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1 今日内容

1.1 需求分析

1.2 解决方案

1.3 定时计算

1.4 定时任务方案对比

2 分布式任务调度

3 xxl-job

3.1 简介

3.2 环境搭建

将xxl-job拷贝到与heima-leadnews同级的目录下

在idea中打开

3.2.1 配置maven

根据自己的配置进行修改

3.2.2 源码说明

3.3 配置部署调度中心

3.3.1 运行sql脚本

3.3.2 修改配置application.properties

修改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
spring.datasource.password=123sjbsjb
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

3.3.3 启动引导类

启动引导类com.xxl.job.admin.XxlJobAdminApplication类

21:00:58.444 logback [main] INFO  o.s.b.w.e.tomcat.TomcatWebServer - Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path '/xxl-job-admin'

访问端口8080

访问url http://localhost:8080/xxl-job-admin

进入任务调度中心

3.4 docker配置xxl-job调度中心

3.4.1 拉取mysql镜像

docker pull mysql:5.7

3.4.2 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

3.4.3 连接mysql57

3.4.4 运行sql脚本

运行tables_xxl_job.sql

3.4.5 拉取调度中心镜像

docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

3.4.6 创建xxl-job容器

docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.204.129:3306/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

3.4.7 访问调度中心

http://192.168.204.129:8888/xxl-job-admin

账户admin密码123456

4 xxl-job入门案例

4.1 在任务中心中配置任务设置

4.2 创建xxl-job-demo

4.2.1 导入依赖

<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>

4.2.2 创建application.yaml

server:
  port: 8881

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.204.129:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: 9999

4.2.3 新建配置类XxlJobConfig

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
/**
 * xxl-job config
 *
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);
 
    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;
 
    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;
 
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;
 
 
    @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;
    }
}

4.2.4 创建任务

创建com.heima.xxljob.job.HelloJob

@Component
public class HelloJob {

    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void helloJob(){
        System.out.println("简单任务执行了。。。。");

    }
}

4.2.5 创建启动类

创建com.heima.xxljob.XxlJobApplication

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

4.2.6 启动启动类和启动任务

并没有打印出来我们的简单任务，是因为我们的任务还在STOP阶段

原神，启动！

成功打印

4.3 任务详解

4.3.1 执行器管理

• 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;
• 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器.

以下是执行器的属性说明：

• 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;如分片广播执行器

• 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；

4.3.2 任务管理

4.3.2.1 基础配置

• 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，配置多个邮箱地址时用逗号分割

4.3.2.2 调度配置

调度配置

• 调度类型：
  • 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，比如一秒一次。

4.3.2.3 任务配置

• 运行模式：BEAN模式（Spring管理）：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；

4.3.2.4 高级配置

路由策略

当执行器集群部署时，提供丰富的路由策略，包括；

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

阻塞处理策略

阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略；

• 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；

4.4 路由策略案例

4.4.1 轮询

将当前任务转为轮询

修改application.yaml

server:
  port: ${port:8881}

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.204.129:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: ${executor.port:9999}

设置另外一个实例

修改工作任务以区分两个实例

@Component
public class HelloJob {
    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void helloJob(){
        //获取当前时间yy-MM-dd HH:mm:ss
        Date date = new Date();
        System.out.println("hello xxl-job,当前时间："+date+"，端口号："+port);
    }
}

启动两个实例，并启动任务，显示交叉进行轮询访问

4.4.2 分片广播

4.4.2.1 新增分片执行器

4.4.2.2 创建分片任务

4.4.2.3 修改application.yaml

server:
  port: ${port:8881}

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.204.129:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-sharding-executor
      port: ${executor.port:9999}

4.4.2.4 为工作任务添加新的任务

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

    //业务逻辑
    List<Integer>list = getList();
    for(Integer i:list){
        if(i%shardTotal==shardIndex){
            System.out.println(new Date()+":当前第"+shardIndex+"分片，总分片数："+shardTotal+"，当前任务项："+i);
        }
    }
}

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

4.4.2.5 启动两个实例并执行一次任务

发现基本执行时间一致，有效缓解集群压力

5 热点文章定时计算

5.1 需求分析

5.2 实现思路

5.3 热点文章具体实现

5.3.1 查询前五天文章

5.3.1.1 创建查询前五天文章的mapper

在com.heima.article.mapper.ApArticleMapper中创建新方法

public List<ApArticle> findArticleListByLast5days(@Param("dayParam") Date dayParam);

