本文最初发布于 Kasvith 博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译分享。
现创建了一个“程序员从业者聚集圈”圈内会不定时更新Android、Java等进阶资料；也会分析相对应的从业环境和经验分享；当然也欢迎大家吐槽吹牛；进圈方式放在了文末
疫情爆发
2019 年 11 月，我们听说了来自中国的第一起未知致命疾病的病例。现在，人们都知道它是 Covid-19，并且它似乎永远改变了我们的生活。这种病毒是致命的，具有高度传染性。但是我们对它却知之甚少。我真心希望人类能尽快找到治愈它的方法。
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Covid-19 袭击了斯里兰卡
由于这种病毒的性质，人类很难阻止它的传播。在我居住的斯里兰卡，我们面临着与其他所有人同样的处境。在这篇文章中，我们来谈谈怎样通过一些小的工作来帮助前线抗疫。
应对 Covid-19 病房中的风险
只要犯了很小的错误，你就可能染上致命病毒。我们的前线抗疫医护人员必须在隔离病房中来回走动，随时检查患者的生命体征。在这种任务中，医护人员接触病患后回来就要销毁一次性防护装备。但是，付出这么大的代价只为检查医疗设备上的一些读数而已。
卫生当局提出需求，希望我们能为隔离病房开发一套远程监控系统。虽然市面上针对这种监控有一些昂贵的软件，但是斯里兰卡可能没那么富裕，掏不起这么多钱。
旅途开始
因此，我们（我和 Keshara）做了一些背景研究，发现这些设备通常会支持一种称为 HL7（健康等级 7）的通用协议，用来交换生命体征等医学数据。
我们研究了 HL7 协议一段时间，它看起来有点奇怪。我们从未使用过这种协议。这是一种全新的体验。
HL7 消息的框架如下
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在消息部分中，病患医疗数据会被打包，如下所示；是\r换行符，用于分隔消息
HL7 消息样本
MSH|^~\&|||||||ORU^R01|103|P|2.3.1|<CR>
PID|||14140f00-7bbc-0478-11122d2d02000000||WEERASINGHE^KESHARA||19960714|M|<CR>
PV1||I|^^ICU&1&3232237756&4601&&1|||||||||||||||A|||<CR>
OBR||||Mindray Monitor|||0|<CR>
OBX||NM|52^||189.0||||||F<CR>
OBX||NM|51^||100.0||||||F<CR>
OBX||ST|2301^||2||||||F<CR>
OBX||CE|2302^Blood||0^N||||||F<CR>
OBX||CE|2303^Paced||2^||||||F<CR>
OBX||ST|2308^BedNoStr||BED-001||||||F<CR>
这是不是看起来很奇怪？我们也这么感觉。这就是所谓的 Pipehat 格式，它使用|来分隔各段。我在这里不会深入讨论这种协议，你可以在互联网上找到大量相关资源。我们发现了一些很酷的库，它们用不同的语言编写来处理 HL7 消息。
为什么选择 Go 语言
Go 或 Golang 是一种静态类型的语言，其语法是从 C 语言中宽松地派生的，具有诸如垃圾收集（就像 Java）、类型安全性和某些动态类型功能等特性。这种语言由一群聪明的开发人员，包括 Robert Griesemer、Rob Pike 和 Ken Thompson 于 2007 年在谷歌开发。
Go 是为并发而构建的，它在语言中将并发视为“一等公民”来提供支持。Go 具有 goroutines 和 Channels，可让程序员以最少的投入快速开发高度并发的程序。
因此，我们决定选择 Golang。对于这项任务来说，我们认为需要处理很多并发任务。另外，Go 二进制文件是静态构建的，因此可以轻松在医院的系统上安装软件，而无需添加其他依赖项。
我们一直在寻找用 Go 编写的优秀的库，并发现了这款库写得很好。同时，其作者也撰写了一篇关于 HL7 的精彩博客文章。
它支持轻松选择和解析消息。
为什么选择 VueJS
Vue 是用于构建用户界面的渐进式框架。与其他单体框架不同，Vue 是完全从头设计为支持渐进采用的。
在 VueJS 中，我们可以轻松地创建漂亮的响应式 UI。你也知道它非常出色、简单而强大，所以我们选择了它。我们还用 Vuetify 作为 UI 库。
我们得到一部设备
读过Mindray 床头监视器的程序员指南后（这种设备在医院中很常见，因此我们选择了它），我们制作了一个小的程序原型来解码 hl7 消息。它可以正确解码 hl7 消息并将数据正确转换为 JSON。我们使用程序员手册中定义的 Unsolisticated Result Interface 实现了这个功能。
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但是，当我们开始上手操作真正的设备时，它实际上没法工作。因此，我和 Keshara 开始在 Wireshark 中分析数据包，来检查设备实际上是在做什么。结果，我们发现它根本不是在使用这个协议。它使用的是 Realtime Result Interface，这是一种很老的接口，制造商已经不再维护它。
从 HL7 中提取一条消息
从设备中提取 HL7 消息的过程如下。我们使用了bufio.Reader，因为它有一个处理输入流的有效方法。有了Reader，我们就无需每次都访问网络层，而是能够有效地从底层 TCP 连接中读取数据。
func (d *Device) ProcessHL7Packet() (hl7.Message, error) {
// read message start 0x0B
b, err := d.ReadByte()
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("error reading start byte: %s", err)
}
if b != byte(0x0B) {
