mysql 预留一个自定义字段_Spring Boot实战解决高并发数据入库: Redis 缓存+MySQL 批量入库...
发布日期:2021-08-19 23:17:07 浏览次数:9 分类:技术文章

本文共 6823 字,大约阅读时间需要 22 分钟。

842b920ac7688841d23f19741664fd21.png
  • CSDN博客地址(关注,点赞)
  • 人工智能推荐
  • GitHub(Star,Fork,Watch)

前言

最近在做阅读类的业务,需要记录用户的PV,UV;
项目状况:前期尝试业务阶段;
特点:
  • 快速实现(不需要做太重,满足初期推广运营即可)
  • 快速投入市场去运营

收集用户的原始数据,三要素:

  • 在什么时间
  • 阅读哪篇文章

提到PV,UV脑海中首先浮现特点:

  • 需要考虑性能(每个客户每打开一篇文章进行记录)
  • 允许数据有较小误差(少部分数据丢失)

架构设计

  • 架构图:

d445a880da70a8b1673395197b6ebddd.png

- 时序图

6fde237460df5a4d88ac980885d2dcc2.png

- 记录基础数据MySQL表结构

CREATE TABLE `zh_article_count` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `bu_no` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '业务编码',  `customer_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '用户编码',  `type` int(2) DEFAULT '0' COMMENT '统计类型:0APP内文章阅读',  `article_no` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '文章编码',  `read_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '阅读时间',  `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',  `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',  `param1` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '预留字段1',  `param2` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '预留字段2',  `param3` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '预留字段3',  `param4` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '预留字段4',  `param5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '预留字段5',  `param6` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '预留字段6',  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,  UNIQUE KEY `uk_zh_article_count_buno` (`bu_no`),  KEY `key_zh_article_count_csign` (`customer_id`),  KEY `key_zh_article_count_ano` (`article_no`),  KEY `key_zh_article_count_rtime` (`read_time`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文章阅读统计表';
  • 技术实现方案

SpringBoot

Redis

MySQL

代码实现

  • 完整代码(GitHub,欢迎大家Star,Fork,Watch)

