数据处理中的责任链模式

在我的工作中,数据处理占据了比较大的权重。在数据处理的过程中,有一项比较繁琐的工作,就是对日志中的每个字段进行单独校验和处理,校验的内容大概有以下几类: 字段数量校验 字段为空判断 字段内容校验 特殊字段校验、信息补充 增加标签字段 在这类场景中,最常规的方法就是编写冗长的 if-else 代码段进行按部就班的校验,这显然不是最佳方案。 责任链模式可以有效地解决上述繁琐的工作。通过将不同的校验和处理逻辑分配给不同的处理者,形成一条责任链,数据依次通过各个处理者进行处理。这样做的好处是: 避免编写大量的重复 if-else 代码 将每个校验逻辑进行隔离,区分责任边界 逻辑清晰,代码简洁 以下是一个简单的责任链模式代码示例: public class ChainHandler { private List<Handler> handlers; public ChainHandler() { this.handlers = new ArrayList<>(); } public void addHandler(Handler handler) { handlers.add(handler); } public boolean handle(LogEntry logEntry) { for (Handler handler : handlers) { handler.handle(logEntry); if (!handler.isComplete()) { return false; // 如果处理程序未完成,则整个处理链失败 } } return true; // 如果所有处理程序均完成,则整个处理链成功 } } // 定义责任链接口 public interface Handler { boolean isComplete(); void handle(LogEntry logEntry); } // 字段数量校验 public class FieldCountHandler implements Handler { @Override public boolean isComplete() { // 检查字段数量是否满足要求 return true; } @Override public void handle(LogEntry logEntry) { // 进行字段数量的校验和处理 } } 在上述代码中,ChainHandler 类管理责任链中的处理者。FieldCountHandler 是处理字段数量的实现。...

数据处理中的责任链模式

SpringBoot 中实现订单过期自动取消

在电商等需要在线支付的应用中,通常需要设置订单自动取消的功能。本文将介绍几种在 Spring Boot 中实现订单 30 分钟自动取消的方案,包括定时任务、延迟队列和 Redis 过期事件。 方案一:定时任务 定时任务是一种简单且常用的实现订单自动取消的方案。在 Spring Boot 中,可以使用注解@Scheduled来定义定时任务,任务会按照指定的时间间隔执行。在这个方案中,我们可以定义一个定时任务,每隔 30 分钟检查一次未支付的订单,如果订单生成时间超过 30 分钟,则自动取消该订单。 代码示例: import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling; import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @EnableScheduling @Component public class OrderCancelSchedule { @Autowired private OrderService orderService; @Scheduled(cron = "0 0/1 * * *?") public void cancelUnpaidOrders() { List<Order> unpaidOrders = orderService.getUnpaidOrders(); unpaidOrders.forEach(order -> { if (order.getCreationTime().plusMinutes(30).isBefore(LocalDateTime.now())) { orderService.cancelOrder(order.getId()); } }); } } 在上面的代码中,我们定义了一个名为OrderCancelSchedule的组件,并使用@EnableScheduling注解启用定时任务功能。在组件中,我们定义了一个名为cancelUnpaidOrders的方法,并使用@Scheduled注解来指定该方法作为定时任务执行。cron表达式"0 0/1 * * *?"表示任务每隔 1 分钟执行一次。 方案二:延迟队列 延迟队列是一种将任务延迟执行的机制,入队的元素在一定的延迟时间之后才能出队。在这个方案中,我们可以将订单的 ID 放入延迟队列中,并设置延迟时间为 30 分钟。当延迟时间到期时,从队列中取出订单 ID,并执行取消订单的操作。...

SpringBoot 中实现订单过期自动取消

探索 Kafka 消息丢失的问题和解决方案

在构建基于 Kafka 的消息处理系统中,消息丢失是一个需要深入研究的重要问题。强大的系统不仅依赖于其功能,而且依赖于其可靠性。因此,理解消息丢失的原因,并采取必要的措施确保消息的一致性和完整性,是构建高效可靠消息系统的重要组成部分。本文将详细分析 Kafka 消息丢失的主要原因,并提供一系列策略来解决这个问题。 消息丢失的原因 生产者端问题: 在 Kafka 系统中,生产者负责发送消息。然而,由于网络故障或其他未知问题,生产者可能无法成功发送消息到 Kafka 服务器。 Kafka 服务端问题: Kafka 服务器可能会因为硬件故障、磁盘满或其他异常情况导致消息丢失。 消费者端问题: 消费者负责处理接收到的消息。但是,消费者在处理消息时可能会出现错误或崩溃,导致消息未被正确处理。 解决方案与措施 生产者端相关方案与措施 发送消息处理回调方法 由于消息的常规发送采用的异步方式,所以通常会忽略掉回调处理,为了保证消息的发送质量,一定需要对回调信息进行处理或者改为同步发送。 producer.send(new ProducerRecord<>(topic, messageKey, messageStr), new CallBack({...}); 设置有效的重试策略以及 acks 配置 我们可以在生产者端设置一个有效的重试策略,保证消息成功发送。例如,我们可以使用指数退避算法进行重试。这种算法会在每次重试失败后等待更长的时间,从而减轻服务器的压力,并增加消息成功发送的概率。 通过设置 Producer acks 机制,我们可以确保生产者收到 Kafka 服务器的确认,知晓消息是否被成功提交。 acks=0: 生产者在发送消息后不会等待任何确认,直接将消息视为发送成功。这种设置下,可能会出现消息丢失的情况,因为生产者不会等待服务器的任何确认即认为消息发送成功。 acks=1: 生产者在发送消息后会等待 Leader Broker 的确认,确认后即视为消息发送成功。这种设置下,消息的可靠性得到一定程度的保证,但仍有可能发生 Leader Broker 宕机导致消息丢失的情况。 acks=all: 生产者在发送消息后会等待 Leader Broker 和所有副本的确认,确认后才视为消息发送成功。这种设置下,消息的可靠性和一致性得到最高级别的保证,但同时也会增加网络延迟和资源消耗。 import org.apache.kafka.clients.producer.*; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { private static final String TOPIC_NAME = "my-topic"; private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092"; public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props....

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