自媒体项目详述

总体框架

本项目主要着手于获取最新最热新闻资讯，以微服务构架为技术基础搭建校内仅供学生教师使用的校园新媒体app。以文章为主线的核心业务主要分为如下子模块。自媒体模块实现用户创建功能、文章发布功能、素材管理功能。app端用户模块实现文章搜索、文章点赞、关注、商家优惠卷秒杀等功能。业务可以帮助商家引流，增加曝光度，也可以为用户提供查看提供附近消费场所。

主要技术：SpringBoot+Springcloud+MySQL+MyBatisPlus+Redis+ElasticSearch+Kafka+MongoDB+xxl-job

主要职责：

1 采用Redis作缓存，并手动封装了一个工具类，通过互斥锁+逻辑过期的方式解决缓存击穿问题·。

1.1 Redis工具类

我们主要对这部分功能的java代码进行讲解：

@Slf4j    //日志
@Component//把bean给Spring维护
public class CacheClient {
 
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
 
//构造函数注入stringRedisTemp，也可以用resource注解
    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
//方法1  把value转为JsonString
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }
//方法2
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }
//方法3      作为工具，返回的是泛型
    public  R queryWithPassThrough(
      //前缀，id，返回值类型，数据库查询的逻辑（有参有返回值的函数），ttl，ttl单位
            String keyPrefix, ID id, Class type, Function dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }//不存在
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }
 
        // 4.不存在，根据id查询数据库
//how从数据库查?涉及类型,sql语句等逻辑，让调用者写
        R r = dbFallback.apply(id);
 
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);//方法1
        return r;
    }
//方法4
    public  R queryWithLogicalExpire(
            //前缀，id，返回值类型，数据库查询的逻辑（有参有返回值的函数），ttl，ttl单位
            String keyPrefix, ID id, Class type, Function dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return null;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
            return r;
        }
        // 5.2.已过期，需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock){
            // 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 查询数据库
                    R newR = dbFallback.apply(id);
                    // 重建缓存  方法2
                    this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return r;
    }
//互斥锁 解决缓存击穿
    public  R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class type, Function dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }
 
        // 4.实现缓存重建
        // 4.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3.获取锁失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if (r == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6.存在，写入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return r;
    }
//尝试拿锁
    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
//释放锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}

我们可以直接看方法4，这里通过泛型的方式对输入的参数做了以下处理：
1、从redis查询商铺缓存，判断是否存在
2、存在，需要先把json反序列化为对象
3、判断是否过期，没有过期直接返回，过期了进行缓存重建
4、过期了尝试获取锁对象，此处采用Redis中的setnx方法实现分布式锁的功能。使用店铺前缀加商品id作为key
5、没有获取到，返回过期数据。获取到了使用线程池的submit方法开启新的线程去重建缓存（也就是更新过期时间）
6、重建完成释放锁

1.2 ShopServiceImpl 中调用工具类封装的方法三解决缓存穿透

@Resource
private CacheClient cacheClient;//注入
 
 @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
 
        // 互斥锁解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
 
        // 逻辑过期解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);
 
        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 7.返回
        return Result.ok(shop);
    }

这里传入缓存击穿工具类的泛型参数包括：

• CACHE_SHOP_KEY：店铺的关键字
• id：商品的id
• Shop.class：店铺的类型-JSON序列化时指定对象的类型
• this::getById：方法的泛型，可以使用dbFallback.apply(传入的参数)调用，这个也可以定义为任何可执行方法
• 20L：逻辑过期时间
• TimeUnit.SECONDS：时间的单位

2 使用Redis作为分布式锁，解决集群下的线程并发安全问题，基于消费者组模式，完成异步下单功能。

2.1 分布式锁的概率和可能出现的问题

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。
分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

我们可以怎么描述这个问题呢：

• 1、解决错误删除的问题
• 2、解决释放锁条件判断成功后出现阻塞，把别的线程释放的问题。

基本思路是使用setnx，但是为了防止死锁，我们加入过期时间。但这这样如果一个线程阻塞，会导致别的线程把自己的锁给释放，为此，我们加入了线程id的验证。但是存在一个高并发情况下有可能线程id相同的情况，为此我们加入了UUID保证每个线程的唯一。释放锁的过程必须是原子性，因为如果释放过程，条件判断是自己线程id的时候后出现阻塞的话，也会导致锁的自动释放，等别的进程来了之后刚获取的锁会被这个阻塞的释放锁过程释放，所以我们采用了lua脚本的方式保证了获取锁和释放锁的原子性。最后为了进一步提高响应速度，我们使用了异步下单的方式提高并发能力。

java代码：

利用setnx方法进行加锁，同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性
private string name;//锁的名称
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate；
 
