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...t/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1、分布式事务出现场景 场景描述:支付宝转账余额宝 分布式事务必须满足的条件: 1、远程RPC调用,支付宝和余额宝存在接口调用 2、支付宝和余额宝使用不同的数据库 如图: 2、分布式事务解决方案 1、基于数据库XA协议的两段提交 XA协议是数据库支持的一种协议,其核心是一个事务管理器用来统一管理两个分布式数据库,如图 事务管理器负责跟支付宝数据库和余额宝数据库打交道,一旦有一个数据库连接失败,另一个数据库的操作就不会进行,一个数据库操作失败就会导致另一个数据库回滚,只有他们全部成功两个数据库的事务才会提交。 基于XA协议的两段和三段提交是一种严格的安全确认机制,其安全性是非常高的,但是保证安全性的前提是牺牲了性能,这个就是分布式系统里面的CAP理论,做任何架构的前提需要有取舍。所以基于XA协议的分布式事务并发性不高,不适合高并发场景。 2、基于activemq的解决方案 如图: 1、支付宝扣款成功时往message表插入消息 2、message表有message_id(流水id,标识夸系统的一次转账操作),status(confirm,unconfirm) 3、timer扫描message表的unconfirm状态记录往activemq插入消息 4、余额宝收到消息消费消息时先查询message表如果有记录就不处理如果没记录就进行数据库增款操作 5、如果余额宝数据库操作成功往余额宝message表插入消息,表字段跟支付宝message一致 6、如果5操作成功,回调支付宝接口修改message表状态,把unconfirm状态转换成confirm状态 问题描述: 1、支付宝设计message表的目的 如果支付宝往activemq插入消息而余额宝消费消息异常,有可能是消费消息成功而事务操作异常,有可能是网络异常等等不确定因素。如果出现异常而activemq收到了确认消息的信号,这时候activemq中的消息是删除了的,消息丢失了。设置message表就是有一个消息存根,activemq中消息丢失了message表中的消息还在。解决了activemq消息丢失问题 2、余额宝设计message表的目的 当余额宝消费成功并且数据库操作成功时,回调支付宝的消息确认接口,如果回调接口时出现异常导致支付宝状态修改失败还是unconfirm状态,这时候还会被timer扫描到,又会往activemq插入消息,又会被余额宝消费一边,但是这条消息已经消费成功了的只是回调失败而已,所以就需要有一个这样的message表,当余额宝消费时先插入message表,如果message根据message_id能查询到记录就说明之前这条消息被消费过就不再消费只需要回调成功即可,如果查询不到消息就消费这条消息继续数据库操作,数据库操作成功就往message表插入消息。 这样就解决了消息重复消费问题,这也是消费端的幂等操作。 基于消息中间件的分布式事务是最理想的分布式事务解决方案,兼顾了安全性和并发性! 接下来贴代码: 支付宝代码: @Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@Autowired@Qualifier("activemq")OrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId,String messageId, int amount) {try {orderService.updateAmount(amount,messageId, userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";}@RequestMapping("/callback")public String callback(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String respCode = parse.getString("respCode");if(!"OK".equalsIgnoreCase(respCode)) {return null;}try {orderService.updateMessage(param);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "fail";}return "ok";} } public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId,String messageId);public void updateMessage(String param);} @Service("activemq")@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceActivemqImpl implements OrderService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;@AutowiredJmsTemplate jmsTemplate;@Overridepublic void updateAmount(final int amount, final String messageId, final String userId) {String sql = "update account set amount = amount - ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{amount, userId});if (count == 1) {//插入到消息记录表sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values (?,?,?,?)";int row = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{userId,messageId,amount,"unconfirm"});if(row == 1) {//往activemq中插入消息jmsTemplate.send("zg.jack.queue", new MessageCreator() {@Overridepublic Message createMessage(Session session) throws JMSException {com.zhuguang.jack.bean.Message message = new com.zhuguang.jack.bean.Message();message.setAmount(Integer.valueOf(amount));message.setStatus("unconfirm");message.setUserId(userId);message.setMessageId(messageId);return session.createObjectMessage(message);} });} }}@Overridepublic void updateMessage(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String messageId = parse.getString("messageId");String sql = "update message set status = ? where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{"confirm",messageId});if(count == 1) {logger.info(messageId + " callback successfull");} }} activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> spring-dispatcher.xml <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"xmlns:util="http://www.springframework.org/schema/util" xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/utilhttp://www.springframework.org/schema/util/spring-util-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/txhttp://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"><!-- 引入同文件夹下的redis属性配置文件 --><!-- 解决springMVC响应数据乱码 text/plain就是响应的时候原样返回数据--><import resource="../activemq/activemq.xml"/><!--<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:config/core/core.properties,classpath:config/redis/redis-config.properties" />--><bean id="propertyConfigurerForProject1" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"><property name="order" value="1" /><property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true" /><property name="location"><value>classpath:config/core/core.properties</value></property></bean><mvc:annotation-driven><mvc:message-converters register-defaults="true"><bean class="org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes" value = "text/plain;charset=UTF-8" /></bean></mvc:message-converters></mvc:annotation-driven><!-- 避免IE执行AJAX时,返回JSON出现下载文件 --><bean id="mappingJacksonHttpMessageConverter" class="org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes"><list><value>text/html;charset=UTF-8</value></list></property></bean><!-- 开启controller注解支持 --><!-- 注:如果base-package=com.avicit 则注解事务不起作用 TODO 读源码 --><context:component-scan base-package="com.zhuguang"></context:component-scan><mvc:view-controller path="/" view-name="redirect:/index" /><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" /><bean id="handlerAdapter"class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"></bean><beanclass="org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver"><property name="mediaTypes"><map><entry key="json" value="application/json" /><entry key="xml" value="application/xml" /><entry key="html" value="text/html" /></map></property><property name="viewResolvers"><list><bean class="org.springframework.web.servlet.view.BeanNameViewResolver" /><bean class="org.springframework.web.servlet.view.UrlBasedViewResolver"><property name="viewClass" value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" /><property name="prefix" value="/" /><property name="suffix" value=".jsp" /></bean></list></property></bean><!-- 支持上传文件 --> <!-- 控制器异常处理 --><bean id="exceptionResolver"class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver"><property name="exceptionMappings"><props><prop key="java.lang.Exception">error</prop></props></property></bean><bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"><property name="driverClass"><value>${jdbc.driverClassName}</value></property><property name="jdbcUrl"><value>${jdbc.url}</value></property><property name="user"><value>${jdbc.username}</value></property><property name="password"><value>${jdbc.password}</value></property><property name="minPoolSize" value="10" /><property name="maxPoolSize" value="100" /><property name="maxIdleTime" value="1800" /><property name="acquireIncrement" value="3" /><property name="maxStatements" value="1000" /><property name="initialPoolSize" value="10" /><property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /><property name="acquireRetryAttempts" value="30" /><property name="breakAfterAcquireFailure" value="false" /><property name="testConnectionOnCheckout" value="false" /><property name="acquireRetryDelay"><value>100</value></property></bean><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"></property></bean><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug:当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时,决定 RollingFileAppender 的行为,涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}:按天进行日志滚动 %i:当文件大小超过maxFileSize时,按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动,且maxHistory是365,则只保存最近365天的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是,那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别name:表示匹配的logger类型前缀,也就是包的前半部分level:要记录的日志级别,包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity:作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出,false:表示只用当前logger的appender-ref,true:表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系,没有特别定义则默认为root,任何一个类只会和一个logger对应,要么是定义的logger,要么是root,判断的关键在于找到这个logger,然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表,把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000,也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败,农业银行转账失败!");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器(Queue),配置连接工厂,监听的目标是demoQueueDestination,监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成!!!, 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群:171239762, 纯技术交流群,非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-16 22:34:52
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...队消息 出队消息 二Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列创建连接参数类 创建消息转换类 主类进行消息处理 三监控表记录变化通知Java创建表 创建存储过程 创建触发器 环境说明 本实验环境基于Oracle 12C和JDK1.8,其中Oracle 12C支持多租户特性,相较于之前的Oracle版本,使用‘C用户名‘表示用户,例如如果数据库用户叫kevin,则登陆时使用Ckevin进行登陆。 一、Oracle高级消息队列AQ Oracle AQ是Oracle中的消息队列,是Oracle中的一种高级应用,每个版本都在不断的加强,使用DBMS_AQ系统包进行相应的操作,是Oracle的默认组件,只要安装了Oracle数据库就可以使用。使用AQ可以在多个Oracle数据库、Oracle与Java、C等系统中进行数据传输。 下面分步骤说明如何创建Oracle AQ 1. 创建消息负荷payload Oracle AQ中传递的消息被称为有效负荷(payloads),格式可以是用户自定义对象或XMLType或ANYDATA。本例中我们创建一个简单的对象类型用于传递消息。 create type demo_queue_payload_type as object (message varchar2(4000)); 2. 创建队列表 队列表用于存储消息,在入队时自动存入表中,出队时自动删除。使用DBMS_AQADM包进行数据表的创建,只需要写表名,同时设置相应的属性。对于队列需要设置multiple_consumers为false,如果使用发布/订阅模式需要设置为true。 begin dbms_aqadm.create_queue_table( queue_table => 'demo_queue_table', queue_payload_type => 'demo_queue_payload_type', multiple_consumers => false ); end; 执行完后可以查看oracle表中自动生成了demo_queue_table表,可以查看影响子段(含义比较清晰)。 3. 创建队列并启动 创建队列并启动队列: begin dbms_aqadm.create_queue ( queue_name => 'demo_queue', queue_table => 'demo_queue_table' ); dbms_aqadm.start_queue( queue_name => 'demo_queue' ); end; 至此,我们已经创建了队列有效负荷,队列表和队列。可以查看以下系统创建了哪些相关的对象: SELECT object_name, object_type FROM user_objects WHERE object_name != 'DEMO_QUEUE_PAYLOAD_TYPE'; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE ------------------------------ --------------- DEMO_QUEUE_TABLE TABLE SYS_C009392 INDEX SYS_LOB0000060502C00030$$ LOB AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_T INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_I INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_E QUEUE AQ$DEMO_QUEUE_TABLE VIEW DEMO_QUEUE QUEUE 我们看到一个队列带出了一系列自动生成对象,有些是被后面直接用到的。不过有趣的是,创建了第二个队列。这就是所谓的异常队列(exception queue)。如果AQ无法从我们的队列接收消息,将记录在该异常队列中。 消息多次处理出错等情况会自动转移到异常的队列,对于异常队列如何处理目前笔者还没有找到相应的写法,因为我使用的场景并不要求消息必须一对一的被处理,只要起到通知的作用即可。所以如果消息转移到异常队列,可以执行清空队列表中的数据 delete from demo_queue_table; 4. 队列的停止和删除 如果需要删除或重建可以使用下面的方法进行操作: BEGIN DBMS_AQADM.STOP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE_TABLE( queue_table => 'demo_queue_table' ); END; 5. 入队消息 入列操作是一个基本的事务操作(就像往队列表Insert),因此我们需要提交。 declare r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type('what is you name ?'); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end; 通过SQL语句查看消息是否正常入队: select from aq$demo_queue_table; select user_data from aq$demo_queue_table; 6. 