Redis Zset实现统计模块
1. 背景
公司有一个配置中心系统，使用MySQL存储了大量的配置，但现在不清楚哪些配置正在线上使用，哪些已经废弃了，所以需要实现一个统计模块，实现以下两个功能：
- 查看总体配置的数量以及活跃的数量
- 查看每一条配置的使用量
2. 分析
2.1 总体配置的数量
直接在MySQL中count即可得到
2.2 每一条配置的使用量
实现方式有很多，经过选择之后，选取了用Redis的Zset来实现
2.2.1 HashMap
使用HashMap, 当获取到配置的使用，那配置的key获取value加1即可
可能存在的问题，并发问题，集群中每个节点的数据怎么聚合
2.2.2 MySQL增加字段
在MySQL的配置表中增加一个使用次数字段，当每次获取配置时，更新此字段
可能存在的问题，性能问题，频繁更新必然会影响MySQL的性能，这个功能相比提供配置来说，算作是一个辅助的、可有可无的功能，不能影响主要的业务
2.2.3 Redis存储
Redis存储性能比较高，可以使用string的INCR或者Zset的INCR命令对执行ID的配置进行计数，我选择了Zset, 原因是查询的时候方便聚合
3. 代码
以下代码是从线上代码中排除业务相关代码的示例
3.1 基本结构
经典的三层结构
- 存储层，也就是DAO，主要使用RedisTemplate和Redis进行交互
- 服务层，也就是Service, 主要用来实现具体的业务
- 控制层，业绩是Controller, 主要用来通过HTTP接口收集数据和展示数据
3.2 DAO代码
- 覆盖收集数据，永久保存不过期，用来收集存储配置总数类似的数据
/**
* 覆盖收集数据，永久保存
*
* @param key 数据分类（类似MySQL表）
* @param metricToCount 指标-数量
*/
public void collect( String key, Map<String, Integer> metricToCount ){
key = makeKey( key );
String finalKey = key;
metricToCount.forEach( ( oneMetric, value ) -> {
redisTemplate.opsForZSet().add( finalKey, oneMetric, value );
} );
}
- 按天存储，并保存30天，用来收集每条配置用量的数据
/**
* 按天增量收集数据，保存30天
*
* @param key 数据分类（类似MySQL表）
* @param metricToCount 指标-数量
*/
public void collectDaily( String key, Map<String, Integer> metricToCount ){
key = makeDailyKey( key );
String finalKey = key;
metricToCount.forEach( ( oneMetric, value ) -> {
redisTemplate.opsForZSet().incrementScore( finalKey, oneMetric, value );
} );
Long expire = redisTemplate.getExpire( finalKey );
if( expire != null && expire == -1 ){
redisTemplate.expire( finalKey, 30, TimeUnit.DAYS );
}
}
- 查询单个数据
private Map<String, Integer> queryDirectly( String key ){
Map<String, Integer> rs = new HashMap<>();
Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> mertricToCountTuple = redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores( key, 0, -1 );
if( mertricToCountTuple != null ){
for( ZSetOperations.TypedTuple<String> oneMetricCount : mertricToCountTuple ){
if( oneMetricCount.getScore() != null ){
rs.put( oneMetricCount.getValue(), oneMetricCount.getScore().intValue() );
}
}
}
return rs;
}
/**
* 根据数据分类查询数据
*
* @param key 数据分类
* @return 指标-数量
*/
public Map<String, Integer> query( String key ){
key = this.makeKey( key );
return queryDirectly( key );
}
- 查询时间聚合数据, 其中使用Redis管道操作来提高性能
/**
* 根据数据分类和指定时间段查询数据
*
* @param key 数据分类
* @param start 开始时间
* @param end 结束时间
* @return 指标-数量
*/
public Map<String, Map<String, Integer>> queryTimeRange( String key, LocalDate start, LocalDate end ){
Map<String, Map<String, Integer>> rs = new HashMap<>();
List<LocalDate> keys = new ArrayList<>();
List<Object> tupleSets = redisTemplate.executePipelined( ( RedisCallback<Object> )redisConnection -> {
redisConnection.openPipeline();
LocalDate dayInRange = start;
for( ; dayInRange.isBefore( end ); dayInRange = dayInRange.plusDays( 1 ) ){
String dayKey = makeDailyKey( key, dayInRange );
