黑马头条-day10-xxl-job热点文章计算

发布时间:2023年12月26日

目录

一.需求分析

?实现思路

?定时计算

定时任务框架-xxljob

二. 学习目录

分布式任务调度

1 xxl-Job简介

2 XXL-Job-环境搭建

2.1调度中心环境要求

2.2源码仓库地址

?2.3 初始化“调度数据库”

2.4配置部署“调度中心”

3.配置部署调度中心-docker安装

?4.简单实例

创建xxljob-demo项目,导入依赖

application.yml配置

新建配置类

测试-单节点

4.2任务详解-执行器

4.3任务详解-基础配置

4.4路由策略(轮询)-案例

4.4路由策略(分片广播)

4.4.1 路由策略(分片广播)-案例

三.热点文章-定时计算

实现思路

1.频道列表远程接口准备

2.热文章业务层

3.xxl-job定时计算-步骤

四.查询文章接口改造

1. 思路分析

2. 功能实现

2.1 在ApArticleService中新增方法

2.2 修改控制器


一.需求分析

用户在看文章时,应该是查询出来热点文章,而不是根据时间查询最新的文章,热点文章,也就是观看量,点赞量,评论数等,

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

?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

?定时计算

  • 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

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

二. 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

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

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。

1 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:xxl-job: 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。

文档地址:分布式任务调度平台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 XXL-Job-环境搭建

2.1调度中心环境要求
  • Maven3+

  • Jdk1.8+

  • Mysql5.7+

2.2源码仓库地址
源码仓库地址Release Download
GitHub - xuxueli/xxl-job: A distributed task scheduling framework.(分布式任务调度平台XXL-JOB)Download
xxl-job: 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。Download

?2.3 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

?

- 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;

2.4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

?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。

3.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 /usr/local/mysql/conf:/etc/mysql \
-v /usr/local/mysql/log:/var/log/mysql \
-v /usr/local/mysql/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
-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://192.168.81.128:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=123456" \
-p 8888:8080 -v /tmp:/data/applogs \
--name xxl-job-admin --restart=always  -d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

?4.简单实例

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>
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
新建配置类
/**
 * 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;
    }


}

?任务代码,重要注解:@XxlJob(“JobHandler”)

测试-单节点
  • 启动微服务

  • 在xxl-job的调度中心中启动任务

4.2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

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 ?

4.3任务详解-基础配置

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

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;

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;

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;

?

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;

4.4路由策略(轮询)-案例

?1.修改任务为轮询

?2.启动多个微服务

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

4.4路由策略(分片广播)

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 ?

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 ?

4.4.1 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

?

?②:创建任务,路由策略为分片广播

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

三.热点文章-定时计算

需求:为每个频道缓存热度较高的30条文章优先展示 ?

判断文章热度较高的标准是什么?

文章:阅读,点赞,评论,收藏

实现思路

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();
}

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);
}

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.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

?

新建任务:路由策略为轮询,Cron表达式:0 0 2 * * ? ?

?

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...");

    }
}

四.查询文章接口改造

1. 思路分析

?

2. 功能实现

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);
}

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);
}

文章来源:https://blog.csdn.net/jjhnb123/article/details/135200764
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