10-热点文章-定时计算

xxl-Job分布式任务调度

1 今日内容

1.1 需求分析

在这里插入图片描述

目前实现的思路:从数据库直接按照发布时间倒序查询

  • 问题1:

    如何访问量较大,直接查询数据库,压力较大

  • 问题2:

    新发布的文章会展示在前面,并不是热点文章

1.2 实现思路

把热点数据存入redis进行展示

判断文章是否是热点,有几项标准: 点赞数量,评论数量,阅读数量,收藏数量

计算文章热度,有两种方案:

  • 定时计算文章热度

  • 实时计算文章热度

1.3 定时计算

在这里插入图片描述

  • 根据文章的行为(点赞、评论、阅读、收藏)计算文章的分值,利用定时任务每天完成一次计算

  • 把分值较大的文章数据存入到redis中

  • App端用户查询文章列表的时候,优先从redis中查询热度较高的文章数据

1.4 定时任务框架-xxljob

spring传统的定时任务@Scheduled,但是这样存在这一些问题 :

  • 做集群任务的重复执行问题

  • cron表达式定义在代码之中,修改不方便

  • 定时任务失败了,无法重试也没有统计

  • 如果任务量过大,不能有效的分片执行

解决这些问题的方案为:

xxl-job 分布式任务调度框架

1.5 学习目录

  • xxl-job概述

  • xxl-job入门案例

  • xxl-job高级部分

  • 热点文章定时计算

  • 查询文章接口改造

2.分布式任务调度

2.1 什么是分布式任务调度

当前软件的架构已经开始向分布式架构转变,将单体结构拆分为若干服务,服务之间通过网络交互来完成业务处理。在分布式架构下,一个服务往往会部署多个实例来运行我们的业务,如果在这种分布式系统环境下运行任务调度,我们称之为分布式任务调度

在这里插入图片描述

将任务调度程序分布式构建,这样就可以具有分布式系统的特点,并且提高任务的调度处理能力:

1、并行任务调度

并行任务调度实现靠多线程,如果有大量任务需要调度,此时光靠多线程就会有瓶颈了,因为一台计算机CPU的处理能力是有限的。

如果将任务调度程序分布式部署,每个结点还可以部署为集群,这样就可以让多台计算机共同去完成任务调度,我们可以将任务分割为若干个分片,由不同的实例并行执行,来提高任务调度的处理效率。

2、高可用

若某一个实例宕机,不影响其他实例来执行任务。

3、弹性扩容

当集群中增加实例就可以提高并执行任务的处理效率。

4、任务管理与监测

对系统中存在的所有定时任务进行统一的管理及监测。让开发人员及运维人员能够时刻了解任务执行情况,从而做出快速的应急处理响应。

分布式任务调度面临的问题:

当任务调度以集群方式部署,同一个任务调度可能会执行多次,例如:电商系统定期发放优惠券,就可能重复发放优惠券,对公司造成损失,信用卡还款提醒就会重复执行多次,给用户造成烦恼,所以我们需要控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。常见解决方案:

  • 分布式锁,多个实例在任务执行前首先需要获取锁,如果获取失败那么就证明有其他服务已经在运行,如果获取成功那么证明没有服务在运行定时任务,那么就可以执行。
  • ZooKeeper选举,利用ZooKeeper对Leader实例执行定时任务,执行定时任务的时候判断自己是否是Leader,如果不是则不执行,如果是则执行业务逻辑,这样也能达到目的。

2.2 xxl-Job简介

针对分布式任务调度的需求,市场上出现了很多的产品:

1) TBSchedule:淘宝推出的一款非常优秀的高性能分布式调度框架,目前被应用于阿里、京东、支付宝、国美等很多互联网企业的流程调度系统中。但是已经多年未更新,文档缺失严重,缺少维护。

2) XXL-Job:大众点评的分布式任务调度平台,是一个轻量级分布式任务调度平台, 其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。

3)Elastic-job:当当网借鉴TBSchedule并基于quartz 二次开发的弹性分布式任务调度系统,功能丰富强大,采用zookeeper实现分布式协调,具有任务高可用以及分片功能。

