一、前言

在开发过程中，遇到了一些比较实用的编码技巧，故记录以加深印象。因为每个技巧的篇幅较短，故不做拆分，只合在一篇小文章中阐述。以下会涉及kafka的事务提交方法、redis分布式锁简化以及多key情况下应该怎么加锁、业务日志如何解耦。

二、kafka的事务提交方法

• kafka我们常用于削峰填谷，以及系统间解耦等场景。这里我们会常遇到一种情况，就是上游系统在处理完成业务后，需要通知其它的系统，假如我们不考虑事务提交失败的情况下，就可以像下面这样写。但是假如出现网络异常或者数据库异常等情况，就会出现事务提交失败从而回滚，但是消息却已经发生给其它服务了，那么就会导致整条调用链的异常

 @Autowired      
 private KafkaTemplate kafkaTemplate;
 
 @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
 public void saveServiceOrder(ServiceOrder serviceOrder){
     // do something
 
     NoticeListDTO notice =  NoticeListDTO.builder().build();
     // 通知其它服务
     kafkaTemplate.send(TopicNameConstants.SERVICE_ORDER_CHANGE_NOTIFY, JSONObject.toJSONString(notice));
 }

• 所以，我们可以进行进一步优化，就是将消息通知后置到事务提交后，这样系统的可靠度就会更高。我们增加一个kafka帮助类，如下：

 @Component
 @Slf4j
 public class KafkaTemplateHelper {
     @Autowired
     private KafkaTemplate kafkaTemplate;
 ​
     /**
      * 事务提交后发送kafka消息
      * @param topic
      * @param data
      * @param <T>
      */
     public <T> void send(String topic, Object data) {
         // 是否开启事务判断
         if (TransactionSynchronizationManager.isSynchronizationActive()) {
             TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new TransactionSynchronizationAdapter() {
                 @Override
                 public void afterCommit() {
                     log.info("事务提交成功后发送消息:topic:{},data:{}",topic, JSONObject.toJSONString(data));
                     kafkaTemplate.send(topic,data);
                 }
             });
         } else {
             log.info("没有开启事务直接发送消息:topic:{},data:{}",topic, JSONObject.toJSONString(data));
             kafkaTemplate.send(topic,data);
         }
     }
 }
 ​

• kafka调用如下，它就会保证在事务结束后再通知其它系统，同理，很多需要后置的操作也可以这么玩。其实kafka还有一套可靠性应用方案可以分享，待有空再写

 @Autowired
 private KafkaTemplateHelper kafkaTemplateHelper;
 ​
 @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
 public void saveServiceOrder(ServiceOrder serviceOrder){
     // do something
 ​
     NoticeListDTO notice =  NoticeListDTO.builder().build();
     // 通知a服务
     kafkaTemplateHelper.send(TopicNameConstants.SERVICE_ORDER_CHANGE_NOTIFY, JSONObject.toJSONString(notice));
 }

三、redis分布式锁代码简化

• 我们使用redis分布式锁就离不开redission组件，举个栗子，我们一般在服务集群的情况下，为了保证并发不出现问题，会如下加锁，用一段字符串加上入参中的唯一编号(如用户id、订单编号等等)来保证接口幂等性（PS:redissonDistributedLocker只是redission的简单封装）。这样写很好，没有问题，但是我们不禁会想，好像每个创建、更新等业务操作都得给接口加这些重复代码，那么有没有更加优雅的方式呢，没错，我们要追求的就是极致的优雅

 @ApiOperation("服务单更新")
 @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
 public ApiResult serviceOrderUpdate(@RequestBody  @Validated ServiceOrder req){
     log.info("服务单更新:time={},params={}", System.currentTimeMillis(), JSONObject.toJSONString(req));
     String lockKey = "mh:scs:serviceOrderUpdate:"+req.getServiceOrderId();
     boolean lock = redissonDistributedLocker.tryLock(lockKey,0L,10L);
     AssertUtil.businessInvalid(!lock,"操作过于频繁，请稍后再试");
     try {
         // do something
         return ApiResult.success();
     }finally {
         redissonDistributedLocker.unlock(lockKey);
     }
 }

• 使用Aop为接口加锁，添加一个注解anno，并写个实现

 /**
  * 为方法加锁,处理完成再释放
  */
 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
 @Target({ElementType.METHOD})
 public @interface AopLock {
 ​
     /**
      * SpEL表达式,用于计算lockKey.
      */
     String value();
 ​
     /**
      * 单位秒
      */
     int waitTime() default 0;
 ​
     /**
      * 单位秒
      */
     int leaseTime() default 6;
 ​
     int errorCode() default 2733;
 ​
     String errorMsg() default "操作过于频繁，请稍后再试";
 ​
 }

