简介

Node-RED是一种低代码的将各种硬件设备、API和在线服务连接起来的编程工具，比如将各种传感器（如树莓派上的传感器）、工业控制器（如MQTT、OPC-UA协议）、在线API（比如获取天气情况、发送邮件等）等以图形化拖拽编程的形式进行高效组态。因此，Node-RED广泛地应用在物联网流程和程序开发中。

安装和运行

Node-RED可以运行在多种设备上，比如本地计算机运行、设备上运行（如树莓派、Arduino和Android等），以及在云端运行（比如IBM云、AWS云和微软Azure云等）。
具体可以查看这里。
下面将以本地计算机运行为例，同时最简单的就是使用docker方式进行安装、运行。
docker安装运行只需一条命令即可：

1	docker run -it -p 1880:1880 -v node_red_data:/data --name mynodered nodered/node-red

对该命令具体解释一下：

docker run              - 利用镜像创建容器，会先检查本地是否存在指定的镜像，或不存在就从公有仓库下载
-it                     - 附加一个交互式的终端，以查看输出内容
-p 1880:1880            - 指定端口映射
-v node_red_data:/data  - 挂载容器数据卷，实现容器数据的持久化，前者是主机目录，后者是容器内目录
--name mynodered        - 自定义一个容器名
nodered/node-red        - 该容器所基于的镜像文件

启动命令后就可以在浏览器中通过http://{host-ip}:1880这样的地址访问Node-RED，比如http://127.0.0.1:1880/。

后台运行

此时命令运行在终端，如果对运行情况满意，可以通过Ctrl-p Ctrl-q命令将其转入守护模式，此时容器就会在后台运行，

前台运行

如果想重新在终端中查看运行日志，则重新附加到终端运行，即：

1	docker attach mynodered

停止和重启

停止容器，使用：

1	docker stop mynodered

如果想重启容器（比如计算机重启后或Docker daemon守护进程重启后），则：

1	docker start mynodered

更多关于docker安装和运行Node-RED，可以查看这里，里面详述了数据持久化、升级、其他设备上的安装方式等。

创建第一个flow

这部分将创建Node-RED的第一个flow，来入门学习Node-RED。

访问编辑器

当在后台运行了Node-RED后，就可以在浏览器中打开编辑器。
如果浏览器与Node-RED运行在同一台电脑上，那么就可以通过http://localhost:1880打开编辑器。
如果在另一台电脑上打开浏览器，则使用具体ip地址访问即可，即：http://<ip-address>:1880。

添加inject节点

inject节点可以对一个flow发射消息，比如在这个节点上点击它上面的左侧小按钮，或者在多个injects之间设置时间间隔。
从左侧面板中拖动inject节点到中间工作区中。

添加debug节点

debug节点能够将信息显示在Debug边栏中。默认情况下，它会只显示消息的payload（即承载的内容），也有可能显示整个消息对象。
从左侧面板中拖动debug节点到中间工作区中。

连线

在inject节点的输出拖动到debug节点的输入上，两者之间的连线即表明两者连接起来了。

部署

经过如上步骤，这两个节点仅存在于编辑器中，还必须部署到服务器上。
点击右上角的Deploy按钮。
打开debug边栏（即右上角那个小虫子图标），然后点击inject节点上的左侧小按钮，就可以在边栏中看到有数字出现。默认情况下，inject节点将1970年1月1日依赖的毫秒数作为它的payload。

添加function节点

function节点可以将消息传入一个JavaScript函数中。
选择现在已有的连线，然后删除它。
从左侧面板中选择function节点，放到inject节点和debug节点中间，然后将它们三个顺序连接起来。
双击function节点，打开编辑对话框，填入如下内容：

// Create a Date object from the payload
var date = new Date(msg.payload);
// Change the payload to be a formatted Date string
msg.payload = date.toString();
// Return the message so it can be sent on
return msg;

点击done按钮关闭该对话框，然后点击deploy按钮。
此时再次点击inject节点，就会发现边栏中的消息已经变成了带格式的可读的时间戳形式。

总结

这个flow清晰地展示了如何创建flow的基本过程。

创建第二个flow

第二个flow基于上面的第一个flow，它可以从外部导入数据，并进行操作。

添加inject节点

在第一个flow中，inject节点是用来在鼠标点击时触发一个flow。
在第二个flow中，inject节点会配置成在一定间隔下触发一个flow。
从左侧面板中拖动inject节点到中间工作区中，然后双击打开编辑对话框，在Repeat下选择interval，然后设置成every 5 seconds。点击done保存该设置。

添加http request节点

http request节点可以用来获得一个web页面。
从左侧面板中拖动http request节点到中间工作区中，编辑URL一项为：https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/significant_month.csv。该链接是从美国地质调查局网站上获得的上一个月的地震信息，是一个csv文件。

