1. Google Weave框架
在2015年的Google I/O大会上，负责Android业务的桑达.皮查伊(SundarPichai)宣布了Google最新的物联网战略。这包括一个基于Android裁剪过的叫做Brillo的操作系统，以及一个物联网通信框架Weave。对Brillo的分析，我们放在本书的后面部分，这部分对Weave进行解析。需要说明的是，截至目前，Weave有关的正式文档很少，我们只能通过阅读其源代码进行分析。
a) Weave背景及定位
Google把Weave定位为物联网的一个通信层，但本质上，Weave应该属于物联网系统框架的范畴。因为它不依赖于任何底层的通信协议，它可以运行在任何常见的物联网通信协议之上，包括WiFi，BLE，Zigbee等等。
在这之前，Google已经通过多种方式进入物联网领域。最著名的，是收购了Nest，一个专门聚焦智能家居解决方案的技术公司，并对其做了整合。但是Nest的解决方案，只能运行在自有的智能家庭硬件之上，不能运行在非Nest的家庭设备之上，这样就限制了其进一步的应用范围。而且这种封闭的风格，与Google开放共享的风格完全背道而驰。
大概是认识到了Nest解决方案的不足，Google重新审视了物联网的特点，并结合自身优势，推出了Brillo和Weave的组合解决方案。该解决方案的大部分代码都是免费和开源的，因此可供广大物联网设备生产商直接使用。随着应用的广泛，Google会逐渐构筑起一个物联网领域的生态链。这种基于开源代码来构筑生态链的方式，完全符合Google的风格。
因此，Brillo和Weave就担负了构筑物联网生态链的重担。
b) Weave的主要特点
Weave具备如下特点：
首先，它是与操作系统无关的一个物联网系统框架，可以移植到任意操作系统上，只要底层操作系统能够提供Weave需要的最基本函数接口。虽然Google在其I/O发布会上，同时发布Brillo与Weave，而且Brillo缺省会内置Weave，但是Weave却不给Brillo面子，并不与Brillo紧密绑定。同时，Weave也不依赖于任何通信协议，它可以运行在Wi-Fi，BLE，Zigbee等常见的通信协议之上。
其次，针对不同的目标设备，比如资源受限的嵌入式硬件设备，资源充足的硬件设备，智能手机客户端（Android或iOS），云平台等，分别有不同的代码与之对应。这些不同的代码或组件，共同组成了Weave。显然，由于缺乏一个弹性可伸缩的操作系统内核，Weave不得不把所有的“职责”，都揽到自己身上，并通过不同的实现方式来应对。假设Brillo能够做到高度的伸缩性，可以适应几十K内存的资源受限设备，也可以适应数十M内存的复杂设备的话，那么Weave就不用这么费事了，只需要提供一套统一的框架代码即可。
再次，Weave提供了一套标准的设备操作命令（叫做Schema），以及对应的认证机制。Weave对常见的物联网设备，当前主要是智能家居设备，进行了总结和抽象，并形成了一套固定的操作命令集合，内部叫做Schema，并以JSON格式进行描述。Weave这样做的目标，是希望达到不同设备厂商的设备之间，只要使用了Weave，就可以相互操作的目的。同时Weave还引入了一套认证机制，不在标准schema框架内的设备及操作，可以经过Google的认证后，添加到标准schema中。这样就确保了整个schema框架的可扩展性，长此以往，就可以形成一个完整和丰富的生态链。
最后，Weave的大部分代码都是开放的，而且采用了相对宽松的BSD协议。Google仍然认为，以自己在IT行业内的影响力，并充分利用开源模式，来构筑一个完整的生态链，从而奠定在物联网领域的霸主地位，仍然是可行的。同时，面向设备的Weave库，尤其是uWeave，设计了一组简明扼要的接口，成为Provider。Weave的核心功能只依赖于这一组Provider接口，不依赖于任何其它的功能，使得Weave具备高度的可移植性。这从侧面也反映了Weave并没有与Brillo物联网操作系统进行紧密绑定，说明Google内部对Brillo的定位和地位，可能会存在争议。
c) Weave的整体架构
Weave是一个完整的物联网协同框架，它包含了一系列的组件，分别应用于不同的目标对象。下图是Weave的主要组成：
大致来说，Weave包含三个大的功能组件：支撑Wea
同时，Weave提供了两类API:WeaveCloud API和Weave Local API。Weave Local API是Weave设备端组件与智能手机客户端之间的交互接口，而Weave Cloud API则是Weave Cloud API与其它两个Weave组件之间的通信接口。