 /**
  * 为方法加锁,处理完成再释放
  *
  */
 @Slf4j
 @Aspect
 @Order(3)
 @ConditionalOnBean(RedissonClient.class)
 public class AopLockAspect {
     @Autowired
     private RedissonClient redissonClient;
     @Value("${spring.application.name}")
     private String lockKeyPrefix;
 ​
     @Around("@annotation(common.aop.annos.AopLock)")
     public Object lock(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
         Object[] args = joinPoint.getArgs();
         MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
         Method method = signature.getMethod();
         EvaluationContext context = initEvaluationContext(joinPoint);
 ​
         AopLock aopLock = method.getAnnotation(AopLock.class);
         String spEl = aopLock.value();
         String expressionValue = lockKeyPrefix + ":" + PARSER.parseExpression(spEl).getValue(context);
         RLock lock = redissonClient.getLock(expressionValue);
         try {
             boolean getterLock = lock.tryLock(aopLock.waitTime(), aopLock.leaseTime(), TimeUnit.SECONDS);
             if (!getterLock) {
                 throw new ServiceException(aopLock.errorCode(), aopLock.errorMsg());
             }
             return joinPoint.proceed(args);
         } finally {
             try {
                 lock.unlock();
             } catch (Exception e) {
                 log.warn("unlock error:" + e.getMessage() + "," + e.getClass().getName());
             }
         }
     }
 }

• 那么我们的加锁就可以简单的加个@AopLock注解就可以了，是不是很棒呢

 @ApiOperation("服务单更新")
 @AopLock(value="'mh:scs:serviceOrderUpdate:'  + #req.serviceOrderId",leaseTime = 60*30)
 @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
 public ApiResult serviceOrderUpdate(@RequestBody  @Validated ServiceOrder req){
     log.info("服务单更新:time={},params={}", System.currentTimeMillis(), JSONObject.toJSONString(req));
 ​
     // do something
     return ApiResult.success();
 }

四、redission在多key情况下应该怎么加锁

• 上面的例子很好地将简单的分布式锁代码简化，但是我们会有一些场景是无法这样加锁的，比如一些批处理的场景，用户A批量操作了单据a、b、c，同一时间，用户B批量操作了单据b、c、d，这时bc单据就会有并发问题，在这种场景下，我们是不能简单地根据某个单据的订单编号进行加锁的，要思考换一种方式，如下:
• 订单实体类

 @Data
 public class UpdateServiceOrdersReq implements Serializable {
     private static final long serialVersionUID = 1L;
     
     @Valid
     private List<ServiceOrder> serviceOrderList;
 }

• 接口实现，对每个订单的id都加锁，假如有其中一个订单的锁获取失败的话则返回重试信息，在更新操作结束后释放所有的锁

@ApiOperation("批量更新服务单信息")
@PostMapping("/xxxx/updateServiceOrders")
public ResponseBean updateServiceOrders(@RequestBody @Validated UpdateServiceOrdersReq req) {
	List<String> redisKeys = new ArrayList<>();
	List<ServiceOrder> list = new ArrayList<>();
    for (ServiceOrder serviceOrder : list) {
	    redisKeys.add("mh:scs:updateServiceOrders:" + serviceOrder.getServiceOrderId());
    }
	try {
		for (String redisKey : redisKeys) {
			boolean lock = redissonDistributedLocker.tryLock(redisKey, 5L, 30L);
			if(!lock){
				AssertUtil.businessInvalid("批量更新服务单获取锁失败,请稍后尝试!");
			}
		}
		ResponseBean responseBean = ResponseBean.success();
		// do something
		return responseBean;
	} catch (Exception ex){
		throw ex;
	} finally {
		redisKeys.forEach(redisKey->{
			try {
				redissonDistributedLocker.unlock(redisKey);
			} catch (Exception e) {
				log.error("updateServiceOrders:释放redis锁失败:{}", redisKey, e);
			}
		});
	}
}

五、业务日志如何解耦

• 在写业务系统的过程中，我们难免要进行一些业务日志操作记录，这里就会涉及业务日志字符串的数据组装，比如产品要求记录车辆出发时间、更新日期时间巴拉巴拉之类的，但同时会存在一个问题，因为业务日志记录是非主业务流程操作（类似消息通知之类的），故不可因为复杂的日志数据拼接去影响接口的响应速度，从而影响用户体验；这里就要思考如何解耦的问题。我思考了两种场景下的处理方案，可以分享出来给大家分享
• 情况一，假如只是简单的进行文字记录，我们可以使用线程池的方式去对日志记录进行解耦
  • 使用线程池创建其它线程进行日志操作，这样就不会影响到主线程了

/**
 * @author ppz
 * @date 2022年04月12日 17:00
 * @Description 服务单日志操作工具类
 */
public class ServiceOrderLogUtils {
    private static ScsServiceOrderLogService logService = ApplicationContextUtils.getBean(ScsServiceOrderLogService.class);
    private static int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    private static ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
            corePoolSize,
            corePoolSize*2,
            10L,
            TimeUnit.SECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<>(Integer.MAX_VALUE),
            new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
 
    private ServiceOrderLogUtils() {
        throw new IllegalStateException("Utility class");
    }
 