4)Saturn: 唯品会开源的一个分布式任务调度平台,基于Elastic-job,可以全域统一配置,统一监
控,具有任务高可用以及分片功能。

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。

源码地址:https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job

文档地址:https://www.xuxueli.com/xxl-job/

特性

  • 简单灵活
    提供Web页面对任务进行管理,管理系统支持用户管理、权限控制;
    支持容器部署;
    支持通过通用HTTP提供跨平台任务调度;
  • 丰富的任务管理功能
    支持页面对任务CRUD操作;
    支持在页面编写脚本任务、命令行任务、Java代码任务并执行;
    支持任务级联编排,父任务执行结束后触发子任务执行;
    支持设置指定任务执行节点路由策略,包括轮询、随机、广播、故障转移、忙碌转移等;
    支持Cron方式、任务依赖、调度中心API接口方式触发任务执行
  • 高性能
    任务调度流程全异步化设计实现,如异步调度、异步运行、异步回调等,有效对密集调度进行流量削峰;
  • 高可用
    任务调度中心、任务执行节点均 集群部署,支持动态扩展、故障转移
    支持任务配置路由故障转移策略,执行器节点不可用是自动转移到其他节点执行
    支持任务超时控制、失败重试配置
    支持任务处理阻塞策略:调度当任务执行节点忙碌时来不及执行任务的处理策略,包括:串行、抛弃、覆盖策略
  • 易于监控运维
    支持设置任务失败邮件告警,预留接口支持短信、钉钉告警;
    支持实时查看任务执行运行数据统计图表、任务进度监控数据、任务完整执行日志;

2.3 XXL-Job-环境搭建

2.3.1 调度中心环境要求
  • Maven3+
  • Jdk1.8+
  • Mysql5.7+
2.3.2 源码仓库地址
源码仓库地址Release Download
https://github.com/xuxueli/xxl-jobDownload
http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-jobDownload

也可以使用资料文件夹中的源码

2.3.3 初始化“调度数据库”

请下载项目源码并解压,获取 “调度数据库初始化SQL脚本” 并执行即可。

位置:/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql 共8张表

在这里插入图片描述

- xxl_job_lock:任务调度锁表;
- xxl_job_group:执行器信息表,维护任务执行器信息;
- xxl_job_info:调度扩展信息表: 用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息,如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等;
- xxl_job_log:调度日志表: 用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息,如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等;
- xxl_job_logglue:任务GLUE日志:用于保存GLUE更新历史,用于支持GLUE的版本回溯功能;
- xxl_job_registry:执行器注册表,维护在线的执行器和调度中心机器地址信息;
- xxl_job_user:系统用户表;

调度中心支持集群部署,集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例;

如果mysql做主从,调度中心集群节点务必强制走主库;

2.3.4 编译源码

解压源码,按照maven格式将源码导入IDE, 使用maven进行编译即可,源码结构如下:

在这里插入图片描述

2.3.5 配置部署“调度中心”

调度中心项目:xxl-job-admin

作用:统一管理任务调度平台上调度任务,负责触发调度执行,并且提供任务管理平台。

步骤一:调度中心配置

调度中心配置文件地址:/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties

数据库的连接信息修改为自己的数据库

### web
server.port=8888
server.servlet.context-path=/xxl-job-admin

### actuator
management.server.servlet.context-path=/actuator
management.health.mail.enabled=false

### resources
spring.mvc.servlet.load-on-startup=0
spring.mvc.static-path-pattern=/static/**
spring.resources.static-locations=classpath:/static/

### freemarker
spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/
spring.freemarker.suffix=.ftl
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.request-context-attribute=request
spring.freemarker.settings.number_format=0.##########

### mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml
#mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model

### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?Unicode=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

### datasource-pool
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1

### xxl-job, email
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=xxx@qq.com
spring.mail.password=xxx
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory

### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=

### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en")
xxl.job.i18n=zh_CN

## xxl-job, triggerpool max size
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100

### xxl-job, log retention days
xxl.job.logretentiondays=30

启动调度中心,默认登录账号 “admin/123456”, 登录后运行界面如下图所示。

在这里插入图片描述

2.4 配置部署调度中心-docker安装

1.创建mysql容器,初始化xxl-job的SQL脚本

docker run -p 3306:3306 --name mysql57 \
-v /opt/mysql/conf:/etc/mysql \
-v /opt/mysql/logs:/var/log/mysql \
-v /opt/mysql/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7

2.拉取镜像

docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

3.创建容器

docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.200.130:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=root" \
-p 8888:8080 -v /tmp:/data/applogs \
--name xxl-job-admin --restart=always  -d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

2.5 xxl-job入门案例编写

2.5.1 登录调度中心,点击下图所示“新建任务”按钮,新建示例任务

在这里插入图片描述

2.5.2 创建xxljob-demo项目,导入依赖
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!--xxl-job-->
    <dependency>
        <groupId>com.xuxueli</groupId>
        <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
        <version>2.3.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
2.5.3 application.yml配置
server:
  port: 8881


xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: 9999

2.5.4 新建配置类
package com.heima.xxljob.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * xxl-job config
 *
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;


    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }


}
2.5.4 任务代码,重要注解:@XxlJob(“JobHandler”)
package com.heima.xxljob.job;

import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class HelloJob {


    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void helloJob(){
        System.out.println("简单任务执行了。。。。");

    }
}
2.5.5 测试-单节点
  • 启动微服务

  • 在xxl-job的调度中心中启动任务

2.6 任务详解-执行器

  • 执行器:任务的绑定的执行器,任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能;

  • 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器

在这里插入图片描述

以下是执行器的属性说明:

属性名称说明
AppName是每个执行器集群的唯一标示AppName, 执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;
名称执行器的名称, 因为AppName限制字母数字等组成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;
排序执行器的排序, 系统中需要执行器的地方,如任务新增, 将会按照该排序读取可用的执行器列表;
注册方式调度中心获取执行器地址的方式;
机器地址注册方式为"手动录入"时有效,支持人工维护执行器的地址信息;

自动注册和手动注册的区别和配置

在这里插入图片描述

2.7 任务详解-基础配置

在这里插入图片描述

基础配置

  • 执行器:每个任务必须绑定一个执行器, 方便给任务进行分组

  • 任务描述:任务的描述信息,便于任务管理;

  • 负责人:任务的负责人;

  • 报警邮件:任务调度失败时邮件通知的邮箱地址,支持配置多邮箱地址,配置多个邮箱地址时用逗号分隔

在这里插入图片描述

调度配置

  • 调度类型:
    • 无:该类型不会主动触发调度;
    • CRON:该类型将会通过CRON,触发任务调度;
    • 固定速度:该类型将会以固定速度,触发任务调度;按照固定的间隔时间,周期性触发;

在这里插入图片描述

任务配置

  • 运行模式:

​ BEAN模式:任务以JobHandler方式维护在执行器端;需要结合 “JobHandler” 属性匹配执行器中任务;

  • JobHandler:运行模式为 “BEAN模式” 时生效,对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHandler”注解自定义的value值;

  • 执行参数:任务执行所需的参数;

在这里插入图片描述

阻塞处理策略

阻塞处理策略:调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略;

  • 单机串行(默认):调度请求进入单机执行器后,调度请求进入FIFO(First Input First Output)队列并以串行方式运行;

  • 丢弃后续调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,本次请求将会被丢弃并标记为失败;

  • 覆盖之前调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,将会终止运行中的调度任务并清空队列,然后运行本地调度任务;

在这里插入图片描述

路由策略

当执行器集群部署时,提供丰富的路由策略,包括;

  • FIRST(第一个):固定选择第一个机器;

  • LAST(最后一个):固定选择最后一个机器;

  • ROUND(轮询)

  • RANDOM(随机):随机选择在线的机器;

  • CONSISTENT_HASH(一致性HASH):每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器,且所有任务均匀散列在不同机器上。

  • LEAST_FREQUENTLY_USED(最不经常使用):使用频率最低的机器优先被选举;

  • LEAST_RECENTLY_USED(最近最久未使用):最久未使用的机器优先被选举;

  • FAILOVER(故障转移):按照顺序依次进行心跳检测,第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度;

