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前言：
最近在做一个基于SpringCloud+Springboot+Docker的新闻头条微服务项目，用的是黑马的教程，现在项目开发进入了尾声，我打算通过写文章的形式进行梳理一遍，并且会将梳理过程中发现的Bug进行修复，有需要改进的地方我也会继续做出改进。这一系列的文章我将会放入微服务项目专栏中，这个项目适合刚接触微服务的人作为练手项目，假如你对这个项目感兴趣你可以订阅我的专栏进行查看，需要资料可以私信我，当然要是能给我点个小小的关注就更好了，你们的支持是我最大的动力。
目录
一：未来数据定时刷新
1.redis key值匹配
方案一：keys模糊匹配
方案二：scan
2.redis管道
3.定时刷新功能实现
二：分布式锁解决集群下的方法抢占执行
1.问题描述
2.分布式锁
3.redis分布式锁
4.实现
（1）方法添加
（2） 代码修改
5.数据库同步
三：延迟队列实现定时发布
1.提供对外接口
2.具体实现
（1）前期准备
（2）添加任务到延迟队列
（3）修改发布文章代码
（4）消费任务进行文章审核
一：未来数据定时刷新
1.redis key值匹配
将未来5分钟之内要发布的文章加入到redis之后，我们需要定时对这部分数据（也就是zset中的数据）进行扫描，以便将zset中时间到了文章存入list中准备发布，但是这时候扫描zset中的数据有两种选择，见下面分析：
方案一：keys模糊匹配
keys的模糊匹配功能很方便也很强大，但是在生产环境需要慎用！开发中使用keys的模糊匹配却发现redis的CPU使用率极高，所以公司的redis生产环境将keys命令禁用了！redis是单线程，会被堵塞
方案二：scan
SCAN 命令是一个基于游标的迭代器，SCAN命令每次被调用之后， 都会向用户返回一个新的游标， 用户在下次迭代时需要使用这个新游标作为SCAN命令的游标参数， 以此来延续之前的迭代过程。
2.redis管道
普通redis客户端和服务器交互模式
Pipeline请求模型
两者的区别从图中就可以看出来，第一种方式对每一个命令都需要向服务端发送一次请求，假如命令过多会不断创建连接，降低执行效率；而第二种方式则是将一批命令积攒到一起再开启通道一次性执行，大大减少了连接数。
3.定时刷新功能实现
在taskserviceImpl中添加如下方法，并且引导类中开启任务调度注解@EnableScheduling
@Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
public void refresh() {
// 获取所有未来数据集合的key值
Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");// future_*
for (String futureKey : futureKeys) { // future_250_250
String topicKey = ScheduleConstants.TOPIC + futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];
//获取该组key下当前需要消费的任务数据
Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0, System.currentTimeMillis());
if (!tasks.isEmpty()) {
//将这些任务数据添加到消费者队列中
cacheService.refreshWithPipeline(futureKey, topicKey, tasks);
log.info("成功将{}下的当前需要执行的任务添加到{}",futureKey,topicKey);
}
}
}二：分布式锁解决集群下的方法抢占执行
1.问题描述
假如启动两台tbug-headlines-schedule服务，这时候两者都会去执行refresh方法，但是我们只需要其中一台去执行扫描任务即可，这时候就需要加入分布式锁来进行控制。
2.分布式锁
分布式锁：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保证数据的一致性。
解决方案：
3.redis分布式锁
setnx （Set if Not Exists） 命令在指定的 key 不存在时，为 key 设置指定的值。
这种加锁的思路是，如果 key 不存在则为 key 设置 value，如果 key 已存在则 SETNX 命令不做任何操作
-
客户端A请求服务器设置key的值，如果设置成功就表示加锁成功
-
客户端B也去请求服务器设置key的值，如果返回失败，那么就代表加锁失败
-
客户端A执行代码完成，删除锁
-
客户端B在等待一段时间后再去请求设置key的值，设置成功
-
客户端B执行代码完成，删除锁
4.实现
（1）方法添加
在工具类CacheService中添加如下方法：
/**
* 加锁
*
* @param name
* @param expire
* @return
*/
public String tryLock(String name, long expire) {
name = name + "_lock";
String token = UUID.randomUUID().toString();
RedisConnectionFactory factory = stringRedisTemplate.getConnectionFactory();
RedisConnection conn = factory.getConnection();
try {
//参考redis命令：
//set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
Boolean result = conn.set(
name.getBytes(),
token.getBytes(),
Expiration.from(expire, TimeUnit.MILLISECONDS),
RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT //NX
);
if (result != null && result)
return token;
} finally {
RedisConnectionUtils.releaseConnection(conn, factory,false);
}
return null;
}参数name表示锁的名称，expire表示锁的过期时间，最重要的是set方法中最后一个参数RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT，这表示当有一个请求过来之后就会设置key值进行加锁，这样再有请求过来就获取不到了。
（2） 代码修改
/**
* 定时器任务，每分钟扫描redis一次
*/
@Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
public void refresh() {
String token = cacheService.tryLock("FUTURE_TASK_SYNC", 1000 * 30);//加锁，30秒过期
if(StringUtils.isNotBlank(token)) {
log.info("开始执行定时扫描redis任务...");
//获取所有未来数据集合的key值
Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
for (String futureKey : futureKeys) {
//截取后半部分 future_200_100 --> _200_100
String topicKey = ScheduleConstants.TOPIC + futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];
//获取该组key下当前需要清理的任务数据
Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey,0,System.currentTimeMillis());
if(!tasks.isEmpty()) {
//将这些数据添加到消费队列中
cacheService.refreshWithPipeline(futureKey,topicKey,tasks);
log.info("成功将{}下的当前需要执行的任务添加到{}",futureKey,topicKey);
}
}
}
}5.数据库同步
