树莓派边缘计算网关：MQTT+SQLite+Flask集成指南

2025年10月31日 互联网

树莓派边缘计算网关搭建：集成MQTT、SQLite与Flask的完整解决方案

引言

随着物联网（IoT）技术的快速发展，边缘计算因其低延迟、高可靠性和数据隐私保护等优势，成为智能设备部署的核心方案。树莓派作为低成本、高性能的单板计算机，非常适合作为边缘计算网关，连接传感器、执行器等终端设备，并实现数据的本地处理与云端交互。本文将详细介绍如何在树莓派上搭建一个完整的边缘计算网关，集成MQTT协议（轻量级消息传输）、SQLite数据库（本地数据存储）和Flask框架（Web管理界面），为开发者提供从环境配置到功能实现的完整指南。

1. 硬件与软件环境准备

硬件需求

  • 树莓派4B（推荐4GB RAM版本，支持多任务处理）
  • MicroSD卡（32GB以上，Class 10及以上）
  • 电源适配器（5V/3A，确保稳定供电）
  • 网络连接（有线或无线，建议使用有线以降低延迟）
  • 可选外设：传感器（如温湿度传感器DHT11）、执行器（如继电器模块）

软件环境

  • 操作系统：Raspberry Pi OS Lite（无桌面环境，减少资源占用）
  • Python 3.7+（树莓派默认安装）
  • pip包管理工具（用于安装第三方库）

2. MQTT协议集成：设备通信层

2.1 MQTT简介

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种基于发布/订阅模式的轻量级消息协议，专为低带宽、高延迟或不可靠网络设计，非常适合物联网设备间的通信。

2.2 安装Mosquitto MQTT Broker

Mosquitto是开源的MQTT代理服务器，支持MQTT v3.1/v3.1.1/v5.0协议。

  1. # 更新软件包列表
  2. sudo apt update
  4. # 安装Mosquitto及其客户端工具
  5. sudo apt install mosquitto mosquitto-clients
  7. # 启动Mosquitto服务
  8. sudo systemctl enable mosquitto
  9. sudo systemctl start mosquitto

2.3 配置Mosquitto

编辑配置文件/etc/mosquitto/mosquitto.conf，添加以下内容以允许匿名访问（测试用，生产环境需配置认证）：

  1. listener 1883
  2. allow_anonymous true

重启服务使配置生效：

  1. sudo systemctl restart mosquitto

2.4 Python MQTT客户端实现

使用paho-mqtt库实现MQTT客户端，用于发布和订阅消息。

  1. pip install paho-mqtt

示例代码：发布传感器数据

  1. import paho.mqtt.client as mqtt
  2. import time
  3. import random
  5. # MQTT配置
  6. BROKER = "localhost"
  7. PORT = 1883
  8. TOPIC = "sensor/temperature"
  10. def on_connect(client, userdata, flags, rc):
  11.     print("Connected with result code " + str(rc))
  13. client = mqtt.Client()
  14. client.on_connect = on_connect
  15. client.connect(BROKER, PORT, 60)
  16. client.loop_start()
  18. try:
  19.     while True:
  20.         temp = random.uniform(20, 30)  # 模拟温度数据
  21.         client.publish(TOPIC, payload=str(temp), qos=1)
  22.         print(f"Published temperature: {temp}")
  23.         time.sleep(5)
  24. except KeyboardInterrupt:
  25.     client.loop_stop()
  26.     client.disconnect()

示例代码：订阅并处理消息

  1. def on_message(client, userdata, msg):
  2.     print(f"Received message on topic {msg.topic}: {msg.payload.decode()}")
  4. client = mqtt.Client()
  5. client.on_connect = on_connect
  6. client.on_message = on_message
  7. client.connect(BROKER, PORT, 60)
  8. client.subscribe("sensor/#")  # 订阅所有sensor主题
  9. client.loop_forever()

3. SQLite数据库集成：本地数据存储

3.1 SQLite简介

SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独服务器，直接通过文件存储数据，非常适合资源受限的边缘设备。

