feat(WeightDeviceDataService): enhance anomaly detection with detailed field comparison and numeric tolerance

src/main/java/cn/lihongjie/coal/weightDeviceData/service/WeightDeviceDataService.java

@@ -54,6 +54,7 @@ import java.util.ArrayList;
 import java.util.Arrays;
 import java.util.List;
 import java.util.Map;
+import java.util.Objects;
 import java.util.stream.Collectors;
 
 @Service
@@ -267,29 +268,104 @@ where 二次过磅时间>='%s' and 二次过磅时间<='%s'
     
     private boolean isAnomalousData(Map<String, Object> sysData, Object bfData) {
         // 检查系统数据和业务数据是否一致
-        // 这里可以根据业务规则来定义什么是异常数据
         if (sysData == null || bfData == null) {
             return true;
         }
         
-        // 示例检查逻辑：检查数量是否匹配
         try {
-            Object sysCnt = sysData.get("cnt");
-            if (bfData instanceof Map) {
-                @SuppressWarnings("unchecked")
-                Map<String, Object> bfMap = (Map<String, Object>) bfData;
-                Object bfCnt = bfMap.get("cnt");
+            if (!(bfData instanceof Map)) {
+                log.warn("业务数据格式不正确，期望Map类型");
+                return true;
+            }
+            
+            @SuppressWarnings("unchecked")
+            Map<String, Object> bfMap = (Map<String, Object>) bfData;
+            
+            // 检查所有重要字段：毛重、皮重、净重、扣重、实重、数量
+            String[] checkFields = {"mz", "pz", "jz", "kz", "sz", "cnt"};
+            
+            for (String field : checkFields) {
+                Object sysValue = sysData.get(field);
+                Object bfValue = bfMap.get(field);
                 
-                if (sysCnt != null && bfCnt != null) {
-                    return !sysCnt.toString().equals(bfCnt.toString());
+                // 如果任一值为null，需要两者都为null才算一致
+                if (sysValue == null || bfValue == null) {
+                    if (sysValue != bfValue) {
+                        log.debug("字段 {} 存在null值不一致: 系统={}, 业务={}", field, sysValue, bfValue);
+                        return true;
+                    }
+                    continue;
+                }
+                
+                // 对于数值字段，进行数值比较
+                if (isNumericField(field)) {
+                    if (!compareNumericValues(sysValue, bfValue)) {
+                        log.debug("数值字段 {} 不匹配: 系统={}, 业务={}", field, sysValue, bfValue);
+                        return true;
+                    }
+                } else {
+                    // 对于非数值字段，进行字符串比较
+                    if (!sysValue.toString().equals(bfValue.toString())) {
+                        log.debug("字段 {} 不匹配: 系统={}, 业务={}", field, sysValue, bfValue);
+                        return true;
+                    }
                 }
             }
+            
+            return false;
+            
         } catch (Exception e) {
             log.warn("检查异常数据时发生错误", e);
             return true;
         }
+    }
+    
+    private boolean isNumericField(String fieldName) {
+        // 重量相关字段都是数值类型
+        return fieldName.equals("mz") || fieldName.equals("pz") || fieldName.equals("jz") 
+            || fieldName.equals("kz") || fieldName.equals("sz") || fieldName.equals("cnt");
+    }
+    
+    private boolean compareNumericValues(Object value1, Object value2) {
+        try {
+            // 转换为Double进行比较，容忍小的浮点误差
+            Double num1 = parseToDouble(value1);
+            Double num2 = parseToDouble(value2);
+            
+            if (num1 == null || num2 == null) {
+                return Objects.equals(num1, num2);
+            }
+            
+            // 对于重量数据，容忍0.01的误差（精确到分）
+            return Math.abs(num1 - num2) < 0.01;
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.debug("数值比较失败，回退到字符串比较: {} vs {}", value1, value2);
+            return value1.toString().equals(value2.toString());
+        }
+    }
+    
+    private Double parseToDouble(Object value) {
+        if (value == null) {
+            return null;
+        }
         
-        return false;
+        try {
+            if (value instanceof Number) {
+                return ((Number) value).doubleValue();
+            }
+            
+            String str = value.toString().trim();
+            if (str.isEmpty()) {
+                return 0.0;
+            }
+            
+            return Double.parseDouble(str);
+            
+        } catch (NumberFormatException e) {
+            log.debug("无法解析数值: {}", value);
+            return null;
+        }
     }
     
     private List<LocalDate> binarySearchAnomalousDates(String deviceId, LocalDate startDate, LocalDate endDate) {