下面分别对Weave的三个主要组件，以及两个API接口进行详细介绍。
LibWeave&uWeave
设备端组件又根据不同的目标设备，分成了两个：一个叫做LibWeave，适应于具备复杂计算能力的设备，这类设备支持Linux或者其它功能丰富的操作系统内核，具有数十M以上的内存空间。另外一个叫做uWeave，指的是微小（Micro）的意思。顾名思义，uWeave则是运行在资源受限的嵌入式设备上。
LibWeave是采用C++语言开发的，其代码已正式开发在Internet上。目前来说，LibWeave的主要目标操作系统是Linux，要求目标设备的CPU必须支持MMU(内存管理单元)功能，以实现支撑Linux有效运行的虚拟内存机制。
而uWeave则是面向资源受限的嵌入式领域应用，而专门实现的Weave协议栈。与LibWeave不同，uWeave专门对代码进行了定制和优化，使得整个uWeave的代码非常紧凑和高效。比如，uWeave以标准的C语言（C99）进行开发，这可使得整个代码库尺寸非常小，适应于资源受限的硬件设备。除此之外，uWeave还采用了一些其它的技术，比如采用CBOR编码格式来替代基于纯文本的JSON编码格式，来降低对网络的要求，针对低功耗蓝牙（BLE）进行了特殊的优化，采用更加简化的加密机制等等。
智能手机客户端
Weave开发了针对Android和Apple iOS两种智能手机操作系统的客户端程序库和对应的API，这样智能手机程序员可以直接调用Weave Client的API，来开发客户体验良好的Weave应用程序，来操控基于Weave的物联网设备。比如某个智慧灯泡生产商，在其智能灯泡中嵌入Weave设备端代码（LibWeave或uWeave），然后开发针对智能手机的客户端来操控这些智能灯泡。
同时，Google也开发了缺省的智能手机APP，这个APP可以做基本的Weave设备管理和控制工作。比如，可以通过这个APP，扫描局域网或蓝牙网络上是否有Weave设备。如果有Weave设备，则启动配对程序，把Weave设备纳入APP中进行管理。这时候如果Weave设备是基于Google认证的标准Schema来操作的，那么用户就可以通过Google的APP，来管理和控制Weave设备，而不用关心Weave设备是由哪个厂商生产的。
Weave设备的初始化配置，也是由智能手机APP进行的，下面以uWeave为例来说明这个过程。
物联网设备的安全性是必须要充分保证的，谁也不希望自己家的智能门锁，能够被别人轻易打开。这样就必须设计一套完整的初始化和配置管理流程，来确保设备的安全性。尤其是物联网设备刚刚拿到，还没有启用的时候，必须对齐进行初始化，设置账号信息，加密信息等等重要配置数据，然后才能运行。
一般情况下，uWeave设备通过低功耗蓝牙（BLE）与手机客户端进行通信。在用户刚刚拿到uWeave设备的时候，设备制造商会随设备一起，提供一个设备唯一的配对密码。这个密码可能是打印在设备上，也可能是打印在一张纸上，然后与设备一起密封起来。不论何种形式，只有设备的所有者（Owner）才能够看到这个配对密码。同时，这个配对密码会写到设备程的软件程序中。
用户必须在手机上安装一个智能手机客户端APP(WeaveClient APP)，然后创建一个Google账号。这个过程需要连接到Weave Cloud上。智能手机客户端APP初始化好之后，就可以管理和配置基于uWeave的设备了。一般情况下，uWeave设备作为蓝牙通信的服务器端，手机客户端主动连接uWeave设备，然后启动配对过程。这个过程需要用户在手机客户端上输入随uWeave设备一起拿到的配对密码。只有密码正确，才会配对成功，从而进行下一步的通信，否则配对失败。因此，只要uWeave设备的初始配对密码不被泄漏，设备的初始化就是安全的。
一旦配对成功，uWeave设备和智能手机客户端就会协商一个一致的共享密码，用于后续通信数据的加密操作。这个共享密钥，当前是通过一种叫做SPAKE2的密钥交换技术实现的。详细的技术细节，可以参考参考文件【X】。这个共享密钥会同时存储在智能手机客户端和uWeave设备内。后续的所有通信，就可以直接使用这个密钥进行，而不用重新协商密钥。如果用户（uWeave设备Owner）希望授权其他用户来控制这个uWeave设备，则只需要通过智能手机客户端，把这个共享密钥分发给其它用户即可。
WeaveCloud