转到其sql语句

<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>

5.3.1.2 创建热点文章的Service

在heima-leadnews-article中创建com.heima.article.service.HotArticleService接口

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

创建接口的实现类com.heima.article.service.impl.HotArticleServiceImpl类

@Service
@Slf4j
@Transactional
public class HotArticleServiceImpl implements HotArticleService {
    @Autowired
    private ApArticleMapper apArticleMapper;
    @Override
    public void computeHotArticle() {
        //1. 查询前五天的文章数据
        Date date = DateTime.now().minusDays(5).toDate();
        List<ApArticle> articleListByLast5days = apArticleMapper.findArticleListByLast5days(date);
        //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

    }
}

5.3.2 计算文章分值

5.3.2.1 创建HotArticleVo

因为最后计算的文章中并不包含数值字段，因此需要添加一个vo字段

在heima-leadnews-model中创建com.heima.model.article.vos.HotArticleVo类

@Data
public class HotArticleVo extends ApArticle {
    /**
     * 文章分值
     */
    private Integer score;
}

5.3.2.2 创建文章的点赞收藏关注的权重常量

在heima-leadnews-common中的com.heima.common.constants.ArticleConstants添加新的常量

public class ArticleConstants {
    public static final Short LOADTYPE_LOAD_MORE = 1;
    public static final Short LOADTYPE_LOAD_NEW = 2;
    public static final String DEFAULT_TAG = "__all__";
    public static final String ARTICLE_ES_INDEX_TOPIC = "article.es.syn.topic";

    public static final Integer HOT_ARTICLE_VIEW_WEIGHT = 1;
    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_";
}

5.3.2.3 完善实现类

@Service
@Slf4j
@Transactional
public class HotArticleServiceImpl implements HotArticleService {
    @Autowired
    private ApArticleMapper apArticleMapper;
    @Override
    public void computeHotArticle() {
        //1. 查询前五天的文章数据
        Date date = DateTime.now().minusDays(5).toDate();
        List<ApArticle> articleListByLast5days = apArticleMapper.findArticleListByLast5days(date);
        //2. 计算文章的分值
        List<HotArticleVo> hotArticleVos = computeHot5dayArticle(articleListByLast5days);

        //3. 为每个频道缓存30条分值较高的文章

    }

    /**
     * 计算热点文章
     * @param articleListByLast5days
     */
    private List<HotArticleVo> computeHot5dayArticle(List<ApArticle> articleListByLast5days) {
        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = new ArrayList<>();
        if (articleListByLast5days != null && articleListByLast5days.size() > 0) {
            for (ApArticle apArticle : articleListByLast5days) {
                HotArticleVo hotArticleVo = new HotArticleVo();
                BeanUtils.copyProperties(apArticle, hotArticleVo);
                Integer score = computeScore(apArticle);
                hotArticleVo.setScore(score);
                hotArticleVoList.add(hotArticleVo);
            }
        }
        return hotArticleVoList;
    }

    /**
     * 计算文章的分值
     * @param apArticle
     * @return
     */
    private Integer computeScore(ApArticle apArticle) {
        Integer score = 0;
        //1. 文章的阅读数
        if(apArticle.getViews() != null){
            score += apArticle.getViews()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_VIEW_WEIGHT;
        }
        //2. 文章的点赞数
        if(apArticle.getLikes() != null){
            score += apArticle.getLikes()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT;
        }
        //3. 文章的评论数
        if(apArticle.getComment() != null){
            score += apArticle.getComment()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT;
        }
        //4. 文章的收藏数
        if(apArticle.getCollection() != null){
            score += apArticle.getCollection()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT;
        }
        return score;
    }
}

5.3.3 为每个频道缓存30条分值较高的文章

5.3.3.1 添加feign远程调用接口

因为频道信息是在自媒体中，所以需要进行远程调用

在heima-leadnews-apis中创建com.heima.apis.wemedia.IWemediaClient接口

@FeignClient(value = "leadnews-wemedia")
public interface IWemediaClient {
    @GetMapping("/api/v1/channel/list")
    public ResponseResult getChannels();
}

5.3.3.2 实现远程接口

在heima-leadnews-wemedia中创建com.heima.wemedia.feign.WemediaClient类

@RestController
public class WemediaClient implements IWemediaClient {
    @Autowired
    private WmChannelService wmChannelService;

    @GetMapping("/api/v1/channel/list")
    @Override
    public ResponseResult getChannels() {
        return wmChannelService.findList();
    }
}

5.3.3.3 添加feign的注解类扫描

因为文章微服务要调用feign远程接口获取所有频道列表，所以需要添加Feign扫描注解

为文章微服务的启动类添加@EnableFeignClients(basePackages = "com.heima.apis")

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@MapperScan("com.heima.article.mapper")
@EnableAsync
@EnableFeignClients(basePackages = "com.heima.apis")
public class ArticleApplication {

