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?
收益类型分为:自购订单收益,分享订单收益,分销收益,活动收益 统计当日收益,当月收益 根据筛选的时间统计出时间段的收益.
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.
同步收益日报表的时机问题,因为原本订单的 *** 作就很复杂需要同步写入收益和计算写入收益日报数据,代码耦合度太高.有没有什么方法通过收益表异构出收益日报表呢? 虽然收益被写入到了日报表中,但是要满足效果图要求的效果,可能需要多次查询SQL语句,有没有办法在不影响程序效率的情况下尽量少些一些聚合SQL呢?
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:
canal:主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 RocketMQ:一款开源的分布式消息系统,基于高可用分布式集群技术,提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。
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
在写入或修改收益表的同时通过canal监控mysql收益表的binlog日志. canal检测到变更,组装变更的JSON报文,发送RocketMQ中事先定义好的TOPIC. 程序消费该TOPIC,异构收益日报表.
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
bin:存放启动重启脚本 conf:存放核心配置文件
lib:存放核心jar包
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
conf/canal.properties# 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 =conf/example/instance.properties
#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
启动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.
RocketMQ部分如果用的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 *** 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 *** 作分别进行逻辑 *** 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.
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以上就是便捷的统计订单收益(一)的详细内容,
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