如果Weave设备和智能手机客户端在直接通信的范围之内，比如在同一个WiFi或蓝牙网络内，则可以通过智能手机客户端APP直接管理和操作Weave设备。但很多情况下，智能手机客户端与Weave设备并不在同一个局域网内，這时候就需要通过一个集中的后台来进行相互通信，这个集中的后台，就是Google的Weave云平台（Weave Cloud）。
首先，基于LibWeave的设备，在成功配置之后，会主动通过网络连接到Weave Cloud。同时，智能手机客户端APP也会主动连接到Weave Cloud。这两者都在同一个账号的约束范围之内，这个账号，就是客户的Google账号。
当进行远端控制的时候，智能手机客户端会首先把命令发给Weave Cloud，Weave Cloud再把命令转发给Weave设备。对于状态信息，则是由Weave设备先发送给Weave Cloud，然后中转到用户的智能手机客户端上。当然，这个过程中的所有通信数据，都是经过加密的。
除此之外，Weave Cloud还提供很多其它的辅助功能，比如可以为设备提供云端存储功能，设备的运行信息和中间产生的数据，可以同步到Weave Cloud中进行存储。根据Google的规划，将来还可能提供各种各样的大数据或人工智能功能，总之，Weave Cloud是整个Weave体系的核心。
目前来说，Google尚没有开源WeaveCloud的源代码的计划，所有的Weave客户端和Weave设备端，都需要连接到Google提供的Weave Cloud服务器上，因此这就要求，如果您希望基于Weave框架来开发物联网设备或解决方案，必须保证能够访问Google的服务器系统。
WeaveAPI
Weave组件之间是通过WeaveAPI进行通信和交互的，Weave定义了两类API:Weave Cloud API和Weave Local API。智能手机客户端和LibWeave与Weave Cloud通信，必须使用Weave Cloud API。而智能手机客户端与LibWeave之间的通信，则基于Weave Local API。这两类API分别基于不同的传输层协议，完成通信功能。下图示意了整个协议栈：
之所以设计两类API，是因为这三个组件之间的不同通信需求决定的。首先看Weave Loacl API，它主要解决Weave设备端（LibWeave）与智能手机客户端之间的交互问题。这两个组件之间要正常通信，需要解决两个问题（或者两个需求）:
1. 智能手机客户端如何定位到Weave设备。一般情况下，智能手机客户端通过局域网（WiFi，Ethernet等）与Weave设备通信，大部分的家庭局域网上，终端设备的IP地址是不固定的，通过DHCP动态分配。一般终端设备加电之后，会通过DHCP协议来向家庭网关申请一个动态的IP地址作为通信之用。一旦设备关闭，则会释放这个IP地址。家庭网关前后两次分配给终端的IP地址，一般是不同的，因此智能手机客户端无法通过固定的IP地址，直接与Weave设备进行通信；
2. 在定位到Weave设备，并建立通信连接之后，智能手机客户端与Weave设备之间的通信，必须是安全的。即使通信报文被截获，攻击者也无法查看具体内容。
Weave Local API采用mDNS协议解决第一个问题。我们知道，DNS协议用于完成计算机名字与IP地址之间的解析。在访问互联网的时候，用户一般在浏览器内输入待访问的网站的域名，本质上是一台服务器的名字。浏览器会查询DNS服务器，把服务器的名字转换成对应的IP地址，然后才通过TCP/IP协议与该服务器建立连接，并下载网页。这个过程需要一个重要角色-DNS服务器的支持。DNS服务器一般存在于具有成百上千台计算机的大型网络中，同时需要网络管理员进行复杂的管理和配置。在家庭网络等这类小型网络中，一般没有DNS服务器，因此无法采用传统的DNS协议来解析Weave设备的IP地址。而mDNS协议是专门为家庭网络等小型网络设计的。在mDNS架构中，无需集中的DNS服务器，只要终端设备都在一个局域网内（严格来说，应该是一个广播域内），且支持mDNS协议，就可以相互解析IP地址，并完成点对点通信。
因为没有集中的DNS服务器，运行mDNS协议的终端之间是通过组播（可以理解为广播）来相互交流的。智能手机客户端知道Weave设备的名字（通过注册机制完成，并记录在智能手机客户端中），它会发送一个mDNS请求广播，请求中包含了目标设备的名字。这个广播请求被所有在同一个局域网内的设备收到，但是只有请求的名字与自己的名字匹配的设备，才会向智能手机客户端回应一个应答。这个应答中包含了自己的IP地址。于是智能手机客户端就知道了Weave设备的IP地址，后续就可以基于普通的TCP/IP协议进行通信了。
