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解决方案#xff1a;把热点…一、今日内容
1. 需求分析 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
如果访问量比较大直接查询数据库压力较大新发布的文章会展示在前面并不是热点文章 2. 实现思路
解决方案把热点数据存入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 3. 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。 4. 定时任务框架 - xxljob
spring传统的定时任务Scheduled但是这样存在一些问题
做集群任务时的重复执行问题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。 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 二、分布式任务调度
1. 什么是分布式任务调度
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服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坏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. xxl-job简介
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开箱即用。
特性说明简单灵活 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时自动转移到其他节点执行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测试包括串行、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 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
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名称说明TBSchedule淘宝推出多年未更新文档缺失严重缺少维护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Saturn唯品会开源的一个分布式任务调度平台基于Elastic-job 3. xxl-job环境搭建
3.1 调度中心环境要求
Maven 3jdk 1.8Mysql 5.7
3.2 源码仓库地址
源码仓库地址Release Dowmloadhttps://github.com/xuxueli/xxl-jobhttps://github.com/xuxueli/xxl-job/releaseshttp://gitee.com/xuxueli0323/xxl-jobxxl-job 发行版 - Gitee.com
也可以使用资料文件夹中的源码解压到IDEA工作目录下用IDEA打开 根据自己的情况修改maven配置 3.3 初始化“调度数据库”
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。
步骤调度数据库初始化SQL脚本执行
位置xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql 共八张表 - 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、执行入参和报警右键等 - 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 - 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。
3.4 调度中心配置
配置文件位置xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties
根据自己的情况修改数据库连接密码 步骤启动调度中心XxlJobAdminApplication默认登录账号admin/123456登录后运行界面如下图所示。
http://localhost:8080/xxl-job-admin/toLogin 4. 配置部署调度中心 - docker安装
docker安装
步骤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_PASSWORD123456\
-d mysql:5.7 步骤②拉取镜像
docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0
步骤③创建容器
docker run -e PARAMS--spring.datasource.urljdbc:mysql://192.168.200.130:3306/xxl_job?UnicodetruecharacterEncodingUTF-8 \
--spring.datasource.usernameroot \
--spring.datasource.password123456 \
-p 8888:8080 -v /tmp:/data/applogs \
--name xxl-job-admin --restartalways -d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0
http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin/toLogin 5. xxl-job入门案例 - Bean模式任务方法形式
步骤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 步骤②创建xxljob-demo项目导入依赖 dependenciesdependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-web/artifactId/dependency!--xxl-job--dependencygroupIdcom.xuxueli/groupIdartifactIdxxl-job-core/artifactIdversion2.3.0/version/dependency
/dependencies
步骤③application.yml配置
server:port: 8881
xxl:job:admin:addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-adminexecutor:appname: xxl-job-executor-sampleport: 9999
步骤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;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;Beanpublic XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor() {logger.info( xxl-job config init.);XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor new XxlJobSpringExecutor();xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);xxlJobSpringExecutor.setAppname(appName);xxlJobSpringExecutor.setPort(port);return xxlJobSpringExecutor;}
}
步骤⑤添加任务代码重要注解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。。。。。。);}
}步骤⑥测试-单节点
启动微服务
package com.heima.xxljob;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;SpringBootApplication
public class XxlJobApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(XxlJobApplication.class, args);}
}在xxl-job的调度中心启动任务 6. 任务详解 - 执行器
执行器任务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。 以下是执行器属性的说明
属性名称说明AppName每个执行器集群的唯一标识AppName执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可以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 7. 任务详解 - 基础配置 基础配置 基础配置说明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个邮箱地址配置多个邮箱地址时用逗号分隔
调度配置 调度类型说明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时间间隔周期性触发
任务配置 运行模式 说明 BEAN模式任务以JobHandler方式维护在执行器端需要结合“JobHandler属性匹配执行器中的任务JobHandler运行模式以”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 阻塞处理策略说明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高丰富的路由策略包括
路由策略说明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 8. 路由策略 - 轮询
步骤①修改任务路由策略为轮询 步骤②修改application.yml配置文件
server:port: ${port:8881}
xxl:job:admin:addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-adminexecutor:appname: xxl-job-executor-sampleport: ${executor.port:9999}
步骤③启动多个微服务每个微服务轮询地去执行任务 package com.heima.xxljob.job;import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;Component
public class HelloJob {Value(${server.port})private String port;XxlJob(demoJobHandler)public void helloJob() {System.out.println(简单任务执行了。。。。。。 port);}
}9. 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”的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。 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
步骤①创建分片执行器 步骤②创建任务路由策略为分片广播 步骤③分片广播代码
修改application.yml配置
server:port: ${port:8881}
xxl:job:admin:addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-adminexecutor:appname: xxl-job-sharding-executorport: ${executor.port:9999}
修改HelloJob代码
package com.heima.xxljob.job;import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;Component