在完成上述操作之后，我们需要知道的是redis中只是存放现在就需要发布和5分钟之内需要发布的文章，而那些超过5分钟之后才需要发布的文章（比如一天之后发布）我们是不将其存入redis中的，它们只是存放在数据库中，这时候就需要定时去扫描数据库查看哪些文章需要被放入redis进行处理，流程图还可以参考上一篇文章的：
/**
* 数据库同步任务，每五分钟执行一次
*/
@PostConstruct //表示服务一启动便执行一次
@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
public void reloadData() {
log.info("开始同步数据库任务到redis...");
//1.清理缓存任务，避免重复
clearCache();
//2.获取5分钟之后的时间
Calendar calendar = Calendar.getInstance();
calendar.add(Calendar.MINUTE,5);
//3.查看未来所有小于5分钟的任务
List<Taskinfo> tasks = taskInfoMapper.selectList
(Wrappers.<Taskinfo>lambdaQuery().lt(Taskinfo::getExecuteTime, calendar.getTime()));
if(tasks != null && tasks.size() > 0) {
for (Taskinfo taskinfo : tasks) {
Task task = new Task();
BeanUtils.copyProperties(taskinfo,task);
task.setExecuteTime(taskinfo.getExecuteTime().getTime());
addTaskToCache(task);
}
}
}
/**
* 清理缓存任务
*/
private void clearCache() {
log.info("开始清理缓存任务...");
//获取任务集
Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
Set<String> topicKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.TOPIC + "*");
cacheService.delete(futureKeys);
cacheService.delete(topicKeys);
}三：延迟队列实现定时发布
1.提供对外接口
提供远程的feign接口，在tbug-headlines-feign-api编写类如下：
package com.my.apis.schedule;
import com.my.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.my.model.schedule.dtos.Task;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
@FeignClient(value = "headlines-schedule")
public interface IScheduleClient {
/**
* 添加任务
* @param task 任务对象
* @return 任务id
*/
@PostMapping("/api/v1/task/add")
ResponseResult addTask(@RequestBody Task task);
/**
* 取消任务
* @param taskId 任务id
* @return 取消结果
*/
@GetMapping("/api/v1/task/cancel/{taskId}")
ResponseResult cancelTask(@PathVariable("taskId") long taskId);
/**
* 按照类型和优先级来拉取任务
* @param type
* @param priority
* @return
*/
@GetMapping("/api/v1/task/poll/{type}/{priority}")
ResponseResult poll(@PathVariable("type") int type, @PathVariable("priority") int priority);
}
在tbug-headlines-schedule微服务下提供对应的实现
package com.my.schedule.feign;
import com.my.apis.schedule.IScheduleClient;
import com.my.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.my.model.schedule.dtos.Task;
import com.my.schedule.service.TaskService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
public class ScheduleClient implements IScheduleClient {
@Autowired
private TaskService taskService;
/**
* 添加任务
* @param task 任务对象
* @return 任务id
*/
@Override
@PostMapping("/api/v1/task/add")
public ResponseResult addTask(@RequestBody Task task) {
return ResponseResult.okResult(taskService.addTask(task));
}
/**
* 取消任务
* @param taskId 任务id
* @return 取消结果
*/
@Override
@GetMapping("/api/v1/task/cancel/{taskId}")
public ResponseResult cancelTask(@PathVariable long taskId) {
return ResponseResult.okResult(taskService.cancelTask(taskId));
}
/**
* 按照类型和优先级来拉取任务
* @param type
* @param priority
* @return
*/
@Override
@GetMapping("/api/v1/task/poll/{type}/{priority}")
public ResponseResult poll(@PathVariable("type") int type,@PathVariable("priority") int priority) {
return ResponseResult.okResult(taskService.poll(type,priority));
}
}
2.具体实现
（1）前期准备
①枚举类
package com.my.model.common.enums;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
@Getter
@AllArgsConstructor
public enum TaskTypeEnum {
NEWS_SCAN_TIME(1001, 1,"文章定时审核"),
REMOTEERROR(1002, 2,"第三方接口调用失败，重试");
private final int taskType; //对应具体业务
private final int priority; //业务不同级别
private final String desc; //描述信息
}②序列化工具
在添加任务到延迟队列的方法中，我们需要用到序列化工具进行序列化操作，而在任务消费时候又需要进行反序列化操作。java内置的序列化能将实现了Serilazable接口的对象进行序列化和反序列化，但是这里我选用的是效率更高的Protostuff。Protostuff是google开源的，其采用更为紧凑的二进制数组，表现更加优异。
将ProtostuffUtil拷贝到tbug-headlines-utils中，然后导入如下依赖
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-core</artifactId>
<version>1.6.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
<version>1.6.0</version>
</dependency>（2）添加任务到延迟队列
创建WmNewsTaskService
package com.my.wemedia.service;
import java.util.Date;