而在Weave Cloud API中，则使用普通的DNS协议解析IP地址，无需用到mDNS。
Weave Local API采用HTTPS（HTTP Secure，安全的HTTP协议）协议解决安全问题。在解析到Weave设备的IP地址之后，智能手机客户端会与Weave设备之间建立一个HTTPS连接，所有的通信消息，都会被加密。这样即使是在WiFi这样可以很容易被窃听的网络上，网络通信也是安全的，用户无需担心信息泄露。
在通信安全的问题上，Weave CloudAPI与Weave Local API的需求是一样的，因此HTTPS协议也被Weave Cloud API所采用。但是Weave Cloud API的另外一个特征，是Weave Local API所不具备的，就是Weave Cloud API的星形通信模式。
所谓星形通信，指的是所有的智能手机客户端，以及所有的Weave设备，都需要连接到Weave Cloud上，然后所有的通信，都必须经Weave Cloud转接，必须经过Weave Cloud这个“中心”。这样做的核心目的，是确保Weave Cloud能够掌控所有的通信内容，可以做到非常细粒度的权限管理。同时也可以确保Weave Cloud在整个Weave协同框架中的核心地位。而XMPP协议是天生支持星形通信的，该协议基于XML来描述通信的内容，然后通过加密的TCP连接，把通信内容传递给中心服务器（Weave Cloud）。中心服务器根据安全规则等做一番检查之后，再把相关内容转发给目标设备。因此，Weave Cloud API采用XMPP协议。
因为XMPP/HTTPS/mDNS等协议是传送层或应用层协议，其底层依赖于TCP/IP协议。而IP协议是一种开放独立的网络层协议，与底层具体的传输技术保持足够的独立，因此从理论上说，Weave可以运行在任何底层的网络之上。Wi-Fi和Ethernet是最常见的家庭网络通信技术。
需要说明的是，uWeave与智能手机客户端之间的通信，也是Weave Local API的范畴。但是由于uWeave是针对资源受限的嵌入式应用场景所定制，很多情况下并不支持TCP/IP协议，因此无法采用mDNS和HTTPS等技术，而是直接采用了低功耗蓝牙（BLE）技术。从目前的实现来看，运行uWeave的物联网设备只会接受智能手机客户端的管理和控制，不会与Weave Cloud建立连接，因此不会用到Weave Cloud API。
d) Weave的主要技术实现
当前的Weave框架虽然还不是非常成熟（并没有基于Weave的商用物联网设备上市），但是其设计理念和设计技术，却非常先进和有代表意义。下面对Weave框架中的几个典型技术进行介绍和分析，以便读者更好的理解Weave框架，更好的理解物联网操作系统中的协同框架的概念。
i. 标准的命令和状态Schema
当前阻碍物联网发展的最大障碍，就是缺乏标准，这样不同厂商之间的物联网设备或软件，就无法互通，从而把整个物联网市场分割成以厂商为单位的小的“解决方案碎片”。举例来说，物联网设备厂商A生产的智能灯泡，只能通过厂商A与之配套的智能手机APP来进行管理和控制。因为标准缺失，所以智能手机APP与智能灯泡之间的交互协议，只能是A厂商自己定义。同样的道理，厂商B生产的智能门锁，也只能由厂商B配套的智能手机APP来管理和控制。这样的一个结果就是，一个用户购买了多少个厂商的设备，那么其手机上就需要安装多少个客户端APP。如果有一两个厂商还好说，一旦设备类型和生产商多了，那么用户的手机就被这些不同厂商的APP占满了，变成“应用市场”了。
Google试图通过定义一种标准的操作模式，来打破这种“厂商隔离”的状态。其设想的目标就是，用户只需要安装一个智能手机客户端，就可以控制所有厂商的物联网设备，只要物联网设备的软件符合Google的标准。这套标准的操作模式，叫做Schema。
Google分析后认为，智能手机APP与物联网设备之间，以及物联网设备与物联网设备之间，传递的数据无非分为两类：命令（command）和状态（state）。其中命令是由智能手机APP发送给物联网设备的，要求物联网设备做某个或某些指定的动作。而状态，则是物联网设备返回给智能手机APP的，也可以是智能手机APP主动向物联网设备索取后，物联网设备返回给手机APP的。比如智能门锁的例子，智能手机APP可以给门锁发一个“关闭（lock）”的命令。智能门锁收到这个命令后，执行关闭操作。完成后，向智能手机APP返回一个当前的状态，比如“已关闭（closed）”。这样通过命令和状态的交互，这个控制过程就完成了。
