[Spring cloud 一步步实现广告系统] 16. 增量索引实现以及投送数据到MQ(kafka)

实现增量数据索引

上一节中，我们为实现增量索引的加载做了充足的准备，使用到mysql-binlog-connector-java 开源组件来实现MySQL 的binlog监听，关于binlog的相关知识，大家可以自行网络查阅。或者可以mailto:magicianisaac@gmail.com

本节我们将根据binlog 的数据对象，来实现增量数据的处理，我们构建广告的增量数据，其实说白了就是为了在后期能把广告投放到索引服务，实现增量数据到增量索引的生成。Let's code.

定义一个投递增量数据的接口(接收参数为我们上一节定义的binlog日志的转换对象)

/**
 * ISender for 投递增量数据 方法定义接口
 *
 * @author <a href="mailto:magicianisaac@gmail.com">Isaac.Zhang | 若初</a>
 */
public interface ISender {

    void sender(MysqlRowData rowData);
}

创建增量索引监听器

/**
 * IncrementListener for 增量数据实现监听
 *
 * @author <a href="mailto:magicianisaac@gmail.com">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;
    }

    //根据名称选择要注入的投递方式
    @Resource(name = "indexSender")
    private ISender sender;

    /**
     * 标注为 {@link PostConstruct}，
     * 即表示在服务启动，Bean完成初始化之后，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();

        //包装成最后需要投递的数据
        MysqlRowData rowData = new MysqlRowData();
        rowData.setTableName(table.getTableName());
        rowData.setLevel(eventData.getTableTemplate().getLevel());
        //将EventType转为OperationTypeEnum
        OperationTypeEnum operationType = OperationTypeEnum.convert(eventType);
        rowData.setOperationTypeEnum(operationType);

        //获取模版中该操作对应的字段列表
        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);
    }
}

开启binlog监听

首先来配置监听binlog的数据库连接信息

adconf:
  mysql:
    host: 127.0.0.1
    port: 3306
    username: root
    password: 12345678
    binlogName: ""
    position: -1 # 从当前位置开始监听

编写配置类：

/**
 * BinlogConfig for 定义监听Binlog的配置信息
 *
 * @author <a href="mailto:magicianisaac@gmail.com">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;
}

在我们实现监听binlog那节，我们实现了一个自定义client CustomBinlogClient,需要实现binlog的监听，这个监听的客户端就必须是一个独立运行的线程，并且要在程序启动的时候进行监听，我们来实现运行当前client的方式，这里我们会使用到一个新的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();
    }
}

增量数据投递

在binlog监听的过程中，我们看到针对于int, String 这类数据字段，mysql的记录是没有问题的，但是针对于时间类型，它被格式化成了字符串类型：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]}

对于这个时间格式，我们需要关注2点信息：

CST，这个时间格式会比我们的时间+ 8h(中国标准时间 China Standard Time UT+8:00)
需要对这个日期进行解释处理

当然，我们也可以通过设置mysql的日期格式来改变该行为，在此，我们通过编码来解析该时间格式：

  /**
   * 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;
      }
  }

因为我们在定义索引的时候，是根据表之间的层级关系（Level）来设定的，根据代码规范，不允许出现Magic Number, 因此我们定义一个数据层级枚举，来表达数据层级。

/**
 * AdDataLevel for 广告数据层级
 *
 * @author <a href="mailto:magicianisaac@gmail.com">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;
    }
}

实现数据投递

因为增量数据可以投递到不同的位置以及用途，我们之前实现了一个投递接口com.sxzhongf.ad.sender.ISender,接下来我们实现一个投递类：

@Slf4j
@Component("indexSender")
public class IndexSender implements ISender {

    /**
     * 根据广告级别，投递Binlog数据
     */
    @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的第二种循环方式
                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);
            }

            //投递推广计划
            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);
            });

            //投递广告创意
            creativeTables.forEach(c -> AdLevelDataHandler.handleLevel2Index(c, rowData.getOperationTypeEnum()));
        }
    }

    private void Level3RowData(MysqlRowData rowData) {
       ...
    }

    /**
     * 处理4级广告
     */
    private void Level4RowData(MysqlRowData rowData) {
        ...
    }
}

投放增量数据到MQ(kafka)

为了我们的数据投放更加灵活，方便数据统计，分析等系统的需求，我们来实现一个投放到消息中的接口，其他服务可以订阅当前MQ 的TOPIC来实现数据订阅。

配置文件中配置TOPIC
adconf:
  kafka:
    topic: ad-search-mysql-data

--------------------------------------
/**
 * KafkaSender for 投递Binlog增量数据到kafka消息队列
 *
 * @author <a href="mailto:magicianisaac@gmail.com">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;

    /**
     * 发送数据到kafka队列
     */
    @Override
    public void sender(MysqlRowData rowData) {
        kafkaTemplate.send(
                topic, JSON.toJSONString(rowData)
        );
    }

    /**
     * 测试消费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();
        }

    }
}

posted @ 2019-08-10 22:15 IsaacZhang 阅读(663) 评论(1) 编辑收藏举报

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