出队消息 使用Oracle进行出队操作,我没有实验成功(不确定是否和DBMS_OUTPUT的执行权限有关),代码如下,读者可以进行调试: declare r_dequeue_options DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin DBMS_AQ.DEQUEUE( queue_name => 'demo_queue', dequeue_options => r_dequeue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( ' Browse message is [' || o_payload.message || ']' ); end; 二、Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列 Java使用JMS进行相应的处理,需要使用Oracle提供的jar,在Oracle安装目录可以找到:在linux中可以使用find命令进行查找,例如 find pwd -name 'jmscommon.jar' 需要的jar为: app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/jmscommon.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jdbc/lib/ojdbc7.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/orai18n.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/jta.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/aqapi_g.jar 1. 创建连接参数类 实际使用时可以把参数信息配置在properties文件中,使用Spring进行注入。 package org.kevin.jms; / @author 李文锴 连接参数信息 / public class JmsConfig { public String username = "ckevin"; public String password = "a111111111"; public String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl"; public String queueName = "demo_queue"; } 2. 创建消息转换类 因为消息载荷是Oracle数据类型,需要提供一个转换工厂类将Oracle类型转换为Java类型。 package org.kevin.jms; import java.sql.SQLException; import oracle.jdbc.driver.OracleConnection; import oracle.jdbc.internal.OracleTypes; import oracle.jpub.runtime.MutableStruct; import oracle.sql.CustomDatum; import oracle.sql.CustomDatumFactory; import oracle.sql.Datum; import oracle.sql.STRUCT; / @author 李文锴 数据类型转换类 / @SuppressWarnings("deprecation") public class QUEUE_MESSAGE_TYPE implements CustomDatum, CustomDatumFactory { public static final String _SQL_NAME = "QUEUE_MESSAGE_TYPE"; public static final int _SQL_TYPECODE = OracleTypes.STRUCT; MutableStruct _struct; // 12表示字符串 static int[] _sqlType = { 12 }; static CustomDatumFactory[] _factory = new CustomDatumFactory[1]; static final QUEUE_MESSAGE_TYPE _MessageFactory = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); public static CustomDatumFactory getFactory() { return _MessageFactory; } public QUEUE_MESSAGE_TYPE() { _struct = new MutableStruct(new Object[1], _sqlType, _factory); } public Datum toDatum(OracleConnection c) throws SQLException { return _struct.toDatum(c, _SQL_NAME); } public CustomDatum create(Datum d, int sqlType) throws SQLException { if (d == null) return null; QUEUE_MESSAGE_TYPE o = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); o._struct = new MutableStruct((STRUCT) d, _sqlType, _factory); return o; } public String getContent() throws SQLException { return (String) _struct.getAttribute(0); } } 3. 主类进行消息处理 package org.kevin.jms; import java.util.Properties; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Queue; import javax.jms.QueueConnection; import javax.jms.QueueConnectionFactory; import javax.jms.Session; import oracle.jms.AQjmsAdtMessage; import oracle.jms.AQjmsDestination; import oracle.jms.AQjmsFactory; import oracle.jms.AQjmsSession; / @author 李文锴 消息处理类 / public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { JmsConfig config = new JmsConfig(); QueueConnectionFactory queueConnectionFactory = AQjmsFactory.getQueueConnectionFactory(config.jdbcUrl, new Properties()); QueueConnection conn = queueConnectionFactory.createQueueConnection(config.username, config.password); AQjmsSession session = (AQjmsSession) conn.createQueueSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); conn.start(); Queue queue = (AQjmsDestination) session.getQueue(config.username, config.queueName); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue, null, QUEUE_MESSAGE_TYPE.getFactory(), null, false); consumer.setMessageListener(new MessageListener() { @Override public void onMessage(Message message) { System.out.println("ok"); AQjmsAdtMessage adtMessage = (AQjmsAdtMessage) message; try { QUEUE_MESSAGE_TYPE payload = (QUEUE_MESSAGE_TYPE) adtMessage.getAdtPayload(); System.out.println(payload.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); Thread.sleep(1000000); } } 使用Oracle程序块进行入队操作,在没有启动Java时看到队列表中存在数据。启动Java后,控制台正确的输出的消息;通过Oracle程序块再次写入消息,发现控制台正确处理消息。Java的JMS监听不是立刻进行处理,可能存在几秒中的时间差,时间不等。 三、监控表记录变化通知Java 下面的例子创建一个数据表,然后在表中添加触发器,当数据变化后触发器调用存储过程给Oracle AQ发送消息,然后使用Java JMS对消息进行处理。 1. 创建表 创建student表,包含username和age两个子段,其中username时varchar2类型,age时number类型。 2. 创建存储过程 创建send_aq_msg存储过程,因为存储过程中调用dbms数据包,系统包在存储过程中执行需要进行授权(使用sys用户进行授权): grant execute on dbms_aq to ckevin; 注意存储过程中包含commit语句。 create or replace PROCEDURE send_aq_msg (info IN VARCHAR2) as r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type(info); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end send_aq_msg; 3. 创建触发器 在student表中创建触发器,当数据写入或更新时,如果age=18,则进行入队操作。需要调用存储过程发送消息,但触发器中不能包含事物提交语句,因此需要使用pragma autonomous_transaction;声明自由事物: CREATE OR REPLACE TRIGGER STUDENT_TR AFTER INSERT OR UPDATE OF AGE ON STUDENT FOR EACH ROW DECLARE pragma autonomous_transaction; BEGIN if :new.age = 18 then send_aq_msg(:new.username); end if; END; 创建完触发器后向执行插入或更新操作: insert into student (username,age) values ('jack.lee.3k', 18); update student set age=18 where username='jack003'; Java JMS可以正确的处理消息。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42309178/article/details/115241521。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-17 14:22:22
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ActiveMQ
...们可以编写一段简单的Java代码进行测试: java import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.Destination; import javax.jms.JMSException; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Session; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public class UnsubscribeTest { private static final String QUEUE_NAME = "queue1"; public static void main(String[] args) throws JMSException, InterruptedException { ActiveMQConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Destination destination = session.createQueue(QUEUE_NAME); MessageProducer producer = session.createProducer(destination); CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); Thread thread = new Thread(() -> { try { latch.await(); producer.send(session.createTextMessage("Hello World")); } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } }); thread.start(); // Wait for the message to be produced and sent latch.countDown(); // Now unsubscribe the queue session.unsubscribe(QUEUE_NAME); // Try to send a message to the queue again producer.send(session.createTextMessage("Hello World")); // Close the resources session.close(); connection.close(); } } 在这个例子中,我们首先创建了一个到ActiveMQ服务器的连接,并创建了一个到名为"queue1"的消息队列的Session。然后,我们创建了一个消息生产者,并发送了一条消息到该队列。然后呢,我们就在另一个小线程里头耐心等待,等到第一条消息妥妥地送出去了,立马就取消了对那个叫“queue1”的消息队列的关注。接下来,咱们又试着给它发了一条新消息。最后,我们关闭了所有的资源。 四、解决办法 那么,如何避免这种"UnsubscribedException"呢?主要有以下几种方法: 1. 使用事务 我们可以将发送消息和取消订阅操作放在一个事务中,这样如果在执行过程中发生任何错误,都可以回滚事务,从而保证数据的一致性。 2. 重试机制 如果我们知道应用程序会在一段时间后重新启动,那么我们可以使用一个简单的重试机制来发送消息。例如,我们可以设置一个计数器,在每次发送失败后递增,直到达到某个阈值(如3次)为止。 五、结论 总的来说,"UnsubscribedException"是一个我们在使用ActiveMQ时可能遇到的问题。了解透彻并跟ActiveMQ的运行机制打成一片后,咱们就能挖出真正管用的解决方案,保证咱的应用程序稳稳当当地跑起来。同时呢,咱们也得明白,在真实的开发过程里头,咱们可不能停下学习和探索的脚步。为啥呢?因为这样才能够更好地对付那些时不时冒出来的挑战和问题嘛,让咱变得更游刃有余。
2023-11-19 13:07:41
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秋水共长天一色-t
ActiveMQ
...ActiveMQ可是JMS(Java消息服务)规范的实现,也就是说,它能帮我们搞定一些头疼的问题,比如数据传输和异步通信。在如今这个信息爆炸的时代,实时客户支持变得越来越重要,而ActiveMQ就是那个能帮你搞定这一切的利器。 2. 什么是ActiveMQ? ActiveMQ是一个开源的消息代理,它的功能非常强大,能够处理大量的消息,并且具有很高的可靠性。这个工具超级 versatile(多才多艺),既能一对一聊天,也能像广播一样发消息给大家。而且,它跟各种编程语言都能愉快地玩耍,比如 Java、C、Python 这些,完全没有沟通障碍!这使得它成为构建复杂分布式系统的理想选择。设想一下,你正忙着搞一个实时客服系统,结果各种渠道的海量请求一股脑儿涌来——电邮、社交媒体、电话,应有尽有。这时你会发现,有个能高效处理这些消息的队列简直是救星啊! 3. 实时客户服务系统的需求分析 在设计一个实时客户服务系统时,我们需要考虑几个关键因素: - 高并发性:系统需要能够同时处理大量用户请求。 - 低延迟:响应时间要快,不能让用户等待太久。 - 可扩展性:随着业务的增长,系统需要能够轻松地进行水平扩展。 - 可靠性:即使出现故障,也不能丢失任何一条消息。 为了满足这些需求,我们可以利用ActiveMQ的强大功能来搭建我们的消息传递平台。接下来,我将通过几个具体的例子来展示如何使用ActiveMQ来实现这些目标。 4. 使用ActiveMQ实现消息传递 4.1 创建一个简单的点对点消息传递系统 首先,我们需要创建一个生产者(Producer)和消费者(Consumer)。生产者负责发送消息,而消费者则负责接收并处理这些消息。 java // 生产者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Queue; import javax.jms.Session; import javax.jms.TextMessage; public class Producer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建队列 Queue queue = session.createQueue("CustomerSupportQueue"); // 创建消息生产者 MessageProducer producer = session.createProducer(queue); // 发送消息 TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, Customer!"); producer.send(message); System.out.println("Message sent successfully."); // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } } java // 消费者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.Queue; import javax.jms.Session; public class Consumer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建队列 Queue queue = session.createQueue("CustomerSupportQueue"); // 创建消息消费者 MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue); // 接收消息 Message message = consumer.receive(1000); if (message instanceof TextMessage) { TextMessage textMessage = (TextMessage) message; System.out.println("Received message: " + textMessage.getText()); } else { System.out.println("Received non-text message."); } // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } } 4.2 实现发布/订阅模式 在实时客服系统中,我们可能还需要处理来自多个来源的消息,这时候可以使用发布/订阅模式。 java // 发布者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Topic; import javax.jms.Session; import javax.jms.TextMessage; public class Publisher { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建主题 Topic topic = session.createTopic("CustomerSupportTopic"); // 创建消息生产者 MessageProducer producer = session.createProducer(topic); // 发送消息 TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, Customer!"); producer.send(message); System.out.println("Message sent successfully."); // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } } java // 订阅者代码示例 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Session; import javax.jms.Topic; import javax.jms.TopicSubscriber; public class Subscriber implements MessageListener { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建连接工厂 ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接 Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建主题 Topic topic = session.createTopic("CustomerSupportTopic"); // 创建消息订阅者 TopicSubscriber subscriber = session.createSubscriber(topic); subscriber.setMessageListener(new Subscriber()); // 等待接收消息 Thread.sleep(5000); // 关闭资源 session.close(); connection.close(); } @Override public void onMessage(Message message) { if (message instanceof TextMessage) { TextMessage textMessage = (TextMessage) message; try { System.out.println("Received message: " + textMessage.getText()); } catch (javax.jms.JMSException e) { e.printStackTrace(); } } else { System.out.println("Received non-text message."); } } } 5. 总结 通过以上示例,我们可以看到,ActiveMQ不仅功能强大,而且易于使用。这东西能在咱们的实时客服系统里头,让消息传得飞快,提升大伙儿的使用感受。当然了,在实际操作中你可能会碰到更多复杂的情况,比如要处理事务、保存消息、搭建集群之类的。不过别担心,只要你们把基础的概念和技能掌握好,这些难题都能迎刃而解。希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何问题或者想法,欢迎随时交流讨论!