于是，Google把当前常见的物联网设备，尤其是针对智慧家庭解决方案的物联网设备，进行了分类，并定义了每种类别的设备的标准命令和状态。比如，Weave把智慧家庭物联网设备分为智能门锁，LED灯泡，摄像头，温度传感器，等等类别。每类设备赋予一个标准的类别编码，通过类别编码类识别设备的类别。比如，针对智能门锁，Weave的类别编码是“AO”。这是一个两个字符的字符串，在智能门锁运行期间，会定期的通过低功耗蓝牙（BLE）广播自己的相关信息，其中之一就是设备类别编码。智能手机APP会根据设备的类别编码，选择对应的标准操作schema，对设备进行操作。
设备类别编码定义好之后，针对每类设备，Weave定义了标准的命令和状态操作代码，并用JSON格式进行表示。比如，下面是一个针对LED灯泡的标准命令和状态schema：
const char kTraits[] = R"({
"onOff" : {
"commands" : {
"setConfig" : {
"minimalRole" : "user",
"parameters" : {
"state" : {
"type" : "string",
"enum" :["on","off"]
}
}
}
},
"state" : {
"state" : {
"isRequired" : true,
"type" : "string",
"enum" : ["on","off"]
}
}
}
})";
JSON是一种采用键值对（key-valuepair）来表示对象的方法。中间用冒号（:）隔开，左边的字符串是键，右面的字符串是对应的值。如果一个对象包含了多个键值对，则通过大括号把这个对象的所有键值对组合起来，形成一个对象。需要注意的是，键值对是可以嵌套的，即键值对的“值”，也可以是包含多个键值对的对象。
在上面的例子中，“onOff”是一个对LED灯泡的抽象描述，可以理解为LED灯泡。其右面大括号圈起来的整个部分，就是这个LED灯泡对象的操作属性。操作属性又分了两类，一类是命令（对应commands），一类是状态（对应state）。可以理解为command和state是两个二级键值对，这两个二级键值对组合到一起，就描述了对LED灯泡的标准操作。
可以把命令（commands）键值对进一步展开，为便于分析，单独摘录出来，如下：
"commands" : {
"setConfig" : {
"minimalRole" : "user",
"parameters" : {
"state" : {
"type" : "string",
"enum" : ["on","off"]
}
}
}
},
左边的“commands”是命令键值对的“键”，冒号右面大括号内括起来的，是对应的值。可见，这个“值”本身也是由一个叫做“setConfig”的三级键值对组成的。也就是说，对LED灯泡的操作命令，可以是“setConfig”（修改配置），而setConfig对应的值，则是该命令的参数，以及其它信息。从上面的描述可以看出，要执行setConfig操作，用户的最低角色（role）必须是user。这个操作对应的参数，也是一个键值对，键是“state”，对应的值可以是“on”或“off”。
需要注意的是，标准schema描述了Weave设备可以接受的所有命令的总和，以及每个命令所对应的参数描述。只要是在schema的描述范围之内的命令或状态操作，Weave设备就可以支持。否则Weave设备不支持。针对上述LED灯泡的schema，如果希望点燃LED灯泡，则需要向其发送下列命令：
{
“deviceId”: “52c867ca-17d5-f422-a2c8-b31c4e02743e”,
“name”: “onOff.setConfig”,
“parameters”: {
“state” : “on”
}
}
把上述JSON描述的命令及参数封装在网络报文中，发送给基于Weave的LED灯泡即可。上面的设备ID(DeviceId)标识了目标LED设备，因为在同一个用户账号下，可能存在很多Weave设备，Weave采用全球唯一ID(GUID)来标识每个设备。
在这个LED灯泡的schema中，只有setConfig这一个操作。如果需要添加其它操作，比如setColor，则可以直接在commands键值对中的值域部分追加，如下：
"commands" : {
"setConfig" : {
"minimalRole" : "user",
"parameters" : {
"state" : {
"type" : "string",
"enum" : ["on","off"]
