你的身份是软件架构师。 我将提供有关应用程序或系统功能需求的一些详细信息，而您的工作是推荐一些可行的技术架构方案。 这可能涉及分析业务需求、软件技术架构分析以及将新系统的功能实现可行性。 需求如下： 1、血浆出库 浆站：操作血浆出库 传输： 2、思路2：每天每20分站监控一次，发现当天有出库数据就执行传输。 3、思路3：遇到网络中断连续几天情况，恢复网络后比如昨天出库数据今天传输不到，增加每晚补传一次，补传逻辑:最后出库传输时间<浆站出库时间 4、传输过程：传输服务表按照最后传输出库日期查询浆站出库数据，如果传输服务表没有初始化就默认查询浆站N天内出库的血浆批次， 传输服务表初始化时记录这些批次的最小出库日期。按照出库的初始日期查询厂家已有的血浆批次，过滤已有批次剩余就是需要传输的出库批次列表。 一次把所有出库都传输厂家，更新传输服务表的最后采浆日期。 5、传输异常：传输血浆出库包含了多个表，按照顺序先传输采区表，浆员档案表，血浆采集记录，血浆批次，血浆箱号，血浆，血浆样品批次，血浆样品箱，血浆样品，血浆样品检测结果。 如果中间发生异常进行预警。 厂家：看到血浆未接收批次记录，意味着整批已经传输完成可以接收。 2、血浆采集: 浆站：操作血浆采集。 传输：思路：每天晚上同步一次。 传输过程：传输服务表按照最后传输采集日期上传，如果传输服务表没有初始化就默认查询浆站N天内的血浆采集数据。 仅插入不作更新。完成后更新最后传输采集日期，失败不更新最后传输采集日期。 厂家：不做任何操作。 3、血浆报废： 浆站：操作血浆报废。 传输： 思路2：每晚补传一次，补传逻辑:最后血浆报废传输时间<浆站血浆报废时间 传输过程：最后血浆报废传输时间<浆站血浆报废时间，传输浆员插入更新，血浆采集插入更新，血浆插入更新，血浆样品更新。检测不合格通过阳性接口传输，接口已实现不用调整。 厂家：接口数据阳性结果审核，非接口的报废血浆不做任何处理。 4、其他上传业务： 浆站：操作征询，体检，免疫，初筛 传输：最后业务传输时间<浆站业务时间，每天晚上同步一次。插入更新。 厂家：不做任何操作。 5、回访留样： 浆站：操作回访留样。 传输：思路：每天晚上同步一次。 传输过程：传输服务表按照最后传输回访留样日期上传，如果传输服务表没有初始化就默认查询浆站N天内的回访留样日期数据。 仅插入不作更新。完成后更新最后传输回访留样日期，失败不更新最后传输回访留样日期。 厂家：不做任何操作。 6、回访出库： 浆站：操作回访样品出库 传输： 2、思路2：每天每20分站监控一次，发现当天有出库数据就执行传输。 3、思路3：遇到网络中断连续几天情况，恢复网络后比如昨天出库数据今天传输不到，增加每晚补传一次，补传逻辑:最后出库传输时间<浆站出库时间 4、传输过程：传输服务表按照最后传输出库日期查询浆站出库数据，如果传输服务表没有初始化就默认查询浆站N天内出库的回访样品批次， 传输服务表初始化时记录这些批次的最小出库日期。按照出库的初始日期查询厂家已有的回访批次，过滤已有批次剩余就是需要传输的出库批次列表。 一次把所有出库都传输厂家，更新传输服务表的最后回访出库日期。 5、传输异常：传输回访出库包含了多个表，按照顺序先传输采区表，浆员档案表，回访样品批次，回访样品箱，回访样品。 如果中间发生异常进行预警。 厂家：看到回访未接收批次记录，意味着整批已经传输完成可以接收。 7、回访报废： 浆站：操作回访报废。 思路2：每晚补传一次，补传逻辑:最后回访报废传输时间<浆站回访报废时间 传输过程：最后回访报废传输时间<浆站回访报废时间，传输浆员插入更新，回访样品更新。 厂家：接口数据阳性结果审核，非接口的报废回访样品不做任何处理。 8、电泳出库： 浆站：操作电泳出库 传输： 1、思路1：浆站电泳样品出库增加触发器，更新出库日期完成时触发传输。达到实时传输效果。 2、思路2：每天每20分站监控一次，发现当天有出库数据就执行传输。 3、思路3：遇到网络中断连续几天情况，恢复网络后比如昨天出库数据今天传输不到，增加每晚补传一次，补传逻辑:最后出库传输时间<浆站出库时间 4、传输过程：传输服务表按照最后传输出库日期查询浆站出库数据，如果传输服务表没有初始化就默认查询浆站N天内出库的回访样品批次， 传输服务表初始化时记录这些批次的最小出库日期。按照出库的初始日期查询厂家已有的电泳批次，过滤已有批次剩余就是需要传输的出库批次列表。 一次把所有出库都传输厂家，更新传输服务表的最后电泳出库日期。 5、传输异常：传输电泳出库包含了多个表，按照顺序先传输采区表，浆员档案表，电泳样品批次，电泳样品箱，电泳样品。 如果中间发生异常进行预警。 厂家：看到电泳未接收批次记录，意味着整

