ 服务宕机，未消费的消息丢失；
  • 消费端处理失败，消息未重试；
  • 生产者发送消息失败，未重试。

解决方案：从 “生产者→MQ→消费者” 全链路保障：

  1. 生产者端：
    • 开启 RocketMQ 生产者重试（spring.rocketmq.producer.retry-times-when-send-failed=2）；
    • 关键消息使用 “同步发送 + 确认机制”，确保消息成功发送到 MQ。
  2. MQ 端：
    • 开启消息持久化（RocketMQ 默认开启，消息存储在磁盘）；
    • 配置 RocketMQ 集群（主从架构），避免单点故障；
    • 启用 “死信队列”：重试多次（如 16 次）失败的消息，进入死信队列，后续人工处理。
  3. 消费者端：
    • 消费确认（ACK）：RocketMQ 默认 “消费成功后自动 ACK”，若消费异常，不 ACK，MQ 会重试；
    • 业务逻辑幂等：即使消息重复，也不会导致数据错误（依赖traceId去重）。

配置验证：参考application.yml中 RocketMQ 的retry-times-when-send-failed、message-model等配置。

6.3 延迟优化：如何进一步降低 “轨迹同步延迟”？

优化方向：

  1. 消费端多线程：增加 RocketMQ 消费者线程数（spring.rocketmq.consumer.consume-thread-max=50），提高消费速度；
  2. 批量处理：
    • 第三方尽量批量推送轨迹数据（减少 MQ 消息数量）；
    • 消费端使用batchSaveTrace批量入库，减少数据库 IO 次数；
  3. 索引优化：在vehicle_trace表上建立idx_vehicle_time联合索引，加快查询速度；
  4. 避免消费阻塞：消费端业务逻辑尽量简单（仅入库 + 必要校验），复杂逻辑（如轨迹分析）通过 “二次投递 MQ” 异步处理。

七、方案架构图与流程图

7.1 整体架构图（MQ 模式）

7.2 HTTP 转 MQ 适配器架构图

7.3 轨迹消费流程图

八、参考

  1. RocketMQ 可靠性保障：参考《Apache RocketMQ 官方文档》中 “消息持久化”“重试机制”“死信队列” 章节（官方文档链接）；
  2. 定时任务的局限性：参考 Spring 官方文档中@Scheduled注解的适用场景说明，明确其不适合实时性要求高的场景（Spring 官方文档链接）；
  3. 数据库唯一索引去重：参考《MySQL 8.0 官方文档》中 “唯一约束” 的使用场景，用于防止重复数据插入（MySQL 官方文档链接）；
  4. 批量入库性能优化：参考 MyBatis-Plus 官方文档中saveBatch方法的实现原理，通过批量 SQL 提升入库效率（MyBatis-Plus 官方文档链接）。

九、总结

车辆轨迹数据的实时同步，核心是 “从被动轮询转向主动消息驱动”。本文提供的 MQ 方案，通过 RocketMQ 的 “实时推送 + 可靠性保障”，结合 MySQL 的 “唯一索引去重” 和 MyBatis-Plus 的 “批量处理”，彻底解决了定时任务的延迟、资源浪费、扩展性差等问题。同时，针对 “第三方仅支持 HTTP 接口” 的场景，提供了 “HTTP 转 MQ 适配器” 的兼容方案，确保方案的落地性。

在实际项目中，可根据车辆规模（如 1000 台 vs10 万台）调整 MQ 消费者线程数、数据库连接池大小、批量处理条数等参数，进一步优化性能。最终实现 “轨迹数据实时同步、不丢失、不重复” 的业务目标。

http://www.dtcms.com/a/362136.html

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