社区系统项目复盘-8

文章目录

- - 任务执行和调度
  - 热帖排行
  - 生成长图
  - 优化网站的性能

使用Quartz执行定时任务，实现热帖排行功能时，通过定时任务定时计算帖子分数，降低计算的数据量。使用wkhtmltopdf生成长图。通过多级缓存对热帖功能进行优化，提升网站性能。

任务执行和调度

JDK线程池

ExecutorService：普通线程池，可以创建普通的线程。
ScheduledExecutorService：该线程池创建的线程可以执行间隔任务。

// 示例
public class ThreadPoolTests {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ThreadPoolTests.class);

    // JDK普通线程池
    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);

    // JDK可执行定时任务的线程池
    private ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);

    private void sleep(long m){
        try {
            Thread.sleep(m);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    // 1. JDK普通线程池
    @Test
    public void testExecutorService(){
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                logger.debug("Hello ExecutorService");
            }
        };

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executorService.submit(task);
        }

        sleep(10000);
    }

    // 2.JDK定时任务线程池
    @Test
    public void testScheduledExecutorService(){
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                logger.debug("Hello ScheduledExecutorService");
            }
        };

        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(task,10000,1000, TimeUnit.MILLISECONDS);

        sleep(30000);
    }
}

Spring 线程池

ThreadPoolTaskExecutor：普通线程池，创建普通线程。
ThreadPoolTaskScheduler：该线程池创建的线程可以执行定时任务。

首先需要在配置文件中进行配置：

# TaskExecutionProperties
spring.task.execution.pool.core-size=5
spring.task.execution.pool.max-size=15
spring.task.execution.pool.queue-capacity=100

# TaskSchedulingProperties
spring.task.scheduling.pool.size=5

配置类ThreadPoolConfig：

@Configuration
@EnableScheduling
@EnableAsync
public class ThreadPoolConfig {

}

测试类：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class ThreadPoolTests {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ThreadPoolTests.class);

    // Spring 普通线程池
    @Autowired
    private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor;

    // Spring 可执行定时任务的线程池
    @Autowired
    private ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler;

    private void sleep(long m){
        try {
            Thread.sleep(m);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    // 3.Spring 普通线程池
    @Test
    public void testThreadPoolTaskExecutor(){
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                logger.debug("Hello ThreadPoolTaskExecutor");
            }
        };

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            taskExecutor.submit(task);
        }

        sleep(10000);
    }

    // 4. Spring 定时任务线程池
    @Test
    public void testThreadPoolTaskScheduler(){
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                logger.debug("Hello ThreadPoolTaskScheduler");
            }
        };

        Date startTime = new Date(System.currentTimeMillis()+10000);
        taskScheduler.scheduleAtFixedRate(task,startTime,1000);

        sleep(30000);
    }
}

Spring线程池的使用（简化版）

@Service
public class AlphaService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AlphaService.class);

    // 让该方法在多线程环境下，被异步的调用
    @Async
    public void execute1(){
        logger.debug("execute1");
    }

	// 让该方法定时的去执行
    @Scheduled(initialDelay = 10000,fixedRate = 1000)
    public void execute2(){
        logger.debug("execute2");
    }
}

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class ThreadPoolTests {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ThreadPoolTests.class);

    // Spring 普通线程池
    @Autowired
    private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor;
    @Autowired
    private AlphaService alphaService;

    // Spring 可执行定时任务的线程池
    @Autowired
    private ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler;

    private void sleep(long m){
        try {
            Thread.sleep(m);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    // 5. Spring普通线程池(简化)
    @Test
    public void testThreadPoolTaskExecutorSimple(){
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            alphaService.execute1();
        }

        sleep(10000);
    }

    // 6.Spring定时任务线程池（简化）
    @Test
    public void testThreadPoolTaskSchedulerSimple(){
        sleep(30000);
    }
}

分布式任务 Quartz分布式任务调度

Spring Quartz
Quartz将程序运行所需要依赖的参数都存在了数据库里。所以是依赖于数据库的，用的时候需要提前创建表。
Spring Quartz使用：主要就是两步，定义任务相关的Job类和在配置类QuartzConfig中配置相关的JobDetail和Trigger接口。

