后端杂七杂八系列篇三

① Spring Event用法

实际业务开发过程中，业务逻辑可能非常复杂，核心业务 + N个子业务。如果都放到一块儿去做，代码可能会很长，耦合度也会很高。

MQ解决这个问题，但是在业务不是特别复杂的情况下，我们可以使用观察者设计模式来完成。Spring Event（Application Event）其实就是一个观察者设计模式。

① 同步代码的用法

① 自定义事件

// 定义事件，继承 ApplicationEvent 的类成为一个事件类

@Data
@ToString
public class OrderProductEvent extends ApplicationEvent {
  /** 该类型事件携带的信息 */
  private String orderId;

  public OrderProductEvent(Object source, String orderId) {
    super(source);
    this.orderId = orderId;
  }
}

② 定义监听器

// 监听并处理事件，实现 ApplicationListener 接口或者使用 @EventListener 注解

@Slf4j
@Component
public class OrderProductListener implements ApplicationListener<OrderProductEvent> {

  /** 使用 onApplicationEvent 方法对消息进行接收处理 */
  @SneakyThrows
  @Override
  public void onApplicationEvent(OrderProductEvent event) {
    String orderId = event.getOrderId();
    long start = System.currentTimeMillis();
    Thread.sleep(2000);
    long end = System.currentTimeMillis();
    log.info("{}：校验订单商品价格耗时：({})毫秒", orderId, (end - start));
  }
  
}

③ 定义发布者

// 发布事件，通过 ApplicationEventPublisher 发布事件

@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderService {

  /** 注入ApplicationContext用来发布事件 */
  private final ApplicationContext applicationContext;

  /**
   * 下单
   *
   * @param orderId 订单ID
   */
  public String buyOrder(String orderId) {
    long start = System.currentTimeMillis();
    // 1.查询订单详情
    // 2.检验订单价格 （同步处理）
    applicationContext.publishEvent(new OrderProductEvent(this, orderId));
    // 3.短信通知（异步处理）
    long end = System.currentTimeMillis();
    log.info("任务全部完成，总耗时：({})毫秒", end - start);
    return "购买成功";
  }
  
}

④ 发布消息后，接口收到消息

// 发布消息后，接口收到消息

@SpringBootTest
public class OrderServiceTest {
  @Autowired private OrderService orderService;

  @Test
  public void buyOrderTest() {
    orderService.buyOrder("732171109");
  }
}

② 异步代码的用法

有些业务场景不需要在一次请求中同步完成，比如邮件发送、短信发送等。

① 开启异步

// 新增@EnableAsync注解

@EnableAsync
@SpringBootApplication
public class MingYueSpringbootEventApplication {

  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(MingYueSpringbootEventApplication.class, args);
  }
}

② 自定义事件

@Data
@AllArgsConstructor
public class MsgEvent {

  /** 该类型事件携带的信息 */
  public String orderId;
}

③ 自定义监听器(推荐使用 @EventListener 注解)，使用@Async注解

// 使用@EventListener 注解

@Slf4j
@Component
public class MsgListener {

  @Async
  @SneakyThrows
  @EventListener(MsgEvent.class)
  public void sendMsg(MsgEvent event) {
    String orderId = event.getOrderId();
    long start = System.currentTimeMillis();
    log.info("开发发送短信");
    log.info("开发发送邮件");
    Thread.sleep(4000);
    long end = System.currentTimeMillis();
    log.info("{}：发送短信、邮件耗时：({})毫秒", orderId, (end - start));
  }
}

④ 定义发布者

public String buyOrder(String orderId) {

    long start = System.currentTimeMillis();
    // 1.查询订单详情

    // 2.检验订单价格 （同步处理）
    applicationContext.publishEvent(new OrderProductEvent(this, orderId));

    // 3.短信通知（异步处理）
    applicationContext.publishEvent(new MsgEvent(orderId));

    long end = System.currentTimeMillis();
    log.info("任务全部完成，总耗时：({})毫秒", end - start);
    return "购买成功";
}

⑤ 发布消息后，观察同步与异步消息

@Test
public void buyOrderTest() {
    orderService.buyOrder("732171109");
}

② SpringBoot+Redis BitMap 实现签到与统计功能

① 什么是Redis BitMap ？

在数据处理和分析中，常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时，传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap（位图）是一种适合于大规模数据统计的数据结构，能够以较低的空间复杂度存储大规模数据，并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。

② SpringBoot 整合 Redis 实现签到 功能

① 设计思路

我们可以把年和月作为BitMap的key，然后保存到一个BitMap中，每次签到就到对应的位上把数字从0 变为1，只要是1，就代表是这一天签到了，反之咋没有签到。

比如 2024年1月1日的签到：
Key(202401) Value:1

比如 2024年1月2日的签到：
Key(202401) Value:1

比如 2024年1月3日的未签到：
Key(202401) Value:0

所以2024年一月份的签到状态可以表示为：
Key(202401) Value:1,1,0,1,0,1,1,1

为了区分用户，我们可以加一个用户标识。比如 202401:24ewe89 后面的这个24ewe89是用户的token

② 如何连续签到天数？

③ 如何得到本月到今天为止的所有签到数据？

④ 如何从后向前遍历每个Bit位？

br>

⑤ 代码Demo

// controller

@GetMapping("/signCount")
public Result signCount() {
    return userService.signCount();
}

// service

public Result signCount() {
    //1. 获取登录用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    //2. 获取日期
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    //3. 拼接key
    String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
    String key = RedisConstants.USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
    //4. 获取今天是本月的第几天
    int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
    //5. 获取本月截至今天为止的所有的签到记录，返回的是一个十进制的数字 BITFIELD sign:5:202301 GET u3 0
    List<Long> result = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(
        key,
        BitFieldSubCommands.create()
        .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0));
    //没有任务签到结果
    if (result == null || result.isEmpty()) {
        return Result.ok(0);
    }
    Long num = result.get(0);
    if (num == null || num == 0) {
        return Result.ok(0);
    }
    //6. 循环遍历
    int count = 0;
    while (true) {
        //6.1 让这个数字与1 做与运算，得到数字的最后一个bit位 判断这个数字是否为0
        if ((num & 1) == 0) {
            //如果为0，签到结束
            break;
        } else {
            count ++;
        }
        num >>>= 1;
    }
    return Result.ok(count);
}

③ 基于Redis实现分布式锁(使用Redisson)

用法

1. pom文件

   <dependency>
       <groupId>org.redisson</groupId>
       <artifactId>redisson</artifactId>
       <version>3.13.6</version>
   </dependency>

2. 配置 Redisson 客户端

@Configuration
@SuppressWarnings("all")
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.88.130:6379")
                .setPassword("root");
        return Redisson.create(config);
    }

}

3. Redisson 的可重入锁

 @Test
 public void tesRedisson() throws InterruptedException {
     // 获取可重入锁, 指定锁的名称
     RLock lock = redissonClient.getLock("anLock");
     // 尝试获取锁
     // 参数1：获取锁的最大等待时间（期间会多次重试获取锁）
     // 参数2：锁自动释放时间
     // 参数3：时间单位
     boolean isGetLock = lock.tryLock(1, 10, TimeUnit.SECONDS);

     if (isGetLock) {
         try {
             System.out.println("执行业务");
         } finally {
             lock.unlock();
         }
     }
 }

⑤ redis 缓存穿透

什么是缓存穿透？
redis已经没有了，还查询mysql

解决方案：布隆过滤器
布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中