5.3.3.4 完善实现类

@Service
@Slf4j
@Transactional
public class HotArticleServiceImpl implements HotArticleService {
    @Autowired
    private ApArticleMapper apArticleMapper;
    @Override
    public void computeHotArticle() {
        //1. 查询前五天的文章数据
        Date date = DateTime.now().minusDays(20).toDate();
        List<ApArticle> articleListByLast5days = apArticleMapper.findArticleListByLast5days(date);
        //2. 计算文章的分值
        List<HotArticleVo> hotArticleVos = computeHot5dayArticle(articleListByLast5days);

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

    }

    @Autowired
    private IWemediaClient iWemediaClient;
    @Autowired
    private CacheService cacheService;
    /**
     * 为每个频道缓存30条分值较高的文章
     * @param hotArticleVos
     */
    private void CacheChannelHotArticleToRedis(List<HotArticleVo> hotArticleVos) {
        //1. 查询所有的频道
        ResponseResult response = iWemediaClient.getChannels();
        if(response.getCode().equals(200)){
            String channelJSON = JSON.toJSONString(response.getData());
            List<WmChannel> wmChannels = JSON.parseArray(channelJSON, WmChannel.class);
            //2. 检索出每个频道的文章
            if(wmChannels != null && wmChannels.size() > 0){
                for (WmChannel wmChannel : wmChannels) {
                    List<HotArticleVo> sortedArticleOfChannel = hotArticleVos.stream()
                            .filter(hotArticleVo -> hotArticleVo.getChannelId().equals(wmChannel.getId()))
                            .sorted((a, b) -> b.getScore() - a.getScore()).limit(30)
                            .collect(Collectors.toList());
                    //3. 缓存到redis
                    cacheService.set(ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE+wmChannel.getId(),JSON.toJSONString(sortedArticleOfChannel));
                }

            }
        }
        //4. 设置推荐文章
        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = hotArticleVos.stream()
                .sorted((a, b) -> b.getScore() - a.getScore())
                .limit(30)
                .collect(Collectors.toList());
        cacheService.set(ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE+ArticleConstants.DEFAULT_TAG,JSON.toJSONString(hotArticleVoList));
    }

    /**
     * 计算热点文章
     * @param articleListByLast5days
     */
    private List<HotArticleVo> computeHot5dayArticle(List<ApArticle> articleListByLast5days) {
        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = new ArrayList<>();
        if (articleListByLast5days != null && articleListByLast5days.size() > 0) {
            for (ApArticle apArticle : articleListByLast5days) {
                HotArticleVo hotArticleVo = new HotArticleVo();
                BeanUtils.copyProperties(apArticle, hotArticleVo);
                Integer score = computeScore(apArticle);
                hotArticleVo.setScore(score);
                hotArticleVoList.add(hotArticleVo);
            }
        }
        return hotArticleVoList;
    }

    /**
     * 计算文章的分值
     * @param apArticle
     * @return
     */
    private Integer computeScore(ApArticle apArticle) {
        Integer score = 0;
        //1. 文章的阅读数
        if(apArticle.getViews() != null){
            score += apArticle.getViews()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_VIEW_WEIGHT;
        }
        //2. 文章的点赞数
        if(apArticle.getLikes() != null){
            score += apArticle.getLikes()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT;
        }
        //3. 文章的评论数
        if(apArticle.getComment() != null){
            score += apArticle.getComment()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT;
        }
        //4. 文章的收藏数
        if(apArticle.getCollection() != null){
            score += apArticle.getCollection()* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT;
        }
        return score;
    }
}

5.3.4 测试

在HotArticleServiceImpl上alt+enter创建测试类

@SpringBootTest(classes = ArticleApplication.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
class HotArticleServiceImplTest {
    @Autowired
    private HotArticleService hotArticleService;

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

打开redis查看

已经有写入redis了

5.4 定时计算具体实现

5.4.1 创建执行器

在xxl-job-admin中新建执行器和任务

5.4.2 创建任务

5.4.3 文章微服务集成xxl-job

5.4.3.1 导入依赖

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

5.4.3.2 添加配置类

添加配置类com.heima.article.config.XxlJobConfig

@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;
    }
}

5.4.3.3 添加nacos配置

在nacos中添加leadnews-arcticle的xxl-job的配置

修改执行器名称

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.204.129:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: leadnews-hot-article-executor
      port: 9999

5.4.4 创建具体任务

在heima-leadnews-article中创建com.heima.article.job.ComputeHotArticleJob类

@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...");