1.导入依赖 spring-boot-starter-quartz

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

2.定义任务，通过Job接口进行定义，在/quartz路径下创建一个job类，实现Job接口。

// 示例
public class AlphaJob implements Job {
    @Override
    public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": execute a quartz job.");
    }
}

3.在QuartzConfig类下进行相关配置，主要是配置JobDetail和Trigger接口。

// 配置 -> 数据库 -> 调用
@Configuration
public class QuartzConfig {

    // FactoryBean 可简化Bean的实例化过程
    // 1. 通过 FactoryBean 封装 Bean的实例化过程
    // 2. 将FactoryBean装配到Spring容器里
    // 3. 将FactoryBean注入给其他的Bean
    // 4. 该Bean得到的是FactoryBean所管理的对象实例

    // 配置JobDetail
    @Bean
    public JobDetailFactoryBean alphaJobDetail(){
        JobDetailFactoryBean factoryBean = new JobDetailFactoryBean();
        factoryBean.setJobClass(AlphaJob.class);
        factoryBean.setName("alphaJob");
        factoryBean.setGroup("alphaJobGroup");
        factoryBean.setDurability(true);
        factoryBean.setRequestsRecovery(true);
        return factoryBean;
    }

    // 配置Trigger（SimpleTriggerFactoryBean, CronTriggerFactoryBean）
    @Bean
    public SimpleTriggerFactoryBean alphaTrigger(JobDetail alphaJobDetail){
        SimpleTriggerFactoryBean factoryBean = new SimpleTriggerFactoryBean();
        factoryBean.setJobDetail(alphaJobDetail);
        factoryBean.setName("alphaTrigger");
        factoryBean.setGroup("alphaTriggerGroup");
        factoryBean.setRepeatInterval(3000);
        factoryBean.setJobDataAsMap(new JobDataMap());
        return factoryBean;
    }
}

注意⚠️：BeanFactory是容器的顶层接口，FactoryBean可简化Bean的实例化过程。

4.配置文件application.properties，可以按照自己的想法来配置。配置前quartz是读取内存中的配置来执行任务的。配置后将任务持久化到数据库里，从而实现分布式任务。

# QuartzProperties
spring.quartz.job-store-type=jdbc
spring.quartz.scheduler-name=communityScheduler
spring.quartz.properties.org.quartz.scheduler.instanceId=AUTO
spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.class=org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.driverDelegateClass=org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.isClustered=true
spring.quartz.properties.org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
spring.quartz.properties.org.quartz.threadPool.threadCount=5

5.删除Job，删除该job后如果希望再次启动项目时不会有该定时任务，那么将配置类中配置JobDetail和Trigger相关的Bean注释掉即可。

public class QuartzTests {
    @Autowired
    private Scheduler scheduler; // 调度器

    @Test
    public void testDeleteJob(){
        try {
            boolean result = scheduler.deleteJob(new JobKey("alphaJob", "alphaJobGroup"));
            System.out.println(result);
        } catch (SchedulerException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

补充：Quartz核心概念

任务 Job：Job 就是你想要实现的任务类，每一个Job必须实现 org.quartz.job 接口，且只需实现接口定义的 execute() 方法。
触发器 Trigger：Trigger 为你执行任务的触发器，比如你想每天定时3点发送一份统计邮件，Trigger 将会设置3点执行该任务。 Trigger 主要包含两种 SimplerTrigger 和 CronTrigger 两种。
调度器 Scheduler：Scheduler 为任务的调度器，它会将任务 Job 及触发器 Trigger 整合起来，负责基于 Trigger 设定的时间来执行 Job。

热帖排行

启动定时任务，定时的计算帖子的分数，为首页帖子列表增加按分数排序的功能。
当帖子被加精、点赞、评论的时候，将帖子id放到Redis缓存里，然后定时任务定时去计算缓存中帖子的分数，从而降低计算的数据量。

具体实现：

1.定义与帖子跟书相关的redisKey，数据结构为set，存储的内容是需要重新计算帖子分数的帖子id。

// 帖子分数
public static String getPostScoreKey(){
	return PREFIX_POST + SPLIT + "score";
}