2025-01-16 15:54:47
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林中小径
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...ontroller Service 测试 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 前端 API 方法 前端 API 方法调用 测试 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 数据模型 Dao Service 测试 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 创建索引 创建模板文件 配置 mysql.conf 启动 logstash.bat Logstash多实例运行 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 Api接口定义 Service Controller 测试 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 0x02 搭建开发环境 0x03 Api接口 0x04 服务端开发 需求分析 搜索服务注册Eureka 搜索服务客户端 自定义错误代码 Service Controller 测试 0x05 前端开发 需求分析 api方法 配置代理 视频播放页面 简单的测试 完整的测试 1、上传文件 一些问题 ~~方案1:删除本地分块文件重新尝试上传~~ 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 2、为课程计划选择媒资信息 3、前端门户测试 四、待完善的一些功能 😁 认识作者 一、学习页面:查询课程计划 0x01 需求分析 到目前为止,我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频,下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类: 课程计划信息 课程学习信息(视频地址、学习进度等) 如下图: 在线学习集成媒资管理的需求如下: 1、在线学习页面显示课程计划 2、点击课程计划播放该课程计划对应的视频 本章节实现学习页面动态显示课程计划,进入不同课程的学习页面右侧动态显示当前课程的课程计划。 0x02 Api接口 课程计划信息从哪里获取? 在课程发布完成后会自动发布到一个 course_pub 的表中,logstash 会自动将课程发布后的信息自动采集到 ES 索引库中,这些信息也包含课程计划信息。 所以考虑性能要求,课程发布后对课程的查询统一从 ES 索引库中查询。 前端通过请求 搜索服务 获取课程信息,需要单独在 搜索服务 中定义课程信息查询接口。 本接口接收课程id,查询课程所有信息返回给前端。 我们在搜素服务 API 下添加以下方法 @ApiOperation("根据id搜索课程发布信息")public Map<String,CoursePub> getdetail(String id); 返回的课程信息为 json 结构:key 为课程id,value 为课程内容。 0x03 服务端开发 在搜索服务中开发查询课程信息接口。 Controller 在搜素服务下添加以下方法 / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/@Override@GetMapping("/getdetail/{id}")public Map<String, CoursePub> getdetail(@PathVariable("id")String id) {return esCourseService.getdetail(id);} Service / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/public Map<String, CoursePub> getdetail(String id) {//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(es_index);//设置类型searchRequest.types(es_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件,根据id进行查询searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("id",id));//这里不使用source的原字段过滤,查询所有字段// searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "grade", "charge","pic"}, newString[]{});//设置搜索源对象searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取搜索结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); //获取最优结果Map<String,CoursePub> map = new HashMap<>();for (SearchHit hit: searchHits) {//从搜索结果中取值并添加到coursePub对象Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();String courseId = (String) sourceAsMap.get("id");String name = (String) sourceAsMap.get("name");String grade = (String) sourceAsMap.get("grade");String charge = (String) sourceAsMap.get("charge");String pic = (String) sourceAsMap.get("pic");String description = (String) sourceAsMap.get("description");String teachplan = (String) sourceAsMap.get("teachplan");CoursePub coursePub = new CoursePub();coursePub.setId(courseId);coursePub.setName(name);coursePub.setPic(pic);coursePub.setGrade(grade);coursePub.setTeachplan(teachplan);coursePub.setDescription(description);//设置map对象map.put(courseId,coursePub);}return map;} 测试 使用 swagger-ui 或 postman 测试查询课程信息接口。 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 学习中心的二级域名为 ucenter.xuecheng.com ,我们在 nginx 中配置 ucenter 虚拟主机。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API,使用 Nginx 解决代理,如下图: 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索(公开api)upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能,所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下,如下图: 在system.js 中定义课程查询方法: import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划,将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求:http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000:第一个参数为课程 id,测试时从 ES索引库找一个课程 id 0:第二个参数为课程计划 id,此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题,但是确定已经配置了跨域,请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决?重启电脑试试。 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面,点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下: 业务流程说明: 1、用户进入在线学习页面,页面请求搜索服务获取课程信息(包括课程计划信息)并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习,如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过,请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息? 出于性能的考虑,公开查询课程信息从搜索服务查询,分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中? 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch,因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库,因为课程发布后课程信息将基本不再修改,具体的业务流程如下。 1、课程发布,向课程媒资信息表写入数据。 1)根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2)根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3)将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表: CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下: package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao,向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法: public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法,并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法: ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中,测试流程如下: 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意:由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能,可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽,提高测试效率。 测试结果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下: {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用,logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据,向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后,Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据,效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集,所以如果想两个 logstash 实例同时运行,因为每个实例都有一个.lock文件,所以不能使用同一个目录来存放数据,所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录,具体的代码如下: 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口,此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口,为了适应后续需求,service 参数定义为数组,可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程,本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址,并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库,学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入:资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构,创建学习服务工程: 导入:资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型: package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口,学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息,所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称:spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml,加入 Eureka 配置 如下: eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址,多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数,当Eureka中可以找到服务,但是服务连不上时将会重试,如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试,如果是get则可以,如果是post,put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类,在class上添加如下注解: @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口,此接口会生成代理对象,调用搜索服务: package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误!");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现,代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功,false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出,我们约定了用户中心的错误代码使用 23000,所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法,此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址: @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能: 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数,其中 课程 Id 参数必带,课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id,并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发,此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id,用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时,播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在,则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习: //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件,点击调用开始学习方法(study)。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题,在用户点击课程章节切换播放时,地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1,这样就能显示出马上学习的按钮,方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态,1:马上学习,2:立即报名、3:立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面:http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数:课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下: 1、传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id,提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问: http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的,可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id,提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放,但是点击制定章节后 url 没有发生改变,这个问题暂时还没有解决,关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ,启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件,用于测试 进入到课程管理,为课程计划选择媒资信息 发布课程,等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页,点击课程,进入到搜索门户页面 搜索课程,进入到课程详情页面 点击开始学习,进入到课程学习页面,选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块,上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时,发生了错误,我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到,在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点,重新上传文件,分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现,合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1:删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题,导致合并文件后与源文件的大小不等,导致MD5也不相同,这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除,在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小,完全是相等的 删除所有文件后重新上传,md5值还是不等,考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时,发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现,TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确,后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出,本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了,还需要花一些时间去分析一下,这里暂时就先告一段落,因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程,等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后,我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台,发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程,进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户,请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后,可以看到一些初始化时搜索的课程数据,默认是搜索第一页的数据,每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程,进入到课程详情页面,然后再点击开始学习。 点击马上学习后,会进入到该课程的在线学习页面,默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划,会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址,该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息,效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前,校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前,校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息,并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面,点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者:👦 LCyee ,全干型代码🐕 自建博客:https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得,记录认知迭代的过程,分享想法与观点。 CSDN 博客:https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍,一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等,不定期组织一起刷题、刷项目,共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-16 12:41:01
