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树莓派与HarmonyOS5双端数据同步方案：基于DistributedData组件
爱学习的小齐哥哥
发布于 2025-6-18 16:49
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引言
随着物联网技术的快速发展，智能家居和可穿戴设备成为人们日常生活的重要组成部分。树莓派作为一款功能强大的微型电脑，广泛应用于物联网项目的数据采集和处理。而HarmonyOS作为华为推出的全场景分布式操作系统，能够在不同设备间实现无缝协同。本文将介绍如何利用HarmonyOS的DistributedData组件，实现树莓派采集的数据在HarmonyOS手机和手表之间的同步，打造一个高效的全场景数据同步解决方案。
系统架构设计
本系统主要由三个部分组成：数据采集端（树莓派）、数据同步中心（HarmonyOS手机）和数据展示端（HarmonyOS手表）。
数据采集端（树莓派）：负责环境数据的采集，通过传感器获取温度、湿度等环境信息，并将数据发送至HarmonyOS手机。
数据同步中心（HarmonyOS手机）：作为中枢设备，接收来自树莓派的数据，通过DistributedData组件进行数据同步，同时可以将数据备份至云端。
数据展示端（HarmonyOS手表）：实时接收并显示来自树莓派的同步数据，提供直观的数据可视化。
系统架构图如下所示：
[树莓派] --> [HarmonyOS手机] <—> [HarmonyOS手表]
│
└───────── [云服务] ───────┘
树莓派数据采集模块实现
在树莓派上，我们需要编写数据采集程序，定期获取传感器数据，并通过HTTP API将数据发送至HarmonyOS手机。
硬件准备
树莓派4B开发板
DHT11温湿度传感器
跳线若干
GPIO初始化与传感器数据读取
import RPi.GPIO as GPIO
import time
import dht11
import json
import requests
初始化GPIO
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.cleanup()
创建DHT11实例
instance = dht11.DHT11(pin=14)
def get_sensor_data():
“”“获取传感器数据”“”
result = instance.read()
if result.is_valid():
current_time = time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S’)
data = {
“temperature”: result.temperature,
“humidity”: result.humidity,
“timestamp”: current_time
return data
else:
print("Error: %d" % result.error_code)
return None
def main():
“”“主函数，循环读取传感器数据并发送”“”
api_url = “http://192.168.1.100:5000/api/data” # HarmonyOS手机的IP地址和API端口
while True:
data = get_sensor_data()
if data:
try:
response = requests.post(api_url, json=data)
if response.status_code == 200:
print(f"数据已发送: {data}")
else:
print(f"发送失败，状态码: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"网络错误: {e}")
# 每隔5秒采集一次数据
time.sleep(5)
if name == “main”:
try:
main()
except KeyboardInterrupt:
print(“程序终止”)
GPIO.cleanup()
安装必要的依赖
pip install RPi.GPIO dht11 requests
HarmonyOS手机端数据同步实现
HarmonyOS手机作为数据中枢，需要实现以下功能：接收树莓派发送的数据、通过DistributedData组件在本地存储数据、同步数据至手表设备。
数据接收API实现
首先创建一个简单的数据接收API，用于接收树莓派发送的数据：
使用Flask创建API服务器
from flask import Flask, request, jsonify
import threading
import requests
from distributed_data_manager import DistributedDataManager
app = Flask(name)
ddm = DistributedDataManager()
存储接收到的传感器数据
sensor_data = []
@app.route(‘/api/data’, methods=[‘POST’])
def receive_data():
“”“接收树莓派发送的传感器数据”“”
data = request.json
print(f"接收到数据: {data}")
# 添加到本地数据列表
sensor_data.append(data)
# 保存到分布式数据管理器
ddm.save_data("sensor_data", data)
return jsonify({"status": "success", "message": "数据已接收"}), 200
@app.route(‘/api/data/all’, methods=[‘GET’])
def get_all_data():
“”“获取所有传感器数据”“”
return jsonify({“data”: sensor_data})
启动API服务器
if name == ‘main’:
# 在单独线程中启动分布式数据同步服务
threading.Thread(target=ddm.start_sync_service, args=(“phone”,)).start()
app.run(host=‘0.0.0.0’, port=5000)
分布式数据管理器实现
import time
import json
import requests
from threading import Thread, Event
class DistributedDataManager:
def init(self):
self.data_store = {}
self.sync_peers = [“watch”] # 需要同步的设备列表
self.sync_interval = 10 # 同步间隔，单位秒
self.stop_event = Event()
def save_data(self, key, value):
"""保存数据到本地存储"""
if key not in self.data_store:
self.data_store[key] = []
self.data_store[key].append(value)
# 如果是传感器数据，同时保存到特定键下
if key == "sensor_data":
if "latest_sensor_data" not in self.data_store:
self.data_store["latest_sensor_data"] = []
# 只保留最新10条数据
self.data_store["latest_sensor_data"].append(value)
