黑马头条--延迟任务精准发布文章

2022-08-04 21:02:44 阅读：140 来源： 互联网

1.添加任务

1.1.每次创建文章，就添加到任务中去

文章提交中调用添加任务方法

代码

  @Override
    @Async
    public void addNewsToTask(Integer id, Date NEWS_SCAN_TIME) {
        log.info("开始添加任务------->");
//        创建任务对象
        Task task=new Task();
//        设置优先级 和类型
        task.setTaskType(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType());
        task.setPriority(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
        task.setExecuteTime(NEWS_SCAN_TIME.getTime());
//        创建文章对象
        WmNews wmNews=new WmNews();
        wmNews.setId(id);
        byte[] serialize = ProtostuffUtil.serialize(wmNews);
//        序列化
        task.setParameters(serialize);
//        添加任务
        scheduleClient.addTask(task);
        log.info("任务添加完成------->");
    }

这里把文章id存入到了任务中的Parameters属性里，方便后期拉去任务时获取Id然后调用自动审核的方法，把此Id传进去。

2.缓存任务定时转换刷新

 /**
     * 未来数据定时刷新
     */
    @Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
    public void refresh(){
//        添加Redis分布式锁
        cacheService.tryLock("FUTURE_TASK_SYNC", 1000 * 30);
        log.info(System.currentTimeMillis() / 1000 + "执行了定时任务");
//        获取所有zset里的键
        Set<String> scan = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
        for (String futureKey : scan) {
//            换成topic_key
            String topicKey=ScheduleConstants.TOPIC+futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];
            //获取该组key下当前需要消费的任务数据
            Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0, System.currentTimeMillis());
            if (!tasks.isEmpty()){
//                不为空  从future同步到topic
                cacheService.refreshWithPipeline(futureKey,topicKey,tasks);
                log.info("成功的将" + futureKey + "下的当前需要执行的任务数据刷新到" + topicKey + "下");
            }
        }


    }

把未来时间的任务如果小于了当前时间就转换状态供调用者拉去消费

3.清空缓存，Mysql每五分钟向Redis同步一次，保证数据同步

代码

 /**
     * 每5分钟刷新一次数据到缓存
     */
    @PostConstruct
    @Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
    public void reloadTask(){
        log.info("-------开始刷新进缓存-------");
//        清理缓存中的数据
          clearTask();
//          查询数据库中小于未来5分钟的数据
//        获取5分钟后的时间 毫秒值
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);
        //查看小于未来5分钟的所有任务
        List<Taskinfo> allTasks = taskinfoMapper.selectList(Wrappers.<Taskinfo>lambdaQuery().lt(Taskinfo::getExecuteTime,calendar.getTime()));
//        添加进Redis缓存中
        if (allTasks!=null){
            for (Taskinfo allTask : allTasks) {
                Task task=new Task();
                BeanUtils.copyProperties(allTask,task);
                task.setExecuteTime(allTask.getExecuteTime().getTime());
                //调用添加缓存的方法
                addTaskToRedis(task);
            }
            log.info("以从数据库刷新------->缓存<--------");
        }
    }

4.消费者每过一秒拉去任务进行审核

代码

拉取成功后会把数据库中的任务给删除，相当于消费掉了

 /**
     * 按照频率拉取任务，自动审核
     */
    @Override
    @Scheduled(fixedRate = 1000) //每一秒拉去一次
    public void scanNewsByTask() throws Exception {
        log.info("文章审核---消费任务执行---begin---");
//        拉取任务
        ResponseResult poll = scheduleClient.poll(TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getTaskType(), TaskTypeEnum.NEWS_SCAN_TIME.getPriority());
        if (poll.getCode().equals(200)&&poll.getData()!=null){
//            获取Task对象
            Task task = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(poll.getData()), Task.class);
            byte[] parameters = task.getParameters();
//            获取 WmNews
            WmNews deserialize = ProtostuffUtil.deserialize(parameters, WmNews.class);
//            自动审核
            wmNewsAutoScanService.autoScanWmNews(deserialize.getId());
        }
        log.info("文章审核---消费任务执行---end---");
    }

标签：info,task,log,--,任务,缓存,Task,精准,头条
来源： https://www.cnblogs.com/sy2022/p/16552312.html