  • BUSYOVER(忙碌转移):按照顺序依次进行空闲检测,第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度;

  • SHARDING_BROADCAST(分片广播):广播触发对应集群中所有机器执行一次任务,同时系统自动传递分片参数;可根据分片参数开发分片任务;

在这里插入图片描述

2.8 路由策略(轮询)-案例

1.修改任务为轮询

在这里插入图片描述

2.启动多个微服务

在这里插入图片描述

修改yml配置文件

server:
  port: ${port:8881}


xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: ${executor.port:9999}

3.启动多个微服务

每个微服务轮询的去执行任务

2.9 路由策略(分片广播)

2.9.1 分片逻辑

执行器集群部署时,任务路由策略选择”分片广播”情况下,一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务

在这里插入图片描述

执行器集群部署时,任务路由策略选择”分片广播”情况下,一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务

在这里插入图片描述

2.9.2 路由策略(分片广播)-案例

需求:让两个节点同时执行10000个任务,每个节点分别执行5000个任务

①:创建分片执行器

在这里插入图片描述

②:创建任务,路由策略为分片广播

在这里插入图片描述

③:分片广播代码

分片参数

​ index:当前分片序号(从0开始),执行器集群列表中当前执行器的序号;

​ total:总分片数,执行器集群的总机器数量;

修改yml配置

server:
  port: ${port:8881}


xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-sharding-executor
      port: ${executor.port:9999}

代码

package com.heima.xxljob.job;

import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Component
public class HelloJob {

    @Value("${server.port}")
    private String port;


    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void helloJob(){
        System.out.println("简单任务执行了。。。。"+port);

    }

    @XxlJob("shardingJobHandler")
    public void shardingJobHandler(){
        //分片的参数
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

        //业务逻辑
        List<Integer> list = getList();
        for (Integer integer : list) {
            if(integer % shardTotal == shardIndex){
                System.out.println("当前第"+shardIndex+"分片执行了,任务项为:"+integer);
            }
        }
    }

    public List<Integer> getList(){
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            list.add(i);
        }
        return list;
    }
}

④:测试

启动多个微服务测试,一次执行可以执行多个任务

3.热点文章-定时计算

3.1 需求分析

需求:为每个频道缓存热度较高的30条文章优先展示

在这里插入图片描述

判断文章热度较高的标准是什么?

文章:阅读,点赞,评论,收藏

3.2 实现思路

在这里插入图片描述

3.3 实现步骤

分值计算不涉及到前端工程,也无需提供api接口,是一个纯后台的功能的开发。

3.3.1 频道列表远程接口准备

计算完成新热数据后,需要给每个频道缓存一份数据,所以需要查询所有频道信息

① 在heima-leadnews-feign-api定义远程接口

package com.heima.apis.wemedia;

import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

@FeignClient("leadnews-wemedia")
public interface IWemediaClient {

    @GetMapping("/api/v1/channel/list")
    public ResponseResult getChannels();
}

② heima-leadnews-wemedia端提供接口

package com.heima.wemedia.feign;

import com.heima.apis.wemedia.IWemediaClient;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.wemedia.service.WmChannelService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class WemediaClient implements IWemediaClient {

    @Autowired
    private WmChannelService wmChannelService;

    @GetMapping("/api/v1/channel/list")
    @Override
    public ResponseResult getChannels() {
        return wmChannelService.findAll();
    }
}

在ApArticleMapper.xml新增方法

<select id="findArticleListByLast5days" resultMap="resultMap">
    SELECT
    aa.*
    FROM
    `ap_article` aa
    LEFT JOIN ap_article_config aac ON aa.id = aac.article_id
    <where>
        and aac.is_delete != 1
        and aac.is_down != 1
        <if test="dayParam != null">
            and aa.publish_time <![CDATA[>=]]> #{dayParam}
        </if>
    </where>
</select>

修改ApArticleMapper类

package com.heima.article.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.heima.model.article.dtos.ArticleHomeDto;
import com.heima.model.article.pojos.ApArticle;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;

import java.util.Date;
import java.util.List;

