支持多節點擴展的高精度分布式數據采集系統設計

中圖分類號：TP274.2 文獻標志碼：B 文章編碼：1672-7274（2025）05-0019-03

Abstract： To meet the high-speed data acquisition needs of industrial sites，this paper designs a distributed data acquisition system supporting multi-node expansion.The system features a hierarchical architecture，decouples data colection and network transmission with a double buffer ring queue，ensures data synchronization using the Raft algorithm，and achieves dynamic load balancing.Tests show that in an 8-node configuration，the systemachieves a throughput of 1 O24 Mbps and an average latency of 25.8ms ，have good fault recovery function demonstrating good scalability and stability.

Keywords： multi-node extension; high-precision; distributed; data collection; system design

0 引言

工業自動化和智能制造的快速發展，對數據采集系統的精度、實時性和可擴展性提出了更高要求。傳統集中式數據采集系統在面對大規模、高速數據流時存在性能瓶頸和單點故障風險。分布式架構通過多節點協同有效提升系統處理能力，但同時帶來數據一致性、節點同步等技術挑戰。針對現有問題，本文提出支持多節點擴展的分布式數據采集系統，為工業現場數據采集提供可靠解決方案。

系統總體設計

本系統采用層次化架構，各層次間通過標準接口實現松耦合，保證系統的可擴展性和維護性。系統自頂向下可分為應用服務層、數據處理層、網絡傳輸層和數據采集層，各層功能完備，接口規范。整體結構框架詳見圖1。

2 分布式數據采集節點設計

2.1通信接口設計

通信接口設計采用雙緩沖環形隊列結構，實現數據采集與網絡傳輸的異步解耦。接收端緩沖區大小根據數據流量動態調整，其計算如式（1）所示：

B=R×T×（1+α）

式中， B 為緩沖區大小（B）； R 為數據采樣率 （B/s） ； T 為網絡傳輸延遲（s）； a 為冗余因子。該方式能夠動態調整接收端的緩沖區大小，以適應不同的數據流量。通過考慮數據采樣率、網絡延遲以及冗余因子，確保在高數據流量或網絡延遲情況下，緩沖區能夠有效存儲接收到的數據，避免數據丟失。冗余因子提供了額外的空間，以應對突發的數據流，提升系統的穩定性和可靠性。

數據幀采用自定義協議格式，包含同步頭、時間戳、節點ID、數據段和CRC校驗。數據壓縮采用差值編碼算法，壓縮比計算如式（2）所示：

式中，CR為壓縮比，取值[0，1]； S_c 和 1S_o 分別為壓縮后數據和原始數據的大小（B）。該方式用于反映壓縮后數據與原始數據的大小關系。壓縮比越高，表示數據被壓縮得越有效。

在數據采集層與網絡傳輸層之間的硬件基礎設施部分，采用RS-485總線實現多點通信，波特率設置為921600bps，采用CRC-16校驗保證數據完整性。網絡層實現基于UDP的可靠傳輸協議，通過序列號和確認機制處理丟包重傳，超時時間動態調整，確保高速數據傳輸的可靠性。

2.2節點采集算法

為實現高精度數據采集和實時處理需求，本節點采集算法設計著重解決采樣精度和同步性問題。節點采集算法基于改進的滑動窗口平均濾波方法實現高精度數據采集。針對采樣信號中的隨機噪聲，采用自適應窗口大小的數字濾波算法，窗口大小計算如式（3）所示：

式中， W 為窗口大小； f_s 和 |f_c| 分別為采樣頻率與信號截止頻率（ Π_Hz） ；floor為向下取整函數。該算法在此次分布式數據采集系統中主要用于計算自適應濾波算法中的窗口大小，以有效地平滑采樣信號，減少隨機噪聲的影響。

采集節點運行基于優先級的實時調度算法，將采樣任務優先級設為最高，確保采樣時序精確性。數據預處理采用卡爾曼濾波，其遞推公式為

X（k|k）=X（k|k-1）+K_g（k）[Z（k）-HX（k|k-1）]

式中， X（k|k） 為狀態估計值； X（k|k-1） 為上一步狀態估計值； K_g（k） 為卡爾曼增益； Z（k） 為觀測值； H 為觀測矩陣。該方式通過結合先前的狀態估計和當前觀測值來改善狀態估計的精度，能夠實時調整估計值以適應新的數據輸入，從而提高數據采集的準確性和可靠性1]。

3 多節點協同管理與性能優化

3.1數據一致性

在多節點分布式數據采集系統中，由于網絡延遲、節點故障和并發操作等因素，數據不一致問題將導致采集結果失真，影響系統可靠性。為確保各節點間數據的一致性和完整性，系統需要實現嚴格的數據同步和一致性控制機制。

此次研究中數據一致性設計采用基于Raft算法的分布式一致性協議，實現多節點間數據同步。系統將采集節點劃分為主節點和從節點，通過選舉機制動態維護主節點狀態。節點間采用雙向心跳檢測機制，心跳超時時間設置為 500ms ，超過該時間未收到心跳包則觸發重新選舉流程。

在主從節點架構的基礎上，系統采用兩階段提交協議保證數據寫入的原子性和一致性。該協議具體執行過程如下：

（1）預提交階段：主節點向所有從節點發送預提交消息，包含事務ID和數據內容。（2）從節點驗證并記錄事務日志，返回準備就緒消息。（3）提交階段：主節點收到超過 個準備就緒消息響應后，向所有從節點發送提交消息。（4）從節點執行本地提交，返回完成消息。（5）主節點接收到超過半數完成消息響應后，事務完成[2]。為保證數據同步的可靠性，系統還可引入超時重試機制，其數學模型如式（5）所示：

