【老婆对老公说:老公你说我奇怪不奇怪啊,我既然可以用眼睛吃饭也。老公:说的新鲜,怎样用眼睛怎样吃饭啊。老婆说:我看你1眼就饱了……】
项目中如何利用Redis队列+定时器(quartz)+websocket实现实时刷新的跑马灯功能???
这几天,公司有个业务,具体内容以下:
在仪表盘banner区域转动播放提示信息。也就是实现1个实时播放消息的跑马灯功能。播放的是1个任务内容(数据库有1张表pm_task)。
跑马灯消息提示内容总共有4种:
转动播放时,每一个提示信息之间应由字符间隔。播放速度到时根据具体代码运行情况进行分析,播放速度应不超过1般浏览速度。当有提示信息生成时,末位补进提示信息队列。
特殊情况:
1. 当信息同时生成时,同级任务信息按时间进行排序。
2. 消息插播优先级:P1>P2>P3>P4。
3. 插播为即时插播,未播放完的消息不移除播放队列。
做业务功能实现的时候,流程基本都是这样的:熟习业务 —>>>分析业务—>>>拆分业务—>>> 寻觅拆分任务的技术解决方案 —>>>编码实现 —>>>愉快的顽耍
在业务没想清楚之前,千万不要动手写代码。
网上搜索前端跑马灯功能实现,1堆,可以看看文章最后参考文章那1节。具体实现就是HTML的1个便签< marquee>
<marquee behavior="alternate">我来回转动</marquee>
消息推送,公司既有的框架就是Websocket,所以可以在用户进入页面的时候,定阅相干通道,用户退出页面的时候,取消相干的通道。在需要推送消息时候,实现消息推送既可。
后端产生的消息,事实上有2种存储方法:
1.我利用数据库,建立1张表,产生的每条消息都保存到表(xxx_marquee_msg)里面。当前端跑马灯需要数据的时候,从数据库读取1条优先级高的数据,返回给前端。与此同时,我把该条数据删除,实现1个类似队列这样的1个功能。
2.我利用Redis的阻塞队列功能,将数据寄存到redis队列中。前端需要的时候,我再从队列中获得数据。
两种方法的比较:
利用数据库方法实现,简单,业务逻辑好控制,缺点是:你得实现表的增删改查操作,需要些很对的代码,从控制层,业务层,DAO层,1层1层的写,1堆代码,麻烦。
相比之下,如果用Redis的阻塞队列来实现,我不需要写增删改查操操作,只需要get和push消息到队列中便可,同时由于在缓存中,效力高,缺点是:业务逻辑不好控制,比如我要实现队列的排序,优先级,相对来讲都比较麻烦。
就这样纠结啊,纠结啊,我觉得选择第2中方式,出于不想写代码的缘由,加上第2种方式逼格高,效力高等等。
仔细看下需求,你会发现,需求中要求消息是排优先级的,这点就有点头疼了,不过好在,我们的消息只有4中优先级,所以具体解决方案以下:
我定义4个队列(queue),分别寄存 P1 P2 P3 P4 4种基本的消息,取数据的时候,我先从P1队列开始取,获得不到时,顺次从P2 P3 P4去消息。
可以参考这篇文章用redis实现支持优先级的消息队列
由于跑马灯的功能要实现实时刷新,也就是当有新的消息产生的时候,要实时刷新跑马灯的内容,我选择的方案是:在后端开启1个定时器,实时的去Redis缓存队列获得相干的信息,推送给前端。
我在pcsMainTaskService这个业务类实现1个定时器,定时器的方法是pcsMarqueeRefresh:
<bean name="pcsMarqueeRefreshParseJob" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"
p:targetObject-ref="pcsMainTaskService" p:targetMethod="pcsMarqueeRefresh"
p:concurrent="false"/>
<bean id="pcsMarqueeRefreshTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerFactoryBean">
<property name="jobDetail" ref="pcsMarqueeRefreshParseJob"/>
<property name="cronExpression" value="0/10 * * * * ?"/>
</bean>
<util:list id="schedulerTriggers">
<ref bean="pcsMarqueeRefreshTrigger"></ref>
</util:list>
/**
* 描写:跑马灯刷新(定时器)
*/
public void pcsMarqueeRefresh() throws Exception{
// 推送内容
String pushContent = null;
if(StringUtils.isEmpty(pushContent)){
pushContent = RedisUtils.getFromQueue(MarqueeRefreshUtils.REDIS_MARQUEE_P1_KEY);
}
if(StringUtils.isEmpty(pushContent)){
pushContent = RedisUtils.getFromQueue(MarqueeRefreshUtils.REDIS_MARQUEE_P2_KEY);
}
if(StringUtils.isEmpty(pushContent)){
pushContent = RedisUtils.getFromQueue(MarqueeRefreshUtils.REDIS_MARQUEE_P3_KEY);
}
if(StringUtils.isEmpty(pushContent)){
pushContent = RedisUtils.getFromQueue(MarqueeRefreshUtils.REDIS_MARQUEE_P4_KEY);
}
//推送消息
if(StringUtils.isNotEmpty(pushContent)){
//查询系统所有的用户
List<String> userIds = sysUserService.find(new ArrayList<>()).stream().map(SysUser::getId).collect(Collectors.toList());
//websocket推送消息
redisPubSubService.publish(new RedisMessage(pushContent, userIds, MarqueeRefreshUtils.MARQUEE_CHANNEL,false));
}
}
消息推送代码比较简单,获得系统用户,往通道(MarqueeRefreshUtils.MARQUEE_CHANNEL)推送消息。
//查询系统所有的用户
List<String> userIds = sysUserService.find(new ArrayList<>()).stream().map(SysUser::getId).collect(Collectors.toList());
//websocket推送消息
redisPubSubService.publish(new RedisMessage(pushContent, userIds, MarqueeRefreshUtils.MARQUEE_CHANNEL,false));
package com.evada.de.projcommand.utils;
import com.evada.de.common.enums.projcommond.TaskDeliverStatus;
import com.evada.de.common.enums.projcommond.TaskTypeEnum;
import com.evada.de.common.util.RedisUtils;
import com.evada.de.projcommand.model.PcsTask;
/**
* 描写:跑马灯消息刷新
* Created by huangwy on 2017/1/9.