2.当发布帖子，给帖子加精，评论或点赞的时候，需要重新计算帖子分数，此时将需要被计算的帖子的id存储到redis中。

// 将需要计算分数的帖子id存到redis中
String redisKey = RedisKeyUtil.getPostScoreKey();
redisTemplate.opsForSet().add(redisKey,post.getId());

3.定时任务，定期刷新帖子分数，使用Quartz实现。首先定义一个刷新帖子分数的Job，然后在配置类中进行JobDetail和Trigger相关的配置。

定义任务，包括初始化纪元，定时任务刷新帖子分数。

public class PostScoreRefreshJob implements Job, CommunityConstant {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PostScoreRefreshJob.class);

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private DiscussPostService discussPostService;
    @Autowired
    private LikeService likeService;
    @Autowired
    private ElasticsearchService elasticsearchService;

    // 初始化纪元
    private static final Date epoch;
    static {
        try {
            epoch = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse("2014-08-01 00:00:00");
        } catch (ParseException e) {
            throw new RuntimeException("初始化纪元失败!",e);
        }
    }

    @Override
    public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        String redisKey = RedisKeyUtil.getPostScoreKey();
        BoundSetOperations operations = redisTemplate.boundSetOps(redisKey);

        if(operations.size() == 0){
            logger.info("[任务取消] 没有需要刷新的帖子!");
            return;
        }

        logger.info("[任务开始] 正在刷新帖子分数："+operations.size());
        while (operations.size()>0){
            this.refresh((Integer)operations.pop());
        }
        logger.info("[任务结束] 帖子分数刷新完毕!");

    }

    private void refresh(int postId){
        DiscussPost post = discussPostService.findDiscussPostById(postId);

        if(post == null){
            logger.error("该帖子不存在：id = "+postId);
            return;
        }

        //正式算分
        // 是否加精
        boolean wonderful = post.getStatus()==1;
        // 评论数量
        int commentCount = post.getCommentCount();
        // 点赞数量
        long likeCount = likeService.findEntityLikeCount(ENTITY_TYPE_POST,postId);

        // 算分公式：log(精华分 + 评论数 * 10 + 点赞数 * 2 + 收藏数 * 2) + (发布时间 - 初始纪元)
        // 计算权重
        double w = (wonderful ? 75 : 0) + commentCount * 10 + likeCount * 2;
        // 分数 = 帖子权重 + 距离天数
        double score = Math.log10(Math.max(w,1)) + (post.getCreateTime().getTime() - epoch.getTime()) / (1000 * 3600 * 24);
        // 更新帖子的分数
        discussPostService.updateScore(postId,score);
        // 同步搜索数据
        post.setScore(score);
        elasticsearchService.saveDiscussPost(post);
    }
}

配置JobDetail和Trigger

// 配置 -> 数据库 -> 调用
@Configuration
public class QuartzConfig {

    // FactoryBean 可简化Bean的实例化过程
    // 1. 通过 FactoryBean 封装 Bean的实例化过程
    // 2. 将FactoryBean装配到Spring容器里
    // 3. 将FactoryBean注入给其他的Bean
    // 4. 该Bean得到的是FactoryBean所管理的对象实例

    // 刷新帖子分数任务
    // 配置JobDetail
     @Bean
    public JobDetailFactoryBean postScoreRefreshJobDetail(){
        JobDetailFactoryBean factoryBean = new JobDetailFactoryBean();
        factoryBean.setJobClass(PostScoreRefreshJob.class);
        factoryBean.setName("postScoreRefreshJob");
        factoryBean.setGroup("communityJobGroup");
        factoryBean.setDurability(true);
        factoryBean.setRequestsRecovery(true);
        return factoryBean;
    }

    // 配置Trigger（SimpleTriggerFactoryBean, CronTriggerFactoryBean）
    @Bean
    public SimpleTriggerFactoryBean postScoreRefreshTrigger(JobDetail postScoreRefreshJobDetail){
        SimpleTriggerFactoryBean factoryBean = new SimpleTriggerFactoryBean();
        factoryBean.setJobDetail(postScoreRefreshJobDetail);
        factoryBean.setName("postScoreRefreshTrigger");
        factoryBean.setGroup("communityTriggerGroup");
        factoryBean.setRepeatInterval(1000 * 60 * 5); // 五分钟
        factoryBean.setJobDataAsMap(new JobDataMap());
        return factoryBean;
    }
}