//构造函数 传入参数
public SimpleRedisLock( string name,StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
    this.name=name;
    this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
 
private static final String KEY_PREFIX="lock:"//key的统一前缀
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
    // 获取线程标示  对应redis的value 代表 哪个线程获得锁了
    String threadId = Thread.currentThread().getId()
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
//封装函数 导致返回值 自动拆箱 变成 boolean 但是有null空指针风险所以用.TRUE.equals 
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

2.2 Redis分布式锁误删问题

2.2.1 误删问题原因：

1、由于为了防止死锁问题，设计过期时间。当过期时间后，又有线程获取了锁对象，之前没有执行完的方法就会释放对象锁。
2、在解决1的情况下，如果释放锁的过程中出现了阻塞，那么该线程会以为自己一直是要释放自己的锁，然而却把别的刚拿到的锁给释放了。

2.2.2 误删解决方法

在获取锁时存入线程标示，在释放锁时先获取锁中的线程标示，判断是否与当前线程标示一致。

1. 如果一致则释放锁
2. 如果不一致则不释放锁

2.2.3 Lua脚本解决多条命令原子性问题

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性

lua脚本

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
  -- 一致，则删除锁
  return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0

java代码

//泛型Long是返回值类型
private static final DefaultRedisScript UNLOCK_SCRIPT;
 
    static {//静态代码块 初始化
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        //设置脚本 位置（ClassPathResource这个类会
              （默认去classpath下面找，我们的lua就放在resources下面滴 “文件名称”））
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);//返回值
    }
 
public void unlock() {
    // 调用lua脚本
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,//提前读取文件 等到释放锁的时候读取 会产生IO流 降低性能
                //.singletonList 把锁的key转化成单元素 集合形式 返回
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());//线程表示
}
经过以上代码改造后，我们就能够实现 拿锁比锁删锁的原子性动作了~

2.3分布式锁的总结

以上是我们解决分布式锁的查询的问题，该分布式锁具有以下中重点特性：
1、利用setnx方法满足互斥性
2、利用lua脚本可以实现释放锁的原子性
3、利用逻辑过期时间可以避免死锁，提高安全性
4、利用redis集群具有高可用和高并发特性

2.4 秒杀之异步下单功能

//异步处理线程池  秒杀订单 处理器
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
 
//在当前 Impl类初始化之后执行 ，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {
   SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 用于线程池处理的任务
// 当初始化完毕后，就会去从队列 中去拿信息
 private class VoucherOrderHandler implements Runnable{
 
        @Override
        public void run() {
            while (true){//不断地从队列 取
                try {
                    // 1.获取队列中的订单信息
            take() 方法：获取 和删除 该队列的 头部，如果需要则 等待 直到 元素可用
                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    // 2.创建订单
                    handleVoucherOrder(voucherOrder);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                }
          	 }
        }
     
       private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
            //1.获取用户
            Long userId = voucherOrder.getUserId();
            // 2.创建锁对象
            RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
            // 3.尝试获取锁
            boolean isLock = redisLock.lock();
            // 4.判断是否获得锁成功
            if (!isLock) {
                // 获取锁失败，直接返回失败或者重试
                log.error("不允许重复下单！");
                return;
            }
            try {
	//注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
                proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
            } finally {
                // 释放锁
                redisLock.unlock();
            }
    }
     //阻塞队列
	private BlockingQueue orderTasks =new  ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
 
    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        // 1.执行lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
        );
        int r = result.intValue();
        // 2.判断结果是否为0
        if (r != 0) {
            // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        //2.2 为0 有购买资格，把下单信息保存到阻塞队列
 
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 2.3.订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 2.4.用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 2.5.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        // 2.6.放入阻塞队列
        orderTasks.add(voucherOrder);
        //3.子线程不能获取代理对象，主线程可以 获取了给handler创建订单
         proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();
        //4.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
     
      @Transactional//把他的voucherOrder创建 挪到 seckillVoucher
    public  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
           log.error("用户已经购买过了");
           return ;
        }
 
        // 6.扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return ;
        }
        save(voucherOrder);
 
    }

代码解释：
1、主线程主要在redis中对使用lua脚本对库存、用户id判断，并将创建的订单放到队列中
2、开启线程池，对队列中的数据后台独立线程异步创建订单

2.5 异步下单总结

秒杀业务的优化思路是什么？或者可以问异步下单你做了什么工作

• 先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务
• 再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单，提高并发量