https://github.com/dangnianchuntian/springboot

  • 主要代码展示
  • Controller
/* * Copyright (c) 2020. zhanghan_java@163.com All Rights Reserved. * 项目名称:Spring Boot实战解决高并发数据入库: Redis 缓存+MySQL 批量入库 * 类名称:ArticleCountController.java * 创建人:张晗 * 联系方式:zhanghan_java@163.com * 开源地址: https://github.com/dangnianchuntian/springboot * 博客地址: https://zhanghan.blog.csdn.net */package com.zhanghan.zhredistodb.controller;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.validation.annotation.Validated;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import com.zhanghan.zhredistodb.controller.request.PostArticleViewsRequest;import com.zhanghan.zhredistodb.service.ArticleCountService;@RestControllerpublic class ArticleCountController {
@Autowired private ArticleCountService articleCountService; /** * 记录用户访问记录 */ @RequestMapping(value = "/post/article/views", method = RequestMethod.POST) public Object postArticleViews(@RequestBody @Validated PostArticleViewsRequest postArticleViewsRequest) {
return articleCountService.postArticleViews(postArticleViewsRequest); } /** * 批量将缓存中的数据同步到MySQL(模拟定时任务操作) */ @RequestMapping(value = "/post/batch", method = RequestMethod.POST) public Object postBatch() {
return articleCountService.postBatchRedisToDb(); }}
  • Service
/* * Copyright (c) 2020. zhanghan_java@163.com All Rights Reserved. * 项目名称:Spring Boot实战解决高并发数据入库: Redis 缓存+MySQL 批量入库 * 类名称:ArticleCountServiceImpl.java * 创建人:张晗 * 联系方式:zhanghan_java@163.com * 开源地址: https://github.com/dangnianchuntian/springboot * 博客地址: https://zhanghan.blog.csdn.net */package com.zhanghan.zhredistodb.service.impl;import java.util.ArrayList;import java.util.Date;import java.util.List;import java.util.stream.Collectors;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.util.CollectionUtils;import com.alibaba.fastjson.JSON;import com.zhanghan.zhredistodb.controller.request.PostArticleViewsRequest;import com.zhanghan.zhredistodb.dto.ArticleCountDto;import com.zhanghan.zhredistodb.mybatis.mapper.XArticleCountMapper;import com.zhanghan.zhredistodb.service.ArticleCountService;import com.zhanghan.zhredistodb.util.wrapper.WrapMapper;import cn.hutool.core.util.IdUtil;@Servicepublic class ArticleCountServiceImpl implements ArticleCountService {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArticleCountServiceImpl.class); @Autowired private RedisTemplate
strRedisTemplate; @Autowired private XArticleCountMapper xArticleCountMapper; @Value("${zh.article.count.redis.key:zh}") private String zhArticleCountRedisKey; @Value("#{T(java.lang.Integer).parseInt('${zh..article.read.num:3}')}") private Integer articleReadNum; /** * 记录用户访问记录 */ @Override public Object postArticleViews(PostArticleViewsRequest postArticleViewsRequest) {
ArticleCountDto articleCountDto = new ArticleCountDto(); articleCountDto.setBuNo(IdUtil.simpleUUID()); articleCountDto.setCustomerId(postArticleViewsRequest.getCustomerId()); articleCountDto.setArticleNo(postArticleViewsRequest.getArticleNo()); articleCountDto.setReadTime(new Date()); String strArticleCountDto = JSON.toJSONString(articleCountDto); strRedisTemplate.opsForList().rightPush(zhArticleCountRedisKey, strArticleCountDto); return WrapMapper.ok(); } /** * 批量将缓存中的数据同步到MySQL */ @Override public Object postBatchRedisToDb() {
Date now = new Date(); while (true) {
List
strArticleCountList = strRedisTemplate.opsForList().range(zhArticleCountRedisKey, 0, articleReadNum); if (CollectionUtils.isEmpty(strArticleCountList)) {
return WrapMapper.ok(); } List
articleCountDtoList = new ArrayList<>(); strArticleCountList.stream().forEach(x -> {
ArticleCountDto articleCountDto = JSON.parseObject(x, ArticleCountDto.class); articleCountDtoList.add(articleCountDto); }); //过滤出本次定时任务之前的缓存中数据,防止死循环 List
beforeArticleCountDtoList = articleCountDtoList.stream().filter(x -> x.getReadTime() .before(now)).collect(Collectors.toList()); if (CollectionUtils.isEmpty(beforeArticleCountDtoList)) {
return WrapMapper.ok(); } xArticleCountMapper.batchAdd(beforeArticleCountDtoList); Integer delSize = beforeArticleCountDtoList.size(); strRedisTemplate.opsForList().trim(zhArticleCountRedisKey, delSize, -1L); } }}

测试

  • 模拟用户请求访问后台(多次请求)

0902a7bd99f33d269a96ba9db34a46c8.png
  • 查看缓存中访问数据

211503386afa8f1e76eb9e74c6636ed2.png
  • 模拟定时任务将缓存中数据同步到DB中

f89160fc34091b683c516a7ecf2e6baf.png
  • 这时查看缓存中的数据已经没了

511da13ca642539928d968c3f89afc02.png
  • 查看数据库表结构

194b98348e9447de55dbf48b459d9c70.png

总结

  • 项目中定时任务
  • 问演示方便用http代替定时任务调度;实际项目中用XXL-job,参考:定时任务的选型及改造
  • 定时任务项目中用redis锁防止并发(定时任务调度端多次调度等),参考:Redis实现计数器---接口防刷---升级版(Redis+Lua)
  • 后期运营数据可以从阅读记录表中拉数据进行相关分析
  • 访问量大:可以将MySQL中的阅读记录表定时迁移走(MySQL建历史表,MongoDB等)

转载地址:https://blog.csdn.net/weixin_31156945/article/details/112225480 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:vue、cnpm不是内部文件_【小林同学的淘金笔记】MMC存储卡镜像文件损坏处理方法...
下一篇:key rocketmq 有什么用_RocketMQ 如何保证吞吐量优先

发表评论

最新留言

第一次来,支持一个
[***.219.124.196]2024年12月29日 10时49分49秒