添加csv节点

添加csv节点，在Input中勾选First row contains column names。

添加debug节点

添加debug节点作为输出。

连线

将上述节点顺序连接。

添加switch节点

添加switch节点，双击打开编辑框，依次设置如下属性：
将Property设置为msg.payload.mag，判断条件设置为>=，判断对象类型设置为number（从下拉列表选择），判断值设置为7。
从csv节点的输出中引出第二条连线到switch节点上。

添加change节点

添加change节点，将switch节点的输出连接到该节点上。
双击change节点，设置msg.payload到字符串PANIC!。

添加debug节点

再次添加debug节点，将change节点的输出连接到它的输入上。

部署

点击Deploy进行部署。
可以发现，每隔5s它就会发一次请求，然后得到如下内容：

1 2	msg.payload : Object { time: "2022-05-19T10:13:31.625Z", latitude: -54.132, longitude: 159.0545, depth: 10, mag: 6.9 … }

可以点击该消息左侧的小箭头查看详情。
如果地震的烈度大于7，还会收到如下消息：

1 2	msg.payload : string[6] "PANIC!"

总结

该flow演示了每隔一段时间自动触发从某个url获取数据的操作。同时对数据进行解析和判断。

新增节点

参考教程见这里。
Node-RED本身只包含了一些核心的基本节点，但还有大量来自于Node-RED项目和广大社区的其他节点可以使用。
可以在Node-RED代码库或npm仓库中寻找所需要的节点。

使用编辑器

从0.15版开始，可以直接通过编辑器安装节点。具体做法是，在右上角的菜单中选择“管理面板”Manage Palette，然后在出现的面板中选择Install标签，这样就可以搜索安装新的节点，并启用或禁用已有节点了。

通过npm安装

可以通过npm将节点安装到保存用户数据的本地目录中(默认为$HOME/.node-red)：

1 2	cd $HOME/.node-red npm install <npm-package-name>

也可以安装到全局目录中:

1	sudo npm install -g <npm-package-name>

但是这样需要重启Node-RED，以便它能够获取到新的节点。

复制节点文件

将.js和.html文件复制到保存用户数据目录中的nodes子目录，也是安装节点的一个可行方式。如果这些节点中存在一些npm依赖项，那么也必须将其安装到用户数据目录中。但建议只是在开发阶段使用这种方式。

MQTT例子

参考教程1、2、3。
除HTTP、WebScoket等一些基础的网络服务应用节点外，Node-RED还提供对于MQTT协议的连接支持。目前同时提供了一个MQTT的订阅节点和MQTT的发布节点，订阅节点用于数据的输入，而发布节点可以用于数据的输出。
关于MQTT，这里有一个很好的介绍。摘录一个架构图如下：

安装MQTT消息服务器

安装EMQX

开源免费的MQTT消息服务器有很多，如EMQX、Mosquitto、Mosca等。
这里选择EMQX，使用docker安装：

1	docker run -d --name emqx -p 1883:1883 -p 8081:8081 -p 8083:8083 -p 8883:8883 -p 8084:8084 -p 18083:18083 emqx/emqx

配置Node-RED

整体架构

Node-RED中的flow结构配置为：

上方是发布节点mqtt out，用于发布数据；下方是订阅节点mqtt in，是用于订阅数据。

发布消息

对触发消息的节点inject进行配置（这是为了模拟一个简单的传感器的开关）：

对发布数据的节点mqtt out进行配置：
最开始配置时，Server一项需要新建，可按如下新建（注意IP地址设置正确，因为这里是docker安装的消息服务器，所以不能用localhost或者127.0.0.1这样的本地地址）：

然后mqtt out的配置都使用如下的默认即可（因为它的topic和payload都是通过前面的inject节点传输过来）

以上就是相当于建立了一个mqtt的发布服务，点击inject后就会对EMQX消息服务器发送指定主题的消息。

订阅消息

然后再配置mqtt in节点用来订阅消息，如下：

它的Server默认与mqtt out的相同，以及Topic设置为sensors/#，其中#时一个通配符。

运行

点击inject后，就会发现在Debug边栏中出现：

1 2	sensors/sensor1 : msg.payload : string[4] "Open"

即，通过mqtt out客户端发送了主题为sensors/sensor1、内容为Open的消息给EMQX消息服务器，该服务器又将消息发送给了订阅了该类主题的mqtt in客户端。

