该系统专为解决异构数据分散、采集方式多样、实时性要求高的痛点设计，适用于以下典型场景：
物联网 (IoT) 与工业互联网
场景匹配：通过磁盘扫描和FTP扫描采集边缘网关产生的海量日志/传感器文件；利用消息队列接入实时处理设备上报流数据。
价值：实现设备状态的实时监控与预测性维护，解决协议万国牌问题。
金融风控与合规审计
场景匹配：定时从监管网站或第三方接口下载互联网数据（如工商变更、舆情）；通过分布式锁确保对账文件处理的唯一性和准确性，防止重复入账。
价值：构建实时反欺诈模型，满足数据溯源与合规审计要求。
电商与全渠道营销
场景匹配：汇聚各渠道订单文件（FTP/磁盘），经正则过滤清洗后，通过Kafka路由实时分发给库存、物流和推荐系统。
价值：实现“库存一盘货”和用户行为的秒级响应。
智慧城市与政务数据交换
场景匹配：跨委办局的数据交换（文件摆渡），利用细粒度分段锁处理高并发下的状态更新，确保数据不丢失、不冲突。
价值：打破数据孤岛，支撑城市运行中心的实时决策。
1. 全域异构数据接入能力
多协议支持：原生支持互联网下载、本地/网络磁盘扫描、FTP/SFTP传输、MQ消息订阅四种主流采集模式。
灵活配置：支持可视化配置数据源元信息（名称/编码/分组）、路径规则及操作类型，适应复杂网络环境。
2. 高可靠分布式调度引擎
精准调度：基于 Quartz 框架，支持立即启动、自定义间隔、无限重复及错过触发补偿策略，确保任务不遗漏。
集群容错：利用 Redisson 分布式锁 (RLock) 实现集群环境下的单节点执行保证，彻底杜绝多节点重复采集导致的脏数据。
动态感知：运行时自动检测任务状态与间隔，智能决定重新调度或跳过，提升资源利用率。
3. 高性能数据处理与过滤
多级缓存加速：
L1 本地缓存：使用 ThreadLocal 存储线程级临时状态，减少对象创建开销。
L2 分布式缓存：使用 Redisson RBucket 存储已处理文件指纹（30分钟过期），防止内存泄漏并支持集群去重。
智能过滤：基于正则表达式进行文件名/内容匹配，仅处理有效数据，降低下游负载。
事件驱动架构：采用观察者模式解耦采集与业务逻辑，文件就绪即触发监听器，实现异步非阻塞处理。
4. 实时路由与安全并发控制
动态消息路由：采集清洗后的数据可灵活配置路由规则，实时发布至 Kafka 不同Topic，供下游微服务消费。
细粒度并发锁：系统初始化加载时，采用哈希分散策略 + ReentrantLock 实现细粒度分段锁，在保证数据源状态一致性的同时，最大化并发处理能力，避免全局锁带来的性能瓶颈。
在这个项目中，我核心负责解决多源异构数据在大规模集群环境下的高效、准确采集难题。
最大的挑战在于如何保证分布式环境下的任务不重复以及海量文件扫描时的性能。
我通过引入 Redisson 分布式锁 解决了集群任务竞态问题，确保了采集的幂等性；
针对性能瓶颈，我设计了 ThreadLocal + Redis 的两级缓存去重机制，并结合正则预过滤，成功支撑了千万级文件的稳定扫描，同时避免了内存泄漏。
此外，在系统初始化阶段，我利用哈希分散策略实现分段锁，将启动效率提升了10倍。
整个系统采用事件驱动架构，实现了采集与业务逻辑的完全解耦，能够灵活适配互联网下载、FTP、MQ等多种场景，并将数据实时路由至 Kafka，为上层应用提供了高质量、低延迟的数据底座。
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