    }
}

@XxlJob中的值要与任务管理中的运行模式的名称一致

5.4.5 测试

启动后执行一次任务。正常显示

2024-04-18 16:46:16.099 [Thread-113] INFO  c.h.article.job.ComputeHotArticleJob - 热文章分值计算调度任务开始执行...
2024-04-18 16:46:16.696 [Thread-113] INFO  c.n.config.ChainedDynamicProperty - Flipping property: leadnews-wemedia.ribbon.ActiveConnectionsLimit to use NEXT property: niws.loadbalancer.availabilityFilteringRule.activeConnectionsLimit = 2147483647
2024-04-18 16:46:16.728 [Thread-113] INFO  c.n.loadbalancer.BaseLoadBalancer - Client: leadnews-wemedia instantiated a LoadBalancer: DynamicServerListLoadBalancer:{NFLoadBalancer:name=leadnews-wemedia,current list of Servers=[],Load balancer stats=Zone stats: {},Server stats: []}ServerList:null
2024-04-18 16:46:16.742 [Thread-113] INFO  c.n.l.DynamicServerListLoadBalancer - Using serverListUpdater PollingServerListUpdater
2024-04-18 16:46:16.751 [Thread-113] INFO  com.alibaba.nacos.client.naming - new ips(1) service: DEFAULT_GROUP@@leadnews-wemedia -> [{"instanceId":"192.168.204.1#51803#DEFAULT#DEFAULT_GROUP@@leadnews-wemedia","ip":"192.168.204.1","port":51803,"weight":1.0,"healthy":true,"enabled":true,"ephemeral":true,"clusterName":"DEFAULT","serviceName":"DEFAULT_GROUP@@leadnews-wemedia","metadata":{"preserved.register.source":"SPRING_CLOUD"},"ipDeleteTimeout":30000,"instanceHeartBeatTimeOut":15000,"instanceHeartBeatInterval":5000}]
2024-04-18 16:46:16.752 [Thread-113] INFO  com.alibaba.nacos.client.naming - current ips:(1) service: DEFAULT_GROUP@@leadnews-wemedia -> [{"instanceId":"192.168.204.1#51803#DEFAULT#DEFAULT_GROUP@@leadnews-wemedia","ip":"192.168.204.1","port":51803,"weight":1.0,"healthy":true,"enabled":true,"ephemeral":true,"clusterName":"DEFAULT","serviceName":"DEFAULT_GROUP@@leadnews-wemedia","metadata":{"preserved.register.source":"SPRING_CLOUD"},"ipDeleteTimeout":30000,"instanceHeartBeatTimeOut":15000,"instanceHeartBeatInterval":5000}]
2024-04-18 16:46:16.777 [Thread-113] INFO  c.n.config.ChainedDynamicProperty - Flipping property: leadnews-wemedia.ribbon.ActiveConnectionsLimit to use NEXT property: niws.loadbalancer.availabilityFilteringRule.activeConnectionsLimit = 2147483647
2024-04-18 16:46:16.779 [Thread-113] INFO  c.n.l.DynamicServerListLoadBalancer - DynamicServerListLoadBalancer for client leadnews-wemedia initialized: DynamicServerListLoadBalancer:{NFLoadBalancer:name=leadnews-wemedia,current list of Servers=[192.168.204.1:51803],Load balancer stats=Zone stats: {unknown=[Zone:unknown;	Instance count:1;	Active connections count: 0;	Circuit breaker tripped count: 0;	Active connections per server: 0.0;]
},Server stats: [[Server:192.168.204.1:51803;	Zone:UNKNOWN;	Total Requests:0;	Successive connection failure:0;	Total blackout seconds:0;	Last connection made:Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970;	First connection made: Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970;	Active Connections:0;	total failure count in last (1000) msecs:0;	average resp time:0.0;	90 percentile resp time:0.0;	95 percentile resp time:0.0;	min resp time:0.0;	max resp time:0.0;	stddev resp time:0.0]
]}ServerList:com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosServerList@249de647
2024-04-18 16:46:17.659 [Thread-113] INFO  c.h.article.job.ComputeHotArticleJob - 热文章分值计算调度任务结束...

6 查询文章改造

6.1 修改Service

为com.heima.article.service.ApArticleService接口添加新方法

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

实现：

@Override
public ResponseResult load2(ArticleHomeDto dto, Short type, boolean firstPage) {
    if(firstPage){
        String jsonStr = cacheService.get(ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + dto.getTag());
        if(StringUtils.isNotBlank(jsonStr)){
            List<HotArticleVo> hotArticleVos = JSON.parseArray(jsonStr, HotArticleVo.class);
            return ResponseResult.okResult(hotArticleVos);
        }
    }
    return load(dto, type);
}

6.2 修改controller

修改com.heima.article.controller.v1.ArticleHomeController#load方法

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

7 综合测试

小小的修改一下数据

启动微服务及nginx

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