男人过了四十，千万要少说话，拉长脸，闭紧嘴，买件立领风衣，浓个眉大个眼，一直走，不要往两边看，还能再混几十年。 —— 冯唐

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系列文章目录

项目搭建
App登录及网关
App文章
自媒体平台（博主后台）
内容审核(自动)
定时计算热点文章（xxl-Job）

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文章目录

系列文章目录
一、概述
- 1.需求分析
- 2.实现思路
- 3.定时计算
- 4.定时任务框架-xxljob
二、分布式任务调度
- 1.什么是分布式任务调度
- 2.xxl-Job简介
- 3.环境搭建
- - 3.1 调度中心环境要求
  - 3.2 源码仓库地址
  - 3.3 初始化“调度数据库”
  - 3.4 编译源码
  - 3.5 配置部署“调度中心”
  - 3.6 任务调度中心页面
- 4.配置部署调度中心(docker)
- - 4.1 初始化“调度数据库”
  - 4.2 xxl-Job容器
  - 4.3 页面
- 5.入门案例
- - 5.1 创建模块
  - 5.2 pom依赖
  - 5.3 启动类
  - 5.4 yml配置
  - 5.5 配置类
  - 5.6 任务类
  - 5.7 测试
  - - 5.7.1 执行器
    - 5.7.2 任务管理
    - 5.7.3 测试
- 6.任务详解
- - 6.1 执行器
  - 6.2 新增执行器
  - - 6.2.1 基础配置
    - 6.2.2 调度配置
    - 6.2.3 任务配置
    - 6.2.4 路由策略
    - 6.2.5 阻塞处理策略
- 7. 路由策略案例
- - 7.1 轮询案例
  - - 7.1.1 新建多个微服务
    - 7.1.2 修改配置文件
    - 7.1.3 任务类
    - 7.1.4 任务调度中心
    - 7.1.5 测试
  - 7.2 分片广播案例
  - - 7.1.1 任务调度中心
    - 7.1.2 修改配置文件
    - 7.1.3 任务类
    - 7.1.4 测试
三、定时计算
- 1.需求分析
- 2.功能实现
- - 2.1 查询前5天的文章数据
  - - 2.1.1 Mapper配置
    - 2.1.2 Mapper类
    - 2.1.3 定义业务层接口
    - 2.1.4 业务层实现类
  - 2.2 计算文章分值
  - - 2.2.1 Vo对象
    - 2.2.2 常量
    - 2.2.3 业务层实现类
  - 2.3 计算文章分值
  - - 2.3.1 定义远程接口
    - 2.3.2 提供接口
    - 2.3.3 业务层实现类
  - 2.4 测试
  - - 2.4.1 创建测试类
    - 2.4.2 启动类
    - 2.4.3 测试
- 3.定时任务
- - 3.1任务调度中心
  - - 3.1.1执行器
    - 3.1.2任务
  - 3.2集成xxl-job
  - - 3.2.1pom依赖
    - 3.2.2配置类
    - 3.2.3任务类
    - 3.2.4Nacos
  - 3.3测试
四、查询文章接口改造
- 1.思路分析
- 2.功能实现
- - 2.1Service
  - 2.2ServiceImpl
  - 2.3Controller
- 3.测试

一、概述

1.需求分析

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文章列表： 从数据库直接按照发布时间倒序查询

问题1： 如何访问量较大，直接查询数据库，压力较大
问题2： 新发布的文章会展示在前面，并不是热点文章

2.实现思路

把热点数据存入 redis 进行展示
判断文章是否是热点，有几项标准：点赞数量，评论数量，阅读数量，收藏数量
计算文章热度，有两种方案：
- 定时计算文章热度
- 实时计算文章热度

3.定时计算

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根据文章的行为（点赞、评论、阅读、收藏）计算文章的分值，利用定时任务每天完成一次计算
把分值较大的文章数据存入到redis中
App端用户查询文章列表的时候，优先从redis中查询热度较高的文章数据

4.定时任务框架-xxljob

spring 传统的定时任务 @Scheduled，但是这样存在这一些问题：

做集群任务的重复执行问题
cron表达式定义在代码之中，修改不方便
定时任务失败了，无法重试也没有统计
如果任务量过大，不能有效的分片执行

解决这些问题的方案为： xxl-job 分布式任务调度框架

二、分布式任务调度

1.什么是分布式任务调度

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将任务调度程序分布式构建，这样就可以具有分布式系统的特点，并且提高任务的调度处理能力：

