[Spring cloud 一步步實現廣告系統] 16. 增量索引實現以及投送數據到MQ(kafka)
- 2019 年 10 月 3 日
- 筆記
實現增量數據索引
上一節中，我們為實現增量索引的載入做了充足的準備，使用到mysql-binlog-connector-java 開源組件來實現MySQL 的binlog監聽，關於binlog的相關知識，大家可以自行網路查閱。或者可以mailto:[email protected]
本節我們將根據binlog 的數據對象，來實現增量數據的處理，我們構建廣告的增量數據，其實說白了就是為了在後期能把廣告投放到索引服務，實現增量數據到增量索引的生成。Let's code.
- 定義一個投遞增量數據的介面(接收參數為我們上一節定義的binlog日誌的轉換對象)
/** * ISender for 投遞增量數據 方法定義介面 * * @author <a href="mailto:[email protected]">Isaac.Zhang | 若初</a> */ public interface ISender { void sender(MysqlRowData rowData); }- 創建增量索引監聽器
/** * IncrementListener for 增量數據實現監聽 * * @author <a href="mailto:[email protected]">Isaac.Zhang | 若初</a> * @since 2019/6/27 */ @Slf4j @Component public class IncrementListener implements Ilistener { private final AggregationListener aggregationListener; @Autowired public IncrementListener(AggregationListener aggregationListener) { this.aggregationListener = aggregationListener; } //根據名稱選擇要注入的投遞方式 @Resource(name = "indexSender") private ISender sender; /** * 標註為 {@link PostConstruct}， * 即表示在服務啟動，Bean完成初始化之後，立刻初始化 */ @Override @PostConstruct public void register() { log.info("IncrementListener register db and table info."); Constant.table2db.forEach((tb, db) -> aggregationListener.register(db, tb, this)); } @Override public void onEvent(BinlogRowData eventData) { TableTemplate table = eventData.getTableTemplate(); EventType eventType = eventData.getEventType(); //包裝成最後需要投遞的數據 MysqlRowData rowData = new MysqlRowData(); rowData.setTableName(table.getTableName()); rowData.setLevel(eventData.getTableTemplate().getLevel()); //將EventType轉為OperationTypeEnum OperationTypeEnum operationType = OperationTypeEnum.convert(eventType); rowData.setOperationTypeEnum(operationType); //獲取模版中該操作對應的欄位列表 List<String> fieldList = table.getOpTypeFieldSetMap().get(operationType); if (null == fieldList) { log.warn("{} not support for {}.", operationType, table.getTableName()); return; } for (Map<String, String> afterMap : eventData.getAfter()) { Map<String, String> _afterMap = new HashMap<>(); for (Map.Entry<String, String> entry : afterMap.entrySet()) { String colName = entry.getKey(); String colValue = entry.getValue(); _afterMap.put(colName, colValue); } rowData.getFieldValueMap().add(_afterMap); } sender.sender(rowData); } }開啟binlog監聽
- 首先來配置監聽binlog的資料庫連接資訊
adconf: mysql: host: 127.0.0.1 port: 3306 username: root password: 12345678 binlogName: "" position: -1 # 從當前位置開始監聽編寫配置類：
/** * BinlogConfig for 定義監聽Binlog的配置資訊 * * @author <a href="mailto:[email protected]">Isaac.Zhang | 若初</a> */ @Component @ConfigurationProperties(prefix = "adconf.mysql") @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public class BinlogConfig { private String host; private Integer port; private String username; private String password; private String binlogName; private Long position; }在我們實現 監聽binlog那節，我們實現了一個自定義client CustomBinlogClient,需要實現binlog的監聽，這個監聽的客戶端就必須是一個獨立運行的執行緒，並且要在程式啟動的時候進行監聽，我們來實現運行當前client的方式，這裡我們會使用到一個新的Runnerorg.springframework.boot.CommandLineRunner,let's code.