return nil, fmt.Errorf("invalid header")
}
// read payload
payloadWithDelimiter, err := d.ReadBytes(byte(0x1C))
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("error reading payload: %s", err)
}
// just verify and process next byte on the line
b, err = d.ReadByte()
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("error reading end byte %s", err)
}
if b != byte(0x0D) {
return nil, fmt.Errorf("invalid message end")
}
// skip last two bytes from the hl7 packet
payload := payloadWithDelimiter[:len(payloadWithDelimiter)-1]
log.Debugf("Length of payload %d\n", len(payload))
m, _, err := hl7.ParseMessage(payload)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("error parsing hl7: %s\n", err)
}
return m, err
}
系统架构
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我们的系统设计目标是能够长期可靠地运行。我们精心选择了适合这一任务的最佳工具。
我们选择的数据库是 PostgreSQL，因为它稳定且可靠。通过 HA 设置，我们可以为监控系统创建一个良好可靠的数据库系统。此外，PG 还支持高吞吐量数据摄取，这是一项优势。
将来再加上 TimeScaleDB，我们也会将其用于实时分析。因此 PG 是最佳的选项，因为将来可以将 TimeScale 安装在它上面。
出于管理目的，我们将网关（Gateway）和 API 分开了。网关的设计轻巧且健壮。感谢 GoLang，这是一次很棒的体验。
走向真实世界
床头监视器通过 UDP 协议广播它的运行状况。我们必须捕获 UDP 数据包并处理它们，以提取必要的细节来访问监控设备。
我们创建了一个单独的 Go 服务，以检测 UDP 广播并在系统中注册一个新设备。下一阶段是从网关连接设备内部的数据服务器。我们在 Go 中创建了另一个服务来处理这些 TCP 连接。
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由于网关需要作为客户端连接到设备，因此我们也必须协调客户端的连接断开。另外，我们还必须为网关中的每个监视器状态保留选项卡。
使用Go Channels，我们可以轻松地将警报保存到 PostgreSQL 数据库中，以供将来分析之用。
Channels 能轻松实现 goroutines 之间无互斥的通信。它们用起来真舒服。
我之前开发一款称为Kache 的 Redis 兼容内存数据库的经验，为我们解决许多关键问题的过程提供了很多帮助。
实时显示生命体征
我们同时开始开发一款好用的前端应用程序，以显示来自医务人员设备的实时结果。Keshara 做了 UI 部分的重活儿，我觉得他干得很漂亮。在短短 3 天内，我们就完成了一个非常好的 UI。
从 Vuetify 开始，我们开发了一种类似于床头监视器界面的自定义布局。
我们使用 Vuex 管理状态，并开发了基于优先级的警报服务，可在任何紧急情况下向员工发出警报。
我们还使用 Socket.io 连接了 API 和前端，这使我们能够创建一个有效的通信渠道来实时交付结果。
我必须再次感谢 Keshara 在 UI 开发过程中所做的努力。
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部 署
这些设备正在以高吞吐量发送数据。我们决定为设备使用单独的 VLAN，为 API 使用另一个 VLAN，这样在处理流量时不会挤爆医院的网络。我们的大学讲师 Asitha Bandaranayake 博士和 SunethNamal Karunarathna 博士也为我们提供了帮助 。
在他们的支持下，我们建立了一个可靠的网络。接下来，我们启动了一个 Ubuntu 18.04 box 并开始部署系统。
Keshara 在这里也做了大量繁重的工作，还要冒着感染风险在可能存在 COVID 患者的医院中作业。
投入生产
在下面的图片和视频中，你可以看到它的实际效果。
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尾 声
我们应该互相帮助。我们的前线医护人员正在与病毒作战，甚至没有休息时间。我们都应该帮助他们。作为计算机工程专业的学生，我们开发了这套远程监控患者的系统，尽我们所能为他们提供支持。这套系统可以减少医护人员与病患的接触机会，并帮助他们提升效率和安全性。
我们感谢所有开发了出色工具 / 库的开源贡献者，没有他们的成果，这套系统也只能是一个梦想了。
使用 Golang 是一个绝妙的主意，我们只用了几天时间就编写了一套相当稳定的系统。
VueJS 还帮助我们快速创建了高效响应的 UI。
携起手来，我们就可以创造奇迹❤️
免责声明
我们应医护人员的需求创建了这款软件。它不是商业应用。即使有了这套系统，我们也强烈建议医生对患者进行实际检查。由于这款软件是在疫情爆发的背景下快速开发出来的，因此我们发布时只配备了需求最紧急的功能，也就是监控。我们对它测试了很久，同时也测试了多种设备。到目前为止，它的效果很好。
这并不表示这款软件就是完美的，我们正在努力改进并修复错误，直到它非常稳定为止。
因此，我们建议医生谨慎使用该功能。
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