@Mapper
public interface ApArticleMapper extends BaseMapper<ApArticle> {

    /**
     * 加载文章列表
     * @param dto
     * @param type  1  加载更多   2记载最新
     * @return
     */
    public List<ApArticle> loadArticleList(ArticleHomeDto dto,Short type);

    public List<ApArticle> findArticleListByLast5days(@Param("dayParam") Date dayParam);
}
3.3.2 热文章业务层

定义业务层接口

package com.heima.article.service;

public interface HotArticleService {

    /**
     * 计算热点文章
     */
    public void computeHotArticle();
}

修改ArticleConstans

package com.heima.common.constants;

public class ArticleConstants {
    public static final Short LOADTYPE_LOAD_MORE = 1;
    public static final Short LOADTYPE_LOAD_NEW = 2;
    public static final String DEFAULT_TAG = "__all__";

    public static final String ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC = "article.es.sync.topic";

    public static final Integer HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT = 3;
    public static final Integer HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT = 5;
    public static final Integer HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT = 8;

    public static final String HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE = "hot_article_first_page_";
}

创建一个vo接收计算分值后的对象

package com.heima.model.article.vos;

import com.heima.model.article.pojos.ApArticle;
import lombok.Data;

@Data
public class HotArticleVo extends ApArticle {
    /**
     * 文章分值
     */
    private Integer score;
}

业务层实现类

package com.heima.article.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.apis.wemedia.IWemediaClient;
import com.heima.article.mapper.ApArticleMapper;
import com.heima.article.service.HotArticleService;
import com.heima.common.constants.ArticleConstants;
import com.heima.common.redis.CacheService;
import com.heima.model.article.pojos.ApArticle;
import com.heima.model.article.vos.HotArticleVo;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.wemedia.pojos.WmChannel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.joda.time.DateTime;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Service
@Slf4j
@Transactional
public class HotArticleServiceImpl implements HotArticleService {

    @Autowired
    private ApArticleMapper apArticleMapper;

    /**
     * 计算热点文章
     */
    @Override
    public void computeHotArticle() {
        //1.查询前5天的文章数据
        Date dateParam = DateTime.now().minusDays(50).toDate();
        List<ApArticle> apArticleList = apArticleMapper.findArticleListByLast5days(dateParam);

        //2.计算文章的分值
        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = computeHotArticle(apArticleList);

        //3.为每个频道缓存30条分值较高的文章
        cacheTagToRedis(hotArticleVoList);

    }

    @Autowired
    private IWemediaClient wemediaClient;

    @Autowired
    private CacheService cacheService;

    /**
     * 为每个频道缓存30条分值较高的文章
     * @param hotArticleVoList
     */
    private void cacheTagToRedis(List<HotArticleVo> hotArticleVoList) {
        //每个频道缓存30条分值较高的文章
        ResponseResult responseResult = wemediaClient.getChannels();
        if(responseResult.getCode().equals(200)){
            String channelJson = JSON.toJSONString(responseResult.getData());
            List<WmChannel> wmChannels = JSON.parseArray(channelJson, WmChannel.class);
            //检索出每个频道的文章
            if(wmChannels != null && wmChannels.size() > 0){
                for (WmChannel wmChannel : wmChannels) {
                    List<HotArticleVo> hotArticleVos = hotArticleVoList.stream().filter(x -> x.getChannelId().equals(wmChannel.getId())).collect(Collectors.toList());
                    //给文章进行排序,取30条分值较高的文章存入redis  key:频道id   value:30条分值较高的文章
                    sortAndCache(hotArticleVos, ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + wmChannel.getId());
                }
            }
        }


        //设置推荐数据
        //给文章进行排序,取30条分值较高的文章存入redis  key:频道id   value:30条分值较高的文章
        sortAndCache(hotArticleVoList, ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE+ArticleConstants.DEFAULT_TAG);


    }

    /**
     * 排序并且缓存数据
     * @param hotArticleVos
     * @param key
     */
    private void sortAndCache(List<HotArticleVo> hotArticleVos, String key) {
        hotArticleVos = hotArticleVos.stream().sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());
        if (hotArticleVos.size() > 30) {
            hotArticleVos = hotArticleVos.subList(0, 30);
        }
        cacheService.set(key, JSON.toJSONString(hotArticleVos));
    }