*/
public class MarqueeRefreshUtils {
// 队列总共分为4个级别,分别为 P1 P2 P3 P4
public static final String REDIS_MARQUEE_P1_KEY = "inno.pcs.marquee.refresh.p1";
public static final String REDIS_MARQUEE_P2_KEY = "inno.pcs.marquee.refresh.p2";
public static final String REDIS_MARQUEE_P3_KEY = "inno.pcs.marquee.refresh.p3";
public static final String REDIS_MARQUEE_P4_KEY = "inno.pcs.marquee.refresh.p4";
// 定阅频道
public static final String MARQUEE_CHANNEL = "inno.pcs.marquee.refresh";
//消息前缀
public static final String PRE_P1_MESSAGE = "关键决策任务通过:";
public static final String PRE_P2_MESSAGE = "关键验证任务通过:";
public static final String PRE_P3_MESSAGE = "任务已下发:";
public static final String PRE_P4_MESSAGE = "任务已通过:";
public static void pushToQueue(PcsTask pcsTask){
if(!(pcsTask.getWorkitemStatus().equals("3")
|| pcsTask.getDeliverStatus().equals(TaskDeliverStatus.TASK_DELIVER.toString()))){
return;
}
StringBuffer content = new StringBuffer();
//关键决策任务
if(TaskTypeEnum.KEY_DECISION_TASK.toString().equals(pcsTask.getType()) && pcsTask.getWorkitemStatus().equals("3")){
content.append(PRE_P1_MESSAGE).append(pcsTask.getCode()).append(" ").append(pcsTask.getName());
RedisUtils.putToQueue(REDIS_MARQUEE_P1_KEY,content.toString());
}
//关键验证任务
if(TaskTypeEnum.KEY_VALIDATION_TASK.toString().equals(pcsTask.getType()) && pcsTask.getWorkitemStatus().equals("3")){
content.append(PRE_P2_MESSAGE).append(pcsTask.getCode()).append(" ").append(pcsTask.getName());
RedisUtils.putToQueue(REDIS_MARQUEE_P2_KEY,content.toString());
}
//任务已下发
if(TaskTypeEnum.KEY_VALIDATION_TASK.toString().equals(pcsTask.getType())
&& pcsTask.getDeliverStatus().equals(TaskDeliverStatus.TASK_DELIVER.toString())){
content.append(PRE_P3_MESSAGE).append(pcsTask.getCode()).append(" ").append(pcsTask.getName());
RedisUtils.putToQueue(REDIS_MARQUEE_P3_KEY,content.toString());
}
//1般任务
if(TaskTypeEnum.GENERAL_TASK.toString().equals(pcsTask.getType()) && pcsTask.getWorkitemStatus().equals("3")){
content.append(PRE_P4_MESSAGE).append(pcsTask.getCode()).append(" ").append(pcsTask.getName());
RedisUtils.putToQueue(REDIS_MARQUEE_P4_KEY,content.toString());
}
}
}
该工具类主要是实现队列数据的存和取,相对来讲比较简单:
package com.evada.de.common.util;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class RedisUtils {
private static RedisTemplate tmp;
@Autowired
RedisUtils(RedisTemplate redisTemplate) {
tmp = redisTemplate;
}
/**
* set value to queue
* @param key
* @param value
* @return
*/
public static Long putToQueue(final String key, final String value) {
Long l = (Long) tmp.execute(new RedisCallback<Object>() {
public Object doInRedis(RedisConnection connection)throws DataAccessException {
return connection.lPush(key.getBytes(), value.getBytes());
}
});
return l;
}
/**
* get value from queue
* @param key
* @return
*/
public static String getFromQueue(final String key) {
byte[] b = (byte[]) tmp.execute(new RedisCallback<Object>() {
public Object doInRedis(RedisConnection connection)throws DataAccessException {
return connection.lPop(key.getBytes());
}
});
if(b != null){
return new String(b);
}
return null;
}
}
好了,写到这里基本就实现了,很简单有木有~~~
来自 古斯塔夫·勒庞《乌合之众》
【1个失意年轻人寻觅成功,哲人给1颗花生说:“用力捏它。”年轻人用力1捏,花生壳碎了,剩下仁。哲人又叫他搓,结果搓掉红色的皮,只留下白白的果实。哲人再叫他捏,不论他如何用力,却捏不碎花生仁。哲人说:“虽然屡受磨难,失去了很多,但要有1颗不屈的心。”】
【1】标签 HTML跑马灯
【2】Spring+Websocket实现消息的推送
【3】Spring3.0与Quartz的整合实现定时任务调度
【4】利用Redis 实现消息队列
【5】用redis实现支持优先级的消息队列
【6】java redis使用之利用jedis实现redis消息队列
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