1、并行任务调度

并行任务调度实现靠多线程，如果有大量任务需要调度，此时光靠多线程就会有瓶颈了，因为一台计算机CPU的处理能力是有限的。

如果将任务调度程序分布式部署，每个结点还可以部署为集群，这样就可以让多台计算机共同去完成任务调度，我们可以将任务分割为若干个分片，由不同的实例并行执行，来提高任务调度的处理效率。

2、高可用

若某一个实例宕机，不影响其他实例来执行任务。

3、弹性扩容

当集群中增加实例就可以提高并执行任务的处理效率。

4、任务管理与监测

对系统中存在的所有定时任务进行统一的管理及监测。让开发人员及运维人员能够时刻了解任务执行情况，从而做出快速的应急处理响应。

分布式任务调度面临的问题：

当任务调度以集群方式部署，同一个任务调度可能会执行多次，例如：电商系统定期发放优惠券，就可能重复发放优惠券，对公司造成损失，信用卡还款提醒就会重复执行多次，给用户造成烦恼，所以我们需要控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。常见解决方案：

分布式锁，多个实例在任务执行前首先需要获取锁，如果获取失败那么就证明有其他服务已经在运行，如果获取成功那么证明没有服务在运行定时任务，那么就可以执行。
ZooKeeper选举，利用ZooKeeper对Leader实例执行定时任务，执行定时任务的时候判断自己是否是Leader，如果不是则不执行，如果是则执行业务逻辑，这样也能达到目的。

2.xxl-Job简介

名称	说明
XXL-Job	大众点评的分布式任务调度平台，是一个轻量级分布式任务调度平台, 其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用
TBSchedule	淘宝推出的一款非常优秀的高性能分布式调度框架，目前被应用于阿里、京东、支付宝、国美等很多互联网企业的流程调度系统中。但是已经多年未更新，文档缺失严重，缺少维护
Elastic-job	当当网借鉴TBSchedule并基于quartz 二次开发的弹性分布式任务调度系统，功能丰富强大，采用zookeeper实现分布式协调，具有任务高可用以及分片功能
Saturn	唯品会开源的一个分布式任务调度平台，基于Elastic-job，可以全域统一配置，统一监控，具有任务高可用以及分片功能

xxl-Job源码地址： https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job
xxl-Job文档地址： https://www.xuxueli.com/xxl-job/

特性

简单灵活
丰富的任务管理功能
高性能
高可用
易于监控运维

3.环境搭建

3.1 调度中心环境要求

Maven3+
Jdk1.8+
Mysql5.7+

3.2 源码仓库地址

源码仓库地址	Release Download
https://github.com/xuxueli/xxl-job	https://github.com/xuxueli/xxl-job/releases
http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job	http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job/releases

源码资源链接： https://pan.baidu.com/s/1BJ1hY0Fq7X4TwRJW9zdrfA?pwd=abcd

3.3 初始化“调度数据库”

位置：/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql
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- xxl_job_lock：任务调度锁表；
- xxl_job_group：执行器信息表，维护任务执行器信息；
- xxl_job_info：调度扩展信息表： 用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息，如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等；
- xxl_job_log：调度日志表： 用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息，如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等；
- xxl_job_logglue：任务GLUE日志：用于保存GLUE更新历史，用于支持GLUE的版本回溯功能；
- xxl_job_registry：执行器注册表，维护在线的执行器和调度中心机器地址信息；
- xxl_job_user：系统用户表；

调度中心支持集群部署，集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例;

如果 mysql 做主从,调度中心集群节点务必强制走主库;

3.4 编译源码

使用我们自己的 maven 进行编译
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源码结构如下：
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3.5 配置部署“调度中心”

调度中心项目：xxl-job-admin
作用：统一管理任务调度平台上调度任务，负责触发调度执行，并且提供任务管理平台

配置数据库

配置文件地址：/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties

### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root #mysql账号
spring.datasource.password=123456 #mysql密码
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

3.6 任务调度中心页面

启动 \xxl-job\xxl-job-admin\src\main\java\com\xxl\job\admin\XxlJobAdminApplication.java 调度中心启动类，地址： http://localhost:8080/xxl-job-admin/，默认登录账号 admin/123456, 登录后运行界面如下图：
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4.配置部署调度中心(docker)

4.1 初始化“调度数据库”