3、基于Redis中的sortedSet的排序功能，实现点赞排行榜，用时间戳作为score，筛选出最早点赞的用户

Redis的sorted_set是有序集合，在set的基础上增加score属性用来排序

点赞功能：
   @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 1.获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.判断当前登录用户是否已经点赞
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        if (score == null) {
            // 3.如果未点赞，可以点赞
            // 3.1.数据库点赞数 + 1
            boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();
            // 3.2.保存用户到Redis的set集合  zadd key value score
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
            }
        } else {
            // 4.如果已点赞，取消点赞
            // 4.1.数据库点赞数 -1
            boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
            // 4.2.把用户从Redis的set集合移除
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
            }
        }
        return Result.ok();
    }
 
    private void isBlogLiked(Blog blog) {
        //中间没变
        String key = "blog:liked:" + blog.getId();
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        blog.setIsLike(score != null);
    }

点赞列表查询
@Override
public Result queryBlogLikes(Long id) {
    String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
    // 1.查询top5的点赞用户 zrange key 0 4
    Set top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
    if (top5 == null || top5.isEmpty()) {//没人点赞
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    }
    // 2.解析出其中的用户id
    List ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
    String idStr = StrUtil.join(",", ids);
    //3.0 未实现排序功能的点赞top5 因为传参的是5,1；
//   listByIds=in(5,1)是倒着来的， 要用 order by field
    /* List userDTOS = userService.listByIds(ids)
            .stream()
            .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
            .collect(Collectors.toList());*/
    // 3.根据用户id查询用户 WHERE id IN ( 5 , 1 ) ORDER BY FIELD(id, 5, 1)
    List userDTOS = userService.query()//自定义查询
            .in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list()
            .stream()
            .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
            .collect(Collectors.toList());
    // 4.返回
    return Result.ok(userDTOS);
}

解析：
redis数据结构都是key-value结构
1、点赞时，使用博客的唯一主键作为zset的key，使用用户id作为value。这样每次点赞或者取消点赞可以把相应的用户添加或者移除。需要注意的是，我们在加入点赞信息的时候，需要加入时间戳，为后面的点赞排序做准备。
2、查看实时点赞列表时，需要查询top5的点赞用户（ zrange key 0 4）