4.热帖排行：访问首页热帖功能时，将帖子按分数排序后返回。该部分按照数据访问层、业务层、表现层，一步步修改重构原来的代码就可以。

⚠️注意一点：如果需要对请求参数设置默认值，可以用@RequestParam注解

// 示例
@RequestParam(name = "orderMode",defaultValue = "0") int orderMode

生成长图

wkhtmltopdf 命令行使用
- wkhtmltopdf url file
- wkhtmltoimage url file
示例：wkhtmltoimage —quality 75 url file：图片压缩质量75%

Java 代码使用

Runtime.getRuntime().exec()

// 示例
public class WkTests {
    public static void main(String[] args) {
        String cmd = "/usr/local/bin/wkhtmltoimage --quality 75 <https://www.baidu.com> /Users/amelia/IdeaProjects/data/wk-images/1.png";
        try {
            Process p = Runtime.getRuntime().exec(cmd);
            if(p.waitFor()==0){
                System.out.println("ok.");
            }
        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

模拟实现分享功能

1.配置文件中添加wk的相关配置

wk.image.command=/usr/local/bin/wkhtmltoimage
wk.image.storage=/Users/amelia/IdeaProjects/data/wk-images

2.在相关配置类WkConfig中进行一些初始化配置

@Configuration
public class WkConfig {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WkConfig.class);

    @Value("${wk.image.storage}")
    private String wkImageStorage;

    @PostConstruct
    public void init(){
        // 创建WK图片目录
        File file = new File(wkImageStorage);
        if (!file.exists()){
            file.mkdir();
            logger.info("创建WK图片目录："+wkImageStorage);
        }
    }
}

3.在ShareController类中编写表现层逻辑，主要有两个方法，生成长图方法和获取长图方法

在生成长图方法中触发生成长图事件，所以还需要在EventConsumer中添加一个消费生成长图事件的方法。

@Component
public class EventConsumer implements CommunityConstant {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EventConsumer.

    @Value("${wk.image.command}")
    private String wkImageCommand;
    @Value("${wk.image.storage}")
    private String wkImageStorage;

    // 消费分享事件，也就是生成长图事件
    @KafkaListener(topics = {TOPIC_SHARE})
    public void handleShareMessage(ConsumerRecord record){
        if(record == null || record.value() == null){
            logger.error("消息的内容为空!");
            return;
        }

        Event event = JSONObject.parseObject(record.value().toString(),Event.class);
        if(event == null){
            logger.error("消息格式错误!");
            return;
        }

        String htmlUrl = (String) event.getData().get("htmlUrl");
        String fileName = (String) event.getData().get("fileName");
        String suffix = (String) event.getData().get("suffix");

        String cmd = wkImageCommand + " --quality 75 " + htmlUrl + " " + wkImageStorage + "/" + fileName + suffix;

        try {
            Runtime.getRuntime().exec(cmd);
            logger.info("生成长图成功：" + cmd);
        } catch (IOException e) {
            logger.error("生成长图失败：" + e.getMessage());
        }
    }
}

// 生成长图，并返回生成的长图的链接 ShareController
@RequestMapping(path = "/share",method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public String share(String htmlUrl){
    // 文件名
    String fileName = CommunityUtil.generateUUID();

    // 异步生成长图,触发生成长图事件
    Event event = new Event()
            .setTopic(TOPIC_SHARE)
            .setData("htmlUrl",htmlUrl)
            .setData("fileName",fileName)
            .setData("suffix",".png");
    eventProducer.fireEvent(event);

    // 返回访问路径
    Map<String,Object> map = new HashMap<>();
    map.put("shareUrl",domain+contextPath+"/share/image/"+fileName);
    //map.put("shareUrl",shareBucketUrl + "/" +fileName);
    return CommunityUtil.getJSONString(0,null,map);
}

获取长图

 // 获取长图
 @RequestMapping(path = "/share/image/{fileName}",method = RequestMethod.GET)
 public void getShareImage(@PathVariable("fileName") String fileName, HttpServletResponse response){
     if(StringUtils.isBlank(fileName)){
         throw new IllegalArgumentException("文件名不能为空!");
     }
 
     response.setContentType("image/png");
     File file = new File(wkImageStorage+"/"+fileName+".png");
     try {
         OutputStream os = response.getOutputStream();
         FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
         byte[] buffer = new byte[1024];
         int b = 0;
         while ((b = fis.read(buffer)) != -1){
             os.write(buffer,0,b);
         }
     } catch (IOException e) {
         logger.error("获取长图失败："+e.getMessage());
     }
 }