    /**
     * 日志公共线程池中执行线程
     * @param runnable 可运行对象
     */
    public static void execute(Runnable runnable) {
        executor.execute(runnable);
    }
 
    /**
     * 保存订单操作日志
     * @param serviceOrderId  订单编号
     * @param operType   日志操作类型
     * @param operContent  操作内容
     * @return: void
     */
    public static void saveLog(Long serviceOrderId, OperTypeEnum operType, String operContent){
        saveLog(createLog(serviceOrderId, operType, operContent));
    }
 
    /**
     * 保存订单操作日志
     * @param serviceOrderId  订单编号
     * @param operType   日志操作类型
     * @param operContent  操作内容
     * @param operUserId   操作人登录名
     * @param operUserName 操作人名称
     * @return: void
     */
    public static void saveLog(Long serviceOrderId, OperTypeEnum operType, String operContent, Integer operUserId, String operUserName){
        saveLog(createLog(serviceOrderId, operType, operContent, operUserId, operUserName));
    }
 
    public static ScsServiceOrderLog createLog(Long serviceOrderId, OperTypeEnum operType, String operContent) {
        AuthUser userInfo = WebUtils.getCurrentUser();
        return createLog(serviceOrderId, operType, operContent, StringUtil.toInt(userInfo.getLoginName()), userInfo.getName());
    }
 
    /**
     * 封装订单日志实体
     * @param serviceOrderId
     * @param operType
     * @param operContent
     * @param operUserId
     * @param operUserName
     * @return: ScsServiceOrderLog
     */
    public static ScsServiceOrderLog createLog(Long serviceOrderId, OperTypeEnum operType, String operContent, Integer operUserId, String operUserName){
        ScsServiceOrderLog log = new ScsServiceOrderLog();
        log.setServiceOrderId(serviceOrderId);
        log.setOperContent(operContent);
        log.setOperType(operType.getCode());
        log.setOperatorId(operUserId);
        log.setOperatorName(operUserName);
        return log;
    }
 
    /**
     * 保存订单操作日志
     * @param log  日志对象
     * @return: void
     */
    public static void saveLog(ScsServiceOrderLog log){
        List<ScsServiceOrderLog> list = Lists.newArrayList();
        list.add(log);
        saveLog(list);
    }
 
    /**
     * 批量保存订单操作日志
     * @param list
     * @return: void
     */
    public static void saveLog(List<ScsServiceOrderLog> list){
        if(CollectionUtils.isEmpty(list)) {
            return;
        }
        Date now = new Date();
        for(ScsServiceOrderLog log : list) {
            if(log.getOperatorTime() == null) {
                log.setOperatorTime(now);
            }
            if(StrUtil.length(log.getOperContent()) > 512) {
                log.setOperContent(StrUtil.subWithLength(log.getOperContent(), 0, 512));
            }
        }
        if(!list.isEmpty()) {
            execute(new SaveLogThread(list));
        }
    }
 
    /**
     * 订单日志保存线程
     * @author: xiecy
     * @date:   2019年4月29日 下午12:03:35
     */
    static class SaveLogThread implements Runnable {
        private List<ScsServiceOrderLog> list = null;
 
        public SaveLogThread(List<ScsServiceOrderLog> list) {
            super();
            this.list = list;
        }
 
        @Override
        public void run() {
            if(list != null && !list.isEmpty()) {
                logService.batchInsert(list);
            }
        }
    }
 
    /**
     * 同步批量保存日志
     * @param list
     * @return: void
     */
    public static void saveLogSync(List<ScsServiceOrderLog> list){
        if(list.isEmpty()) {
            return;
        }
        Date now = new Date();
        AuthUser userInfo = WebUtils.getCurrentUser();
        for(ScsServiceOrderLog log : list) {
            if(log.getOperatorTime() == null) {
                log.setOperatorTime(now);
            }
            if(log.getOperatorId() == null && userInfo!=null) {
                log.setOperatorId(StringUtil.toInt(userInfo.getLoginName()));
                log.setOperatorName(userInfo.getName());
            }
            if(StrUtil.length(log.getOperContent()) > 512) {
                log.setOperContent(StrUtil.subWithLength(log.getOperContent(), 0, 512));
            }
        }
        if(list != null && !list.isEmpty()) {
            logService.batchInsert(list);
        }
    }
 
}

• 业务代码中进行使用

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public boolean updateShippingDemandStatus(UpdateShippingDemandStatusReq req) {
	// todo something
	ServiceOrderLogUtils.saveLog(serviceOrderId, OperTypeEnum.CANCEL_SHIPPING_DEMAND,"用户取消运输需求");
}

• 情况二：假如日志记录需要对数据进行复杂组件的话，可以把使用到的数据组装到一个实体，然后通过发送给kafka或者redis进行解耦，在另外的线程中进行数据组装，具体就不展示了

最后的最后

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