# 列出本地镜像
docker iamges
# 创建mysql容器，初始化xxl-job的SQL脚本
docker run -p 3306:3306 --name mysql57 \
-v /opt/mysql/conf:/etc/mysql \
-v /opt/mysql/logs:/var/log/mysql \
-v /opt/mysql/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7

# 如果报错 -> docker: Error response from daemon: Conflict. The container name "/mysql57"
# 移除容器后再执行上面指令创建容器
docker rm [id]

# 重启单个容器
docker restart [id]

# 列出容器
docker ps

mysql：
用户名和密码： root/root
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4.2 xxl-Job容器

# 拉取镜像(完成)
docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0
# 搜索镜像
docker search xxl-job-admin
# 列出本地镜像
docker iamges
# 创建容器(完成)
docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.200.130:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=root" \
-p 8888:8080 -v /tmp:/data/applogs \
--name xxl-job-admin --restart=always  -d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0
# 列出容器
docker ps

4.3 页面

任务调度页面： http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin/
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5.入门案例

5.1 创建模块

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5.2 pom依赖

编辑 heima-leadnews-test\xxljob-demo\pom.xml 文件：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!--xxl-job-->
    <dependency>
        <groupId>com.xuxueli</groupId>
        <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
        <version>2.3.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

5.3 启动类

新建 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\java\com\heima\xxljob\XxlJobApplication.java 文件：

@SpringBootApplication
public class XxlJobApplication {

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

5.4 yml配置

新建 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\resources\application.yml 文件：

server:
  port: 8881

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: 9999

5.5 配置类

新建 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\java\com\heima\xxljob\config\XxlJobConfig.java 文件：

/**
 * xxl-job config
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */

@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;


    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }

}

5.6 任务类

新建 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\java\com\heima\xxljob\job\HelloJob.java 文件：

@Component
public class HelloJob {

    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void helloJob(){
        System.out.println("xxlJob-test...");
    }
}

5.7 测试

5.7.1 执行器

任务调度中心： http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
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5.7.2 任务管理

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5.7.3 测试

启动 XxlJobApplication启动类、开启任务调度中心的 测试任务1 文件：
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6.任务详解

6.1 执行器

任务的绑定的执行器，任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能
可以方便的进行任务分组
每个任务必须绑定一个执行器

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属性名称	说明
AppName	是每个执行器集群的唯一标示AppName, 执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;
名称	执行器的名称, 因为AppName限制字母数字等组成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;
排序	执行器的排序, 系统中需要执行器的地方,如任务新增, 将会按照该排序读取可用的执行器列表;
注册方式	调度中心获取执行器地址的方式；
机器地址	注册方式为"手动录入"时有效，支持人工维护执行器的地址信息；

自动注册和手动注册的区别和配置：
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6.2 新增执行器

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6.2.1 基础配置

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执行器： 每个任务必须绑定一个执行器, 方便给任务进行分组
任务描述： 任务的描述信息，便于任务管理；
负责人： 任务的负责人；
报警邮件： 任务调度失败时邮件通知的邮箱地址，支持配置多邮箱地址，配置多个邮箱地址时用逗号分隔

6.2.2 调度配置

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无：该类型不会主动触发调度；
CRON： 该类型将会通过CRON，触发任务调度；
固定速度： 该类型将会以固定速度，触发任务调度；按照固定的间隔时间，周期性触发；

6.2.3 任务配置

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BEAN模式： 任务以JobHandler方式维护在执行器端，需要结合 “JobHandler” 属性匹配执行器中任务；

JobHandler： 运行模式为 “BEAN模式” 时生效，对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHandler”注解自定义的value值；
执行参数： 任务执行所需的参数；

6.2.4 路由策略

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第一个（FIRST）：固定选择第一个机器；
最后一个（LAST）：固定选择最后一个机器；
轮询（ROUND）
随机（RANDOM）：随机选择在线的机器；
一致性HASH（CONSISTENT_HASH）：每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。
最不经常使用（LEAST_FREQUENTLY_USED）：使用频率最低的机器优先被选举；
最近最久未使用（LEAST_RECENTLY_USED）：最久未使用的机器优先被选举；
故障转移（FAILOVER）：按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
忙碌转移（BUSYOVER）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
SHARDING_BROADCAST(分片广播)：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；

6.2.5 阻塞处理策略

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阻塞处理策略： 调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略；

