Java

本文档整理了ThingsBoard平台的各种协议接口设计，作为IoT平台开发的参考。

📜 一、设计背景

1.1 国际化需求的产生

随着软件应用的全球化发展，企业级应用需要支持多种语言和地区设置。Spring Framework 作为 Java 企业级开发的核心框架，必须提供完善的国际化（i18n）支持来满足以下需求：

本篇文档系统梳理 ThingsBoard 平台 HTTP 设备接入的整体实现方式，重点详解 HTTP 自动注册（provision）机制的完整调用链、核心模块及消息流转机制，并补充核心注册逻辑代码说明，帮助理解其分层解耦与分布式架构设计。

Thingsboard 启用 OAuth2 功能

使用 [email protected] / sysadmin 账号登录 Thingsboard 系统之后，在安全 -> OAuth2.0 页面，点击OAuth2.0客户端，先创建一个客户端，这里我创建的是 Github 客户端。

Uuids

UUID uuid = Uuids.timeBased();
Uuids.unixTimestamp(uuid)

UUID NULL_UUID = Uuids.startOf(0);

Canal 是阿里巴巴开源的一款分布式增量数据同步工具，主要用于基于 MySQL 数据库的增量日志 Binlog 解析，提供增量数据的订阅和消费。

Canal github 地址：https://github.com/alibaba/canal，目前最新版本为 1.1.8，当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x、5.5.x 、5.6.x、5.7.x、8.0.x。

分布式 ID 的生成是分布式系统中的一个核心问题，需要确保生成的 ID 全局唯一、性能高效，并且能够适应高并发和大规模的场景。以下是一些常见的分布式 ID 生成方案：

以下是一个基于本地缓存 + Redis ZSet + 定时任务的榜单方案，适用于高并发场景：

方案概述

1. 本地缓存 ：在应用服务器本地缓存榜单数据，减少对 Redis 的访问频率，提高读取速度。
2. Redis ZSet ：使用 Redis 的有序集合存储榜单数据，利用其高效的排序和范围查询功能。
3. 定时任务 ：定期更新本地缓存和 Redis ZSet 中的榜单数据，确保数据的实时性和准确性。

在实际项目中，区分偶发性超时和频繁超时的重试策略非常重要。偶发性超时可能是由于网络抖动或临时负载过高引起的，适合立即重试；而频繁超时则可能是系统过载或下游服务不可用，此时应避免重试，以免加剧问题。

在互联网领域，限流是指对进入系统的请求数量或频率进行控制的一种机制，以防止系统因流量暴增而过载，从而保障系统的稳定性和可用性。