这篇文章主要介绍java实现便捷的统计订单收益的案例,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
统计订单收益是做电商类型的APP老生常谈的问题.常规需求大致有用户收益日报/月报/年报
.这些报表型的数据对表设计和程序设计有着不小的挑战.常规的聚合查询
语句的查询时间会随着收益表数据日渐庞大而逐渐变长.这时候就需要思考如何设计收益表可以更高效的查询?怎样的设计才可以让统计收益变得简单?
订单表是肯定需要的.在写入或者修改订单表的时候同步写入修改收益表.只有自购和分享订单会记录到订单表中,分销以及活动赠送收益只在特殊业务中写入收益表.再以日为维度,创建一张用户收益日报表
.单行记录写入用户当天收益情况.降低
查询用户日/月/年收益统计时的数据量.以单用户为例,通过拆分用户一个月只会产生最多31
条数据.属于可控增长速度.如果沿用收益表,因为收益表的数据量跟用户下单的数量一一对应,如果用户下单量多那么表会非常庞大.在前期用户量初见增长时,可用此方法规避大的数据量统计,后期如果用户量增大导致日报表数据变多可以再考虑分表.
总结出上面这些问题.我开始了资料收集.最终采用canal
+RocketMQ
做为异构方案.
简单介绍下这两款技术框架:
注:我用的aliyun的全家桶,MQ和mysql都是阿里云的,如果是自建服务器的可能有区别,我在后面尽量标出
canal的安装请参考官方文档 解压后可得到一个canal文件夹,包含三个目录
conf:存放核心配置文件
我们需要重点关注conf文件夹里的conf/canal.properties核心配置文件以及conf/example/instance.properties单个监控节点配置文件
# tcp, kafka, RocketMQ,这里默认是tcp读取模式,采用RocketMQ需要将其改变为RocketMQ模式
canal.serverMode = RocketMQ
# 如果是aliyun的RocketMQ需要配置以下两个KEY,ak/sk
canal.aliyun.accessKey =xxxxxxx
canal.aliyun.secretKey =xxxxxxx
# 监控的节点名称.这个默认就是example如果有多节点可以逗号隔开,如下方的例子
canal.destinations = example,sign
# 如果是aliyun的RocketMQ需要修改canal.mq.accessChannel为cloud默认为local
canal.mq.accessChannel = cloud
#MQ的地址,需要注意这里是不带http://,但是需要带端口号
canal.mq.servers =
#rocketmq实例id
canal.mq.namespace =
#mysql地址
canal.instance.master.address=
#以下两个参数需要在开启数据库binlog日志后得到,在数据库查询界面输入查询语句`show master status`,canal.instance.master.journal.name对应File参数,canal.instance.master.position对应Position参数
canal.instance.master.journal.name=
canal.instance.master.position=
#数据库的账号密码
canal.instance.dbUsername=
canal.instance.dbPassword=
#需要监控变动的表
canal.instance.filter.regex=xxx.t_user_order,xxx.t_user_cash_out
#定义发送的mq生产组
canal.mq.producerGroup =
#定义发送到mq的指定主题
canal.mq.topic=
注:监控表的书写规则格式参照监控表书写规则
cd /canal/bin
./start.sh
这时候会发现canal目录中多了一个log文件,进入可以看到canal主日志文件和example节点启动日志.
canal日志中出现
the canal server is running now ......
example日志中出现
init table filter : ^tablename
xxxxxxxxx , the next step is binlog dump
表示你已经成功了一大步,canal监控已正常运行.
如果用的aliyun的RocketMQ,配置代码部分直接可参考文档 自建的RocketMQ也可参照简单的消费例子监控对应的TOPIC即可 消费Canal发来的数据,格式如下:
{
"data":[
{
//单个修改后表数据,如果同一时间有多个表变动会有多个该JSON对象 }
],
"database":"监控的表所在数据库",
"es":表变动时间,
"id":canal生成的id,
"isDdl":Boolean类型,表示是否DDL语句,
"mysqlType":{
表结构
},
"old":如果是修改类型会填充修改前的值,
"pkNames":[
该表的主键,如"id"
],
"sql":"执行的SQL",
"sqlType":{
字段对应的sqlType,一般使用mysqlType即可
},
"table":"监控的表名",
"ts":canal记录发送时间,
"type":"表的修改类型,入INSERT,UPDATE,DELETE"
}
MQ消费代码主要用了反射,映射到对应的表
//这里的body就是Canal发来的数据
public Action process(String body) {
boolean result = Boolean.FALSE;
JSONObject data = JSONObject.parseObject(body);
log.info("数据库操作日志记录:data:{}",data.toString());
Class c = null;
try {
//这里监控了订单和收益表分别做订单统计和收益日报统计
c = Class.forName(getClassName(data.getString("table")));
} catch (ClassNotFoundException e) {
log.error("error {}",e);
}
if (null != c) {
JSONArray dataArray = data.getJSONArray("data");
if (dataArray != null) {
//把获取到的data部分转换为反射后的实体集合
List list = dataArray.toJavaList(c);
if (CollUtil.isNotEmpty(list)) {
//对修改和写入操作分别进行逻辑操作
String type = data.getString("type");
if ("UPDATE".equals(type)) {
result = uppHistory(list);
} else if ("INSERT".equals(type)) {
result = saveHistory(list);
}
}
}
}
return result ? Action.CommitMessage : Action.ReconsumeLater;
}
/**
* @description: 获取反射ClassName
* @author: chenyunxuan
*/
private String getClassName(String tableName) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
//判断是哪张表的数据
if (tableName.equals("t_user_income_detail")) {
sb.append("cn.mc.core.model.order");
} else if (tableName.equals("t_user_cash_out")) {
sb.append("cn.mc.sync.model");
}
String className = StrUtil.toCamelCase(tableName).substring(1);
return sb.append(".").append(className).toString();
}
/**
* @description: 写入对应类型的统计表
* @author: chenyunxuan
*/
private <T> Boolean saveHistory(List<T> orderList) {
boolean result = Boolean.FALSE;
Object dataType = orderList.get(0);
//用instanceof判断类型进入不同的逻辑处理代码
if (dataType instanceof TUserIncomeDetail) {
result = userOrderHistoryService.saveIncomeDaily(orderList);
} else if (dataType instanceof UserCashOut) {
result = userCashOutHistoryService.delSaveHistoryList(orderList);
}
return result;
}
saveIncomeDaily伪代码
public synchronized Boolean saveIncomeDaily(List orderList) {
//循环收益明细记录
.......
//通过创建时间和用户id查询收益日报表中是否有当日数据
if(不存在当日数据){
//创建当日的收益日报表记录
.....
}
//因为不存在当日记录也会立即写入当日的空数据,所以下面的流程都是走更新流程
//更新当日数据
.......
return Boolean.TRUE;
}
注:代码中应该多打一些日志,方便产生异常收益数据后的校对
至此一个基于canal
+RocketMQ
的收益日报统计异构方案就完成了,下一篇会围绕本文提到的第二个问题减少聚合SQL的产生展开.敬请关注.
以上是java实现便捷的统计订单收益的案例的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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