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...ry;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 Mapper 接口 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Repositorypublic interface SeckillGoodsMapper extends BaseMapper<SeckillGoods> {List<SeckillGoodsVo> queryAll();} ④、service层与controller层 service: ISeckillGoodsService: package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillGoodsService extends IService<SeckillGoods> {ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll();} SeckillGoodsServiceImpl: package com.example.seckill.service.impl;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillGoodsServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillGoodsMapper, SeckillGoods> implements ISeckillGoodsService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll() {List<SeckillGoodsVo> list= seckillGoodsMapper.queryAll();return ResponseResult.success(list);} } controller: SeckillGoodsController: package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();} } 得到秒杀商品数据: 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面: 二、秒杀商品添加 1、后端:接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo:SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型:SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层:SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层:SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句: <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService: ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js: var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注:tool 是工具条事件名,test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值(也可以是表头的 event 参数对应的值)let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象(如果有的话)if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗?',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL,如果你不想让iframe出现滚动条,你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功: 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件:SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层:SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 :goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现:goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀: 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包:SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService : package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl : package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品(拿名字)Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController : package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数: 本期内容结束,下期内容更完善!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-25 23:20:34
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ActiveMQ
...on的例子: java @Autowired private MessagingTemplate messagingTemplate; public void sendMessage(String topic, String message) { try { messagingTemplate.convertAndSend(topic, message); } catch (UnknownHostException e) { log.error("Error occurred while sending message", e); // Create the topic if it doesn't exist messagingTemplate.send("jms:topic:" + topic, message -> { message.setJmsDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT); }); } } 在这个例子中,如果在尝试发送消息时抛出了UnknownHostException,我们就尝试创建一个新的主题,并且再次发送消息。 四、总结 UnknownTopicException是我们在使用ActiveMQ时经常会遇到的一个问题。虽然乍一看这个问题挺简单,但实际上如果我们不好好处理一下,它可是会让咱们的程序闹脾气、罢工不干的!瞧,如果我们仔细检查程序的逻辑,并且巧妙地运用Spring Integration这个工具,就能顺顺利利地应对UnknownTopicException这个小插曲,这样一来,我们的程序就能稳稳当当地持续运行,一点儿都不带卡壳的。
2023-09-27 17:44:20
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落叶归根-t
ActiveMQ
...简单的例子: java Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Topic virtualTopic = session.createTopic("virtualTopicName"); Producer producer = session.createProducer(virtualTopic); 在这个例子中,我们首先创建了一个Session对象,然后使用这个Session对象的createTopic方法创建了一个名为"virtualTopicName"的虚拟Topic。最后,我们捣鼓出了一个Producer小家伙,它的任务是把消息嗖地一下送到那个虚拟的Topic里头去。 四、如何发送消息到虚拟Topic 要发送消息到虚拟Topic,我们只需要将消息的Destination设置为我们之前创建的虚拟Topic即可。下面是一个简单的例子: java Message message = session.createTextMessage("Hello, World!"); message.setJMSDestination(virtualTopic); producer.send(message); 在这个例子中,我们首先创建了一个包含字符串"Hello, World!"的消息,然后设置了它的Destination为我们的虚拟Topic。最后,我们将这条消息发送出去。 五、总结 通过上述步骤,我们已经成功地创建了一个虚拟Topic,并将一条消息发送到了这个虚拟Topic。要留意的是,这个虚拟Topic可不保证消息会按照顺序到达,因为它实际上是把消息一股脑地丢到一个实际存在的Topic里头去了。如果你需要保证消息的顺序性,那么你需要使用Durable Topic或者Queue。 总的来说,虚拟Topic是一种非常实用的工具,它可以让我们在发布者和订阅者之间创建一对多的关系,从而满足我们的各种需求。希望本文能够帮助你更好地理解和使用ActiveMQ的虚拟Topic功能。
2023-02-22 12:28:12
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春暖花开-t
ActiveMQ
...种开源的消息中间件(Message-Oriented Middleware,MOM),它遵循Java消息服务(Java Message Service, JMS)规范,用于在分布式系统和微服务架构中实现松耦合的异步通信。通过ActiveMQ,应用程序能够发送、接收和处理异步消息,从而提高系统的可扩展性和响应能力。 NullPointerException(空指针异常) , 在Java编程语言中,NullPointerException是一个运行时异常,当应用程序试图访问或操作一个为null的对象引用时抛出。在使用ActiveMQ的场景中,如果关键对象如ConnectionFactory、Connection或Session未被正确初始化就调用了其方法或属性,就会触发此类异常。它是Java开发中最常见的错误之一,需要开发者通过适当的初始化检查和判空处理来避免。 ConnectionFactory , 在Java消息服务(JMS)中,ConnectionFactory是创建JMS连接(Connection)的工厂类。对于ActiveMQ而言,ActiveMQConnectionFactory是具体实现类,通过它可以建立到ActiveMQ服务器的连接。客户端应用首先需要实例化并配置ConnectionFactory对象,然后通过该对象获取与消息代理(Broker)的连接,进而进行消息的生产和消费操作。
2024-01-12 13:08:05
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草原牧歌
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...plication.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析: 有了前面几个概念,这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程: 生产者:APP方构建Surface的过程。 消费者:SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因: 接下来,我们逐个分析,看看都会有哪些原因可能造成卡顿: 1.渲染流程 1.Vsync 调度:这个是起始点,但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑,有可能造成卡顿,但是一般可能性比较小,我们也基本无法介入; 2.消息调度:主要是 doframe Message 的调度,这就是一个普通的 Handler 调度,如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延,会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理:input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑,主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑,会造成当前帧的时长被拉大,造成卡顿,可以尝试通过事件采样的方案,减少 event 的处理 4.动画处理:主要是 animator 动画的更新,同理,动画数量过多,或者动画的更新中有比较耗时的逻辑,也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题; 5.view 处理:主要是接下来的三大流程,过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级,主要解决的就是这个问题; 6.measure/layout/draw:view 渲染的三大流程,因为涉及到遍历和高频执行,所以这里涉及到的耗时问题均会被放大,比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象等等; 7.DisplayList 的更新:这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射,一般不会存在卡顿问题,反而可能存在映射失败导致的显示问题; 8.OpenGL 指令转换:这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令,一般不存在问题 9.buffer 交换:这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU,这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理:顾名思义,这里是 GPU 对数据的处理,耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因; 11.layer 合成:Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display:这里暂时忽略,底层系统行为; Buffer 切换:主要是屏幕的显示,这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟,不过是系统行为,不能干预。 2.系统负载 内存:内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR,是造成卡顿的一个不可忽视的因素; CPU:CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争,比如 1.降频会直接导致应用卡顿; 2.后台活动进程太多导致系统繁忙,cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ,这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况: 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态,这种情况比较少见 4.System 锁:system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU:GPU 的影响见渲染流程,但是其实还会间接影响到功耗和发热; 功耗/发热:功耗和发热一般是不分家的,高功耗会引起高发热,进而会引起系统保护,比如降频、热缓解等,间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控: 我们知道卡顿问题的原因错综复杂,但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况,我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具,可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置: 1.Sample Java Methods:在应用程序基于Java的代码执行过程中,频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods:在运行时对应用程序进行检测,以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据,包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能,并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法,这一点甚至更为明显。此外,如果您的应用在短时间内执行大量方法,则探查器可能会很快超过其文件大小限制,并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 8.0(API级别26)或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息,使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间,可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置,并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时,此类信息可能至关重要。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 7.0(API级别24)或更高版本的设备。 使用方式: Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点:有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示,包含所有线程的情况 缺点:本身也会带来一点的性能开销,可能会带偏优化方向 火焰图:可以显示当前应用的方法堆栈: 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下: Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式: Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中: python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况: 优点: 1.