这是一个充满温情的项目，却有着最让人头疼的技术问题：如何与十几家不同厂商的硬件（手环、烟感、门磁）稳定交互？如何从一堆混乱的异常中，准确判断老人的真实状态？分享我们在"智慧养老"项目中，关于设备对接和状态决策的架构思考。
做这个项目，心情很不一样。屏幕上的一行日志，可能关联着一位独居老人的安全。技术上的任何疏忽，在这里都显得不可接受。
一、项目核心：从"数据"到"关怀"
系统目标不是冷冰冰的管理，而是：通过各类物联网设备感知老人状态（安全、健康），异常时自动通知家属或社区人员 。因此，核心流程是：设备上报 -> 数据分析 -> 事件判断 -> 生成告警/任务。
二、统一设备接入层：与硬件斗智斗勇
硬件厂商提供的协议五花八门：HTTP、TCP、MQTT，报文格式有JSON、XML，还有自定义二进制。我们抽象了一个设备接入网关。
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为每种协议定义一个
Parser接口，实现类负责解析和心跳维持。 -
所有解析后的数据，统一转换为内部的
DeviceData标准化POJO。 -
最关键的一步：数据校验和补全 。很多廉价设备信号不稳，会上报空值或离谱值（比如血氧200%）。我们在这里做了第一层过滤，规则写死在代码里，比如
if(data.heartRate < 30 || data.heartRate > 200) { discardAndLog(); }。
三、状态决策引擎：从离散事件到连续关怀
这是项目的大脑 。一个摔倒告警可能来自手环的"跌倒检测"，也可能是红外+门磁长时间无活动推断的"异常静止"。我们设计了一个轻量级的规则引擎+状态机。
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事件中心 ：所有设备数据、手动触发的关怀打卡，都作为"事件"发布到内部事件总线（用Spring的
ApplicationEvent就够用了，简单可控）。 -
规则集 ：我们定义了一组
Rule。每个规则监听特定事件，并可以查询老人最近一段时间的历史状态。 -
状态机：每个老人有一个健康状态（如：正常、关注、异常）。规则引擎产生的事件会驱动状态机迁移，并决定告警级别（短信、电话、上门）。
java
// 伪代码示例：判断"疑似长期未出门"
public class StayAtHomeRule implements Rule {
@EventListener
public void onEvent(DoorSensorEvent event) {
if (event.isClose()) {
List<ActivityEvent> last24Hours = queryActivities(event.getOldId(), 24);
if (没有出门记录 && 红外感应显示在家) {
// 触发一个"低级别"关怀任务，让社区人员电话确认
generateCareTask("电话关怀", event.getOldId());
}
}
}
}四、最大的挑战：服务的"韧性"
老人家里的网络可能时断时续。我们做了大量降级和异步处理：
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所有对外通知（短信、电话）全部异步化，消息队列堆积。
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设备指令下发，采用"存储-转发"模式，指令存入数据库，由定时任务不断尝试下发，直到成功或超时。
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健康测评分计算等非实时需求，我们用 Elasticsearch 存储所有事件日志，后续做统计分析非常方便。
五、心得
这个项目让我明白，技术是有温度的 。我们不能满足于"系统没报错"，而要追求"关怀已送达"。在架构设计上，面对极端的不可靠环境，异步、可追溯、可干预比高并发更重要。每一条告警，在产生前，我们都尽量让系统多"思考"一层，避免"狼来了"，这背后是大量的规则调试和业务逻辑的打磨。