配置与设备快照的分频拉取

配置与设备快照的分频拉取

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项目地址：github.com/openskeye/g…

背景

VSS 运行期需要 字典、系统设置、流媒体节点、设备/通道在线快照、ONVIF 探测结果。若每秒全量拉取所有数据，DB RPC 与网络开销会随实例数线性恶化。本仓库用 单 Ticker + 时间取模 把不同数据的刷新频率拆开，并把结果缓存在进程内。

项目中的做法

1. 首轮并行拉取，再进入周期循环

FetchDataLogic.DO 中：

• 使用 sync.WaitGroup 并行执行 dictionaries() 与「setting → mediaServers → onvifDiscover → deviceOnlineState」链（后者依赖设置）。
• 两条路径各用 sync.Once 触发一次 InitFetchDataState.Done()，与 SIP 启动屏障配合。

2. 分频策略（1 秒 tick）

进入 for range time.NewTicker(time.Second).C 后：

条件）	行为
now % 4 == 0	异步 go：字典、设置、流媒体
now % 10 == 0	异步：设备/通道在线状态
now % 120 == 0	异步：ONVIF 探测

即：秒级心跳驱动，但 配置类约 4s、在线状态 10s、ONVIF 120s，根据不同场景设置获取周期。

flowchart TB
  T["Ticker 1s"]
  T --> M4{"now % 4 == 0?"}
  M4 -->|Y| F1["go dictionaries / setting / mediaServers"]
  T --> M10{"now % 10 == 0?"}
  M10 -->|Y| F2["go deviceOnlineState"]
  T --> M120{"now % 120 == 0?"}
  M120 -->|Y| F3["go onvifDiscover"]

3. 内存快照读路径

拉取结果写入 svcCtx.DictionaryMap、svcCtx.Setting、MediaServerRecords、设备在线缓存等。信令与 HTTP 逻辑 只读内存，把热路径与 DB 解耦。

flowchart LR
  RPC["DB Config/Device RPC"]
  Snap["进程内快照"]
  Hot["SIP / HTTP Handler"]
  RPC -->|"4~120s"| Snap
  Hot --> Snap

要点

1. 变更延迟：配置改完后，最坏约 一个刷新周期 才在 VSS 侧生效；若需秒级生效，应叠加「写后通知 / 主动 pull」机制（可参考 Backend 的 channel 刷新模式）。
2. 突发 go：每个刻度起多个 goroutine，在 CPU 紧张时可能造成短暂抖动；若 profiling 显示调度热点，可改为 带超时的工作池 或合并 RPC。
3. ONVIF 与在线状态：探测与列表查询相对重，长周期是正确方向；上线初期可调大间隔减轻局域网广播压力。

相关代码路径

• core/app/sev/vss/internal/logic/proc/fetch_data_proc.go