4、使用MongoDB记录用户搜索记录，使用ElasticSearch优化搜索功能，提高用户体验和减轻数据库压力。

此处是将黑马头条中的自媒体模块的搜索功能加入到了这个外卖app中。

4.1 MongoDB记录用户搜索记录

4.1.1 实体类

用户搜索记录对应的集合，对应实体类：

```java
package com.heima.search.pojos;

import lombok.Data;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

/**
 * 

 * APP用户搜索信息表
 * 
 * @author itheima
 */
@Data
@Document("ap_user_search")
public class ApUserSearch implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * 主键
     */
    private String id;

    /**
     * 用户ID
     */
    private Integer userId;

    /**
     * 搜索词
     */
    private String keyword;

    /**
     * 创建时间
     */
    private Date createdTime;

}

4.1.2 搜索微服务集成mongodb

①：pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodbartifactId>
dependency>

②：nacos配置

spring:
  data:
   mongodb:
    host: 192.168.200.130
    port: 27017
    database: leadnews-history

4.1.3 创建Service中新增insert方法，并设计实现类。在实现方法中添加注解@Async来实现异步调用

@Service
@Slf4j
public class ApUserSearchServiceImpl implements ApUserSearchService {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
    /**
     * 保存用户搜索历史记录
     * @param keyword
     * @param userId
     */
    @Override
    @Async
    public void insert(String keyword, Integer userId) {
        //1.查询当前用户的搜索关键词
        Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId).and("keyword").is(keyword));
        ApUserSearch apUserSearch = mongoTemplate.findOne(query, ApUserSearch.class);

        //2.存在 更新创建时间
        if(apUserSearch != null){
            apUserSearch.setCreatedTime(new Date());
            mongoTemplate.save(apUserSearch);
            return;
        }

        //3.不存在，判断当前历史记录总数量是否超过10
        apUserSearch = new ApUserSearch();
        apUserSearch.setUserId(userId);
        apUserSearch.setKeyword(keyword);
        apUserSearch.setCreatedTime(new Date());

        Query query1 = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId));
        query1.with(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"createdTime"));
        List<ApUserSearch> apUserSearchList = mongoTemplate.find(query1, ApUserSearch.class);

        if(apUserSearchList == null || apUserSearchList.size() < 10){
            mongoTemplate.save(apUserSearch);
        }else {
            ApUserSearch lastUserSearch = apUserSearchList.get(apUserSearchList.size() - 1);
            mongoTemplate.findAndReplace(Query.query(Criteria.where("id").is(lastUserSearch.getId())),apUserSearch);
        }
    }
}

4.1.4 在文章搜索中加入插入搜索历史的记录

/**
     * es文章分页检索
     *
     * @param dto
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult search(UserSearchDto dto) throws IOException {

        //1.检查参数
        if(dto == null || StringUtils.isBlank(dto.getSearchWords())){
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }

        ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();

        //异步调用 保存搜索记录
        if(user != null && dto.getFromIndex() == 0){
            apUserSearchService.insert(dto.getSearchWords(), user.getId());
        }

4.1.5 加载搜索记录列表，在mongoDb数据中查询前十条，按照时间顺序倒叙展示

实现方法

 /**
     * 查询搜索历史
     *
     * @return
     */
@Override
public ResponseResult findUserSearch() {
    //获取当前用户
    ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();
    if(user == null){
        return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.NEED_LOGIN);
    }

    //根据用户查询数据，按照时间倒序
    List<ApUserSearch> apUserSearches = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("userId").is(user.getId())).with(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "createdTime")), ApUserSearch.class);
    return ResponseResult.okResult(apUserSearches);
}

4.2 使用ElasticSearch优化搜索功能

4.2.1微服务参数配置

1、在父工程pom中添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>
    <version>7.4.0version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-clientartifactId>
    <version>7.4.0version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearchgroupId>
    <artifactId>elasticsearchartifactId>
    <version>7.4.0version>
dependency>

2、nacos配置中心添加搜索微服务配置（ip和端口）

spring:
  autoconfigure:
    exclude: org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration
elasticsearch:
  host: 192.168.200.130
  port: 9200

4.2.2业务层实现类

@Service
@Slf4j
public class ArticleSearchServiceImpl implements ArticleSearchService {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    /**
     * es文章分页检索
     *
     * @param dto
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult search(UserSearchDto dto) throws IOException {

        //1.检查参数
        if(dto == null || StringUtils.isBlank(dto.getSearchWords())){
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }

        //2.设置查询条件
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("app_info_article");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

        //布尔查询
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

        //关键字的分词之后查询
        QueryStringQueryBuilder queryStringQueryBuilder = QueryBuilders.queryStringQuery(dto.getSearchWords()).field("title").field("content").defaultOperator(Operator.OR);
        boolQueryBuilder.must(queryStringQueryBuilder);

        //查询小于mindate的数据
        RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("publishTime").lt(dto.getMinBehotTime().getTime());
        boolQueryBuilder.filter(rangeQueryBuilder);

        //分页查询