public class HelloJob {Value(${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() {// 分片参数int shardIndex XxlJobHelper.getShardIndex();int shardTotal XxlJobHelper.getShardTotal();// 业务逻辑ListInteger 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 ListInteger getList() {ListInteger list new ArrayList();for (int i 0; i 10000; i) {list.add(i);}return list;}
}步骤④启动多个微服务进行测试一次执行可以执行多个任务 三、热点文章 - 定时计算
1. 需求分析
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阅读量、点赞、评论、收藏 2. 实现思路 3. 实现步骤
分值计算不涉及到前端工程也无需提高api接口是一个纯后台的功能的开发。
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
步骤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();
}
步骤②在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 {Autowiredprivate WmChannelService wmChannelService;GetMapping(/api/v1/channel/list)Overridepublic ResponseResult getChannels() {return wmChannelService.findAll();}
}
步骤③在ApArticleMapper类新增如下 /*** 查询最近5天的文章* param dayParam* return*/ListApArticle findArticleListByLast5days(Param(dayParam) Date dayParam);
在ApArticleMapper.xml新增丰富
select idfindArticleListByLast5days resultMapresultMapSELECTaa.*FROMap_article aaLEFT JOIN ap_article_config aac ON aa.id aac.article_idwhereand aac.is_delete ! 1and aac.is_down ! 1if testdayParam ! nulland aa.publish_time ![CDATA[]] #{dayParam}/if/where
/select
3.2 热文章业务层
步骤①定义业务接口HotArticleService
package com.heima.article.service;public interface HotArticleService {/*** 计算热点文章*/public void computeHotArticle();
}步骤②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;
}
步骤③业务实现层
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 {Autowiredprivate ApArticleMapper apArticleMapper;Autowiredprivate IWemediaClient wemediaClient;Autowiredprivate CacheService cacheService;/*** 计算热点文章*/Overridepublic void computeHotArticle() {// 1. 查询前5天的文章数据Date dateParam DateTime.now().minusDays(50).toDate();ListApArticle apArticleList apArticleMapper.findArticleListByLast5days(dateParam);// 2. 计算文章的分值ListHotArticleVo hotArticleVoList computeHotArticle(apArticleList);// 3. 为每个频道缓存30条分值较高的文章cacheTagToRedis(hotArticleVoList);}/*** 为每个频道缓存30条分值较高的文章* param hotArticleVoList*/private void cacheTagToRedis(ListHotArticleVo hotArticleVoList) {// 1. 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());ListWmChannel 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) {ListHotArticleVo 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());}}}// 2. 设置推荐数据sortAndCache(hotArticleVoList, ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE ArticleConstants.DEFAULT_TAG);}/*** 排序且缓存数据* param hotArticleVos* param key*/private void sortAndCache(ListHotArticleVo hotArticleVos, String key) {// 1. 排序hotArticleVos hotArticleVos.stream().sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());// 2. 截取前30条if(hotArticleVos.size() 0) {hotArticleVos hotArticleVos.subList(0, 30);}// 3. 缓存数据cacheService.set(key, JSON.toJSONString(hotArticleVos));}/*** 计算文章分值* param apArticleList* return*/private ListHotArticleVo computeHotArticle(ListApArticle apArticleList) {ListHotArticleVo 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 score 0;if(apArticle.getLikes() ! null) {score apArticle.getLikes() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT;}if(apArticle.getViews() ! null) {score apArticle.getViews();}if(apArticle.getComment() ! null) {score apArticle.getComment() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT;}if(apArticle.getCollection() ! null) {score apArticle.getCollection() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT;}return score;}
}步骤④在数据库中准备数据
package com.heima.article.service.impl;import com.heima.article.ArticleApplication;
import com.heima.article.service.HotArticleService;
import org.junit.jupiter.api.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;import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;SpringBootTest(classes ArticleApplication.class)
RunWith(SpringRunner.class)
public class HotArticleServiceImplTest {Autowiredprivate HotArticleService hotArticleService;Testpublic void computeHotArticle() {hotArticleService.computeHotArticle();}
}
如果运行单元测试时出现以下问题在编辑运行配置添加Shorten comman line 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--
dependencygroupIdcom.xuxueli/groupIdartifactIdxxl-job-core/artifactIdversion2.3.0/version
/dependency
步骤②在xx--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 * * ? 步骤③在leadnews-article中集成xxl-job
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;Beanpublic 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配置中心的leadnews-article.yml添加以下配置
xxl:job:admin:addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-adminexecutor:appname: leadnews-hot-article-executorport: 9999
步骤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 {Autowiredprivate 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
步骤①ApArticleService /*** 加载文章列表* param dto* param type 1加载更多 2加载最新* param firstPage true:首页 false:非首页* return*/public ResponseResult load2(ArticleHomeDto dto, short type, boolean firstPage);
ApArticleServiceImpl /*** 加载文章列表* param dto* param type 1加载更多 2加载最新* param firstPage true:首页 false:非首页* return*/Overridepublic 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)) {ListHotArticleVo hotArticleVoList JSON.parseArray(jsonStr, HotArticleVo.class);ResponseResult responseResult ResponseResult.okResult(hotArticleVoList);return responseResult;}}return load(dto, type);}
2.2 修改控制器
ArticleHomeContrller /*** 加载首页* param dto* return*/ApiOperation(加载首页)PostMapping(/load)public ResponseResult load(RequestBody ArticleHomeDto dto) {return apArticleService.load2(dto, ArticleConstants.LOADTYPE_LOAD_MORE, true);}
