Spring Boot实战解决高并发数据入库: Redis 缓存+MySQL 批量入库

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Spring Boot实战解决高并发数据入库: Redis 缓存+MySQL 批量入库

强烈推荐一个大神的人工智能的教程:http://www.captainai.net/zhanghan


前言


最近在做阅读类的业务,需要记录用户的PV,UV;

项目状况:前期尝试业务阶段;

特点:

  • 快速实现(不需要做太重,满足初期推广运营即可)
  • 快速投入市场去运营

收集用户的原始数据,三要素:

  • 在什么时间
  • 阅读哪篇文章

提到PV,UV脑海中首先浮现特点:

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


架构设计


  • 架构图:

670e0c1ee355d808aa2d57209800c662_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4MjkxMjQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center.png


  • 时序图

4bdeb086507261618711a15932e65262_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4MjkxMjQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center.png

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


  • 技术实现方案

SpringBoot
Redis
MySQL


代码实现


  • 完整代码(GitHub,欢迎大家Star,Fork,Watch)


https://github.com/dangnianchuntian/springboot


  • 主要代码展示


  • Controller
/*
 * Copyright (c) 2020. zhanghan_java@163.com All Rights Reserved.
 * 项目名称:Spring Boot实战解决高并发数据入库: Redis 缓存+MySQL 批量入库
 * 类名称:ArticleCountController.java
 * 创建人:张晗
 * 联系方式:zhanghan_java@163.com
 * 开源地址: https://github.com/dangnianchuntian/springboot
 * 博客地址: https://zhanghan.blog.csdn.net
 */
package com.zhanghan.zhredistodb.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.zhanghan.zhredistodb.controller.request.PostArticleViewsRequest;
import com.zhanghan.zhredistodb.service.ArticleCountService;
@RestController
public class ArticleCountController {
    @Autowired
    private ArticleCountService articleCountService;
   /**
    * 记录用户访问记录
    */
    @RequestMapping(value = "/post/article/views", method = RequestMethod.POST)
    public Object postArticleViews(@RequestBody @Validated PostArticleViewsRequest postArticleViewsRequest) {
        return articleCountService.postArticleViews(postArticleViewsRequest);
    }
    /**
     *  批量将缓存中的数据同步到MySQL(模拟定时任务操作)
     */
    @RequestMapping(value = "/post/batch", method = RequestMethod.POST)
    public Object postBatch() {
        return articleCountService.postBatchRedisToDb();
    }
}


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


测试


  • 模拟用户请求访问后台(多次请求)

a29acf29874c018c4be6aa627d6231d5_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4MjkxMjQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center.png

  • 查看缓存中访问数据

3233622959b2006371a9862950a57157_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4MjkxMjQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center.png

  • 模拟定时任务将缓存中数据同步到DB中

830029c80e46fbaf208ca39c71fe385f_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4MjkxMjQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center.png

  • 这时查看缓存中的数据已经没了

20200808140648327.png

  • 查看数据库表结构

bff105ca5dcb17d78e741868fb03c3ad_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4MjkxMjQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center.png


总结


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

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