}
}
}
"setColor" : {
"minimalRole" : "user",
"parameters" : {
"color" : {
"type" : "string",
"enum" : ["red","green","blue"]
}
}
}
},
按照这个schema，对LED灯泡的命令，就可以有两个了：一个是setConfig，用于设置灯泡的开关状态，另外一个是setColor，用于设置灯泡的颜色。
Schema中state键值对的含义，与commands类似，就不做进一步解释了。需要注意的是，在这个例子中，setConfig操作描述中也包含一个“state”，这个是setConfig的参数，不一定非要用state，也可以用其它诸如“onoff”等表示参数含义的字符串。而Schema中描述设备向客户端返回的状态（“state”），则是一个与commands一样的内置关键字，不能任意修改。
Weave针对常见的物联网设备，都定义了标准的schema。如果物联网设备是基于Weave开发的，且遵循Google的这一套标准Schema，那么从理论上说，这种物联网设备就可以被运行在智能手机上的Weave Client和运行在后台的Weave Cloud控制和管理。对于Weave没有定义的设备类型和对应的schema，设备厂商可以自己定义，然后向Google申请认证。一旦认证通过，那么就会被纳入标准的schema库内。可以看出，通过定义这套标准的shcema，并配以认证程序，Google实际上是在构筑一套物联网设备的“标准语言”，希望借此标准语言，来统一物联网世界。可见，Schema在Google的整个物联网战略中，是最核心的一环。
用户权限管理
为了对物联网设备进行分权分层的管理，Weave定义了不同的角色，每类角色具备不同的设备操作权限。主要有：
1. Owner：是设备的所有者，拥有最高权限。Owner可以设定其它的用户角色；
2. Manager，具备对其它（除Owner和Manager之外）用户角色的管理职责，可以给用户分配角色；
3. User：设备的使用者，具备对设备执行命令（commands）的权限；
4. Viewer：设备的查看者，可以对设备的状态（state）进行查询，但是不能对设备进行命令操作；
5. Unspecified/anonymous：没有被授予任何权限的角色。
任何试图链接到Weave设备上进行操作的用户，都会被分配一个固定的角色。在操作的时候，Weave会检查用户的角色，看看用户是否有特定的操作权限。如果具备权限，则运行执行指定的操作，否则则拒绝操作。
基于这样一种分级的访问机制，可以实现灵活的管理功能。比如，一个智能门锁设备的Owner可以给所有的家人，都设置User权限。这样所有的家人就都具备开锁和关锁的能力。Owner也可以给邻居或亲戚设置Viewer权限，这样这些用户就可以查看门锁的状态，万一门锁没有锁好，可及时通知Owner或User。
需要注意的是，用户（user）与角色（role）是不同的概念。用户是一个一个的实体，而角色则是某一类用户的集合，这一类用户具备相同的操作权限。用户和角色的概念，被广泛应用于权限管理系统中。
针对低功耗蓝牙的深度优化
这里主要是针对uWeave而言的。低功耗蓝牙（BLE）是一种广泛应用的局域内无线通信技术，它提供了一种低功耗的数据传输技术，被广泛应用在低成本的芯片上。同时也被智能手机等设备广泛支持。Weave架构的最主要应用场景，就是通过智能手机发现和控制物联网设备，因此既然BLE技术是这种通信场景的主流支撑技术，uWeave专门针对这种场景做了深度优化。
在BLE场景中，运行了uWeave的物联网设备，充当一个蓝牙服务器(专业名称叫做GATT Server)的角色，而运行Weave Client的智能手机，则充当了一个蓝牙客户端的角色。在uWeave设备还没有被任何客户端连接的时候，它通过BLE不断的广播自己的存在，以便客户端能够发现自己。
一旦被运行Weave Client的智能手机（Android或iOS等）发现并连接上，uWeave设备就接受客户端的控制。需要注意的是，不论是uWeave，还是LibWeave，都受相同的Weave Client控制。虽然这两者的底层通信协议稍有不同，但Weave Client屏蔽了这种不同，客户端应用程序开发者(开发智能手机APP的开发人员)只需要调用一套API，就可以同时控制这两类设备。