T（n）=T₀×（1+β）ⁿ

式中， T（n） 為第 次重試的超時時間（s）； T₀ 為初始超時時間（s）； β 為退避因子； n 為重試次數。該數字模型用于計算每次重試的超時時間，隨著重試次數的增加，超時時間逐漸增加，通過控制重試間隔以避免頻繁重試可能導致的網絡擁堵或資源浪費。

3.2可擴展性優化

隨著采集節點規模的擴大，數據量激增，需要對系統的可擴展性進行優化。此次研究主要從數據分片、負載均衡和資源調度三個維度實現優化。數據分片采用一致性哈希算法，將數據劃分為固定大小的分片，分片大小設置為 64MB 。通過虛擬節點技術優化數據分布，每個節點對應32個虛擬節點，確保數據均勻分布[3]。分片映射關系存儲在協調服務中，實時更新節點狀態。

負載均衡則采用動態權重輪詢算法，權重計算如式（6）所示：

式中， W 為權重，用于決定請求的分配比例； c 為常數； L 為節點負載情況； 分別為節點可承受最大負載和節點最大資源使用量。

系統基于Docker容器實現節點彈性伸縮，通過Kubernetes編排調度容器集群。每個容器獨立運行采集節點實例，資源限制設置為2核CPU和4GB內存。

3.3系統容錯設計

在分布式數據采集系統中，節點故障、網絡分區等異常情況將導致數據丟失和服務中斷。系統容錯設計通過故障檢測、冗余備份和故障恢復機制確保系統的高可用性。故障檢測采用分層監控架構，底層通過心跳機制檢測節點存活狀態，心跳周期設置為 100ms 。上層使用基于累積器的故障檢測算法，故障判定閾值? 計算如式（7）所示：

?（t）=-log₁₀（P（t0，σ））

式中，t為檢測時間（s）； T 為超時閾值（s）； t₀ 為平均響應時間（s）； σ 為標準差（s）； P（t0，σ） 為故障判定條件，即在給定平均響應時間和標準差的情況下， t 小于超時閾值T的概率。

系統支持增量快照和定期備份策略，快照間隔設置為 30min 。當節點發生故障時，通過回放操作日志實現數據恢復。采用分布式事務補償機制處理中斷的數據同步任務，保證數據一致性[4]。關鍵組件采用多副本部署，副本數量為3，通過多數表決機制保證服務可用性。

系統測試

4.1測試環境搭建

測試環境基于Kubernetes集群搭建，集群由8臺基礎設施服務器組成，每臺服務器配置為32核CPU、128GB內存和10Gbps網絡接口。操作系統采用Ubuntu20.04LTS，內核版本為5.4.0，并開啟高精度時鐘支持。數據采集節點運行在Docker容器中，鏡像基于AlpineLinux構建，大小控制在200MB以內。容器編排使用Kubernetes1.22版本通過Helm部署服務組件。系統監控采用Prometheus+Grafana組合，采樣間隔設置為15s。性能測試工具選用ApacheJMeter5.4，配置10個負載生成器節點5。網絡環境采用隔離的萬兆以太網，通過開放式交換機實現SDN控制。存儲系統使用分布式存儲Ceph16.2.7，配置3副本策略，總容量為50TB。

4.2性能測試

性能測試采用漸進式負載模型，模擬工業現場的高速數據采集場景。測試信號包含正弦波、方波和隨機噪聲三種類型，頻率范圍 0.1Hz～100kHz ，幅值范圍 ±10V 通過JMeter持續生成測試數據流，數據包大小固定為4KB，測試持續時間為每個配置 12h 性能測試從吞吐量、平均延遲、資源利用率三個維度評估性能，結果詳見表1。

測試結果表明系統性能指標達到設計要求。吞吐量隨節點數線性增長，8節點配置下達到1024Mbps，擴展比接近 1：1 。平均延遲增幅控制在 69.7% 以內，從 15.2ms 增加至 25.8ms ，體現了良好的延遲特性。CPU利用率最高為 75% ，內存使用量呈線性增長，證實資源調度策略有效。系統在保持高吞吐量的同時實現了毫秒級延遲，滿足高精度數據采集的性能需求。

5 結束語

本文設計的支持多節點擴展的高精度分布式數據采集系統，通過層次化架構設計、改進的采集算法和多節點協同機制，實現了高精度、高可靠的數據采集功能。系統在關鍵技術上取得了突破，包括雙緩沖隊列通信、自適應濾波算法、基于Raft的一致性協議等。性能測試結果驗證了系統具有優異的擴展性和穩定性，可滿足工業現場的嚴苛要求。

參考文獻

[1]郭帥哲，高建花，計衛星.基于混合精度的分布式GMRES算法優化[J].計算機科學，2024，51（09）：15-22.

[2]黃英蘭，任曉瑞，吳曉斌.機載分布式平臺的一種集中維護自檢控制實現方法[J].電腦編程技巧與維護，2024，（02）：166-169.

[3]李天其，王劍楠.分布式防火墻在網絡安全中的應用[J].網絡安全技術與應用，2024，（02）：1-3.

[4]徐平，趙浦媛，馬天乙，等.無人蜂群分布式相干協作通信系統[J].現代導航，2023，14（06）：442-445.

[5]石晶，張奧，白曉穎，等.分布式賬本系統性能優化技術綜述[J].軟件學報，2023，34（10）：4607-4635.