if len(self.data_store["latest_sensor_data"]) > 10:
self.data_store["latest_sensor_data"] = self.data_store["latest_sensor_data"][-10:]
def get_data(self, key):
"""从本地存储获取数据"""
return self.data_store.get(key, [])
def start_sync_service(self, device_id):
"""启动数据同步服务"""
self.device_id = device_id
sync_thread = Thread(target=self._sync_data_loop)
sync_thread.daemon = True
sync_thread.start()
def _sync_data_loop(self):
"""定期执行数据同步"""
while not self.stop_event.is_set():
try:
# 向所有同步对等设备发送数据
for peer in self.sync_peers:
if peer != self.device_id: # 不向自己同步
self._sync_with_peer(peer)
except Exception as e:
print(f"同步过程中发生错误: {e}")
# 等待下一次同步
for _ in range(self.sync_interval * 10):
if self.stop_event.is_set():
break
time.sleep(0.1)
def _sync_with_peer(self, peer_device):
"""与指定对等设备同步数据"""
# 获取本地最新数据
local_latest_data = self.get_data("latest_sensor_data")
if not local_latest_data:
return
# 构建同步数据包
sync_package = {
"source_device": self.device_id,
"timestamp": time.time(),
"data": local_latest_data
try:
# 发送同步请求到对等设备
# 注意：实际应用中应使用正确的设备地址和API
response = requests.post(
f"http://harmonyos-{peer_device}/api/sync",
json=sync_package
)
if response.status_code == 200:
print(f"成功与 {peer_device} 同步数据")
# 更新本地已同步的数据标记
self._update_synced_markers(peer_device, local_latest_data)
except Exception as e:
print(f"与 {peer_device} 同步失败: {e}")
def _update_synced_markers(self, peer_device, data):
"""更新已同步的数据标记"""
# 实际实现可能需要更复杂的逻辑
pass
def stop(self):
"""停止同步服务"""
self.stop_event.set()
HarmonyOS手表端数据展示实现
手表端需要实现数据的接收、存储和可视化展示功能。
数据接收服务
// DataSyncService.java
package com.example.smarthome;
import ohos.aafwk.content.Intent;
import ohos.aafwk.content.Operation;
import ohos.aafwk.content.SystemAbilityManager;
import ohos.aafwk.content.element.ElementName;
import ohos.aafwk.content.operation.OperationBuilder;
import ohos.aafwk.content.operation.Uri;
import ohos.app.Context;
import ohos.net.NetManagerFactory;
import ohos.net.element.ElementFactory;
import ohos.net.netmanager.NetManager;
import ohos.utils.net.Uri;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import okhttp3.Call;
import okhttp3.Callback;
import okhttp3.MediaType;
import okhttp3.OkHttpClient;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.RequestBody;
import okhttp3.Response;
public class DataSyncService extends IntentOperation {
private static final String TAG = “DataSyncService”;
private static final String SERVER_URL = “http://192.168.1.100:5000/api/sync”; // 手机IP地址
private OkHttpClient client = new OkHttpClient();
@Override
protected void onAccept(Intent intent) {
// 启动后台线程处理数据同步
new Thread(new SyncTask()).start();
private class SyncTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
// 发送请求获取最新数据
Request request = new Request.Builder()
.url(SERVER_URL)
.build();
client.newCall(request).enqueue(new Callback() {
@Override
public void onFailure(Call call, IOException e) {
System.out.println("同步请求失败: " + e.getMessage());
@Override
public void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {
if (response.isSuccessful()) {
String responseData = response.body().string();
System.out.println("接收到同步数据: " + responseData);
// 解析数据并保存到本地
parseAndUpdateUI(responseData);
}
});
catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
private void parseAndUpdateUI(String jsonData) {
// 在UI线程中更新界面
getUITaskDispatcher().asyncDispatch(() -> {
// 更新UI的代码
// ...