轻量级,开销小,CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议,比如说,它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制,用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关: 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码: private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位,仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11,使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控: 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿,它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理: 采用拦截消息调度流程,在消息执行前埋点计时,当耗时超过阈值时,则认为是一次卡顿,会进行堆栈抓取和上报工作 首先,我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法,关键代码如下所示: / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中,在其执行每一个消息(注释2处)的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到,在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “,在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的,我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤: 1、首先,我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样,在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后,我们就可以执行一行代码:也就是在指定的时间阈值之后,我们在子线程去执行一个任务,这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息,比如:内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to ",那么说明message就被执行完成了,则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果,那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件,可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式: 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果: 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢,呵呵。有那么容易就好了 根据原理:我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息,如果msg中有几百上千个方法,就无法确认到底是哪个方法导致的耗时,也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中:堆栈信息是T2的,而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块? 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案:基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图: 主要包含两个方面: 检测方案: 在监控卡顿时,首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力,Sliver 采样记录 trace 执行信息,对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值,以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截,在消息开始分发执行时埋点,在消息执行结束时计算消息执行耗时,当消息执行耗时超过阈值,则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略: 当卡顿发生时,我们需要为此次卡顿准备数据,这部分工作是在端上子线程中完成的,主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步: 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息,按照数据格式,从最近的方法栈向上追溯,找到当前 Message 包含的全部 trace 信息,并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中,删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace,按照(Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时)为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数,构成最后要上报的堆栈链路,这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的,且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后,将 trace 文件和堆栈一同上报,这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性,保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合,同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案,和前面BlockCanary不同之处就在于,其是定时存储堆栈,缓存,然后使用diff去重的方式,并上传到服务器,可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱,层级太深。 1.1:通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2:用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3:使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1:主线程中不要直接操作数据库,数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2:sharepreference尽量使用apply,少使用commit,可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3:网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中,不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4:不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作,比如大量的计算等。 2.5:不要在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制,减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式,如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化,使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后,对象分配和垃圾回收(GC)造成的卡顿已经显著降低了,但是由于对象分配和GC有额外的开销,它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方(比如按钮点击)分配对象是没有问题的,但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里,就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了,关于卡顿优化的问题就讲到这里,下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理,这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章,欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接: 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-26 08:05:57
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ActiveMQ
...可扩展性和容错性。 JMS (Java Message Service) , JMS是Java平台提供的一套标准API,用于支持面向消息的企业级中间件产品。在ActiveMQ使用场景下,JMS定义了一套统一的接口规范,允许开发人员创建、发送、接收和读取消息,实现不同应用之间的松耦合通信,而不必关注底层的消息传输机制和协议细节。例如,文章提到ActiveMQ对JMS 2.0规范的支持,意味着它能够兼容并实现这一版本规范下的所有功能特性。 AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) , AMQP是一种开放标准的应用层协议,旨在为消息中间件提供一个通用、跨平台的协议层,以确保不同供应商提供的消息中间件产品之间具有良好的互操作性。在本文语境中,ActiveMQ Artemis版本更新支持AMQP协议,意味着它可以与更多遵循该协议的系统和服务无缝集成,实现跨语言、跨平台的消息传递,增强系统的灵活性和兼容性。
2023-03-11 08:23:45
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心灵驿站-t
ActiveMQ
...源项目,它是一个基于JMS(Java Message Service)规范的消息中间件。在搭建分布式系统的时候,我们常常会遇到需要互相传输数据、沟通交流的情况,这时候,消息队列就成了咱们不可或缺的好帮手。而ActiveMQ正是这样的一个工具。 然而,在实际的使用过程中,我们可能会遇到一些问题,比如生产者或者消费者在发送或接收消息时遇到IO错误。哎呀,遇到这种状况,咱们该咋整呢?别急,接下来咱就一起瞅瞅这个问题,瞧个究竟吧! 二、问题分析 首先,我们要明确什么是IO错误。IO错误就是指输入/输出操作失败。在我们的程序跑起来的时候,要是碰到个IO错误,那就意味着程序没法像它该有的样子去顺利读取或者保存数据啦。 在ActiveMQ中,生产者或者消费者在发送或接收消息时遇到IO错误的原因可能有很多,例如网络连接断开、磁盘空间不足、文件被其他程序占用等。这些问题都可能导致我们的消息不能被正确地发送或接收。 三、解决方法 1. 网络连接断开 当网络连接断开时,我们的消息就会丢失。这个时候,我们可以搞个重试机制,就像是这样:假如网络突然抽风断开了连接,系统能够自动自觉地尝试重新发送消息,一点儿也不用咱们手动操心。在ActiveMQ中,我们可以通过设置RetryInterval来实现这个功能。 以下是一个简单的示例: java Connection connection = null; Session session = null; MessageProducer producer = null; try { // 创建连接 connection = ActiveMQConnectionFactory.createConnectionFactory("tcp://localhost:61616").createConnection(); connection.start(); // 创建会话 session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建消息生产者 producer = session.createProducer(new Queue("myQueue")); // 创建消息并发送 TextMessage message = session.createTextMessage("Hello"); producer.send(message); } catch (Exception e) { // 处理异常 } finally { if (producer != null) { try { producer.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } if (session != null) { try { session.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } if (connection != null) { try { connection.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } 在这个示例中,我们创建了一个消息生产者,并设置了一个重试间隔为5秒的重试策略。这样,即使网络连接断开,我们也能在一段时间后再次尝试发送消息。 2. 磁盘空间不足 当磁盘空间不足时,我们的消息也无法被正确地保存。这时,我们需要定期清理磁盘,释放磁盘空间。在ActiveMQ中,我们可以通过设置MaxSizeBytes和CompactOnNoDuplicates两个属性来实现这个功能。 以下是一个简单的示例: xml DLQ 0 3 10 10000 5000 true true true true true 10485760 true 在这个示例中,我们将MaxSizeBytes设置为了1MB,并启用了CompactOnNoDuplicates属性。这样,每当我们的电脑磁盘空间快要见底的时候,就会自动触发一个消息队列的压缩功能,这招能帮我们挤出一部分宝贵的磁盘空间来。 四、总结 以上就是我们在使用ActiveMQ时,遇到IO错误的一些解决方法。总的来说,当咱们碰到IO错误这档子事的时候,首先得像个侦探一样摸清问题的来龙去脉,然后才能对症下药,采取最合适的解决办法。在实际动手干的过程中,咱们得持续地充电学习、积攒经验,这样才能更溜地应对各种意想不到的状况。
2023-12-07 23:59:50
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诗和远方-t
ActiveMQ
...eMQ是一款全面支持JMS(Java Message Service)规范的消息中间件,可实现跨平台、异步、可靠的消息传递。它的最大亮点就是超级稳定、能够巧妙地分配任务负荷,还有对多种通讯协议的全面支持,像是AMQP、STOMP、MQTT这些,样样精通。 java // 创建ActiveMQ连接工厂 ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 从连接工厂创建连接 Connection connection = factory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话 Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建目标队列 Destination destination = session.createQueue("MyQueue"); // 创建生产者 MessageProducer producer = session.createProducer(destination); // 创建并发送消息 TextMessage message = session.createTextMessage("Hello from ActiveMQ!"); producer.send(message); 上述代码展示了如何使用Java API创建一个简单的ActiveMQ生产者,向名为"MyQueue"的队列发送一条消息。 3. Camel与ActiveMQ的集成 Apache Camel通过提供丰富的组件库来简化集成任务,其中当然也包含了对ActiveMQ的出色支持。使用Camel-ActiveMQ这个小玩意儿,我们就能轻轻松松地在Camel的路由规则里头,用ActiveMQ来发送和接收消息,就像玩儿一样简单! java from("timer:tick?period=5000") // 每5秒触发一次 .setBody(constant("Hello Camel with ActiveMQ!")) .to("activemq:queue:MyQueue"); // 将消息发送到ActiveMQ队列 from("activemq:queue:MyQueue") // 从ActiveMQ队列消费消息 .log("Received message: ${body}") .to("mock:result"); // 将消息转发至Mock endpoint用于测试 这段Camel路由配置清晰地展现了如何通过Camel定时器触发消息产生,并将其发送至ActiveMQ队列,同时又设置了一个消费者从该队列中拉取消息并打印处理。 4. Camel集成ActiveMQ的优势及应用场景 通过Camel与ActiveMQ的集成,开发者可以利用Camel的强大路由能力,实现复杂的消息流转逻辑,如内容过滤、转换、分发等。此外,Camel还提供了健壮的错误处理机制,使得整个消息流更具鲁棒性。 例如,在微服务架构下,多个服务间的数据同步、事件通知等问题可以通过ActiveMQ与Camel的结合得到优雅解决。当某个服务干完活儿,处理完了业务,它只需要轻轻松松地把结果信息发布到特定的那个“消息主题”或者“队列”里头。这样一来,其他那些有关联的服务就能像订报纸一样,实时获取到这些新鲜出炉的信息。这就像是大家各忙各的,但又能及时知道彼此的工作进展,既解耦了服务之间的紧密依赖,又实现了异步通信,让整个系统运行得更加灵活、高效。 5. 结语 总的来说,Apache Camel与ActiveMQ的集成极大地扩展了消息驱动系统的可能性,赋予开发者以更高层次的抽象去设计和实现复杂的集成场景。这种联手合作的方式,就像两个超级英雄组队,让整个系统变得身手更加矫健、灵活多变,而且还能够随需应变地扩展升级。这样一来,咱们每天的开发工作简直像是坐上了火箭,效率嗖嗖往上升,维护成本也像滑梯一样唰唰降低,真是省时省力又省心呐!当我们面对大规模、多组件的分布式系统时,不妨尝试借助于Camel和ActiveMQ的力量,让消息传递变得更简单、更强大。
2023-05-29 14:05:13
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灵动之光
ActiveMQ
...ActiveMQ基于JMS(Java Message Service)规范,采用内存和磁盘混合存储模式,具备持久化、高可用等特点。不过在用户量大、访问频繁的高峰时段,内存管理啊、线程调度机制、网络信息传输这些环节,都可能暗戳戳地变成影响整体速度的“拖后腿”因素。 java // 创建ActiveMQ连接工厂 ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接并启动 Connection connection = factory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话,并设置为事务性 Session session = connection.createSession(true, Session.SESSION_TRANSACTED); // 创建目标队列 Destination destination = session.createQueue("TestQueue"); // 创建生产者并发送消息 MessageProducer producer = session.createProducer(destination); TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, World!"); producer.send(message); // 提交事务 session.commit(); 以上是一个简单的ActiveMQ生产者示例,但真实的高并发场景中,频繁的创建、销毁对象及事务操作可能对性能产生显著影响。 3. 性能瓶颈排查策略 (1) 资源监控:首先,我们需要借助ActiveMQ自带的JMX监控工具或第三方监控系统,实时监控CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络流量等关键指标,从而定位可能存在的性能瓶颈。 (2) 线程池分析:深入到ActiveMQ内部,其主要的执行单元是线程池,因此,观察并分析ActiveMQ ThreadPool的工作状态,如活跃线程数、阻塞任务数等,有助于发现因线程调度问题导致的性能瓶颈。 (3) 消息堆积排查:若发现消息积压严重,应检查消费者消费速度是否跟得上生产者的发送速度,或者查看是否有未被正确确认的消息造成堆积,例如: java MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination); while (true) { TextMessage msg = (TextMessage) consumer.receive(); // 处理消息 // ... // 提交事务 session.commit(); } 此处,消费者需确保及时提交事务以释放已消费的消息,否则可能会形成消息堆积。 (4) 配置调优:针对上述可能的问题,可以尝试调整ActiveMQ的相关配置参数,比如增大内存缓冲区大小、优化线程池配置、启用零拷贝技术等,以提升高并发下的性能表现。 4. 结论与思考 排查ActiveMQ在高并发环境下的性能瓶颈是一项既具挑战又充满乐趣的任务。每一个环节,咱们都得把它的工作原理摸得门儿清,然后结合实际情况,像对症下药那样来点实实在在的优化措施。对开发者来说,碰到高并发场景时,咱们可以适时地把分布式消息中间件集群、负载均衡策略这些神器用起来,这样一来,ActiveMQ就能更溜地服务于我们的业务需求啦。在整个这个过程中,始终坚持不懈地学习新知识,保持一颗对未知世界积极探索的心,敢于大胆实践、勇于尝试,这种精神头儿,绝对是咱们突破瓶颈、提升表现的关键所在。 以上内容仅是初步探讨,具体问题需要根据实际应用场景细致分析,不断挖掘ActiveMQ在高并发下的潜力,使其真正成为支撑复杂分布式系统稳定运行的强大后盾。
2023-03-30 22:36:37
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春暖花开
ActiveMQ