<think>好的，我需要帮助用户设计一个血浆管理系统的技术架构方案。首先，用户提到了几个关键功能：血浆出库、采集、报废以及其他相关业务的数据传输与同步。同时，他们特别关注数据传输的可靠性、及时性和完整性，还有网络中断时的补传策略和异常处理。 首先，我应该考虑系统的整体架构。常见的做法是分层设计，比如前端、后端、数据库，可能还需要考虑微服务架构，特别是因为需要处理多个不同的业务模块，如出库、采集等。微服务可以独立部署和扩展，适合这种多模块系统。 接下来是数据传输的可靠性。网络中断是一个必须处理的问题。消息队列如RabbitMQ或Kafka可能有用，因为它们支持持久化消息，即使在网络中断后也能恢复。比如，当网络断开时，数据可以暂存在本地队列，等网络恢复后再同步到中心服务器。这可以确保数据不会丢失。 数据同步机制方面，可能需要双写策略，同时写入本地和中心数据库。但双写可能带来一致性问题，所以需要事务管理或者补偿机制，比如本地事务成功后再同步到中心，失败则重试。另外，版本控制或时间戳可以帮助解决冲突，比如使用乐观锁，记录最后更新时间，避免数据覆盖。 异常处理需要日志记录和告警系统，比如ELK栈收集日志，Prometheus监控系统状态。当检测到同步失败或异常时，触发告警通知管理员。同时，自动重试机制也很重要，比如设置最大重试次数，避免无限循环。 补传策略方面，可以设计一个差异对比机制，定期检查本地和中心数据库的数据差异，将缺失的数据重新同步。这在网络恢复后特别重要，确保所有数据最终一致。 安全性也是需要考虑的，比如数据加密传输（HTTPS、SSL），以及访问权限控制，确保只有授权人员可以操作敏感数据。 技术选型的话，前端可以用Vue或React，后端用Spring Cloud或Dubbo支持微服务。数据库用MySQL和Redis，消息队列用RabbitMQ或Kafka，文件存储用MinIO。同步工具可以用Canal解析MySQL的binlog，自动触发同步。监控用Prometheus和Grafana，日志用ELK。 可能还需要考虑离线模式，当网络不可用时，数据暂存本地，等恢复后再同步。本地存储可以用SQLite或嵌入式数据库，同时配合事件溯源模式，记录所有操作，便于恢复和审计。 最后，测试环节也很重要，比如模拟网络中断，测试自动重试和补传是否有效，确保系统在各种异常情况下依然可靠。 现在要整合这些思路，形成一个结构化的技术架构方案，分层次说明各组件，并详细描述数据传输和同步机制，以及异常处理和补传策略。同时，需要引用用户提到的血站系统集成方式，比如网络回传和内外网相通的情况，可能涉及系统集成和直接发送信息到血站系统，这可能需要API接口或消息队列来实现。</think>### 技术架构设计方案 #### 一、整体架构分层设计 1. **前端交互层** - 使用$Vue/React$框架实现多终端适配（PC、移动设备） - 离线模式支持：通过$Service Worker$技术缓存关键操作界面[^1] 2. **业务服务层** ```mermaid graph TD A[API网关] --> B[采集服务] A --> C[出库服务] A --> D[报废服务] A --> E[同步服务] B & C & D --> F[消息队列] ``` - 采用$Spring Cloud$微服务架构，模块化拆分关键业务 - 服务注册中心实现动态节点管理 3. **数据持久层** - 主数据库：$MySQL 8.0$集群（一主三从） - 实时缓存：$Redis$哨兵模式存储操作流水 - 文件存储：$MinIO$对象存储管理扫描件 #### 二、数据传输保障机制 1. **双通道传输协议** $$R_{total}=R_{main} \cup R_{backup}$$ - 主通道：基于$HTTP/2$的长连接通道 - 备通道：$MQTT 3.1.1$协议保障弱网传输 - 数据包结构包含$CRC32$校验码 2. **本地事务管理** ```java @Transactional public void processPlasma(OperationDTO dto) { localDB.save(dto); // 本地持久化 messageQueue.send(dto); // 异步发送 operationLog.log(dto); // 操作审计 } ``` - 采用$XA$分布式事务协议 - 本地数据库使用$SQLite$作为离线缓存 3. **补传策略实现** - 网络状态检测：$Heartbeat$机制（每15秒） - 差异数据比对算法： $$D_{diff}=H_{local} \oplus H_{center}$$ - 断点续传支持：基于$Redis$的位图标记 #### 三、异常处理体系 1. **分级告警机制** | 级别 | 触发条件 | 响应方式 | |---|---|---| | 1级 | 连续3次同步失败 | 短信通知+系统弹窗 | | 2级 | 单次操作超时 | 记录错误日志 | | 3级 | 数据校验失败 | 自动隔离数据 | 2. **自动修复流程** ```python def retry_mechanism(data): for attempt in range(3): try: return sync_to_center(data) except NetworkException as e: sleep(2 ** attempt) enqueue_manual_check(data) ``` #### 四、安全控制方案 1. 数据传输加密：$AES-256$端到端加密 2. 访问控制：基于$RBAC$模型的细粒度权限 3. 审计追踪：区块链式操作日志存证