随笔分类 - 黑马头条
摘要：流式计算：是可以源源不断的产生数据，源源不断的接收数据，没有边界。 应用场景： 日志分析：网站的用户访问日志进行实时的分析，计算访问量，用户画像，留存率等等，实时的进行数据分析，帮助企业进行决策 大屏看板统计：可以实时的查看网站注册数量，订单数量，购买数量，金额等。 公交实时数据：可以随时更新公交车
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摘要：（1）在xxl-job-admin中新建执行器和任务 新建执行器：leadnews-hot-article-executor 新建任务：路由策略为轮询，Cron表达式：0 0 2 * * ? 每天凌晨2点 （2）leadnews-article中集成xxl-job 导入依赖、config、修改nac
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摘要：需求：为每个频道缓存热度较高的30条文章优先展示 断文章热度较高的标准是什么？文章：阅读，点赞，评论，收藏 package com.heima.article.service.impl; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.heima.apis.
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摘要：从数据库直接按照发布时间倒叙查询 问题1：访问量较大，直接查询数据库，压力较大 问题2：新发布的文章会展示在前面，并不是热点文章 解决方案：把热点数据存入redis进行展示：点赞数量，评论数量，阅读数量，收藏数量 定时计算文章热度 实时计算文章热度 一、定时计算 根据文章的行为（点赞、评论、阅读、收
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摘要：一、点赞/取消点赞、不喜欢/取消不喜欢、阅读次数 数据都存在redis中的hashmap中，以(key，field，value)的形式，如key是behavior_like + articleId，field是userId，value存dto。 点赞/取消点赞 package com.heima.b
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摘要：用户行为： 1、用户行为数据的记录包括了关注、点赞、不喜欢、收藏、阅读等行为 黑马头条项目整个项目开发涉及web展示和大数据分析来给用户推荐文章，如何找出哪些文章是热点文章进行针对性的推荐呢？这个时候需要进行大数据分析的准备工作，埋点。 所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术
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摘要：需求： 自媒体文章如果没有自动审核成功，而是到了人工审核（自媒体文章状态为3），需要在admin端人工处理文章的审核 平台管理员可以查看待人工审核的文章信息，如果存在违规内容则驳回（状态改为2，文章审核失败） 平台管理员可以查看待人工审核的文章信息，如果不存在违规，则需要创建app端的文章信息，并更
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摘要：需求： 在app端的个人中心用户可以实名认证，需要材料为：姓名、身份证号、身份证正面照、身份证反面照、手持照片、活体照片（通过**微笑、眨眼、张 嘴、摇头、点头**等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。），当用户提交审核后就到了后端让运营管理人员进行审核。 平台运营端查看用户认证信息，进行审核，其中
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摘要：敏感词——增删改查 package com.heima.wemedia.service.impl; import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper; import com.baomidou.mybati
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摘要：对频道进行增删改查，在admin网关中增加leadnews-media路由 package com.heima.wemedia.service.impl; import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper
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摘要：一、网关搭建 （1）如果是登录请求则放行/login （2）其它请求则获取token判断是否存在、是否过期 （3）token不存在或者过期则返回未授权结果。未过期则从token中获取用户信息存入header然后放行 package com.heima.admin.gateway.filter; im
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摘要：需求分析：根据用户输入的关键字展示联想词 搜索词-数据来源 通常是网上搜索频率比较高的一些词，通常在企业中有两部分来源： 第一：自己维护搜索词 通过分析用户搜索频率较高的词，按照排名作为搜索词 第二：第三方获取 关键词规划师（百度）、5118、爱站网 package com.heima.search
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摘要：/** * 删除历史记录 * * @param dto * @return */ @Override public ResponseResult delUserSearch(HistorySearchDto dto) { //1、检查参数 if(dto.getId() == null){ retur
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摘要：/** * 查询搜索历史 * * @return */ @Override public ResponseResult findUserSearch() { //获取当前用户 ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser(); if(user == null){
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摘要：一、实现思路 输入关键字——》搜索——异步请求——》记录关键字 【异步请求保存关键字，让用户快速看到搜索结果，等待时间更短】 保存——>查询搜索记录——存在——更新到最新时间 不存在——搜索记录的数量是否超过10——没超过则直接保存，超过则替换最后一条数据即时间最久 二、实现步骤 1、搜索微服务集成
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摘要：一、需求说明 展示用户的搜索记录10条，按照搜索关键词的时间倒序 可以删除搜索记录 保存历史记录，保存10条，多余的则删除最久的历史记录 二、数据存储说明 用户的搜索记录，需要给每一个用户都保存一份，数据量较大，要求加载速度快，通常这样的数据存储到mongodb更合适，不建议直接存储到关系型数据库中
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摘要：文章微服务异步调用生成静态文件，上传到minIO之后发送消息到MQ，因为创建索引需要staticurl。 注：倘若创建索引失败，追踪es日志，同样可能是因为磁盘使用率超出阈值，es变为只读，无法添加，因此也无法查询到 package com.heima.article.service.impl; i
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摘要：文章搜索：用户在app端输入关键字，搜索文章。 一、ElastcSearch环境搭建 （1）拉取ElasticSearch镜像 docker pull elasticsearch:7.4.0 （2）创建ElasticSearch容器 docker run -id --name elasticsear
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摘要：需求分析： 已发表且已下架的文章可以上架 已发表且已上架的文章可以下架 自媒体端点击上架下架按钮： 上架下架——>根据id查询文章——>文章是否存在：否结束，是——文章是否发布——>否结束，是——修改自媒体文章状态enable app移动端：自媒体端发送请求到kafka，参数文章的articleId
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摘要：目前springboot整合后的kafka，因为序列化器是StringSerializer，这个时候如果需要传递对象可以有两种方式 方式一：可以自定义序列化器，对象类型众多，这种方式通用性不强。 方式二：可以把要传递的对象进行转json字符串，接收消息后再转为对象即可，本项目采用这种方式 JSON.
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