...程语言的集成。例如,Java、Python、C、JavaScript等语言都有对应的ActiveMQ客户端库。 示例代码(Java): 假设我们已经在本地安装了ActiveMQ,并启动了服务。接下来,我们可以通过Java的ActiveMQ客户端库来发送一条消息: java import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; public class Sender { public static void main(String[] args) throws Exception { String url = "tcp://localhost:61616"; // 连接URL ActiveMQConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(url); Connection connection = factory.createConnection(); connection.start(); Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Destination destination = session.createQueue("myQueue"); MessageProducer producer = session.createProducer(destination); TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, this is a test message!"); producer.send(message); System.out.println("Sent message successfully."); session.close(); connection.close(); } } 二、多语言环境中的ActiveMQ部署策略 在多语言环境下部署ActiveMQ,关键在于确保各个语言环境之间能够无缝通信。这通常涉及以下步骤: 1. 统一消息格式 确保所有语言版本的客户端都使用相同的协议和数据格式,如JSON或XML,以减少跨语言通信的复杂性。 2. 使用统一的API 尽管不同语言有不同的客户端库,但它们都应该遵循统一的API规范,这样可以简化开发和维护。 3. 配置共享资源 在部署时,确保所有语言环境都能访问到同一台ActiveMQ服务器,或者设置多个独立的服务器实例来满足不同语言环境的需求。 4. 性能优化 针对不同语言环境的特点进行性能调优,例如,对于并发处理需求较高的语言(如Java),可能需要更精细地调整ActiveMQ的参数。 示例代码(Python): 利用Apache Paho库来接收刚刚发送的消息: python import paho.mqtt.client as mqtt import json def on_connect(client, userdata, flags, rc): print("Connected with result code "+str(rc)) client.subscribe("myQueue") def on_message(client, userdata, msg): message = json.loads(msg.payload.decode()) print("Received message:", message) client = mqtt.Client() client.on_connect = on_connect client.on_message = on_message client.connect("localhost", 1883, 60) client.loop_forever() 三、实践案例 多语言环境下的一体化消息系统 在一家电商公司中,我们面临了构建一个支持多语言环境的实时消息系统的需求。哎呀,这个系统啊,得有点儿本事才行!首先,它得能给咱们的商品更新发个通知,就像是快递到了,你得知道一样。还有,用户那边的活动提醒也不能少,就像朋友生日快到了,你得记得送礼物那种感觉。最后,后台的任务调度嘛,那就像是家里的电器都自动工作,你不用操心一样。这整个系统要能搞定Java、Python和Node.js这些编程语言,得是个多才多艺的家伙呢! 实现细节: - 消息格式:采用JSON格式,便于解析和处理。 - 消息队列:使用ActiveMQ作为消息中间件,确保消息的可靠传递。 - 语言间通信:通过统一的消息API接口,确保不同语言环境的客户端能够一致地发送和接收消息。 - 负载均衡:通过配置多个ActiveMQ实例,实现消息系统的高可用性和负载均衡。 四、结论与展望 ActiveMQ在多语言环境下的部署不仅提升了开发效率,也增强了系统的灵活性和可扩展性。哎呀,你知道的,编程这事儿,就像是个拼图游戏,每个程序员手里的拼图都代表一种编程语言。每种语言都有自己的长处,比如有的擅长处理并发任务,有的则在数据处理上特别牛。所以,聪明的开发者会好好规划,把最适合的拼图放在最合适的位置上。这样一来,咱们就能打造出既快又稳的分布式系统了。就像是在厨房里,有的人负责洗菜切菜,有的人专门炒菜,分工合作,效率噌噌往上涨!哎呀,你懂的,现在微服务这东西越来越火,加上云原生应用也搞得风生水起的,这不,多语言环境下的应用啊,那可真是遍地开花。你看,ActiveMQ这个家伙,它就像个大忙人似的,天天在多语言环境中跑来跑去,传递消息,可不就是缺不了它嘛!这货一出场,就给多语言环境下的消息通信添上了不少色彩,推动它往更高级的方向发展,你说它是不是有两把刷子? --- 通过上述内容的探讨,我们不仅了解了如何在多语言环境下部署和使用ActiveMQ,还看到了其实现复杂业务逻辑的强大潜力。无论是对于企业级应用还是新兴的微服务架构,ActiveMQ都是一个值得信赖的选择。哎呀,随着科技这玩意儿天天在变新,我们能期待的可是超棒的创新点子和解决办法!这些新鲜玩意儿能让我们在不同语言的世界里写程序时更爽快,系统的运行也更顺溜,就像喝了一大杯冰凉透心的柠檬水一样,那叫一个舒坦!
2024-10-09 16:20:47
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素颜如水
ActiveMQ
...使用 下面我们将通过Java代码示例来演示如何在ActiveMQ中设置P2P模式以及进行消息收发,以此观察并分析消息传递延迟。 java // 导入必要的ActiveMQ依赖 import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.Destination; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Session; import javax.jms.TextMessage; // 创建连接工厂 ActiveMQConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接与会话 Connection connection = factory.createConnection(); connection.start(); Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // 创建目标队列 Destination queue = session.createQueue("MyQueue"); // 创建消息生产者 MessageProducer producer = session.createProducer(queue); // 发送消息,记录当前时间 long startTime = System.currentTimeMillis(); TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, World!"); producer.send(message); System.out.println("Message sent at " + startTime); // 接收端代码... 上述代码片段创建了一个消息生产者并发送了一条消息。在真实世界的应用场景里,我们得在另一边搞个消息接收器,专门用来抓取并消化这条消息,这样一来,咱们就能准确计算出消息从发送到接收的整个过程究竟花了多少时间。 5. 控制与优化ActiveMQ P2P模式下的消息传递延迟 为了降低消息传递延迟,我们可以从以下几个方面着手: - 提升网络环境质量:优化网络设备,提高带宽,减少网络拥堵等因素。 - 合理配置ActiveMQ:如调整内存参数、磁盘存储策略等,以适应特定场景的需求。 - 优化消费者处理逻辑:确保消费者能够快速且有效地处理消息,避免成为消息传递链路中的瓶颈。 6. 结语 ActiveMQ在P2P模式下的消息传递延迟受多方面因素影响,但通过深入理解其工作原理和细致调优,我们完全可以在满足业务需求的同时,有效控制并降低延迟。希望以上的探讨和我给你们准备的那些代码实例,能够真真切切地帮到你们,让你们对ActiveMQ咋P2P模式下的表现有个更接地气、更透彻的理解,这样一来,你们设计分布式系统时就可以更加得心应手,优化起来也能更有针对性啦! 在探索ActiveMQ的道路上,每一次实践都是对技术更深层次的理解,每一次思考都是为了追求更好的性能体验。让我们共同携手,继续挖掘ActiveMQ的无限可能!
2023-11-19 09:23:19
434
追梦人
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通过阅读源码发现,上面方法将HashMap变为加锁,也是使用Synchronized,只是锁的内容更细,但并不比HashTable效率高多少 所以衍生除了新的容器ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 此容器,插入效率不如上面的,因为它做了各种判断和CAS,但是差距不是特别大 读取效率很高,100个线程同时访问,每个线程读取一百万次实测 Hashtable 39s ,SynchronizedHashMap 38s ,ConcurrentHashMap 1.7s 前两个将近40秒,ConcurrentHashMap只需要不到2s,由此可见此容器读取效率极高 2、为什么推荐使用Queue来做高并发 为什么推荐Queue(队列) Queue接口提供了很多针对多线程非常友好的API(offer ,peek和poll,其中BlockingQueue还添加了put和take可以阻塞),可以说专门为多线程高并发而创造的接口,所以一般我们使用Queue而不用List 以下代码分别使用链表LinkList和ConcurrentQueue,对比一下速度 LinkList用了5s多,ConcurrentQueue几乎瞬间完成 Concurrent接口就是专为多线程设计,多线程设计要多考虑Queue(高并发用)的使用,少使用List / 有N张火车票,每张票都有一个编号 同时有10个窗口对外售票 请写一个模拟程序 分析下面的程序可能会产生哪些问题? 重复销售?超量销售? 使用Vector或者Collections.synchronizedXXX 分析一下,这样能解决问题吗? 就算操作A和B都是同步的,但A和B组成的复合操作也未必是同步的,仍然需要自己进行同步 就像这个程序,判断size和进行remove必须是一整个的原子操作 @author 马士兵/import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TicketSeller3 {static List<String> tickets = new LinkedList<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号:" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {synchronized(tickets) {if(tickets.size() <= 0) break;try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("销售了--" + tickets.remove(0));} }}).start();} }} 队列 import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class TicketSeller4 {static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号:" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {String s = tickets.poll();if(s == null) break;else System.out.println("销售了--" + s);} }).start();} }} 3、多线程常用容器 1、ConcurrentHashMap(无序)和ConcurrentSkipListMap(有序,链表,使用跳表数据结构,让查询更快) 跳表:http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913 import java.util.;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class T01_ConcurrentMap {public static void main(String[] args) {Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序//Map<String, String> map = new Hashtable<>();//Map<String, String> map = new HashMap<>(); //Collections.synchronizedXXX//TreeMapRandom r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ths.length);long start = System.currentTimeMillis();for(int i=0; i<ths.length; i++) {ths[i] = new Thread(()->{for(int j=0; j<10000; j++) map.put("a" + r.nextInt(100000), "a" + r.nextInt(100000));latch.countDown();});}Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);System.out.println(map.size());} } 2、CopyOnWriteList(写时复制)和CopyOnWriteSet 适用于,高并发是,读的多,写的少的情况 当我们写的时候,将容器复制,让写线程去复制的线程写(写的时候加锁) 而读线程依旧去读旧的(读的时候不加锁) 当写完,将对象指向复制后的已经写完的容器,原来容器销毁 大大提高读的效率 / 写时复制容器 copy on write 多线程环境下,写时效率低,读时效率高 适合写少读多的环境 @author 马士兵/import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.Vector;import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class T02_CopyOnWriteList {public static void main(String[] args) {List<String> lists = //new ArrayList<>(); //这个会出并发问题!//new Vector();new CopyOnWriteArrayList<>();Random r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];for(int i=0; i<ths.length; i++) {Runnable task = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" + r.nextInt(10000));} };ths[i] = new Thread(task);}runAndComputeTime(ths);System.out.println(lists.size());}static void runAndComputeTime(Thread[] ths) {long s1 = System.currentTimeMillis();Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());Arrays.asList(ths).forEach(t->{try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} });long s2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(s2 - s1);} } 3、synchronizedList和ConcurrentLinkedQueue package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class T04_ConcurrentQueue {public static void main(String[] args) {List<String> strsList = new ArrayList<>();List<String> strsSync = Collections.synchronizedList(strsList);//加锁ListQueue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();//Concurrent链表队列,就是读快for(int i=0; i<10; i++) {strs.offer("a" + i); //add添加,但是不同点是,此方法会返回一个布尔值}System.out.println(strs);System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.poll());//取出,取完后将元素去除System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.peek());//取出,但是不会将元素从队列删除System.out.println(strs.size());//双端队列Deque} } 4、LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列(无界链表,可以一直装东西,直到内存满(其实,也不是无限,其长度Integer.MaxValue就是上限,毕竟最大就这么大)) 主要体现在put和take方法,put添加的时候,如果队列满了,就阻塞当前线程,直到队列有空位,继续插入。take方法取的时候,如果没有值,就阻塞,等有值了,立马去取 import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T05_LinkedBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>();static Random r = new Random();public static void main(String[] args) {new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {strs.put("a" + i); //如果满了,当前线程就会等待(实现阻塞),等多会有空位,将值插入TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(r.nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "p1").start();for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {for (;;) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " take -" + strs.take()); //取内容,如果空了,当前线程就会等待(实现阻塞)} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "c" + i).start();} }} 5、ArrayBlockingQueue 有界阻塞队列(因为Array需要指定长度) import java.util.Random;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_ArrayBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);static Random r = new Random();public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {strs.put("a" + i);}//strs.put("aaa"); //满了就会等待,程序阻塞//strs.add("aaa");//strs.offer("aaa");strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(strs);} } 6、特殊的阻塞队列1:DelayQueue 延时队列(按时间进行调度,就是隔多长时间运行,谁隔的少,谁先) 以下例子中,我们添加线程到队列顺序为t12345,正常情况下,会按照顺序运行,但是这里有了延时时间,也就是时间越短,越先执行 步骤很简单,拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2:PriorityQueque 优先队列(二叉树算法,就是排序) import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3:SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0,当插入元素时,必须同时有个线程往外取 就是说,当你往这个队列里面插入一个元素,它就拿着这个元素站着(阻塞),直到有个取元素的线程来,它就把元素交给它 