        searchSourceBuilder.from(0);
        searchSourceBuilder.size(dto.getPageSize());

        //按照发布时间倒序查询
        searchSourceBuilder.sort("publishTime", SortOrder.DESC);

        //设置高亮  title
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("title");
        highlightBuilder.preTags("");
        highlightBuilder.postTags("");
        searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);


        searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);


        //3.结果封装返回

        List<Map> list = new ArrayList<>();

        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String json = hit.getSourceAsString();
            Map map = JSON.parseObject(json, Map.class);
            //处理高亮
            if(hit.getHighlightFields() != null && hit.getHighlightFields().size() > 0){
                Text[] titles = hit.getHighlightFields().get("title").getFragments();
                String title = StringUtils.join(titles);
                //高亮标题
                map.put("h_title",title);
            }else {
                //原始标题
                map.put("h_title",map.get("title"));
            }
            list.add(map);
        }

        return ResponseResult.okResult(list);

    }
}

解析：
1、搜索的参数：关键字、时间、第几页，ES中使用must和filter连接多个搜索条件
2、所得到的hit文件中会有单独的一个hightlight属性的值（这里面设置了高亮的信息），我们将其取出后覆盖之前查询的结果，就可以实现高亮显示的效果
3、我们在覆盖是一些细节就是getFragments()来获取查询中的所有结果，结果是一个分片集合。

5 使用Kafka完成内部系统的消息通知，起到了削峰填谷及解耦的作用。

因为当时我们两个微服务是分开设计的，自媒体微服务可以先处理完，将信息发送给kafka，让app微服务异步去更新信息。
功能：
1、我们发送的是文章信息，只是topic绑定了app微服务，后期我们可以扩展更多的微服务，例如大数据之类的
2、起到削峰填谷的效果，在这里可能没有提现到。

5.1 导入kafka索引

1.导入kafka依赖
2、在生产者（自媒体端）的nacos配置中，加入生产者配置。在app端的nacos中配置消费者配置

生产者
spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

消费者
spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

5.2 监听消息，进行接下来的业务逻辑-文章上下架的功能

@Component
@Slf4j
public class ArtilceIsDownListener {

    @Autowired
    private ApArticleConfigService apArticleConfigService;

    @KafkaListener(topics = WmNewsMessageConstants.WM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC)
    public void onMessage(String message){
        if(StringUtils.isNotBlank(message)){
            Map map = JSON.parseObject(message, Map.class);
            apArticleConfigService.updateByMap(map);
            log.info("article端文章配置修改，articleId={}",map.get("articleId"));
        }
    }
}

6 基于Feign熔断降级的功能，编写降级逻辑，防止服务出现雪崩问题。

• 服务降级是服务自我保护的一种方式，或者保护下游服务的一种方式，用于确保服务不会受请求突增影响变得不可用，确保服务不会崩溃

• 服务降级虽然会导致请求失败，但是不会导致阻塞。

6.1 feign远程调用是什么意思

feign只是定义了抽象方法，方便依赖工程可以使用相应方法，以及让别的工程实现它，做具体的事情。类似于动态代理的意思一样，把需要做的事情先抽象出方法来。
可以看到，我们在定义了feign模块，并使用了自媒体模块依赖它，在feign定义了保存接口，并由文章模块的类实现。这样的话，我们通过自动注入调用feign接口的保存方法相当于实际调用的是文章模块中的保存方法。

具体实现过程

1、feign模块定义接口

feign接口
@FeignClient(value = "leadnews-article",fallback = IArticleClientFallback.class)
public interface IArticleClient {

    @PostMapping("/api/v1/article/save")
    public ResponseResult saveArticle(@RequestBody ArticleDto dto);
}

2、在继承的模块中调用此方法

@Autowired
    private IArticleClient articleClient;
ResponseResult responseResult = articleClient.saveArticle(dto);

3、在需要调用的模块中定一个feign接口的实现类，风格为正常controller形式

@RestController
public class ArticleClient implements IArticleClient {

    @Autowired
    private ApArticleService apArticleService;

    @PostMapping("/api/v1/article/save")
    @Override
    public ResponseResult saveArticle(@RequestBody ArticleDto dto) {
        return apArticleService.saveArticle(dto);
    }
}

4、在severce的实现类中定义具体的函数功能

@Override
    public ResponseResult saveArticle(ArticleDto dto) {
        //1.检查参数
        if(dto == null){
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }

6.2 feign降级逻辑的具体编写

实现步骤：
1、编写降级逻辑的微服务，注意这里的降级逻辑是写在feign模块中，自我理解：
因为刚才远程调用其实也是把接口实现了，我们就可以在feign模块中写另外一个实现类，在远程调用不成功的时候就可以运行另外一个实现类，当然这也是feign给我们提供的功能，具体实现是通过
2、自媒体使用feign远程调用
3、在feign远程接口（也就是你在feign中抽象出来的方法上面）中指向降级代码（接口实现类）
4、在自媒体微服务中开启服务降级功能

①：在heima-leadnews-feign-api编写降级逻辑

package com.heima.apis.article.fallback;


/**
 * feign失败配置
 * @author itheima
 */
@Component
public class IArticleClientFallback implements IArticleClient {
    @Override
    public ResponseResult saveArticle(ArticleDto dto)  {
        return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.SERVER_ERROR,"获取数据失败");
    }
}

在自媒体微服务中添加类，扫描降级代码类的包

package com.heima.wemedia.config;

import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
@ComponentScan("com.heima.apis.article.fallback")
public class InitConfig {
}

②：远程接口中指向降级代码

package com.heima.apis.article;

import com.heima.apis.article.fallback.IArticleClientFallback;
import com.heima.model.article.dtos.ArticleDto;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;

@FeignClient(value = "leadnews-article",fallback = IArticleClientFallback.class)
public interface IArticleClient {

    @PostMapping("/api/v1/article/save")
    public ResponseResult saveArticle(@RequestBody ArticleDto dto);
}

③：客户端开启降级heima-leadnews-wemedia

在wemedia的nacos配置中心里添加如下内容，开启服务降级，也可以指定服务响应的超时的时间

feign:
  # 开启feign对hystrix熔断降级的支持
  hystrix:
    enabled: true
  # 修改调用超时时间
  client:
    config:
      default:
        connectTimeout: 2000
        readTimeout: 2000

6.3 feign远程调用的底层逻辑

底层采用是动态代理的方式实现
1.feign采用的是基于接口的注解
2.feign整合了ribbon，具有负载均衡的能力
3.整合了Hystrix，具有熔断的能力
使用: 1.添加pom依赖。
2.启动类添加@EnableFeignClients
3.定义一个接口
@FeignClient(name=“xxx”)指定调用哪个服务