系统架构总览
IoT DC3 把"采集—归一—分析—执行—反馈" 的闭环落成一套分层、多租户的微服务架构：北向只暴露一个网关入口，四个中心服务各管一段链路，南向由协议驱动接入现场设备。这页先用一张分层图建立全局心智模型，再逐一讲清四个关键设计各解决什么问题、如何协作，最后导向每条链路的深度子页。
你在这里：已读过 平台定位 与 核心概念 ，现在把闭环拆成可落地的分层结构。下一步可深入任一平面（数据 / 命令 / 鉴权 / 领域模型）。
产品架构全景
下面这张全景图把六个分层、四个中心服务的端口、消息总线交换机与可选运维栈一次铺开——先建立"一图看全" 的整体印象，再往下看每条链路的逻辑细化。图会随站点明暗主题自适应。
四层参考架构映射
IoT 业界标准的四层参考架构——感知层、网络层、平台层、应用层——外加贯穿四层的安全——DC3 的每一个组件都能在这张 图上对号入座。这张图帮助你快速理解 DC3 站在 "从传感器到 AI 运营" 完整地图的哪个位置。
图例颜色：紫色=应用层 · 绿色=平台层 · 橙色=网络层 · 青色=感知层 · 琥珀色=安全。
| 层级 | IoT 参考职责 | DC3 落地 |
|---|---|---|
| 应用层 | 运营、告警、数据分析、AIoT、第三方系统集成 | Web 控制台、开放 API、dc3 CLI、Agentic Center、MCP 工具与告警分析 |
| 平台层 | 设备管理、数据存储、规则计算、身份认证、业务编排 | Gateway、Auth / Manager / Data / Agentic 四个中心服务、PostgreSQL、TimescaleDB、领域模型与命令状态机 |
| 网络层 | 现场总线、IoT 协议、无线 / WAN、消息传输 | 28 个协议驱动、RabbitMQ 异步消息总线、gRPC facade、南向读写命令通道 |
| 感知层 | 传感测量、自动识别、执行器、现场设备与数据源 | Profile / Device / Point 将物理设备、测点和原始信号归一为平台可理解的语义数据 |
| 横切安全 | 身份、授权、租户隔离、传输与调用可信 | JWT、RBAC、tenantId 全链路传播、HMAC 网关签名、TLS / 密钥配置与审计日志 |
读这张图时要注意：四层参考架构是职责视角，不是进程部署图。比如 Gateway 同时承担北向入口和平台治理职责；RabbitMQ 既服务网络层的协议解耦，也支撑平台层的数据削峰；Agentic Center 属于应用层能力，但它通过平台层的鉴权、命令和数据平面安全落地。更多 IoT 四层参考架构的体系化讲解，见 物联网技术总览。
三层结构：接入、平台、存储与消息
平台不是一个大单体，而是按职责切开的一组服务。从调用方视角看进去，请求只有一个入口——网关 dc3-gateway（HTTP 8000），它是唯一对外的 HTTP 端口；其余中心服务的 HTTP/gRPC 端口都只在内部网络可达。网关把请求路由到四个中心服务，它们彼此之间不走 HTTP，而是通过 gRPC facade 跨进程协作。
南向是另一套节奏：现场设备由协议驱动（dc3-driver-*，共 28 个）接入，驱动与数据中心之间不直接调用，而是经 RabbitMQ 异步收发——位号值往北上行、命令往南下行。所有持久化最终落到 PostgreSQL，其中时序数据（位号值历史）由 TimescaleDB 超表承载。
这张图的"虚线"是 gRPC facade 调用、"双向实线"是 RabbitMQ 异步收发——两种连接方式的差别，正是下面四个设计要解释的重点。各服务的端口、启动顺序与健康检查见 服务与拓扑。
单体与分布式两种部署形态
上图是默认的分布式形态（四个中心独立进程）。平台也支持把中心合并为单一进程（dc3-center-single ）跑在一台机器上——这只是部署拓扑的选择，不改变业务链路。切换由 DC3_FACADE_MODE 决定，详见 Facade 模式。
gRPC facade：中心之间如何互相调用
四个中心服务需要频繁互相取数——比如数据中心下发命令前要向管理中心确认设备、位号是否存在且启用。如果让业务代码直接拼 HTTP URL 去调对方，服务边界会被传输细节污染，单体/分布式两种部署也无法共用同一套代码。
IoT DC3 的解法是 facade 接口：跨服务调用统一面向 dc3-common-facade-api 里的契约接口编程，业务代码只认接口、不认传输。运行时由 DC3_FACADE_MODE 决定接口背后的实现：
grpc（分布式默认）—— 实现来自dc3-common-facade-grpc，调用走 gRPC 跨进程到目标中心；local（单进程）—— 实现来自dc3-common-facade-local-*，调用在进程内直接方法调用，不过网络。
也就是说，"分布式还是单体"是一个部署开关，而非两套代码。同一份业务逻辑，换 DC3_FACADE_MODE 即可在两种形态间切换。
facade 模式的默认值要看清
分布式各中心默认 grpc：管理中心 application.yml 声明 dc3.facade.mode: ${DC3_FACADE_MODE:grpc}，dc3/env/dev.env 也设 DC3_FACADE_MODE=grpc。鉴权中心基础 application.yml 里有一行 dc3.facade.mode: local，那是单进程场景的本地覆盖，不代表分布式默认是 local——以环境变量与 Manager 的声明为准。完整辨析见 Facade 模式。
