ThingsBoard IoT网关3.7.3版本发布:稳定性提升与功能增强
ThingsBoard IoT网关是一个开源的物联网网关解决方案,它能够将各种设备和传感器连接到ThingsBoard物联网平台。作为设备与云端平台之间的桥梁,该网关支持多种协议和连接方式,包括MQTT、HTTP、Modbus、OPC-UA等,为物联网系统提供了灵活的数据采集和设备管理能力。
核心改进
最新发布的3.7.3版本在多个方面进行了重要改进,主要集中在系统稳定性、性能优化和新功能增加上。
稳定性增强
开发团队在此版本中着重提升了网关服务的整体稳定性。通过优化内部处理机制,减少了在高负载情况下出现服务异常的可能性。特别是针对连接到配置了速率限制的平台时,改进了消息处理逻辑,确保在遇到平台限流时网关能够正确处理消息而不会丢失数据。
内存泄漏修复
在日志系统方面,3.7.3版本修复了一个潜在的内存泄漏问题。这个问题可能导致网关在长时间运行后占用过多内存,影响系统性能。通过这一修复,网关的长期运行稳定性得到了显著提升。
新功能介绍
RPC功能增强
3.7.3版本引入了新的GET/SET RPC功能,为远程设备控制提供了更灵活的方式。同时,修复了MQTT连接器中RPC请求的处理问题,使得远程过程调用更加可靠。
时间戳处理优化
新增的useReceivedTs选项为时间戳处理提供了更多选择。这个选项允许用户根据需求选择使用接收时间戳还是设备原始时间戳,为时间敏感型应用提供了更好的支持。
性能优化
CPU使用率降低
特别值得一提的是,ModBus连接器的CPU使用率得到了显著降低。这一优化对于部署在资源受限设备上的网关实例尤为重要,能够减少系统负载,提高整体运行效率。
技术实现细节
在底层实现上,3.7.3版本对消息队列处理机制进行了重构,优化了在高并发情况下的资源分配策略。同时,日志系统采用了更高效的缓冲区管理方式,既解决了内存泄漏问题,又保持了日志记录的完整性。
对于ModBus连接器的优化,开发团队重新设计了轮询调度算法,减少了不必要的CPU周期消耗,同时保持了数据采集的实时性。
升级建议
对于正在使用旧版本ThingsBoard IoT网关的用户,特别是那些遇到稳定性问题或运行在资源受限环境中的实例,建议尽快升级到3.7.3版本。新版本不仅解决了已知问题,还提供了更多配置选项,能够更好地适应不同的应用场景。
对于新用户,3.7.3版本提供了更稳定可靠的基础,是开始构建物联网解决方案的理想选择。无论是简单的数据采集还是复杂的设备控制场景,这个版本都能提供良好的支持。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C082
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00