    /**
     * 计算文章分值
     * @param apArticleList
     * @return
     */
    private List<HotArticleVo> computeHotArticle(List<ApArticle> apArticleList) {

        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = new ArrayList<>();

        if(apArticleList != null && apArticleList.size() > 0){
            for (ApArticle apArticle : apArticleList) {
                HotArticleVo hot = new HotArticleVo();
                BeanUtils.copyProperties(apArticle,hot);
                Integer score = computeScore(apArticle);
                hot.setScore(score);
                hotArticleVoList.add(hot);
            }
        }
        return hotArticleVoList;
    }

    /**
     * 计算文章的具体分值
     * @param apArticle
     * @return
     */
    private Integer computeScore(ApArticle apArticle) {
        Integer scere = 0;
        if(apArticle.getLikes() != null){
            scere += apArticle.getLikes() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT;
        }
        if(apArticle.getViews() != null){
            scere += apArticle.getViews();
        }
        if(apArticle.getComment() != null){
            scere += apArticle.getComment() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT;
        }
        if(apArticle.getCollection() != null){
            scere += apArticle.getCollection() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT;
        }

        return scere;
    }
}

在ArticleApplication的引导类中添加以下注解

@EnableFeignClients(basePackages = "com.heima.apis")

现在数据库中准备点数据

package com.heima.article.service.impl;

import com.heima.article.ArticleApplication;
import com.heima.article.service.HotArticleService;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@SpringBootTest(classes = ArticleApplication.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class HotArticleServiceImplTest {

    @Autowired
    private HotArticleService hotArticleService;

    @Test
    public void computeHotArticle() {
        hotArticleService.computeHotArticle();
    }
}
3.3.3 xxl-job定时计算-步骤

①:在heima-leadnews-article中的pom文件中新增依赖

<!--xxl-job-->
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

② 在xxl-job-admin中新建执行器和任务

新建执行器:leadnews-hot-article-executor

在这里插入图片描述

新建任务:路由策略为轮询,Cron表达式:0 0 2 * * ?

在这里插入图片描述

③ leadnews-article中集成xxl-job

XxlJobConfig

package com.heima.article.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * xxl-job config
 *
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;


    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }


}

在nacos配置新增配置

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: leadnews-hot-article-executor
      port: 9999

④:在article微服务中新建任务类

package com.heima.article.job;

import com.heima.article.service.HotArticleService;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
@Slf4j
public class ComputeHotArticleJob {

    @Autowired
    private HotArticleService hotArticleService;

    @XxlJob("computeHotArticleJob")
    public void handle(){
        log.info("热文章分值计算调度任务开始执行...");
        hotArticleService.computeHotArticle();
        log.info("热文章分值计算调度任务结束...");

    }
}

4.查询文章接口改造

4.1 思路分析

在这里插入图片描述

4.2 功能实现

4.2.1 在ApArticleService中新增方法
/**
     * 加载文章列表
     * @param dto
     * @param type  1 加载更多   2 加载最新
     * @param firstPage  true  是首页  flase 非首页
     * @return
     */
public ResponseResult load2(ArticleHomeDto dto,Short type,boolean firstPage);

实现方法

/**
     * 加载文章列表
     * @param dto
     * @param type      1 加载更多   2 加载最新
     * @param firstPage true  是首页  flase 非首页
     * @return
     */
@Override
public ResponseResult load2(ArticleHomeDto dto, Short type, boolean firstPage) {
    if(firstPage){
        String jsonStr = cacheService.get(ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + dto.getTag());
        if(StringUtils.isNotBlank(jsonStr)){
            List<HotArticleVo> hotArticleVoList = JSON.parseArray(jsonStr, HotArticleVo.class);
            ResponseResult responseResult = ResponseResult.okResult(hotArticleVoList);
            return responseResult;
        }
    }
    return load(type,dto);
}
4.2.2 修改控制器
/**
     * 加载首页
     * @param dto
     * @return
     */
@PostMapping("/load")
public ResponseResult load(@RequestBody ArticleHomeDto dto){
    //        return apArticleService.load(dto, ArticleConstants.LOADTYPE_LOAD_MORE);
    return apArticleService.load2(dto, ArticleConstants.LOADTYPE_LOAD_MORE,true);
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/518674.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