3.2 创建SQLite数据库与表

使用Python的sqlite3模块操作SQLite。

  1. import sqlite3
  3. # 连接数据库（不存在则创建）
  4. conn = sqlite3.connect('sensor_data.db')
  5. cursor = conn.cursor()
  7. # 创建表
  8. cursor.execute('''
  9.     CREATE TABLE IF NOT EXISTS temperature_logs (
  10.         id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  11.         timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  12.         value REAL
  13.     )
  14. ''')
  15. conn.commit()
  16. conn.close()

3.3 存储MQTT接收的数据

修改订阅代码，将接收到的数据存入SQLite。

  1. def on_message(client, userdata, msg):
  2.     try:
  3.         value = float(msg.payload.decode())
  4.         conn = sqlite3.connect('sensor_data.db')
  5.         cursor = conn.cursor()
  6.         cursor.execute('INSERT INTO temperature_logs (value) VALUES (?)', (value,))
  7.         conn.commit()
  8.         conn.close()
  9.         print(f"Stored temperature: {value}")
  10.     except ValueError:
  11.         print("Invalid data format")
  13. # ...（其余代码同上）

4. Flask框架集成：Web管理界面

4.1 Flask简介

Flask是一个轻量级的Python Web框架，用于快速构建Web应用和API，适合作为边缘网关的管理界面。

4.2 安装Flask

  1. pip install flask

4.3 创建Flask应用

示例代码：基础Web界面

  1. from flask import Flask, render_template
  2. import sqlite3
  4. app = Flask(__name__)
  6. @app.route('/')
  7. def index():
  8.     conn = sqlite3.connect('sensor_data.db')
  9.     cursor = conn.cursor()
  10.     cursor.execute('SELECT * FROM temperature_logs ORDER BY timestamp DESC LIMIT 10')
  11.     data = cursor.fetchall()
  12.     conn.close()
  13.     return render_template('index.html', data=data)
  15. if __name__ == '__main__':
  16.     app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

创建模板文件templates/index.html

  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html>
  3. <head>
  4.     <title>Edge Gateway Dashboard</title>
  5. </head>
  6. <body>
  7.     <h1>Recent Temperature Logs</h1>
  8.     <table border="1">
  9.         <tr>
  10.             <th>ID</th>
  11.             <th>Timestamp</th>
  12.             <th>Value (°C)</th>
  13.         </tr>
  14.         {% for row in data %}
  15.         <tr>
  16.             <td>{{ row[0] }}</td>
  17.             <td>{{ row[1] }}</td>
  18.             <td>{{ row[2] }}</td>
  19.         </tr>
  20.         {% endfor %}
  21.     </table>
  22. </body>
  23. </html>

4.4 启动Flask应用

运行Flask应用后，通过浏览器访问http://<树莓派IP>:5000查看数据。

5. 系统集成与自动化

5.1 使用systemd管理服务

创建systemd服务文件/etc/systemd/system/edge_gateway.service，实现开机自启。

  1. [Unit]
  2. Description=Edge Computing Gateway
  3. After=network.target mosquitto.service
  5. [Service]
  6. User=pi
  7. WorkingDirectory=/home/pi/edge_gateway
  8. ExecStart=/usr/bin/python3 /home/pi/edge_gateway/main.py
  9. Restart=always
  11. [Install]
  12. WantedBy=multi-user.target

启用并启动服务：

  1. sudo systemctl enable edge_gateway
  2. sudo systemctl start edge_gateway

5.2 日志与监控

配置日志轮转和监控工具（如htop、nmon），确保系统稳定运行。

6. 安全性增强

  • MQTT认证：在Mosquitto配置中启用用户名/密码认证。
  • Flask安全：使用Flask-Security或Flask-JWT-Extended保护API。
  • 防火墙：配置ufw限制访问端口。

7. 扩展功能

  • 多传感器支持：扩展MQTT主题和SQLite表结构。
  • 云端同步：通过MQTT或HTTP将数据上传至云端（如AWS IoT、Azure IoT Hub）。
  • 规则引擎：集成Node-RED或自定义规则实现本地自动化。

结论

本文详细介绍了如何在树莓派上搭建一个集MQTT、SQLite和Flask于一体的边缘计算网关，实现了设备通信、本地数据存储和Web管理界面的完整功能。该方案具有低成本、高灵活性和可扩展性，适用于智能家居、工业监控等多种场景。开发者可根据实际需求进一步优化和扩展功能。

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