单机串行（默认）： 调度请求进入单机执行器后，调度请求进入FIFO(First Input First Output)队列并以串行方式运行；
丢弃后续调度： 调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，本次请求将会被丢弃并标记为失败；
覆盖之前调度： 调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，将会终止运行中的调度任务并清空队列，然后运行本地调度任务；

7. 路由策略案例

7.1 轮询案例

7.1.1 新建多个微服务

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7.1.2 修改配置文件

编辑 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\resources\application.yml 文件：

server:
  port: ${port:8881}

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: ${executor.port:9999}

7.1.3 任务类

编辑 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\java\com\heima\xxljob\job\HelloJob.java 文件：

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void helloJob(){
        System.out.println("xxlJob-test..." + port);
    }

7.1.4 任务调度中心

任务调度中心： http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
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启动 轮询 任务：

7.1.5 测试

启动 XxlJobApplication - 1 ，XxlJobApplication - 2 微服务，可以查看到两个服务交替执行任务：
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7.2 分片广播案例

7.1.1 任务调度中心

任务调度中心： http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin

新建 分片广播 执行器：
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创建 分片广播 任务：
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7.1.2 修改配置文件

编辑 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\resources\application.yml 文件：

      # appname: xxl-job-executor-sample # 轮询配置
      appname: xxl-job-sharding-executor # 分片广播

7.1.3 任务类

编辑 heima-leadnews-test\xxljob-demo\src\main\java\com\heima\xxljob\job\HelloJob.java 文件：

    @XxlJob("shardingJobHandler")
    public void shardingJobHandler(){
        //分片的参数
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

        //业务逻辑
        List<Integer> list = getList();
        for (Integer integer : list) {
            if(integer % shardTotal == shardIndex){
                System.out.println("当前第"+shardIndex+"分片执行了，任务项为："+integer);
            }
        }
    }

    public List<Integer> getList(){
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            list.add(i);
        }
        return list;
    }

7.1.4 测试

启动 XxlJobApplication - 1 ，XxlJobApplication - 2 微服务，打开 任务调度中心，执行一次 分配广播 执行器：
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可以查看到分别执行 10000 个任务：
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三、定时计算

1.需求分析

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需求：为每个频道缓存热度较高的30条文章优先展示
热度标准：阅读，点赞，评论，收藏

2.功能实现

2.1 查询前5天的文章数据

2.1.1 Mapper配置

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\resources\mapper\ApArticleMapper.xml 文件：

    <!--查询前5天的文章数据-->
    <select id="findArticleListByLast5days" resultMap="resultMap">
        SELECT
        aa.*
        FROM
        `ap_article` aa
        LEFT JOIN ap_article_config aac ON aa.id = aac.article_id
        <where>
            and aac.is_delete != 1
            and aac.is_down != 1
            <if test="dayParam != null">
                and aa.publish_time <![CDATA[>=]]> #{dayParam}
            </if>
        </where>
    </select>

2.1.2 Mapper类

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\mapper\ApArticleMapper.java 文件：

    /**
     * 查询前5天的文章数据
     * @param dayParam
     * @return
     */
    public List<ApArticle> findArticleListByLast5days(@Param("dayParam") Date dayParam);

2.1.3 定义业务层接口

新建 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\service\HotArticleService.java 文件：

public interface HotArticleService {

    /**
     * 计算热点文章
     */
    public void computeHotArticle();
}

2.1.4 业务层实现类

新建 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\service\impl\HotArticleServiceImpl.java 文件：

public class HotArticleServiceImpl implements HotArticleService {

    @Autowired
    private ApArticleMapper apArticleMapper;

    /**
     * 计算热点文章
     */
    @Override
    public void computeHotArticle() {
        // 1.查询前5天的文章数据
        Date dateParam = DateTime.now().minusDays(50).toDate();
        List<ApArticle> apArticleList = apArticleMapper.findArticleListByLast5days(dateParam);

        // 2.计算文章的分值

        // 3.为每个频道缓存30条分值较高的文章
    }
}

2.2 计算文章分值

2.2.1 Vo对象

新建 heima-leadnews-model\src\main\java\com\heima\model\article\vos\HotArticleVo.java 文件：

@Data
public class HotArticleVo extends ApArticle {

    /**
     * 文章分值
     */
    private Integer score;
}

2.2.2 常量

编辑 heima-leadnews-common\src\main\java\com\heima\common\constants\ArticleConstants.java 文件：

    public static final Integer HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT = 3;
    public static final Integer HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT = 5;
    public static final Integer HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT = 8;

    public static final String HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE = "hot_article_first_page_";