});
}
数据可视化界面
<!-- pages/Index.ets -->
@Entry
@Component
struct Index {
@State temperature: string = “等待数据…”;
@State humidity: string = “等待数据…”;
@State lastUpdateTime: string = “未更新”;
private timer: number = 0;
aboutToAppear() {
// 启动定时刷新
this.timer = setInterval(() => {
this.fetchLatestData();
}, 5000); // 每5秒刷新一次
// 首次加载数据
this.fetchLatestData();
aboutToDisappear() {
// 清除定时器
clearInterval(this.timer);
fetchLatestData() {
// 调用API获取最新数据
let httpRequest = http.get({
url: 'http://192.168.1.100:5000/api/data/all',
header: {
'Content-Type': 'application/json'
});
httpRequest.then(response => {
if (response.responseCode === 200) {
let data = JSON.parse(response.result);
if (data.data && data.data.length > 0) {
// 更新界面数据
let latest = data.data[data.data.length - 1];
this.temperature = ${latest.temperature}°C;
this.humidity = ${latest.humidity}%;
this.lastUpdateTime = latest.timestamp;
}
}).catch(error => {
console.error("获取数据失败：" + error);
});
build() {
Column() {
Text("环境监测数据")
.fontSize(24)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ top: 20, bottom: 20 })
Row() {
Column() {
Text("温度")
.fontSize(18)
.margin({ bottom: 5 })
Text(this.temperature)
.fontSize(36)
.fontColor('#FF0000')
.width(‘45%’)
.height(150)
.backgroundColor('#F5F5F5')
.borderRadius(10)
.justifyContent(FlexAlign.Center)
Column() {
Text("湿度")
.fontSize(18)
.margin({ bottom: 5 })
Text(this.humidity)
.fontSize(36)
.fontColor('#0000FF')
.width(‘45%’)
.height(150)
.backgroundColor('#F5F5F5')
.borderRadius(10)
.justifyContent(FlexAlign.Center)
.width(‘100%’)
.justifyContent(FlexAlign.SpaceEvenly)
.margin({ bottom: 20 })
Text(最后更新: ${this.lastUpdateTime})
.fontSize(14)
.fontColor('#888888')
.width(‘100%’)
.height('100%')
.backgroundColor('#FFFFFF')
}
分布式数据同步关键技术
数据一致性保证
在分布式系统中，数据一致性是一个关键问题。我们采用了以下策略来保证数据一致性：
版本控制：每条数据都有一个时间戳和版本号，确保设备间可以识别最新数据。
冲突解决：当发生数据冲突时，采用"最后写入获胜"策略，使用时间戳判断最新数据。
增量同步：只同步变更的数据，减少网络带宽占用。
// 增量同步实现示例
private void syncIncrementally(List<DataItem> localData, List<DataItem> remoteData) {
// 使用时间戳找出变更的数据
long localMaxTimestamp = localData.stream()
.mapToLong(DataItem::getTimestamp)
.max()
.orElse(0);
long remoteMaxTimestamp = remoteData.stream()
.mapToLong(DataItem::getTimestamp)
.max()
.orElse(0);
// 确定需要同步的数据
List<DataItem> dataToSync;
if (localMaxTimestamp > remoteMaxTimestamp) {
// 本地有更新，同步到远程
dataToSync = localData.stream()
.filter(item -> item.getTimestamp() > remoteMaxTimestamp)
.collect(Collectors.toList());
if (!dataToSync.isEmpty()) {
sendDataToPeer(dataToSync, PEER_DEVICE_WATCH);
} else if (remoteMaxTimestamp > localMaxTimestamp) {
// 远程有更新，请求同步