就是用来同步数据的,也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者,来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费,就拿着aaa站着,等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4:TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是,put添加完元素就走了 而这个方法,添加完自己就阻塞了,直到有人将这个元素取走,它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列,同时阻塞等待消费者线程,取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样,放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程,十分影响效率,而且无法对线程集中管理,一旦疏落,可能线程无限执行,浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池,而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务,只是提供一个资源 而谁提交了任务,比如我想来游泳,那么池子就给你一个赛道,让你游泳 比如它想练憋气,那么给它一个赛道练憋气 当他们用完,走了,那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池,始终只有这几个线程,不做实现,而是借用这几个线程的用户,自己掌控用这些线程资源做什么(提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务) 线程池的两种类型(两类,不是两个) ThreadPoolExecutor(简称TPE) ForkJoinPool(分解汇总任务(将任务细化,最后汇总结果),少量线程执行多个任务(子任务,TPE做不到先执行子任务),CPU密集型) Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法,具有一个返回值 规定了异步执行机制,提供了一些执行器方法,比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用,可以有返回值,表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此,我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit():为异步提交,也就是说,主线程该干嘛干嘛,我是异步执行的,和同步不一样(当前线程执行完,主线程才能继续执行,叫同步) futuer.get():获取结果集结果,此时因为异步,主线程执行到这里,结果集可能还没封装好,所以此时如果没有值,就阻塞,直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask,可以当做一个任务用,并且返回任务的结果,也就是可以跑线程,然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站,它可以启动多个线程去各大电商网站,比如淘宝,京东,收集某些或某一个商品的价格 最后,将获取的数据进行整合封装 最终,客户就可以通过此网站,获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到,才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1:ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成,一个集合存储线程,一个集合存储任务 存储线程:可以规定大小,最多可以有多少个,以及指定核心线程数量(不会被回收) 任务队列:存储任务 细节:初始线程池没有线程,当有一个任务来,线程池起一个线程,又有一个任务来,再起一个线程,直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时,新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成,直到任务队列也满了 当任务队列满了,此时再次启动一个线程(非核心线程,一旦空闲,达到指定时间将会消失),直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了,又来了线程,将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容,均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值,创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时,空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列,只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂,用于创建线程给线程池调度的工厂,可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义,JDK默认提供4种),当线程边界和队列容量已经满了,新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略,不常用,一般都是自己定义拒绝策略 Abort:抛异常 Discard:扔掉,不抛异常 DiscardOldest:扔掉排队时间最久的(将队列中排队时间最久的扔掉,然后让新来的进来) CallerRuns:调用者处理任务(谁通过execute方法提交任务,谁处理) ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系:ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池,哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池,核心2个,最大4个,空闲线程存活时间60s,任务队列容量4,使用默认线程工程,创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2:SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列,有线程池管理机制 Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池,扔5个任务进去,查看输出结果,看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3:CachedPool 缓存,存储线程池 此线程池没有核心线程,来一个任务启动一个线程(最多Integer.MaxValue,不会放在任务队列,因为任务队列容量为0),每个线程空闲后,只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4:FixedThreadPool 固定线程池 此线次池,用于创建一个固定线程数量的线程池,不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5:ScheduledPool 预定,延时线程池 根据延时时间(隔多长时间后运行),排序,哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象,和提交任务方法都不一样,比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位,第一个任务延时0毫秒,之后的任务,延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码,表示通过log4j.log()报一下日志,拒绝的时间,线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次,比如3次,重新去抢队列,3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件,如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000,尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1:ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类,TPE和FJP ForkJoinPool(分解汇总任务(将任务细化,最后汇总结果),少量线程执行多个任务(子任务,TPE做不到先执行子任务),CPU密集型) 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法,fork():分子任务,将子任务分配到线程池中 join():当前任务的计算结果,如果有子任务,等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现,一百万个随机数求和,由两种方法实现,一种ForkJoinPool分任务并行,一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时,每个任务的操作量不能多于50000个,否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做,一个一个加}//分任务,需要继承,可以继承RecursiveAction(不需要返回值,一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值,我们用这个,因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类,//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数,就进行运算,long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定,就继续细分(简单的重中点分,两半)int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值,表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值,表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2:WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池,都是有一个任务队列,而这个不同,它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务,并且自己空闲,它就去其它线程的任务队列中偷任务,所以叫任务偷取线程池 细节:当线程自己从自己的任务队列拿任务时,不需要加锁,但是偷任务时,因为有两个线程,可能发生同步问题,需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程(守护线程、后台线程),主线程不阻塞的话,看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API:ParallelStreamAPI 不懂的请参考:https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流,将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future:存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable,既可以执行任务,又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步,并对多任务控制,整合任务结果,细化完美,比如可以一个任务完成就可以整合结果,也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点,实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl,可以看做一个int类型的数字,高3位表示线程池状态,低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS,Integer.SIZE为32,所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY,线程池允许的最大线程数。1左移29位,然后减1,即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态,按大小排序如下:RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf(),获取线程池状态,通过按位与操作,低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf(),获取线程池worker数量,通过按位与操作,高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf(),根据线程池状态和线程池worker数量,生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan(),线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast(),线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime,将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小,直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数,任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态,说明执行过shutdown命令,需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck,是因为任务入队列前后,线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值,主要是在线程池构造方法中,核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态,或者任务进入队列失败,则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意:// 1. 线程池不是运行状态时,addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false,则说明任务执行失败,需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂,我对其进行了调整,和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时,直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN,且firstTask不为null,直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN,且队列为空,直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量,直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功,则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化,对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况,直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的,因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法,则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败,说明线程池状态发生了变化(关闭操作被执行),需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在,使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋(while循环)boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null,则执行firstTask;// 2. 如果firstTask为null,则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是:当队列为空时,当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁,是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围,提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止,则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务,且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出,说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-21 16:19:45
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ActiveMQ
...iveMQ,这款基于Java技术打造的消息服务中间件,就像个身怀绝技、灵活百变的超级英雄,在众多消息队列产品的大比拼中,凭借其无比强大的功能和极致的灵活性,成功地杀出重围,脱颖而出,赢得了大家的瞩目。在这篇文章里,我们打算好好唠一唠ActiveMQ如何玩转消息的过滤和路由规则,目的就是为了适应各种业务场景下的精细化处理需求,让大家用起来更得心应手。 1. 消息过滤原理 (1)消息选择器(Message Selector) ActiveMQ允许我们在消费端设置消息选择器来筛选特定类型的消息。消息选择器是基于JMS规范的一种机制,它通过检查消息头属性来决定是否接收某条消息。例如,假设我们有如下代码: java Map messageHeaders = new HashMap<>(); messageHeaders.put("color", "red"); MessageProducer producer = session.createProducer(destination); TextMessage message = session.createTextMessage("This is a red message"); message.setJMSType("fruit"); message.setProperties(messageHeaders); producer.send(message); String selector = "color = 'red' AND JMSType = 'fruit'"; MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination, selector); 在这个示例中,消费者只会接收到那些颜色为"red"且类型为"fruit"的消息。 (2)虚拟主题(Virtual Topic) 除了消息选择器,ActiveMQ还支持虚拟主题进行消息过滤。想象一下,虚拟主题就像一个超级智能的邮件分拣员,它能认出每个订阅者的专属ID。当有消息投递到这个主邮箱(也就是主主题)时,这位分拣员就会根据每个订阅者的ID,把消息精准地分发到他们各自的小邮箱(也就是不同的子主题)。这样一来,就实现了大家可以根据自身需求来筛选和获取信息啦! 2. 路由规则实现 (1)内容_based_router ActiveMQ提供了一种名为“内容路由器(Content-Based Router)”的动态路由器,可以根据消息的内容做出路由决策。例如: xml ${header.color} == 'red' ${header.color} == 'blue' 这段Camel DSL配置表示的是,根据color头部属性值的不同,消息会被路由至不同的目标队列。 (2)复合路由器(Composite Destinations) 另外,ActiveMQ还可以利用复合目的地(Composite Destinations)实现消息的多路广播。一条消息可以同时发送到多个目的地: java Destination[] destinations = {destination1, destination2}; MessageProducer producer = session.createProducer(null); producer.send(message, DeliveryMode.PERSISTENT, priority, timeToLive, destinations); 在这个例子中,一条消息会同时被发送到destination1和destination2两个队列。 3. 思考与探讨 理解并掌握ActiveMQ的消息过滤与路由规则,对于优化系统架构、提升系统性能具有重要意义。这就像是在那个熙熙攘攘的物流中心,我们不能一股脑儿把包裹都堆成山,而是得像玩拼图那样,瞅准每个包裹上的标签信息,然后像给宝贝找家一样,精准地把这些包裹送达到各自对应的地区仓库里头去。同样的,在消息队列中,精准高效的消息路由能力能够帮助我们构建更加健壮、灵活的分布式系统。 总的来说,ActiveMQ通过丰富的API和强大的路由策略,让我们在面对复杂业务逻辑时,能更自如地定制消息过滤与路由规则,使我们的系统设计更加贴近实际业务需求,让消息传递变得更为智能和精准。不过,实际上啊,咱们在真正用起来的时候,千万不能忽视系统的性能和扩展性这些重要因素。得把这些特性灵活巧妙地运用起来,才能让它们发挥出应有的作用,就像是做菜时合理搭配各种调料一样,缺一不可!