RabbitMQ 异步解耦：驱动与数据中心为什么不直连
位号值是高频、突发的——一个 Modbus 驱动一轮采集可能瞬间产出成百上千条值。如果驱动同步调用数据中心写库，任一环节变慢都会反压到采集线程，导致驱动掉线、数据丢点。命令下行同理：HTTP 请求不该一直阻塞等设备把寄存器写完。
所以驱动与数据中心之间隔着一层 RabbitMQ，把"产生"和"消费"在时间上解开：
- 上行（数据）：驱动把采集结果发到 topic 交换机
dc3.e.value，路由键dc3.r.value.point.{驱动服务名}，落到持久队列dc3.q.value.point（7 天 TTL，配死信交换机dc3.e.point_value_dead）。数据中心的PointValueReceiver异步消费、批量或即时落库。 - 下行（命令）：命令经交换机
dc3.e.point_command投递到对应驱动队列（30 秒 TTL + 死信），驱动执行后把结果回发到dc3.e.point_command_result（60 秒 TTL），由数据中心的结果接收器回收。
这样位号写入永不阻塞采集，命令下发也立即返回 commandId 供轮询。消息采用持久投递 + 手动 ack + publisher confirm，失败按重投/死信处理。完整的交换机、队列与回执链路见 数据平面 与 命令平面。
写命令失败不回显伪造值
写命令只有当驱动的 write() 返回 Boolean.TRUE 才算成功；失败时结果 responseValue=null，不会回填任何"看起来成功" 的值。这是有意为之，避免假成功误导上层。命令 PointCommandDTO.expireAt 默认 now + 10s，超时由驱动在消费时判定为 EXPIRED。
多租户隔离：tenantId 如何贯穿每一层
平台从设计上就是多租户的——隔离在接口层强制，tenantId 沿着"网关 → 中心服务 → gRPC 调用 → 缓存键"传递；单条按 ID、批量查询都经控制器层校验，跨租户访问被挡下。
落地上有几个强制点：
- 接口层（单条按 ID）：
BaseController.requireTenant()查到实体后比对tenantId，跨租户访问返回 404（而非泄露数据）。 - 接口层（批量）：
BaseController.filterTenant()在批量结果里剔除别家租户记录。数据库查询层当前不做自动租户裁剪（MybatisPlusConfig只注册了分页插件），隔离施加在控制器层。 - 跨服务：gRPC facade 调用在契约支持时携带租户 ID，缓存键也带租户上下文。
这意味着写新查询、新 gRPC 调用、新缓存键时，都必须保留租户作用域——这是硬要求，不是可选优化。隔离怎么一层层落实、与 RBAC 如何配合，见 鉴权 · 租户 · RBAC。
HMAC 网关签名：后端如何信任"调用方是谁"
网关在鉴权后，会把解析出的身份（租户、登录名、principal）打成 X-Auth-Principal JSON 头，转发给后端中心服务。后端据此做权限判定。问题是：后端凭什么相信这个头不是伪造的？毕竟绕过网关直接打内网端口也能构造一个假 principal 头。
解法是 HMAC-SHA256 签名。网关用密钥 AUTH_HMAC_SECRET（配置键 dc3.auth.hmac.secret）对 principal 内容签名，把签名放进 X-Auth-Sign 头；后端用同一密钥验签，验不过就拒绝。只有持有密钥的网关能签出有效请求，伪造的 principal 头会在后端被挡下。
生产环境密钥必须改，否则启动即失败
AUTH_HMAC_SECRET 出厂默认值是 io.github.pnoker.dc3，仅供开发。当 Spring profile 含 pre 或 pro 时，若密钥为空或仍等于该默认值，服务会在启动时抛 IllegalStateException fail-fast，拒绝带着弱密钥上生产。 DC3_SECURITY_KEY（登录 Token 签名）同理必须换成环境专属的强随机值。
一致性与可扩展性
四个中心服务本身无状态——会话、令牌denylist、最新值等热数据放在 Caffeine 缓存或数据库里，请求不黏在某个实例上。因此每个中心都可以水平扩展：在网关后面多挂几个同类实例即可分担负载，无需共享内存。
数据中心的吞吐瓶颈在消费侧，而消费并发是可调的：PointValueReceiver 用高吞吐监听容器消费 dc3.q.value.point ，按入站速率在"即时落库"与"PointValueJob 批量落库"之间切换；批量阈值由 POINT_BATCH_SPEED（默认 100 条）/ POINT_BATCH_INTERVAL（默认 5 秒）控制，谁先满足谁先刷盘。面对采集洪峰，先由 RabbitMQ 削峰，再靠并发消费与批量写入消化。
强一致与最终一致并存
租户隔离、权限判定、命令状态机这些在请求路径上的环节是强一致的（同步校验、即时拒绝）；而位号值的上行落库是经 MQ 的最终一致——值进了队列即视为可靠交付，落库与告警评估异步完成。理解这条边界，有助于排查"命令已回执但历史查询还差一拍" 之类的时序问题。