keys.add( dayInRange );
redisConnection.zRangeWithScores( dayKey.getBytes( StandardCharsets.UTF_8 ), 0, -1 );
}
return null;
} );
for( int i = 0; i < keys.size(); i++ ){
@SuppressWarnings( "unchecked" )
Set<DefaultTypedTuple<String>> tupleSet = ( Set<DefaultTypedTuple<String>> )tupleSets.get( i );
Map<String, Integer> metricToCount = new HashMap<>();
for( DefaultTypedTuple<String> tuple : tupleSet ){
if( tuple.getScore() != null ){
metricToCount.put( tuple.getValue(), tuple.getScore().intValue() );
}
}
rs.put( keys.get( i ).toString(), metricToCount );
}
return rs;
}
3.3 Service代码
这里的代码是和业务相关的，因为不方便展示线上的代码，所以稍微调整了一下
- 收集和展示系统信息指标
@PostConstruct
public void collectEveryConfigNum() {
Map<String, Integer> metricToCount = new HashMap<>();
metricToCount.put(MetricKey.CPU_NUM.name(), Runtime.getRuntime().availableProcessors());
metricToCount.put(MetricKey.FREE_MEM.name(), (int) Runtime.getRuntime().freeMemory());
metricToCount.put(MetricKey.MAX_MEM.name(), (int) Runtime.getRuntime().maxMemory());
metricToCount.put(MetricKey.JVM_MEM.name(), (int) Runtime.getRuntime().totalMemory());
statisticDAO.collect(StatKey.SYSTEM_INFO.name(), metricToCount);
}
public List<ConfigStat> configStat() {
List<ConfigStat> rs = new ArrayList<>();
Map<String, Integer> typeToTotalNum = statisticDAO.query(StatKey.SYSTEM_INFO.name());
for (String type : typeToTotalNum.keySet()) {
ConfigStat configStat = new ConfigStat();
configStat.setType(type);
configStat.setNum(typeToTotalNum.get(type));
rs.add(configStat);
}
return rs;
}
- 统计一个月内某个配置的使用量
public Map<String, Integer> lastMonthUseCount(String key) {
try {
Map<String, Integer> rs = new HashMap<>();
LocalDate now = LocalDate.now();
LocalDate lastMonthDate = now.minusDays(29);
LocalDate endDate = now.plusDays(1);
Map<String, Map<String, Integer>> dateToUseCount = statisticDAO.queryTimeRange(key, lastMonthDate, endDate);
for (Map<String, Integer> metricToCount : dateToUseCount.values()) {
for (Map.Entry<String, Integer> entry : metricToCount.entrySet()) {
rs.merge(entry.getKey(), entry.getValue(), Integer::sum);
}
}
return rs;
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("StatisticManager lastMonthUseCount error", e);
return new HashMap<>();
}
}
- 按天收集特定指标, 可以用于每条配置的使用量统计，也可以用做其他，例如，前端页面访问量统计
public void collect(String key, Map<String, Integer> metricToCount) {
statisticDAO.collectDaily(key, metricToCount);
}
3.3 Controller层代码
主要是通过对Serivce代码的调用，对外层提供收集和展示服务，在这就不展示了，可以到文尾的源码中查看
4. 成果
- 收集好的数据在Redis中是这样存储的
127.0.0.1:6379> keys *
1) "CC_STATISTIC:2022-03-08:API"
2) "CC_STATISTIC:SYSTEM_INFO"
127.0.0.1:6379> zrange CC_STATISTIC:SYSTEM_INFO 0 -1 withscores
1) "MAX_MEM"
2) "-477102080"
3) "CPU_NUM"
4) "8"
5) "FREE_MEM"
6) "349881120"
7) "JVM_MEM"
8) "376963072"
- 前端的展示如图
5. 源码
Github 中的redisStatistic模块是此文章的源码
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