public interface WmNewsTaskService {
/**
* 添加任务到延迟队列中
* @param id 文章id
* @param publishTime 文章发布时间
*/
void addNewsToTask(Integer id, Date publishTime);
/**
* 消费延迟队列数据
*/
void scanNewsByTask();
}
实现类
package com.my.wemedia.service.impl;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.my.apis.schedule.IScheduleClient;
import com.my.common.constans.ScheduleConstants;
import com.my.common.redis.CacheService;
import com.my.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.my.model.common.enums.TaskTypeEnum;
import com.my.model.schedule.dtos.Task;
import com.my.model.wemedia.pojos.WmNews;
import com.my.utils.common.ProtostuffUtil;
import com.my.wemedia.service.WmAutoScanService;
import com.my.wemedia.service.WmNewsTaskService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
@Slf4j
@Service
public class WmNewsTaskServiceImpl implements WmNewsTaskService {
@Autowired
private IScheduleClient scheduleClient;
/**
* 添加任务到延迟队列
* @param id 文章id
* @param publishTime 文章发布时间
*/
@Override
@Async
public void addNewsToTask(Integer id, Date publishTime) {
log.info("添加任务到延迟服务中---begin");
Task task = new Task();
task.setExecuteTime(publishTime.getTime());
task.setTaskType(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType());
task.setPriority(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
WmNews wmNews = new WmNews();
wmNews.setId(id);
task.setParameters(ProtostuffUtil.serialize(wmNews));
scheduleClient.addTask(task);
log.info("添加任务到延迟服务中---end");
}
}
（3）修改发布文章代码
将之前的异步调用审核文章修改为将文章数据加入延迟队列
@Autowired
private WmAutoScanService wmAutoScanService;
@Autowired
private WmNewsTaskService wmNewsTaskService;
/**
* 提交文章
* @param dto
* @return
*/
@Override
public ResponseResult submitNews(WmNewsDto dto) throws Exception {
//1.参数校验
if(dto == null || dto.getContent().length() == 0) {
return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
}
//2.保存或修改文章
//2.1属性拷贝
WmNews wmNews = new WmNews();
BeanUtils.copyProperties(dto,wmNews);
//2.2设置封面图片
if(dto.getImages() != null && dto.getImages().size() != 0) {
String images = StringUtils.join(dto.getImages(), ",");
wmNews.setImages(images);
}
//2.3封面类型为自动
if(dto.getType().equals(WemediaConstants.WM_NEWS_TYPE_AUTO)) {
wmNews.setType(null);
}
saveOrUpdateWmNews(wmNews);
//3.判断是否为草稿
if(dto.getStatus().equals(WmNews.Status.NORMAL.getCode())) {
//直接保存结束
return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
}
//4.不是草稿
//4.1保存文章图片素材与文章关系
//4.1.1提取图片素材列表
List<String> imagesList = getImagesList(dto);
//4.1.2保存
saveRelatedImages(imagesList,wmNews.getId(),WemediaConstants.WM_CONTENT_REFERENCE);
//4.2保存封面图片和文章关系
saveRelatedCover(dto,imagesList,wmNews);
//5.审核文章(异步调用)
// wmAutoScanService.AutoScanTextAndImage(wmNews.getId());
//5.将任务添加到延迟服务
wmNewsTaskService.addNewsToTask(wmNews.getId(),wmNews.getPublishTime());
return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
}（4）消费任务进行文章审核
在WmNewsTaskServiceImpl中添加如下方法：
@Autowired
private WmNewsAutoScanServiceImpl wmNewsAutoScanService;
/**
* 消费延迟队列数据
*/
@Scheduled(fixedRate = 1000)
@Override
@SneakyThrows
public void scanNewsByTask() {
ResponseResult responseResult = scheduleClient.poll(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType(), TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
if(responseResult.getCode().equals(200) && responseResult.getData() != null){
log.info("文章审核---消费任务执行---begin---");
String json_str = JSON.toJSONString(responseResult.getData());
Task task = JSON.parseObject(json_str, Task.class);
byte[] parameters = task.getParameters();
WmNews wmNews = ProtostuffUtil.deserialize(parameters, WmNews.class);
System.out.println(wmNews.getId()+"-----------");
wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(wmNews.getId());
log.info("文章审核---消费任务执行---end---");
}
}下篇预告：定时发布文章优化策略
版权声明：程序员胖胖胖虎阿 发表于 2022年10月31日 上午3:56。
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