升级

再把整个flow架构升级一下，如图：

即新增了一个inject节点，其配置为：

当点击它时，Debug边栏中会出现Close消息。
这样就模拟了一个简单的传感器开关的效果。

其他

在上述例子中，mqtt的发送和订阅消息都是使用了Node-RED中的节点，更为普遍的一个情况是其他客户端或服务发送了相关的topic及其payload，然后在Node-RED中进行订阅（反之亦然），总之是订阅和发送的客户端不在一个地方。
一个尝试可以使用上面的EMQ开源的MQTT X软件，它是一款优雅的跨平台 MQTT 5.0 桌面客户端，支持 macOS, Linux, Windows。
MQTT X 的UI采用了聊天界面形式，简化了页面操作逻辑，用户可以快速创建连接，允许保存多个客户端，方便用户快速测试MQTT/MQTTS连接，及MQTT消息的订阅和发布。
下载地址在这里，安装后再与EMQX消息服务器进行连接。然后发送或者订阅sensors/#相关的主题，就可以实现与Node-RED中的flow的联动。

时序数据的可视化

这一部分介绍对时序数据序列进行采集，然后存储进入时序数据库中，并使用看板进行可视化。使用到的技术和软件分别为：通过MQTT来生成时序数据序列、通过Node-RED采集该时序数据序列、通过时序数据库InfluxDB进行存储、以及最后通过Grafana进行数据可视化。

主要参考教程在这里。

时序数据库InfluxDB

使用docker进行安装和部署，见教程：

1	docker run -d --name myinfluxdb --restart always -p 8086:8086 -v influxdb2:/var/lib/influxdb2 influxdb

其中的命令的含义为：

-d  启动后在后台运行，不打印日志
--name 容器名  给容器命名，方便管理，也可以不写此参数
--restart always  如果容器死掉，就自动将其拉起，也可以不写此参数
-v 宿主机路径:容器内路径  将容器内指定路径挂载出来到宿主机中，这里是把数据库本地存储的目录挂出来，保证容器销毁以后数据还在
-p 宿主机端口:容器内端口  将宿主机端口与容器内端口进行映射，influxdb默认的容器内端口是8086，容器外端口可以根据需要自己调整

如果下载很慢，可以先配置一下docker的国内镜像源加速，教程见这里：
在/etc/docker/daemon.json中写入如下内容（如果文件不存在请新建该文件）：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://mirror.baidubce.com"
  ]
}

注意，一定要保证该文件符合json规范，否则Docker将不能启动。
之后重新启动服务：

1 2	$ sudo systemctl daemon-reload $ sudo systemctl restart docker

InfluxDB自带一个图形化的管理后台，可以通过http://127.0.0.1:8086登录。
进入以后，配置一下初始用户（比如root)、密码、组织、buckets（比如test）。
进行如上的初始配置后，另一个非常重要的是API Token，它可以规定对数据库的操作权限，比如可读、可写等。

Node-RED配置

首先安装一个名为node-red-contrib-influxdb的节点。
我们这里依然复用上面mqtt的例子，但是要做一定的改动。整体架构图如下：

具体改动为：
（1）两个inject节点的payload的类型由原先的string都改为number，即原来的Open改为1、Close改为0，以数值形式存入时序数据库中，同时触发条件分别改为每5秒触发一次和每3秒触发一次，这样形成一个周期性的类似锯齿波形状的时间序列数据；
（2）mqtt in节点的Output属性更改为a parsed JSON object，如下图：

这样才能将正确的数据传输给时序数据库。
（3）如总架构图所述，新增一个节点influxdb out节点，这样才能将Node-RED与InfluxDB连接起来。对节点第一次配置时，需要在里面新建一个Server，具体配置如下图（仍然注意IP地址，不能使用类似localhost这样的，因为InfluxDB是通过docker部署的）：

配置好Server后，然后再对具体连接的数据库进行配置，如下图所示：

其中Organization和Bucket就是之前通过后台创建的。Meansurement一项可以任意填写，其会在test这个数据库中新建此表。

部署后，就可以通过InfluxDB的管理后台看到数据的输入，如下图（注意箭头的地方）：

这个看板只是InfluxDB后台的一个简单的可视化，没法用于真正的前端可视化（比如嵌入到网页中、免登录查看等）。因此还需要下面专业的Grafana进行可视化。

Grafana可视化看板

通过docker安装和部署：

1	docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana-enterprise

通过http://127.0.0.1:3000/登录Grafana后台，默认的用户名和密码都是admin。
然后与具体的数据库相连接，通过Add data source，选择InfluxDB，连接它的方式与之前Node-RED中的类似，但是注意选择Query Language为Flux，然后不勾选Basic auth，才能出现orgnization、token、Default Bucket等选项。
然后再Create new dashboard，如下图：

这里就考验查询语句的功力了。对Grafana有需求的话可以仔细研究一下。