?????????首先介绍一下项目情况，项目需要设备在线实时采集，最高采集频率为1次/秒，设备上传数据时，协议规定的是10条/包，服务端通过rabbitMq接收消息，并进行存储、预警、推送等进行多层处理，因为web端要求数据实时展示，且延时不得超过1分钟，因数据量较大，消息处理不满足要求，故需要进行优化，主要分为一下三个方面：
????????1、首先，拆分各处理逻辑，用不同的服务进行分别处理
????????2、通过rabbitMq把消息发布到下一层，发布时进行合并，减少消息发布量
????????3、通过异步多线程的方式去处理任务
一、业务逻辑拆分
? ? ? ? 业务逻辑拆分通过WorkerService来实现，把存储、预警、推送分别分为不同的WorkerService来进行业务逻辑处理。
二、消息合并
????????消息合并又分为两部分，一是发布时把多个数据包消息合并之后统一进行发布，二是发布消息使用批量发布的方式。
? ? ? ? 数据合并，首先创建一个线程安全的全局变量集合A，消息订阅后，放到统一放到集合A中，当集合A中的数据达到设定的阈值（比如500条）时统一进行。
? ? ? ? 批量消息发布，代码见上篇：.Net 6 下WorkerService+RabbitMq实现消息的异步发布订阅-CSDN博客
这里不进行代码的展示，仅分享优化思路，当然过程中还有很多其他的实现小细节，由于当时没记录，现在有点忘记了，等想起来再进行补充。
? ? ? ? 经优化后，项目满足了2000台设备数据的实时上报，但未进行上限测试，优化效果还是非常明显的。