2.2.3 业务层实现类

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\service\impl\HotArticleServiceImpl.java 文件：

    /**
     * 计算热点文章
     */
    @Override
    public void computeHotArticle() {
        // 1.查询前5天的文章数据
        Date dateParam = DateTime.now().minusDays(50).toDate();
        List<ApArticle> apArticleList = apArticleMapper.findArticleListByLast5days(dateParam);

        // 2.计算文章的分值
        List<HotArticleVo> list = computeHotArticle(apArticleList);

        // 3.为每个频道缓存30条分值较高的文章
    }

    /**
     * 计算文章分值
     *
     * @param apArticleList
     * @return
     */
    private List<HotArticleVo> computeHotArticle(List<ApArticle> apArticleList) {

        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = new ArrayList<>();

        if (apArticleList != null && apArticleList.size() > 0) {
            for (ApArticle apArticle : apArticleList) {
                HotArticleVo hot = new HotArticleVo();
                BeanUtils.copyProperties(apArticle, hot);
                Integer score = computeScore(apArticle);
                hot.setScore(score);
                hotArticleVoList.add(hot);
            }
        }

        return hotArticleVoList;
    }

    /**
     * 计算文章热度分值
     */
    private Integer computeScore(ApArticle apArticle) {

        Integer score = 0;

        if (apArticle.getLikes() != null) {
            score += apArticle.getLikes() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT;
        }
        if (apArticle.getViews() != null) {
            score += apArticle.getViews();
        }
        if (apArticle.getCollection() != null) {
            score += apArticle.getCollection() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT;
        }
        if (apArticle.getComment() != null) {
            score += apArticle.getComment() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT;
        }

        return score;
    }

2.3 计算文章分值

2.3.1 定义远程接口

新建 heima-leadnews-service\heima-leadnews-wemedia\src\main\java\com\heima\wemedia\feign\WemediaClient.java 文件：

@RestController
public class WemediaClient implements IWemediaClient {

    @Autowired
    private WmChannelService wmChannelService;

    /**
     * 频道数据列表
     * @return
     */
    @GetMapping("/api/v1/channel/list")
    @Override
    public ResponseResult getChannels() {
        return wmChannelService.findAll();
    }
}

2.3.2 提供接口

新建 heima-leadnews-feign-api\src\main\java\com\heima\apis\wemedia\IWemediaClient.java 文件：

@FeignClient("leadnews-wemedia")
public interface IWemediaClient {

    /**
     * 频道数据列表
     * @return
     */
    @GetMapping("/api/v1/channel/list")
    public ResponseResult getChannels();
}

2.3.3 业务层实现类

新建 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\service\impl\HotArticleServiceImpl.java 文件：

    /**
     * 计算热点文章
     */
    @Override
    public void computeHotArticle() {
        // 1.查询前5天的文章数据
        Date dateParam = DateTime.now().minusDays(50).toDate();
        List<ApArticle> apArticleList = apArticleMapper.findArticleListByLast5days(dateParam);

        // 2.计算文章的分值
        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = computeHotArticle(apArticleList);

        // 3.为每个频道缓存30条分值较高的文章
        cacheTagToRedis(hotArticleVoList);

    }

    @Autowired
    private IWemediaClient iWemediaClient;

    /**
     * 为每个频道缓存30条分值较高的文章
     * @param hotArticleVoList
     */
    private void cacheTagToRedis(List<HotArticleVo> hotArticleVoList) {

        ResponseResult responseResult = iWemediaClient.getChannels();
        if (responseResult.getCode().equals(200)) {
            String channelJson = JSON.toJSONString(responseResult.getData());
            List<WmChannel> wmChannels = JSON.parseArray(channelJson, WmChannel.class);

            // 检索出每个频道的文章
            if (wmChannels != null && wmChannels.size() > 0) {
                for (WmChannel wmChannel : wmChannels) {
                    List<HotArticleVo> hotArticleVos = hotArticleVoList.stream().filter(x -> x.getChannelId().equals(wmChannel.getId())).collect(Collectors.toList());

                    // 给文章进行排序，取30条分值较高的文章存入redis  key：频道id   value：30条分值较高的文章
                    sortAndCache(hotArticleVos, ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + wmChannel.getId());
                }
            }
        }