第一个针对BLE优化的特性，就是命令和状态的编码格式。在传统的Weave中，采用JSON格式描述Weave Client和Weave设备之间的交互命令和状态信息。虽然JSON是一种高度简化的对象表示方式，但是其本质上仍然是文本字符串的标识形式，占用的存储空间和网络带宽，比纯粹的数字形式大很多。这在WiFi或以太网情况下没有问题，因为这些通信技术的最大数据报文单元可以达到1K到2K字节，几乎可以容纳任何JSON格式的命令和状态字符串。但是在BLE环境下，其最大数据传输单元只有几十个字节。这样如果仍然采用JSON格式来表示命令和状态，则会出现一个数据单元无法传输的情况，必须对传输的数据进行分片处理。同时，过多的数据传输，会造成功耗的浪费。
因此，在BLE环境下，uWeave采用了CBOR（ConciseBinary Object Representation，一种用二进制表示对象的表示方法）的编码格式，这样就大大降低了网络传输的数据量。与JSON采用文本表示对象不同，CBOR采用二进制的数字来表示对象。下面是一个实例：
uint8_t request_buffer[] = {
0xA3, // {
0x01, 0x08, // api : EXECUTE
0x02, 0x07, // request_id : 7
0x10, 0xA2, // api_params : {
0x00, kExpectedTrait,// trait : 1
0x02, 0xA1, // execute_params : {
kConfigId, 0x09, // configId : 9
}; // }}
这是一个典型的命令块，它定义了三个顶层的键值对，即API对应EXECUTE，request_id对应7，api_params对应一个下一层的键值对。下一层的键值对描述了trait和执行命令的参数。在上面的表示中，左边部分是CBOR表示方式，右边则是传统的JSON表示格式。显然，CBOR表示格式只占用了13个字节，而JSON标识格式则需要80个字节。CBOR表示的命令块，可以通过一个BLE数据单元传送，但是JSON表示的结果就无法压缩到一个BLE数据单元中。之所以有这种效率的提升，是因为在CBOR表示方法中，对JSON的某些关键字做了映射关系，把JSON字符串映射为一个数字。比如，把“api”映射为0x01，把“EXECUTE”映射为0x08，等等。
另外一个针对BLE做的深度优化，就是短周期连接。所谓短周期连接，指的是Weave Client一旦发现一个uWeave设备，并不会主动去建立连接，而是等待用户的驱动。uWeave设备会周期性的通过BLE广播自己的存在，这种广播信息，由于经过特殊设计，消耗的资源很少。运行在智能手机上的Weave Client发现uWeave设备后，只会把这个设备呈现给用户，比如一个门锁，一个智能灯泡，或者一个智能小车。用户发起操作指令，比如用户点击“开锁”之后，Weave Client才试图与uWeave设备建立连接，发送操作命令，等待操作结果。待得到uWeave回复的操作结果之后，Weave Client就会主动断开连接，以节约电源。这种短周期连接机制，可以大大降低uWeave设备的功耗。
显然，这与传统的LibWeave客户端不同。LibWeave端会一直尝试与WeaveCloud或Weave Client建立连接，一旦建立连接，则永久保持，除非用户主动断开，或网络质量问题导致中断。
针对资源受限系统的专门优化
出针对BLE场景的专门优化外，uWeave还针对资源受限的嵌入式系统，做了专门的优化。主要表现在下列几个方面：
首先，是内存分配模式上的优化。一般情况下的嵌入式代码，都会依赖malloc和free等标准的C函数来申请和分配内存。但是这样做会导致一个问题，就是让开发者无法确定准确的内存数量，除非开发者对整个模块的实现了如指掌。因为有些内存是开发者所写的应用程序代码分配的，而有些内存又是诸如uWeave等既有模块分配的。这样开发者就无法跟踪所有的内存使用情况，这在内存资源非常受限的嵌入式领域，是十分严重的问题，开发者无法判断物理内存数量是否能满足所有的需求。
在uWeave的实现中，uWeave代码设计得尽量少的使用堆内存（即通过malloc和free动态分配的内存），尽量使用局部变量或静态全局变量来存储数据。在必须使用堆内存的情况下，uWeave也不自己分配内存，而是让开发者分配内存，然后传递给uWeave。比如下面这个代码片段：
UwDevice* device =(UwDevice*)malloc(uw_device_sizeof());
uw_device_init(device,settings,NULL);
...
