拨乱反正-重构是门艺术活

前言

引用自: 《重构 改善既有代码的设计》

重构是在不改变软件可观察行为的前提下改善其内部结构。当你面对一个最需要重构的遗留系统时，其规模之大、历史之久、代码质量之差，常会使得添加单元测试或者理解其逻辑都成为不可能的任务。此时你唯一能依靠的就是那些已经被证明是行为保持的重构手法: 用绝对安全的手法从焦油坑中整理出可测试的接口，给它添加测试，以此作为继续重构的立足点。

因为我们部门内容平台的文章系统之前遗留了很多问题，急需解决这些具有"坏味道"的代码。最后因为其他人手头里都有其他工作，最后这些任务就交给了我。以下是急需解决的问题。

1. 内容平台新增/更新/取消/删除文章，同步各集团下文章行为状态，消息链路过长的问题。
2. article分享表停止规模新增，之前未做插入前的记录判断，通过新增的操作来进行记录留存。
3. 文章表拆除大字段到分表，如content、content_draft等字段。

链路过长概述

内容平台新增/更新/取消/删除文章，同步各集团下文章行为状态，消息链路过长的问题。

• 问题导火索: 运营后台文章发布，发送消息到marketing-base

• 慢链路，链路过长

  • mysql数据同步，单条执行n次

  • es索引数据同步，dubbo接口调用n次

图1 链路图

链路过长剖解及解决思路

具体问题，具体对待

//开启同步开关的集团
        List<Integer> groupList = autoSyncStatusService.getAutoSyncGroupByManageType(MANAGE_TYPE_GROUP_ARTICLE); 

	for (Integer groupId : syncSubjectList) {
                SiteGroupInfoDTO siteGroupInfo = siteSPI.getGroupInfoById(groupId);
                Set<String> groupBrandSet = carOnSaleManage.getGroupBrandSet(siteGroupInfo);
                List<String> matchedBrandCodes = extractBrandCodesFromArticleLabel(article.getLabelInfos());
                if (CollectionUtils.isEmpty(matchedBrandCodes) || CollectionUtils.containsAny(groupBrandSet, matchedBrandCodes)) {
                    ArticleGroupMaterialBO groupMaterialBO =
                            ArticleBeanConverter.convertMaterial2GroupMaterial(article, groupId, groupList);
                    // 设置对应的集团主题id
                    ArticleGroupSubjectBO groupSubjectBO =
                            articleGroupSubjectService.getGroupSubjectBySoucheId(groupId, article.getSubjectId());
                    if (Objects.nonNull(groupSubjectBO.getId())) {
                        groupMaterialBO.setSubjectId(groupSubjectBO.getId());
                        groupMaterialBO.setMaterialId(myArticleId);
                        articleGroupMaterialService.addArticleGroupMaterial(groupMaterialBO);
                    }
            }
        } else {
                //查询同步的文章数据是否存在
                List<ArticleGroupMaterialBO> list = articleGroupMaterialService.getListByMaterialId(myArticleId);
                for (ArticleGroupMaterialBO a : list) {
                    if (groupList.contains(a.getGroupId())) {
                        articleGroupMaterialService.changeRecommendStatus(a.getId(), a.getGroupId(), recommend, article.getLastOperatorName(), article.getLastOperatorName());
                    }
                }
        }

• 第4行中我们可以看到这里有一个for循环♻️，假设开启同步开关的集体有1000家，则第18行中mysql插入操作就需要执行1000次。

• 第24行这里同样有一个for循环体♻️，则26行内部的es数据同步则需要调用1000次。它的实现如下:

  @Override
      public boolean changeRecommendStatus(int id, int groupId, int recommended, String lastOperatorUserId, String lastOperatorName) {
          final boolean success = articleGroupMaterialDAO.changeRecommendStatus(
                  id, groupId, recommended, lastOperatorUserId, lastOperatorName) > 0;
          if (success) {
              //更新索引，更改推荐状态
              articleSearchManage.updateArticleIndex(ArticleIndexUtil.getUpdateRecommendIndex(recommended, id, lastOperatorName));
          }
          return success;
      }
  

  解决思路

  Mybatis批量插入

  对于第一个循环♻️体中，我们需要将数据批量添加到数据库，mybatis提供了将list集合循环添加到数据库的方法。

  1. mapper层中创建 insertForeach(List < Fund > list) 方法,返回值是批量添加的数据条数

  public interface FundMapper {
  	int insertForeach(List<Fund> list);
  }
  

  2. mybatis的xml文件中的insert语句如下

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
  <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
  <mapper namespace="com.center.manager.mapper.FundMapper">
  
