Spring Boot實戰解決高並發數據入庫之 Redis 緩存+MySQL 批量入庫問題

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前言

最近在做閱讀類的業務，需要記錄用戶的PV，UV；

項目狀況：前期嘗試業務階段；

特點：

快速實現（不需要做太重，滿足初期推廣運營即可）快速投入市場去運營

收集用戶的原始數據，三要素：

誰在什麼時間閱讀哪篇文章

提到PV，UV腦海中首先浮現特點：

需要考慮性能（每個客戶每打開一篇文章進行記錄）允許數據有較小誤差（少部分數據丟失）

架構設計

架構圖：

在這裡插入圖片描述

時序圖

在這裡插入圖片描述

記錄基礎數據MySQL表結構

CREATE TABLE `zh_article_count` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `bu_no` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '業務編碼',
  `customer_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '用戶編碼',
  `type` int(2) DEFAULT '0' COMMENT '統計類型:0APP內文章閱讀',
  `article_no` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '文章編碼',
  `read_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '閱讀時間',
  `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間',
  `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新時間',
  `param1` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '預留字段1',
  `param2` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '預留字段2',
  `param3` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '預留字段3',
  `param4` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '預留字段4',
  `param5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '預留字段5',
  `param6` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '預留字段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='文章閱讀統計表';

技術實現方案

SpringBoot

Redis

MySQL

代碼實現

完整代碼（GitHub，歡迎大傢Star,Fork,Watch)

https://github.com/dangnianchuntian/springboot

主要代碼展示

Controller

/*
 * Copyright (c) 2020. [email protected] All Rights Reserved.
 * 項目名稱：Spring Boot實戰解決高並發數據入庫: Redis 緩存+MySQL 批量入庫
 * 類名稱：ArticleCountController.java
 * 創建人：張晗
 * 聯系方式：[email protected]
 * 開源地址: 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;
   /**
    * 記錄用戶訪問記錄
    */
    @RequestMapping(value = "/post/article/views", method = RequestMethod.POST)
    public Object postArticleViews(@RequestBody @Validated PostArticleViewsRequest postArticleViewsRequest) {
        return articleCountService.postArticleViews(postArticleViewsRequest);
    }
    /**
     *  批量將緩存中的數據同步到MySQL（模擬定時任務操作）
     */
    @RequestMapping(value = "/post/batch", method = RequestMethod.POST)
    public Object postBatch() {
        return articleCountService.postBatchRedisToDb();
}

Service

/*
 * Copyright (c) 2020. [email protected] All Rights Reserved.
 * 項目名稱：Spring Boot實戰解決高並發數據入庫: Redis 緩存+MySQL 批量入庫
 * 類名稱：ArticleCountServiceImpl.java
 * 創建人：張晗
 * 聯系方式：[email protected]
 * 開源地址: 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;
    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;
    /**
     * 記錄用戶訪問記錄
     */
    @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();
    }
     * 批量將緩存中的數據同步到MySQL
    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);
            });
            //過濾出本次定時任務之前的緩存中數據,防止死循環
            List<ArticleCountDto> beforeArticleCountDtoList = articleCountDtoList.stream().filter(x -> x.getReadTime()
                    .before(now)).collect(Collectors.toList());
            if (CollectionUtils.isEmpty(beforeArticleCountDtoList)) {
            xArticleCountMapper.batchAdd(beforeArticleCountDtoList);
            Integer delSize = beforeArticleCountDtoList.size();
            strRedisTemplate.opsForList().trim(zhArticleCountRedisKey, delSize, -1L);
        }
}

測試

模擬用戶請求訪問後臺（多次請求）

在這裡插入圖片描述

查看緩存中訪問數據

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模擬定時任務將緩存中數據同步到DB中

在這裡插入圖片描述

這時查看緩存中的數據已經沒瞭

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查看數據庫表結構

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總結

  • 項目中定時任務
  • 問演示方便用http代替定時任務調度；實際項目中用XXL-job,參考:定時任務的選型及改造
  • 定時任務項目中用redis鎖防止並發（定時任務調度端多次調度等)，參考:Redis實現計數器—接口防刷—升級版（Redis+Lua）
  • 後期運營數據可以從閱讀記錄表中拉數據進行相關分析
  • 訪問量大：可以將MySQL中的閱讀記錄表定時遷移走（MySQL建歷史表，MongoDB等）

到此這篇關於Spring Boot實戰解決高並發數據入庫之 Redis 緩存+MySQL 批量入庫的文章就介紹到這瞭,更多相關Spring Boot高並發數據入庫內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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