这段代码的作用是创建一个uWeave设备对象，然后初始化。可以看出，这个过程没有涉及到任何需要用户输入的数据。在这种情况下，通常的做法是，uWeave直接调用malloc函数，创建一个UwDevice对象，然后初始化即可。但是uWeave却没有这样做，而是提供了uw_device_sizeof和uw_device_init等函数，把整个初始化过程分解为两个步骤，分别由开发者进行调用，完成uWeave设备的创建和初始化。
这样uWeave设备的创建，就由开发者控制，从而可以掌握已经分配的内存数量。这样就不会出现内存耗尽而开发者不知的情况。
另外一个专门针对资源受限的嵌入式系统的设计，就是uWeave完全以静态库(static library)的形式存在。这个静态库会与应用程序代码一同连接在一起，形成一个唯一的二进制模块，加载到嵌入式设备中。uWeave这个静态库不依赖于任何外部的模块。这样就要求uWeave尽可能的实现所有自己所需要的功能代码，同时以标准可移植的C语言（C99）进行实现。这与面向普通设备的LibWeave不同，LibWeave是采用C++语言实现的，而且广泛使用了C++语言的一些高级特性，比如模板(template)，弱指针等等。这样就对外部的模块产生了广泛的依赖。一旦加载一个LibWeave模块，该模块依赖的外部模块，也必须被操作系统同时加载。显然，这种广泛依赖外部模块的模式，不适合在嵌入式领域中应用。
uWeave的最后一个针对嵌入式系统的设计优化，是代码的执行时间。我们知道，嵌入式系统往往对程序的执行时间有严格要求，程序不能在规定的时间内完成执行，与执行失败的效果是一样的，甚至更严重。嵌入式领域的每一个函数，都需要有相对固定的执行周期，这样就便于开发者对整个系统的响应时间做出计算和评估。uWeave对每个函数的大致执行时间进行了统计，给出了大致的执行时间上限。这样就方便开发者计算整体的系统响应时间。
上述这些针对资源受限的嵌入式系统的优化和专门设计，并没有为uWeave带来额外的功能，但是却使得uWeave非常适合嵌入式领域应用，符合uWeave的定位。同时，这些设计原则，也可以作为其它嵌入式软件开发的参考，非常具有典型意义。
e) Weave开发举例
f) Weave优点和不足分析
Weave是一个相对完整的物联网协同框架，包括了运行在物联网设备上的LibWeave和uWeave，运行在智能手机上的客户端Weave Client，以提供后台服务的Weave Cloud。为了对设备进行一致化的管理和操作，Weave定义了一套基于JSON的Schema，用于描述设备控制命令和状态。Google引入了认证制度，希望把这套Schema做成一个标准，这样只要基于Weave实现的物联网设备，不管是不是Google开发的，就都可以纳入Weave的整个体系，可以通过Weave Cloud和Weave Client进行控制和管理。对用户来说，只要在自己的智能手机上安装一个Weave Client APP，就可以控制所有的物联网设备。
与此同时，Weave在实现上，也有诸多的两点。比如专门针对资源受限的嵌入式系统，开发了uWeave，并专门针对低功耗蓝牙BLE和嵌入式系统做了优化和定制。同时为了充分提高程序开发的便捷性，又采用C++实现了LibWeave，用于计算资源丰富的硬件系统。
但是Weave也有其明显的不足，主要有以下几点：
1. 当前Weave框架实现的功能，还只是人对设备的控制和交互功能。即人可以通过Weave Client或Weave Cloud，来对Weave Device进行控制和管理。并没有实现物联网设备与设备之间的协同。举例来说，如果家里的煤气报警系统被触发，那么煤气报警系统可以立即通知通风系统，加强通风。同时立即通知智能门锁，尽快打开大门，以便家人快速逃生。显然这种物联网系统之间的直接通信，Weave并没有实现。因此严格意义上说，Weave并不能算作一个真正的物联网协同框架；
2. Weave虽然试图通过标准的Schema建立设备的通信标准，但是并没有引入一套完整的层次化的设备命名体系。一个基于Weave的物联网设备，只能在用户的Google账号范围内可以唯一识别，一旦超出了Google账号的范围，则无法识别；
3. Weave的底层通信机制，也并没有基于一个统一的标准。在WiFi和Ethernet等局域网环境内，Weave是基于TCP协议进行通信的。但是在低功耗蓝牙领域，则直接基于蓝牙API通信。针对Zigbee以及LoRa等无线通信技术，Weave还没有对应的解决方案。这种相对割裂的通信方式，会大大限制Weave的可移植性；
4. 最后，作为Weave核心组件的Weave Cloud，并没有开源。这样用户就只能使用Gogole的Weave Cloud作为后台服务系统。对一些希望建设自己的后台系统的物联网设备商来说，这是一个严重的阻碍。同时，由于Google的服务器并不是每个地方都能访问到，对于一些无法访问Google服务的地方，则Weave几乎无法使用。
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