优化网站的性能

本地缓存
- 将数据缓存在应用服务器上，性能最好。
- 常用缓存工具：Ehcache、Guava、Caffeine等。
分布式缓存
- 将数据缓存在NoSQL数据库上，跨服务器。
- 常用缓存工具：MemCache、Redis等。
多级缓存
- 一级缓存（本地缓存）> 二级缓存（分布式缓存）> DB。
- 避免缓存雪崩（缓存失效，大量请求直达DB），提高系统的可用性。

将热帖用多级缓存进行优化，增加Caffeine本地缓存。

1.导入依赖 caffeine

<dependency>
   <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
   <artifactId>caffeine</artifactId>
   <version>2.7.0</version>
</dependency>

配置文件：application.properties，进行caffeine相关配置

# caffeine
caffeine.posts.maxsize=15
caffeine.posts.expire-seconds=180

3.Service层，查询帖子列表和帖子总数的时候添加本地缓存

@Service
public class DiscussPostService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DiscussPostService.class);

    @Autowired
    public DiscussPostMapper discussPostMapper;

    @Value("${caffeine.posts.maxsize}")
    private int maxSize;
    @Value("${caffeine.posts.expire-seconds}")
    private int expireSeconds;

    // Caffeine核心接口：Cache,
    // 两个常用接口
    //  1.LoadingCache: 同步缓存
    //  2.AsyncLoadingCache: 异步缓存
    // 帖子列表缓存
    private LoadingCache<String,List<DiscussPost>> postListCache;
    // 帖子总数缓存
    private LoadingCache<Integer,Integer> postRowsCache;

    @PostConstruct
    public void init(){
        // 初始化帖子列表缓存
        postListCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(maxSize)
                .expireAfterWrite(expireSeconds, TimeUnit.SECONDS)
                .build(new CacheLoader<String, List<DiscussPost>>() {
                    @Override
                    public @Nullable List<DiscussPost> load(@NonNull String key) throws Exception {
                        if(key == null || key.length() == 0){
                            throw new IllegalArgumentException("参数错误!");
                        }
                        String[] params = key.split(":");
                        if(params == null || params.length != 2){
                            throw new IllegalArgumentException("参数错误!");
                        }
                        int offset = Integer.valueOf(params[0]);
                        int limit = Integer.valueOf(params[1]);

                        // 可以加二级缓存： Redis -> mysql

                        logger.debug("load post list from DB.");
                        return discussPostMapper.selectDiscussPosts(0,offset,limit,1);
                    }
                });

        // 初始化帖子总数缓存
        postRowsCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(maxSize)
                .expireAfterWrite(expireSeconds,TimeUnit.SECONDS)
                .build(new CacheLoader<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public @Nullable Integer load(@NonNull Integer key) throws Exception {
                        logger.debug("load post rows from DB.");
                        return discussPostMapper.selectDiscussRows(key);
                    }
                });
    }

    public List<DiscussPost> findDiscussPosts(int userId,int offset,int limit,int orderMode){
        if(userId == 0 && orderMode == 1){
            return postListCache.get(offset+":"+limit);
        }
        logger.debug("load post list from DB.");
        return discussPostMapper.selectDiscussPosts(userId,offset,limit,orderMode);
    }

    public int findDiscussPostRows(int userId){
        if(userId == 0){
            return postRowsCache.get(userId);
        }
        logger.debug("load post rows from DB.");
        return discussPostMapper.selectDiscussRows(userId);
    }
}

压力测试 JMeter
- 线程组进行压力测试，线程数100，Ramp-Up时间：1秒（一秒内创建），循环次数：永远，调度器持续时间：60（持续执行，持续60秒）
- http请求
- 定时器（统一随机定时器）Random Delay Maximum(in milliseconds)：1000
- 监听器：聚合报告，没有加本地缓存前，吞吐量24.0/sec；加了本地缓存后，吞吐量160.7/sec。