今日指数项目项目集成RabbitMQ与CaffienCatch

时间：2024-10-02 07:13:19

今日指数项目项目集成RabbitMQ与CaffienCatch

一. 为什么要集成RabbitMQ

首先CaffeineCatch 是作为一个本地缓存工具 使用CaffeineCatch 能够大大较少I/O开销

股票项目 主要分为两大工程 --> job工程(负责数据采集) , backend(负责业务处理)

由于股票的实时性也就是说 , 对于股票来说像大盘数据 , 个股数据等都是每分钟进行更新的

而使用传统的采集以及业务处理方式 , 也就是说 数据采集后将数据保存到数据库中 , 然后客户从数据库中反复获取数据

当用户数量增多 , 数据库的I/O开销也会随之增大 , 会导致时效性的降低

所以这里我采用MQ加CaffeineCatch , 在job工程中采集数据后 写入数据库 , 同时通过MQ发送消息给backend工程 重新加载缓存

将数据库中的数据读取到CaffeineCatch 中

在这里插入图片描述

二. job工程代码实现

1. 导入mq依赖

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
        </dependency>

2. 定义配置文件

spring:
  rabbitmq:
    host: 114.116.244.165 # rabbitMQ的ip地址
    port: 5672 # 端口
    username: jixu
    password: 123321
    virtual-host: /

3. 编写服务端代码

package com.jixu.stock.config;

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MqConfig {
    // 定义大盘消息序列化方式
    @Bean
    public MessageConverter messageConverter(){
        return new Jackson2JsonMessageConverter();
    }

    // 定义主题交换机
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange(){
        return new TopicExchange("stockExchange",true,false);
    }

    // 定义大盘队列
    @Bean
    public Queue stockMarketQueue(){
        return new Queue("marketQueue",true);
    }
    @Bean
    // 绑定大盘信息
    public Binding bindingStockeMarket(){
        // with( Routingkey 参数 --> 匹配的队列名称 )
        return BindingBuilder.bind(stockMarketQueue()).to(topicExchange()).with("inner.market");
    }
}

4. 定义客户端

package com.jixu.stock.config;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.joda.time.DateTime;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Date;

@Configuration
@Slf4j
public class MqConfig {
    // 定义大盘消息序列化方式
    @Bean
    public MessageConverter messageConverter(){
        return new Jackson2JsonMessageConverter();
    }

    // 客户端接受信息
    @RabbitListener(queues = "marketQueue")
    public void stockMarketListener(Date date){
        long diffTime= DateTime.now().getMillis()-new DateTime(date).getMillis();
        //超过一分钟告警
        if (diffTime>60000) {
            log.error("采集国内大盘时间点：{},同步超时：{}ms",new DateTime(date).toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"),diffTime);
        }
    }
}

3. 修改业务层代码

在数据插入成功后发送消息给MQ

log.info("当前时间点{} , 数据插入成功", DateTime.now().toString("yyyy-MM-dd HH-mm-ss"));
rabbitTemplate.convertAndSend("stockExchange","inner.market",new Date());

三. backend工程代码实现

首先在实现业务逻辑之前需要导入相关依赖 , 以及配置MQ和CaffineCache

1. 配置MQ配置类

package com.jixu.stock.config;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.joda.time.DateTime;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Date;

@Configuration
@Slf4j
public class MqConfig {
    // 定义大盘消息序列化方式
    @Bean
    public MessageConverter messageConverter(){
        return new Jackson2JsonMessageConverter();
    }


}

2. 配置CaffineCache配置类

 	/**
     * 配置CaffienCatch
     */
    @Bean
    public Cache<String,Object> caffeineCache(){
        Cache<String, Object> cache = Caffeine
                .newBuilder()
                .maximumSize(200)//设置缓存数量上限
//                .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)//访问1秒后删除
//                .expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)//写入1秒后删除
                .initialCapacity(100)// 初始的缓存空间大小
                .recordStats()//开启统计
                .build();
        return cache;
    }

3. 创建客户端类接收信息

package com.jixu.stock.mq;

import com.jixu.stock.service.StockService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.joda.time.DateTime;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import java.util.Date;

/**
 * @program: stock_parent
 * @description:
 * @author: jixu
 * @create: 2024-10-01 12:45
 **/
@Component
@Slf4j
public class StockMarketMQ {

    @Autowired
    private Cache caffeineCache;

    @Autowired
    private StockService service;

    // 客户端接受信息
    @RabbitListener(queues = "marketQueue")
    public void stockMarketListener(Date date){
        long diffTime= DateTime.now().getMillis()-new DateTime(date).getMillis();
        //超过一分钟告警
        if (diffTime>60000) {
            log.error("采集国内大盘时间点：{},同步超时：{}ms",new DateTime(date).toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"),diffTime);
        }


    }
}

在信息接受之后需要对业务层代码进行修改 --> 实现CaffineCache缓存

这里我们使用CaffineCache.get的方法 , 其中会传入两个参数 , 分别是要从CaffineCache中查询的数据的key ,以及如果key不存在使用的补救方法(从数据库中查询)

4. 完善业务代码

/**
     * 实现股票大盘数据查询
     * @return
     */
    @Override
    public R<ArrayList<InnerMarketDomain>> getInnerMarketDomain() {

        R<ArrayList<InnerMarketDomain>> msg = (R<ArrayList<InnerMarketDomain>>) caffeineCache.get("stockMarketMsg" , key -> {
            // 1. 获取最新时间数据
            Date curTime = DateTimeUtil.getLastDate4Stock(DateTime.now()).toDate();
            // 创建mock数据
            curTime = DateTime.parse("2022-01-02 09:32:00", DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).toDate();

            // 2. 获取股票代码
            ArrayList<String> marketInfo = stockInfoConfig.getInner();

            // 3. dao层查询数据
            ArrayList<InnerMarketDomain> data = stockMarketIndexInfoMapper.getMarketInfo(curTime , marketInfo);

            return R.ok(data);
        });
        return msg;


    }

5. 完善StockMarketMQ类刷新数据

// 清除caffeineCache中的缓存
caffeineCache.invalidate("stockMarketMsg");
// 调用service重新获取
service.getInnerMarketDomain();

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