  	<insert id="insertForeach" parameterType="java.util.List" useGeneratedKeys="false">
      			insert into fund
      			( id,fund_name,fund_code,date_x,data_y,create_by,create_date,update_by,update_date,remarks,del_flag)
      			values
      			<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
      				(
      					#{item.id},
      					#{item.fundName},
      					#{item.fundCode},
      					#{item.dateX},
      					#{item.dataY},
      					#{item.createBy},
      					#{item.createDate},
      					#{item.updateBy},
      					#{item.updateDate},
      					#{item.remarks},
      					#{item.delFlag}
      				)
      		     </foreach>		
      </insert>    
  </mapper>
  

  ES批量更新

  com.souche.elastic.search.api.IndexService

  方法：BulkUpdateResponse bulkUpdate(String index, Map<String, Object> event, String query, String origin)
  
  参数：
  
      index：要操作的索引
  
      event：更新的数据，可以只包含需要更新的字段，相当于mysql的update语句中的set语句中的字段
  
      query：query中的条件相当于mysql中的where，具体语法与下面的搜索接口中【querys：string 复杂的复合查询 不同字段的OR 查询】相同
  
      origin：操作源，一般写调用方自己的应用名，用于区分不同调用方
  
  返回值：
  
      BulkUpdateResponse：
  
        {
  
          requestId：本次操作的唯一标示
  
          status：状态，目前返回默认都是true
  
          updated：成功更新的条数
  
          failed：更新失败的条数
  
          message：第一条更新失败的原因
  
        }
  
  调用示例：
  

  1Map<String, Object> data = new HashMap<>();
  2        data.put("id", 20);
  3        data.put("title", "xue yin");
  4        data.put("content", "kuang dao");
  5        BulkUpdateResponse response = indexService.bulkUpdate("test_index", data, "address=bj AND contry=cn", "shenfl");
  

  这条更新将test_index索引中所有 address是bj并且contry是cn 的数据的 title更新成‘xue yin’ content更新成‘kuang dao’，注意：address和contry两个字段在索引中需要加索引

Article表插入逻辑优化，停止规模新增概述

Article逻辑优化剖解及解决思路

具体问题及解决思路

当前article数据表数据量:

select count(*) as 总数 from article;

结果如下:

总数
369737

  @Override
    public String addSharedArticle(ArticleBO articleBO) {
        ArticleDO articleDO = new ArticleDO();
        BeanUtils.copyProperties(articleBO, articleDO);
        String shortUUID = UUIDUtil.getShortUUID();
        articleDO.setUid(shortUUID);
        if (articleDAO.addSharedArticle(articleDO) > 0) {
            return shortUUID;
        }
        return StringUtil.EMPTY_STRING;
    }

从上面这个业务逻辑实现类中，我们可以看到事实上我们想得到的是插入表数据的uid。但是之前的逻辑中，我们并没有判断该条数据是否已经存在，我们需要在上面代码中判断数据是否存在，已存在，查询最后一天数据的uid返回给上层。不存在的话，执行插入操作。

文章表拆除大字段到分表

article_material表结构设计

article_material | CREATE TABLE `article_material` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `my_article_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '内容平台我的文章id',
  `status` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '1-待发布、2-发布、3-取消发布',
  `subject_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主题id',
  `platform_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '平台id',
  `source` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '版块',
  `crawler_article_id` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '爬虫的文章id',
  `title` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '标题',
  `cover_img` varchar(128) NOT NULL COMMENT '封面图',
  `summary` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '摘要',
  `labels` varchar(512) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '标签',
  `label_infos` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '标签详细信息',
  `content` text NOT NULL COMMENT '内容，用户看到的',
  `content_imgs` text NOT NULL COMMENT '内容中图片',
  `content_videos` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '内容中视频',
  `content_draft` text NOT NULL COMMENT '草稿内容，编辑后保存到这里，发布后内容会复制到content，此字段清空',
  `content_imgs_draft` text NOT NULL COMMENT '草稿内容的图片，同上',
  `content_videos_draft` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '草稿内容的视频',
  `recommended` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0-不推荐、1-推荐',
  `author_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '作者userId',
  `author_name` varchar(16) NOT NULL COMMENT '作者名称',
  `last_operator_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '最后操作人userId',
  `last_operator_name` varchar(16) NOT NULL COMMENT '最后操作人名字',
  `publish_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '发布时间',
  `publisher_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '发布者userId',
  `publisher_name` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '发布者名字',
  `pv` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '流量pv',
  `uv` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '流量uv',
  `share_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分享次数',
  `share_people_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分享人数',
  `date_create` datetime NOT NULL,
  `date_update` datetime NOT NULL,
  `date_delete` datetime DEFAULT NULL,
  `deleted` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0 表示未删除，删除后是毫秒级时间戳',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uniq_id` (`my_article_id`),
  KEY `idx_title_label_status` (`subject_id`,`platform_id`,`title`,`label_infos`(255),`source`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=861 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='文章素材库，给集团提供文章素材'

上表中content, content_imgs,content_videos都是text类型等大字段，对于这种类型，我们需要把这种类型的表拆分成2张表 article_metedata和article_content 两张表。

表拆分图示