交叉验证(Cross-Validation)

交叉验证的基本概念 交叉验证通常用于评估机器学习模型在未知数据上的性能。它将数据集分成k个不同的子集&#xff0c;然后进行k次训练和验证。在每次迭代中&#xff0c;选择一个子集作为测试集&#xff0c;其余的子集作为训练集。这样&#xff0c;每个子集都用作过测试集&…

Debian安装1panel管理面板教程-最新

1Panel 是一个现代化、开源的 Linux 服务器运维管理面板。 1Panel面板是一个强大的服务器管理工具&#xff0c;它通过提供一站式管理、易于使用的界面、高度的可定制性、安全可靠的性能、强大的扩展性以及活跃的社区支持&#xff0c;为用户提供了一个高效、便捷的管理解决方案…

华为云1核2G免费使用一年

个人用户专享云服务器、云数据库产品每天上午9:30开抢&#xff0c;其他产品每天0点开放领取&#xff0c;企业用户所有产品每天0点开放领取&#xff1b; 云产品体验名额有限&#xff0c;领完即止。详情&#xff1a;https://www.vpspick.com/vps/591.html 通用入门型 T6 云服务…

实验06_IPv6实验

目录 实验拓扑 实验需求 实验配置及其现象验证&#xff1a; (1)R1---R4的IPv6的地址配置&#xff0c;根据设备编码配置IPv6 (2)R6 通过无状态自动获取 IPv6 地址 (3)OSPFv3 配置&#xff0c;通过 OSPFv3 实现全网通&#xff08;区域划分根据拓扑图&#xff09; 实验拓扑 …

Linux存储的基本管理

实验环境&#xff1a; 系统里添加两块硬盘 ##1.设备识别## 设备接入系统后都是以文件的形式存在 设备文件名称&#xff1a; SATA/SAS/USB /dev/sda,/dev/sdb ##s SATA, dDISK a第几块 IDE /dev/hd0,/dev/hd1 ##h hard VIRTIO-BLOCK /de…

蓝桥杯(5):python动态规划DF[2:背包问题]

1 0-1背包介绍【每件物品只能拿1件或者不拿】 1.1 简介 贪心是不可以的&#xff01;&#xff01;&#xff01; 1.2 状态 及状态转移 转移解释&#xff1a;要么不选 则上一个直接转移过来【dp[i-1][j]】&#xff0c;要么是选这个之后体积为j 则上一个对应的就是【dp[i-1][j-wi]…

Vue 样式技巧总结与整理[中级局]

SFC&#xff08;单文件组件&#xff09;由 3 个不同的实体组成&#xff1a;模板、脚本和样式。三者都很重要&#xff0c;但后者往往被忽视&#xff0c;即使它可能变得复杂&#xff0c;且经常导致挫折和 bug。 更好的理解可以改善代码审查并减少调试时间。 这里有 7 个奇技淫巧…

CSS设置网页颜色

目录 前言&#xff1a; 1.颜色名字&#xff1a; 2.十六进制码&#xff1a; 3.RGB&#xff1a; 4.RGBA&#xff1a; 5.HSL&#xff1a; 1.hue&#xff1a; 2.saturation&#xff1a; 3.lightness&#xff1a; 6.HSLA&#xff1a; 前言&#xff1a; 我们在电脑显示器&…

高血压的常见症状,你是否了解并警惕?