        // 设置推荐数据
        sortAndCache(hotArticleVoList, ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + ArticleConstants.DEFAULT_TAG);
    }

    @Autowired
    private CacheService cacheService;

    /**
     * 排序并且缓存数据
     * @param hotArticleVos
     * @param key
     */
    private void sortAndCache(List<HotArticleVo> hotArticleVos, String key) {
        hotArticleVos = hotArticleVos.stream().sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());
        if (hotArticleVos.size() > 30) {
            hotArticleVos = hotArticleVos.subList(0, 30);
        }
        cacheService.set(key, JSON.toJSONString(hotArticleVos));
    }

2.4 测试

2.4.1 创建测试类

【Ctrl】 + 【Shift】 + 【回车键】：
在这里插入图片描述

新建 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\test\java\com\heima\article\service\impl\HotArticleServiceImplTest.java 文件：

@SpringBootTest(classes = ArticleApplication.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class HotArticleServiceImplTest {

    @Autowired
    private HotArticleService hotArticleService;

    @Test
    public void computeHotArticle() {
        hotArticleService.computeHotArticle();
    }
}

2.4.2 启动类

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\ArticleApplication.java 文件：

@EnableFeignClients(basePackages = "com.heima.apis")

2.4.3 测试

启动 ScheduleApplication、WemediaApplication 微服务，执行 HotArticleServiceImplTest，可以 Debug 查看，再看看 Redis

3.定时任务

3.1任务调度中心

3.1.1执行器

在这里插入图片描述

3.1.2任务

在这里插入图片描述

3.2集成xxl-job

3.2.1pom依赖

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\pom.xml 文件：

<!--xxl-job-->
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

3.2.2配置类

新建 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\config\XxlJobConfig.java 文件：

/**
 * xxl-job config
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */

@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;


    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }

}

3.2.3任务类

新建 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\job\computeHotArticleJob.java 文件：

@Component
@Slf4j
public class computeHotArticleJob {

    @Autowired
    private HotArticleService hotArticleService;

    @XxlJob("computeHotArticleJob")
    public void handle(){
        log.info("热文章分值计算调度任务开始执行...");
        hotArticleService.computeHotArticle();
        log.info("热文章分值计算调度任务结束...");
    }
}

3.2.4Nacos

编辑 leadnews-article 文件：

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: leadnews-hot-article-executor
      port: 9999

在这里插入图片描述

3.3测试

启动 ScheduleApplication、WemediaApplication、ArticleApplication 微服务，执行 热文章计算执行器任务(执行一次)，再查看 Redis

四、查询文章接口改造

1.思路分析

在这里插入图片描述

2.功能实现

2.1Service

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\service\ApArticleService.java 文件：

    /**
     * 加载文章列表
     * @param dto
     * @param type 1 加载更多 2 加载最新
     * @param firstPage true 是首页 false 不是首页
     * @return
     */
    public ResponseResult load2(ArticleHomeDto dto, Short type, boolean firstPage);

2.2ServiceImpl

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\service\impl\ApArticleServiceImpl.java 文件：

    @Autowired
    private CacheService cacheService;

    /**
     * 加载文章列表
     * @param dto
     * @param type      1 加载更多 2 加载最新
     * @param firstPage true 是首页 false 不是首页
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult load2(ArticleHomeDto dto, Short type, boolean firstPage) {
        if (firstPage) {
            String jsonStr = cacheService.get(ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + dto.getTag());
            List<HotArticleVo> hotArticleVoList = JSON.parseArray(jsonStr, HotArticleVo.class);
            ResponseResult responseResult = ResponseResult.okResult(hotArticleVoList);
            return responseResult;
        }

        return load(dto, type);
    }
}

2.3Controller

编辑 heima-leadnews-service\heima-leadnews-article\src\main\java\com\heima\article\controller\v1\ArticleHomeController.java 文件：

    /**
     * 加载首页
     * @param dto
     * @return
     */
    @PostMapping("/load")
    public ResponseResult load(@RequestBody ArticleHomeDto dto) {
        // return apArticleService.load(dto, ArticleConstants.LOADTYPE_LOAD_MORE);
        return apArticleService.load2(dto, ArticleConstants.LOADTYPE_LOAD_MORE, true);
    }

3.测试

启动 ScheduleApplication、WemediaApplication、ArticleApplication、AppGatewayApplication、UserApplication 微服务，以及 nginx，查看App端首页文章列表 http://localhost:8801：
在这里插入图片描述