2023-12-25 10:35:49
421
笑傲江湖
Tomcat
...at , 一种开源的Java Servlet容器,用于部署Java应用程序,特别是基于Java EE的应用程序。它在Web开发中扮演着关键角色,提供了一个平台,使得Java应用能在Web服务器上运行,处理HTTP请求并响应。 ClassLoader , Java运行时环境中的一个重要组件,负责加载类和资源到JVM内存中。类加载器根据类名寻找并加载所需的类,如果没有找到,会导致ClassNotFoundError,如文章中提到的空指针异常,通常是由于类加载失败引起的。 Spring Boot , 一个开源框架,简化了现代企业级Java应用的初始搭建和开发过程。它通过自动配置和依赖注入,减少了开发者编写配置代码的工作量,同时支持模块化和快速部署。文章中提到的Spring Boot项目,通常涉及到Spring MVC的使用,其中类加载器在启动时负责加载Spring的组件和配置。 Parent First ClassLoader , Spring Boot中的一个类加载器策略,它首先从父类路径(通常是应用的类路径)中查找类,如果找不到,则会继续在子类路径(即Spring Boot自身的类路径)中查找。这种策略有助于防止类加载冲突,确保应用可以正常运行。 Application ClassLoader , Spring Boot中的另一个类加载器,它是独立于父类加载器的,允许开发者自定义应用的类加载行为。在Spring Boot项目中,它负责加载应用代码、Spring配置和模块化的依赖。 ComponentScan , Spring Boot中的一个功能,允许开发者指定哪些包或组件需要被自动扫描和注册。通过@ComponentScan注解,Spring Boot能够自动发现并管理应用中的各种Spring组件,如@Controller、@Service等。 Classpath , Java应用程序执行时搜索类文件的目录路径,包括JDK安装目录、用户自定义目录以及项目中的类库目录。类路径的设置直接影响类加载器能否找到所需的类。 Maven , 一个流行的Java项目构建工具,它负责管理和协调项目依赖,包括下载、构建和部署JAR文件。Maven的pom.xml文件是配置项目依赖和类路径的关键部分,确保类加载器能找到所有必要的类。 Java EE , Enterprise Edition(企业版)Java,一套全面的企业级Java技术标准,包括Servlet、JSP、EJB、JMS等。Tomcat作为Java EE的轻量级实现,支持这些技术的部署。 ModulePath , 在Spring Boot 3.0及更高版本中,引入的模块化系统中的概念,它定义了模块间的依赖关系和类加载顺序,有助于更好地管理大型项目中的类加载。
2024-04-09 11:00:45
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心灵驿站
Saiku
...iku服务器 java import org.saiku.service.datasource.IDatasourceService; import org.saiku.service.datasource.MondrianDatasource; public class SaikuConnectionExample { public static void main(String[] args) { // 假设我们已经有了一个名为"myDataSource"的数据源实例 MondrianDatasource myDataSource = new MondrianDatasource(); myDataSource.setName("myDataSource"); // 使用datasource服务保存数据源配置 IDatasourceService datasourceService = ...; // 获取datasource服务实例 datasourceService.save(myDataSource); } } 示例2:从备份文件中恢复数据 这里假设你已经有一个包含所有必要信息的备份文件,比如SQL脚本。 java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Statement; public class RestoreFromBackupExample { public static void main(String[] args) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "username", "password")) { Statement stmt = conn.createStatement(); // 读取备份文件内容并执行 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("/path/to/backup/file.sql")); String line; StringBuilder sql = new StringBuilder(); while ((line = reader.readLine()) != null) { sql.append(line); if (line.trim().endsWith(";")) { stmt.execute(sql.toString()); sql.setLength(0); // 清空StringBuilder } } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 6. 结语 好了,到这里我们的讨论就告一段落了。希望今天聊的这些能让大家更看重系统恢复计划,也赶紧动手做点啥来提高自己的数据安全,毕竟防患于未然嘛。记住,预防总是胜于治疗,提前做好准备总比事后补救要好得多! 最后,如果你有任何想法或建议,欢迎随时与我交流。数据分析的世界充满了无限可能,让我们一起探索吧! --- 以上就是本次关于“Saiku的系统恢复计划不充分”的全部内容。希望这篇文章能够对你有所帮助,也欢迎大家提出宝贵的意见和建议。
2024-11-18 15:31:47
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寂静森林
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...text(data.message); } }); uploader.bind('Error', function (up, err) { alert("文件上传失败,错误信息: " + err.message); }); /Plupload/ 后台 UploadCoursePackage.ashx 的代码也重要,主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID,如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft",此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在(此处可以做个判断) 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ,导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误,请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败,未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示: 详细配置信息可以参考这篇文章:http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-19 09:43:46
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RocketMQ
...用系统时,消息队列(Message Queue)扮演着至关重要的角色,尤其是当涉及到消息的传递、存储与消费时。哎呀,你听说过RocketMQ吗?这家伙在消息中间件界可是相当出名的!它就像个超级快递员,不仅跑得快,还能搞定各种复杂的配送任务。就是因为这货在处理大规模分布式消息方面特别牛,所以啊,大家都特别喜欢用它来解决业务中的各种消息传输问题。哎呀,你知道的嘛,不管什么系统啊,总有些小意外,特别是那些大忙人、高频度交流的情况里头,数据丢丢的情况难免会发生。就像你我用手机聊天,偶尔也会有信息没发出去或者乱了套的时候,对吧?所以啊,咱们得有个心理准备,也得想想怎么防着点,别让数据丢了就找不回来了。本文将深入探讨如何通过合理的策略和实践,降低使用RocketMQ时数据丢失的风险。 一、理解数据持久化的重要性 数据持久化是确保消息系统稳定运行的关键环节。在咱们RocketMQ的世界里,消息的持久性就像是一场接力赛,关键在于消息是不是能稳稳地落在磁盘上,不偏不倚。想象一下,你把消息小心翼翼地放进一个超级大保险箱里,这个保险箱就是我们的磁盘。无论遇到啥突发状况,比如突然停电啊,电脑当机啊,这个保险箱都能保持它的神秘,不让里面的宝贝消息跑掉。这样一来,下次咱们再打开保险箱时,那些消息还在原地,等着我们继续接力,继续咱们的消息传递之旅。这样子,无论是系统怎么出问题,咱们的消息都不会断线!数据丢失不仅会导致业务中断,还可能引发严重的经济损失和用户体验问题。 二、RocketMQ的数据持久化机制 RocketMQ采用多种机制来保障消息持久化: 1. 消息存储 RocketMQ使用HDFS(Hadoop Distributed File System)或本地文件系统作为消息存储的底层。这种方式提供了高可用性和可扩展性。 2. 多副本机制 RocketMQ支持消息的多副本存储,通过复制机制,即使单个节点故障,也可以从其他副本恢复消息,保证了数据的高冗余度。 3. 事务消息 对于需要保证消息发送和接收的原子性的场景,RocketMQ提供事务消息功能,确保消息的可靠投递。 三、降低数据丢失风险的策略 1. 配置优化 合理设置RocketMQ的配置参数,如消息重试次数、消费超时时间等,确保在异常情况下,消息可以被正确处理或重试。 java // 示例代码:设置消息重试次数 Properties props = new Properties(); props.setProperty("producer.transactionCheckEnabled", "false"); props.setProperty("producer.transactionTimeout", "60000"); props.setProperty("producer.maxReconsumeTimes", "5"); // 设置最大重试次数为5次 RMQSender sender = new RMQSender("localhost:18831", "myQueue", props); 2. 监控与报警 建立一套完善的监控系统,实时监测RocketMQ的运行状态,一旦出现异常,立即触发报警机制。 bash 假设使用Prometheus进行监控 prometheus: - job_name: 'rocketmq' metrics_path: '/actuator/metrics' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] labels: application: 'rocketmq' 3. 备份与恢复策略 定期对RocketMQ的元数据和消息进行备份,以便在发生灾难性事件时快速恢复服务。 bash 使用HDFS作为存储时,可以利用HDFS的备份功能 hdfs dfs -copyToLocal /path/to/backup /local/path/ 4. 容错与高可用架构设计 在应用层面考虑容错机制,如使用负载均衡、故障转移等策略,确保在单点故障时,系统仍能正常运行。 java // 使用Nacos进行服务发现和配置中心管理 @Value("${service.provider}") private String serviceProvider; @Bean public ProviderConfig providerConfig() { return new ProviderConfig(serviceProvider); } 四、结论 通过上述策略的实施,我们可以显著降低使用RocketMQ时数据丢失的风险。关键在于合理配置、有效监控、备份恢复以及高可用架构的设计。在实际应用中,还需要根据业务的具体需求和场景,灵活调整策略,以达到最佳的数据持久化效果。哎呀,兄弟!技术这东西,得不停琢磨,多实践,别老是原地踏步。咱们得时不时调整一下系统这架机器的零件,让它跑得既快又稳当。这样,咱们的应用服务才不会卡壳,用户们用起来也舒心。这可是保证业务顺畅运行的关键!
2024-10-02 15:46:59
573
蝶舞花间
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随机学习一条linux命令:
grep pattern file.txt
- 在文件中搜索模式。
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