requestSyncFromPeer(PEER_DEVICE_PHONE);
}
网络连接管理
为了应对不同的网络环境，我们实现了以下网络管理策略：
自适应重连：根据网络状况自动调整重连策略。
断点续传：网络中断后能够从断点继续同步。
心跳检测：定期发送心跳包检测连接状态。
// 网络连接管理示例
public class ConnectionManager {
private static final int RECONNECT_DELAY = 5000; // 初始重连延迟5秒
private static final int MAX_RECONNECT_DELAY = 60000; // 最大重连延迟1分钟
private static final int HEARTBEAT_INTERVAL = 30000; // 心跳间隔30秒
private ScheduledExecutorService scheduler;
private long currentReconnectDelay = RECONNECT_DELAY;
private boolean isConnected = false;
private String peerAddress;
public ConnectionManager(String peerAddress) {
this.peerAddress = peerAddress;
this.scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);
public void start() {
// 启动心跳检测
scheduler.scheduleAtFixedRate(this::sendHeartbeat, 0, HEARTBEAT_INTERVAL, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 尝试连接
connect();
private void connect() {
// 实际连接逻辑
boolean success = attemptConnection();
if (success) {
currentReconnectDelay = RECONNECT_DELAY;
isConnected = true;
System.out.println("连接成功");
else {
System.out.println("连接失败，将在" + currentReconnectDelay + "ms后重试");
scheduler.schedule(this::connect, currentReconnectDelay, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 指数退避增加重连延迟
currentReconnectDelay = Math.min(currentReconnectDelay * 2, MAX_RECONNECT_DELAY);
}
private void sendHeartbeat() {
if (isConnected) {
boolean heartbeatSuccess = sendHeartbeatPacket();
if (!heartbeatSuccess) {
System.out.println("心跳包发送失败，连接可能已断开");
isConnected = false;
connect(); // 尝试重新连接
}
// 其他连接管理方法…
系统测试与验证
为了确保系统的可靠性和稳定性，我们设计了以下测试方案：
单元测试
针对各个功能模块进行单元测试，确保单个组件的正确性。
树莓派数据采集单元测试
import unittest
from data_collector import get_sensor_data
class TestDataCollector(unittest.TestCase):
def test_get_sensor_data(self):
data = get_sensor_data()
self.assertIsNotNone(data)
self.assertIn(‘temperature’, data)
self.assertIn(‘humidity’, data)
self.assertIn(‘timestamp’, data)
# 测试温度范围
self.assertTrue(-40 <= data['temperature'] <= 80)
# 测试湿度范围
self.assertTrue(0 <= data['humidity'] <= 100)
if name == ‘main’:
unittest.main()
// 手表端UI测试
@RunWith(HarmonyOSJUnit4.class)
public class IndexTest {
@Test
public void testUIComponents() {
// 启动应用
Context context = ApplicationProvider.getApplicationContext();
Intent intent = new Intent();
Operation operation = new Intent.OperationBuilder()
.withAction(Intent.ACTION_MAIN)
.withCategory(Intent.CATEGORY_LAUNCHER)
.build();
intent.setOperation(operation);
// 启动应用
context.startActivity(intent);
// 等待UI加载
try {
Thread.sleep(3000);
catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
// 验证UI组件是否存在
// 使用UITest框架验证UI元素
// ...