@Slf4j @Component public class BinlogRunner implements CommandLineRunner { @Autowired private CustomBinlogClient binlogClient; @Override public void run(String... args) throws Exception { log.info("BinlogRunner is running..."); binlogClient.connect(); } }增量數據投遞
在binlog監聽的過程中，我們看到針對於int, String 這類數據欄位，mysql的記錄是沒有問題的，但是針對於時間類型，它被格式化成了字元串類型：Fri Jun 21 15:07:53 CST 2019。
--------Insert----------- WriteRowsEventData{tableId=91, includedColumns={0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}, rows=[ [10, 11, ad unit test binlog, 1, 0, 1236.7655, Thu Jun 27 08:00:00 CST 2019, Thu Jun 27 08:00:00 CST 2019] --------Update----------- UpdateRowsEventData{tableId=81, includedColumnsBeforeUpdate={0, 1, 2, 3, 4, 5}, includedColumns={0, 1, 2, 3, 4, 5}, rows=[ {before=[10, Isaac Zhang, 2D3ABB6F2434109A105170FB21D00453, 0, Fri Jun 21 15:07:53 CST 2019, Fri Jun 21 15:07:53 CST 2019], after=[10, Isaac Zhang, 2D3ABB6F2434109A105170FB21D00453, 1, Fri Jun 21 15:07:53 CST 2019, Fri Jun 21 15:07:53 CST 2019]}對於這個時間格式，我們需要關注2點資訊：
- CST，這個時間格式會比我們的時間+ 8h(中國標準時間 China Standard Time UT+8:00)
- 需要對這個日期進行解釋處理
當然，我們也可以通過設置mysql的日期格式來改變該行為，在此，我們通過編碼來解析該時間格式：
/** * Thu Jun 27 08:00:00 CST 2019 */ public static Date parseBinlogString2Date(String dateString) { try { DateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat( "EEE MMM dd HH:mm:ss zzz yyyy", Locale.US ); return DateUtils.addHours(dateFormat.parse(dateString), -8); } catch (ParseException ex) { log.error("parseString2Date error:{}", dateString); return null; } }因為我們在定義索引的時候，是根據表之間的層級關係（Level）來設定的，根據程式碼規範，不允許出現Magic Number, 因此我們定義一個數據層級枚舉，來表達數據層級。
/** * AdDataLevel for 廣告數據層級 * * @author <a href="mailto:[email protected]">Isaac.Zhang | 若初</a> */ @Getter public enum AdDataLevel { LEVEL2("2", "level 2"), LEVEL3("3", "level 3"), LEVEL4("4", "level 4"); private String level; private String desc; AdDataLevel(String level, String desc) { this.level = level; this.desc = desc; } }實現數據投遞
因為增量數據可以投遞到不同的位置以及用途，我們之前實現了一個投遞介面com.sxzhongf.ad.sender.ISender,接下來我們實現一個投遞類：
@Slf4j @Component("indexSender") public class IndexSender implements ISender { /** * 根據廣告級別，投遞Binlog數據 */ @Override public void sender(MysqlRowData rowData) { if (AdDataLevel.LEVEL2.getLevel().equals(rowData.getLevel())) { Level2RowData(rowData); } else if (AdDataLevel.LEVEL3.getLevel().equals(rowData.getLevel())) { Level3RowData(rowData); } else if (AdDataLevel.LEVEL4.getLevel().equals(rowData.getLevel())) { Level4RowData(rowData); } else { log.error("Binlog MysqlRowData error: {}", JSON.toJSONString(rowData)); } } private void Level2RowData(MysqlRowData rowData) { if (rowData.getTableName().equals(Constant.AD_PLAN_TABLE_INFO.TABLE_NAME)) { List<AdPlanTable> planTables = new ArrayList<>(); for (Map<String, String> fieldValueMap : rowData.getFieldValueMap()) { AdPlanTable planTable = new AdPlanTable(); //Map的第二種循環方式 fieldValueMap.forEach((k, v) -> { switch (k) { case Constant.AD_PLAN_TABLE_INFO.COLUMN_PLAN_ID: planTable.setPlanId(Long.valueOf(v)); break; case Constant.AD_PLAN_TABLE_INFO.COLUMN_USER_ID: planTable.setUserId(Long.valueOf(v)); break; case Constant.AD_PLAN_TABLE_INFO.COLUMN_PLAN_STATUS: planTable.setPlanStatus(Integer.valueOf(v)); break; case Constant.AD_PLAN_TABLE_INFO.COLUMN_START_DATE: planTable.setStartDate(CommonUtils.parseBinlogString2Date(v)); break; case Constant.AD_PLAN_TABLE_INFO.COLUMN_END_DATE: planTable.setEndDate(CommonUtils.parseBinlogString2Date(v)); break; } }); planTables.add(planTable); } //投遞推廣計劃 planTables.forEach(p -> AdLevelDataHandler.handleLevel2Index(p, rowData.getOperationTypeEnum())); } else if (rowData.getTableName().equals(Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.TABLE_NAME)) { List<AdCreativeTable> creativeTables = new LinkedList<>(); rowData.getFieldValueMap().forEach(afterMap -> { AdCreativeTable creativeTable = new AdCreativeTable(); afterMap.forEach((k, v) -> { switch (k) { case Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.COLUMN_CREATIVE_ID: creativeTable.setAdId(Long.valueOf(v)); break; case Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.COLUMN_TYPE: creativeTable.setType(Integer.valueOf(v)); break; case Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.COLUMN_MATERIAL_TYPE: creativeTable.setMaterialType(Integer.valueOf(v)); break; case Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.COLUMN_HEIGHT: creativeTable.setHeight(Integer.valueOf(v)); break; case Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.COLUMN_WIDTH: creativeTable.setWidth(Integer.valueOf(v)); break; case Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.COLUMN_AUDIT_STATUS: creativeTable.setAuditStatus(Integer.valueOf(v)); break; case Constant.AD_CREATIVE_TABLE_INFO.COLUMN_URL: creativeTable.setAdUrl(v); break; } }); creativeTables.add(creativeTable); }); //投遞廣告創意 creativeTables.forEach(c -> AdLevelDataHandler.handleLevel2Index(c, rowData.getOperationTypeEnum())); } } private void Level3RowData(MysqlRowData rowData) { ... } /** * 處理4級廣告 */ private void Level4RowData(MysqlRowData rowData) { ... } }投放增量數據到MQ(kafka)
為了我們的數據投放更加靈活，方便數據統計，分析等系統的需求，我們來實現一個投放到消息中的介面，其他服務可以訂閱當前MQ 的TOPIC來實現數據訂閱。
配置文件中配置TOPIC adconf: kafka: topic: ad-search-mysql-data -------------------------------------- /** * KafkaSender for 投遞Binlog增量數據到kafka消息隊列 * * @author <a href="mailto:[email protected]">Isaac.Zhang | 若初</a> * @since 2019/7/1 */ @Component(value = "kafkaSender") public class KafkaSender implements ISender { @Value("${adconf.kafka.topic}") private String topic; @Autowired private KafkaTemplate kafkaTemplate; /** * 發送數據到kafka隊列 */ @Override public void sender(MysqlRowData rowData) { kafkaTemplate.send( topic, JSON.toJSONString(rowData) ); } /** * 測試消費kafka消息 */ @KafkaListener(topics = {"ad-search-mysql-data"}, groupId = "ad-search") public void processMysqlRowData(ConsumerRecord<?, ?> record) { Optional<?> kafkaMsg = Optional.ofNullable(record.value()); if (kafkaMsg.isPresent()) { Object message = kafkaMsg.get(); MysqlRowData rowData = JSON.parseObject( message.toString(), MysqlRowData.class ); System.out.println("kafka process MysqlRowData: " + JSON.toJSONString(rowData)); //sender.sender(); } } }