高血压是一种慢性心血管疾病&#xff0c;它的形成和发展与很多种因素密切相关。导致高血压的重要因素之一就是不良的生活饮食习惯。 高血压严重危害着人的心脏、肾脏、大脑等这些人体重要的器官&#xff0c;会容易带来心脏病、肾功能衰竭等一系列疾病。今天我在来为大家讲解一…

CorelDRAW2024序列号破解版下载以及CorelDRAW新功能介绍

CorelDRAW Graphics Suite 2024破解版介绍 CorelDRAW Graphics Suite 2024 破解版是领先的专业图形设计软件套件&#xff0c;旨在提供多个精心设计的工具和丰富的功能&#xff0c;轻松提高您的技能睡哦平&#xff0c;您可以更好的完成矢量插图、完美的布局、高级的照片编辑和高…

Jeecg commonController 任意文件上传漏洞复现

0x01 产品简介 Jeecg(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的低代码开发平台,使用JEECG可以简单快速地开发出企业级的Web应用系统。 0x02 漏洞概述 JEECG(J2EE Code Generation) 是开源的代码生成平台,目前官方已停止维护。由于 /api 接口鉴权时未过滤路径遍历,攻…

中高级前端? 这些一元运算符,你真的搞清楚了吗

前言 一元运算符&#xff0c;不太起眼&#xff0c;作用很大&#xff0c;请别忽视她&#xff01; 走近她&#xff0c;爱上她&#xff01; 定义 只需要一个操作数的运算符称为一元运算符。 还是代码容易懂&#xff1a; 1 // 一个操作数1 2 // 两个操作数一元运算符清单 运…

基于Springboot的学校防疫物资管理平台(有报告)。Javaee项目,springboot项目。

演示视频&#xff1a; 基于Springboot的学校防疫物资管理平台&#xff08;有报告&#xff09;。Javaee项目&#xff0c;springboot项目。 项目介绍&#xff1a; 采用M&#xff08;model&#xff09;V&#xff08;view&#xff09;C&#xff08;controller&#xff09;三层体系…

安装typora 免费版(beta版)

前言 typora 2021年11 月 23日后&#xff0c;推出付费的正式版本。不想花钱购买&#xff0c;除了破解脚本&#xff0c;还有其他的办法吗&#xff1f; 程序下载 答案是有的。可以安装免费的Typora Beta 版本&#xff0c;该旧版本基本的功能一应俱全&#xff0c;应付轻度的mar…

若依自带vue-cropper上传图片(可旋转、缩放)

2024.4.4今天我学习了如何使用若依的vue-cropper上传图片组件&#xff0c;在工作中遇到一个需求&#xff0c;需要对上传的图片进行旋转的操作&#xff0c;然后我先找到el-upload组件&#xff0c;使用之后发现它有一个自动上传和非自动上传的功能&#xff0c;是不是就可以通过非…

【React】useState为何返回数组而非对象

useState的正确语法如下 const [count, setCount] useState(0)通过打印可以看到useState返回一个数组&#xff0c;那么为何不返回对象呢 涉及到数组与对象间解构方式的差异 数组的解构&#xff1a;根据索引 const [a,,b] [1,2,3] console.log(a) // 1 console.log(b) // 3…

CentOS7安装MySQL8.0.28(持续)

第一步 &#xff1a;下载mysql MySQL https://www.mysql.com/

【java探索之旅】逻辑控制掌握 顺序结构 分支语句

&#x1f3a5; 屿小夏 &#xff1a; 个人主页 &#x1f525;个人专栏 &#xff1a; Java编程秘籍 &#x1f304; 莫道桑榆晚&#xff0c;为霞尚满天&#xff01; 文章目录 &#x1f4d1;前言一、逻辑控制的概念二、顺序结构三、分支结构3.1 if语句3.2 if习题巩固3.3 细节注意项…

阿里云服务器地域哪个便宜?哪个地域优惠?

目前2024年阿里云服务器地域对比哪个价格更优惠&#xff1f;华北6&#xff08;乌兰察布&#xff09;、华北3&#xff08;张家口&#xff09;、华北1&#xff08;青岛&#xff09;和华南2&#xff08;河源&#xff09;地域更便宜&#xff0c;云服务器吧yunfuwuqiba.com整理阿里云…

快排序解读

排序算法是计算机科学中不可或缺的一部分&#xff0c;它们在各种数据处理场景中发挥着关键作用。在众多排序算法中&#xff0c;快速排序以其高效的性能和简洁的实现成为了许多程序员的首选。今天&#xff0c;我们就来深入剖析快速排序算法&#xff0c;了解其原理、实现方式以及…