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BlockingQueue隊(duì)列處理高并發(fā)下的日志

 更新時(shí)間:2022年03月08日 08:48:30   作者:kl  
這篇文章主要介紹了BlockingQueue隊(duì)列處理高并發(fā)下的日志示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步

前言

當(dāng)系統(tǒng)流量負(fù)載比較高時(shí),業(yè)務(wù)日志的寫入操作也要納入系統(tǒng)性能考量之內(nèi),如若處理不當(dāng),將影響系統(tǒng)的正常業(yè)務(wù)操作,之前寫過一篇《spring boot通過MQ消費(fèi)log4j2的日志》的博文,采用了RabbitMQ消息中間件來存儲(chǔ)抗高并發(fā)下的日志,因?yàn)橐肓酥虚g件,操作使用起來可能沒那么簡(jiǎn)便,今天分享使用多線程消費(fèi)阻塞隊(duì)列的方式來處理我們的海量日志

what阻塞隊(duì)列?

阻塞隊(duì)列(BlockingQueue)是區(qū)別于普通隊(duì)列多了兩個(gè)附加操作的線程安全的隊(duì)列。這兩個(gè)附加的操作是:在隊(duì)列為空時(shí),獲取元素的線程會(huì)等待隊(duì)列變?yōu)榉强铡.?dāng)隊(duì)列滿時(shí),存儲(chǔ)元素的線程會(huì)等待隊(duì)列可用。阻塞隊(duì)列常用于生產(chǎn)者和消費(fèi)者的場(chǎng)景,生產(chǎn)者是往隊(duì)列里添加元素的線程,消費(fèi)者是從隊(duì)列里拿元素的線程。阻塞隊(duì)列就是生產(chǎn)者存放元素的容器,而消費(fèi)者也只從容器里拿元素。

1.聲明存儲(chǔ)固定消息的隊(duì)列

/**
 * Created by kl on 2017/3/20.
 * Content :銷售操作日志隊(duì)列
 */
public class SalesLogQueue{
    //隊(duì)列大小
    public static final int QUEUE_MAX_SIZE    = 1000;
    private static SalesLogQueue alarmMessageQueue = new SalesLogQueue();
    //阻塞隊(duì)列
    private BlockingQueueblockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(QUEUE_MAX_SIZE);
    private SalesLogQueue(){}
    public static SalesLogQueue getInstance() {
        return alarmMessageQueue;
    }
    /**
     * 消息入隊(duì)
     * @param salesLog
     * @return
     */
    public boolean push(SalesLog salesLog) {
        return this.blockingQueue.add(salesLog);//隊(duì)列滿了就拋出異常,不阻塞
    }
    /**
     * 消息出隊(duì)
     * @return
     */
    public SalesLog poll() {
        SalesLog result = null;
        try {
            result = this.blockingQueue.take();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
    /**
     * 獲取隊(duì)列大小
     * @return
     */
    public int size() {
        return this.blockingQueue.size();
    }
}

ps:因?yàn)闃I(yè)務(wù)原因,采用add的方式入隊(duì),隊(duì)列滿了就拋異常,不阻塞

2.消息入隊(duì)

消息入隊(duì)可以在任何需要保存日志的地方操作,如aop統(tǒng)一攔截日志處理,filter過濾請(qǐng)求日志處理,或者耦合的業(yè)務(wù)日志,記住,不阻塞入隊(duì)操作,不然將影響正常的業(yè)務(wù)操作,如下為filter統(tǒng)一處理請(qǐng)求日志:

/**
 * Created by kl on 2017/3/20.
 * Content :訪問請(qǐng)求攔截,保存操作日志
 */
public class SalesLogFilter implements Filter {
    private RoleResourceService resourceService;
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        ServletContext context = filterConfig.getServletContext();
        ApplicationContext ctx = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(context);
        resourceService = ctx.getBean(RoleResourceService.class);
    }
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
        try {
            HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;
            String requestUrl = request.getRequestURI();
            String requestType=request.getMethod();
            String ipAddress = HttpClientUtil.getIpAddr(request);
            Map resource=resourceService.getResource();
            String context=resource.get(requestUrl);
            //動(dòng)態(tài)url正則匹配
            if(StringUtil.isNull(context)){
                for(Map.Entry entry:resource.entrySet()){
                    String resourceUrl= entry.getKey();
                    if(requestUrl.matches(resourceUrl)){
                        context=entry.getValue();
                        break;
                    }
                }
            }
            SalesLog log=new SalesLog();
            log.setCreateDate(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            log.setContext(context);
            log.setOperateUser(UserTokenUtil.currentUser.get().get("realname"));
            log.setRequestIp(ipAddress);
            log.setRequestUrl(requestUrl);
            log.setRequestType(requestType);
            SalesLogQueue.getInstance().push(log);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
    }
    @Override
    public void destroy() {
    }
}

3.消息出隊(duì)被消費(fèi)

BlockingQueue是線程安全的,所以可以放心的在多個(gè)線程中去處理隊(duì)列中的消息,如下代碼聲明了一個(gè)兩個(gè)大小的固定線程池,并添加了兩個(gè)線程去處理隊(duì)列中的消息

/**
 * Created by kl on 2017/3/20.
 * Content :啟動(dòng)消費(fèi)操作日志隊(duì)列的線程
 */
@Component
public class ConsumeSalesLogQueue {
    @Autowired
    SalesLogService salesLogService;
    @PostConstruct
    public void startrtThread() {
        ExecutorService e = Executors.newFixedThreadPool(2);//兩個(gè)大小的固定線程池
        e.submit(new PollSalesLog(salesLogService));
        e.submit(new PollSalesLog(salesLogService));
    }
    class PollSalesLog implements Runnable {
        SalesLogService salesLogService;
        public PollSalesLog(SalesLogService salesLogService) {
            this.salesLogService = salesLogService;
        }
        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    SalesLog salesLog = SalesLogQueue.getInstance().poll();
                    if(salesLog!=null){
                        salesLogService.saveSalesLog(salesLog);
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

參考博文如下,對(duì)BlockingQueue隊(duì)列更多了解,可讀一讀如下的博文:

詳細(xì)分析Java并發(fā)集合ArrayBlockingQueue的用法

詳解Java阻塞隊(duì)列(BlockingQueue)的實(shí)現(xiàn)原理

Java并發(fā)之BlockingQueue的使用

以上就是BlockingQueue隊(duì)列處理高并發(fā)下的日志的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于BlockingQueue隊(duì)列處理高并發(fā)日志的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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