}
集成测试
测试整个系统的集成情况，确保数据能够从树莓派流向手机和手表。
系统集成测试
import unittest
import requests
import time
from data_collector import start_collection, stop_collection
from mock_harmonyos_api import MockHarmonyOSAPI
class TestSystemIntegration(unittest.TestCase):
def setUp(self):
# 启动数据采集
start_collection(“http://localhost:5000/api/data”)
# 启动模拟的HarmonyOS API服务
self.api = MockHarmonyOSAPI(5000)
self.api.start()
# 给系统一些启动时间
time.sleep(2)
def tearDown(self):
# 停止数据采集
stop_collection()
# 停止API服务
self.api.stop()
def test_data_flow(self):
# 发送测试数据
test_data = {"temperature": 25.5, "humidity": 60.0, "timestamp": time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
response = requests.post("http://localhost:5000/api/data", json=test_data)
# 验证API接收数据
self.assertEqual(response.status_code, 200)
# 等待数据同步
time.sleep(5)
# 验证手机端存储的数据
phone_data = self.api.get_phone_data()
self.assertIn(test_data, phone_data)
# 验证手表端数据
watch_data = self.api.get_watch_data()
self.assertIn(test_data, watch_data)
if name == ‘main’:
unittest.main()
性能测试
测试系统在不同负载下的性能表现，包括数据采集频率、网络传输延迟等。
性能测试
import time
import statistics
import threading
import requests
class PerformanceTest(unittest.TestCase):
def test_high_frequency_data_collection(self):
“”“测试高频率数据采集的性能”“”
# 启动高性能数据采集线程
results = []
def collect_data():
start_time = time.time()
for i in range(100):
# 模拟数据采集
data = {"temperature": 25.0 + i * 0.1,
"humidity": 50.0 + i % 10,
"timestamp": time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
# 发送到API
try:
response = requests.post("http://localhost:5000/api/data", json=data)
self.assertEqual(response.status_code, 200)
results.append(time.time() - start_time)
except Exception as e:
print(f"发送数据失败: {e}")
# 启动多个线程模拟并发
threads = []
for _ in range(5):
= threading.Thread(target=collect_data)
threads.append(t)
t.start()
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
# 计算性能指标
if results:
avg_time = statistics.mean(results)
max_time = max(results)
min_time = min(results)
print(f"\n高频率数据采集性能测试结果:")
print(f"平均响应时间: {avg_time:.4f} 秒")
print(f"最大响应时间: {max_time:.4f} 秒")
print(f"最小响应时间: {min_time:.4f} 秒")
# 断言平均响应时间小于1秒
self.assertLess(avg_time, 1.0)
def test_network_latency(self):
"""测试网络传输延迟"""
# 测试数据
test_data = {"temperature": 25.5, "humidity": 60.0, "timestamp": time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
# 多次测试取平均
latencies = []
for _ in range(10):
start_time = time.time()
# 发送请求并等待响应
response = requests.post("http://localhost:5000/api/data", json=test_data)
end_time = time.time()
latency = end_time - start_time
self.assertEqual(response.status_code, 200)
latencies.append(latency)
# 计算平均延迟
avg_latency = statistics.mean(latencies)
print(f"\n网络传输平均延迟: {avg_latency * 1000:.2f} ms")
# 断言平均延迟小于500ms
self.assertLess(avg_latency, 0.5)
实际应用场景与扩展
智能家居环境监控
该系统可用于家庭环境监控，树莓派放置在各个房间收集温湿度、空气质量等数据，HarmonyOS手机和手表实时显示，用户可以随时了解家中环境状况。
个人健康监测
结合心率、血压等传感器，可以构建个人健康监测系统，数据同步到手表和手机，方便用户随时了解自己的健康状况。
农业环境监测
在农业大棚中部署树莓派，收集温度、湿度、光照等数据，通过HarmonyOS设备同步，帮助农民实现智能农业管理。
结论
本文详细介绍了如何利用HarmonyOS的DistributedData组件，实现树莓派采集的数据在HarmonyOS手机和手表之间的同步。我们从系统架构设计、硬件准备、软件开发到系统测试，全面覆盖了整个方案的实现过程。通过分布式数据管理技术，我们解决了跨设备数据同步的挑战，实现了高效、可靠的数据传输。该方案不仅适用于环境监测场景，还可以扩展到智能家居、健康监测等多个领域，为用户提供全场景的智能体验。
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