前面将报警规则的制定加载解析,以及报警执行器的定义加载和扩展进行了讲解,基本上核心的内容已经完结,接下来剩下内容就比较简单了

  • 报警频率的统计
  • 报警线程池
  • 对外封装统一可用的解耦

I. 报警频率统计

1. 设计

前面在解析报警规则时,就有一个count参数,用来确定具体选择什么报警执行器的核心参数,我们维护的方法也比较简单:

  • 针对报警类型,进行计数统计,没调用一次,则计数+1
  • 每分钟清零一次

2. 实现

因为每种报警类型,都维护一个独立的计数器

定义一个map来存储对应关系

1
private ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> alarmCountMap;

每分钟执行一次清零

1
2
3
4
5
6
7
// 每分钟清零一把报警计数
ScheduledExecutorService scheduleExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduleExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
for (Map.Entry<String, AtomicInteger> entry : alarmCountMap.entrySet()) {
entry.getValue().set(0);
}
}, 0, 1, TimeUnit.MINUTES);

注意上面的实现,就有什么问题?

有没有可能因为map中的数据过大(或者gc什么原因),导致每次清零花不少的时间,而导致计数不准呢? (先不给出回答)

计数加1操作

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
/**
* 线程安全的获取报警总数 并自动加1
*
* @param key
* @return
*/
private int getAlarmCount(String key) {
if (!alarmCountMap.containsKey(key)) {
synchronized (this) {
if (!alarmCountMap.containsKey(key)) {
alarmCountMap.put(key, new AtomicInteger(0));
}
}
}

return alarmCountMap.get(key).addAndGet(1);
}

II. 报警线程池

目前也只是提供了一个非常简单的线程池实现,后面的考虑是抽象一个基于forkjoin的并发框架来处理(主要是最近接触到一个大神基于forkjoin写的并发器组件挺厉害的,所以等我研究透了,山寨一个)

1
2
3
4
5
6
// 报警线程池
private ExecutorService alarmExecutorService = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 60,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingDeque<>(10),
new DefaultThreadFactory("sms-sender"),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

任务提交执行

1
2
3
4
5
6
7
8
private void doSend(final ExecuteHelper executeHelper, 
final AlarmContent alarmContent) {
alarmExecutorService.execute(() ->
executeHelper.getIExecute().sendMsg(
executeHelper.getUsers(),
alarmContent.getTitle(),
alarmContent.getContent()));
}

III. 接口封装

这个就没什么好说的了

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
public void sendMsg(String key, String content) {
sendMsg(new AlarmContent(key, null, content));
}


public void sendMsg(String key, String title, String content) {
sendMsg(new AlarmContent(key, title, content));
}

/**
* 1. 获取报警的配置项
* 2. 获取当前报警的次数
* 3. 选择适当的报警类型
* 4. 执行报警
* 5. 报警次数+1
*
* @param alarmContent
*/
private void sendMsg(AlarmContent alarmContent) {
try {
// get alarm config
AlarmConfig alarmConfig = confLoader.getAlarmConfig(alarmContent.key);

// get alarm count
int count = getAlarmCount(alarmContent.key);
alarmContent.setCount(count);


ExecuteHelper executeHelper;
if (confLoader.alarmEnable()) { // get alarm execute
executeHelper = AlarmExecuteSelector.getExecute(alarmConfig, count);
} else { // 报警关闭, 则走空报警流程, 将报警信息写入日志文件
executeHelper = AlarmExecuteSelector.getDefaultExecute();
}


// do send msg
doSend(executeHelper, alarmContent);
} catch (Exception e) {
logger.error("AlarmWrapper.sendMsg error! content:{}, e:{}", alarmContent, e);
}
}

接口封装完毕之后如何使用呢?

我们使用单例模式封装了唯一对外使用的类AlarmWrapper,使用起来也比较简单,下面就是一个测试case

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
@Test
public void sendMsg() throws InterruptedException {
String key = "NPE";
String title = "NPE异常";
String msg = "出现NPE异常了!!!";

AlarmWrapper.getInstance().sendMsg(key, title, msg); // 微信报警

// 不存在异常配置类型, 采用默认报警, 次数较小, 则直接部署出
AlarmWrapper.getInstance().sendMsg("zzz", "不存在xxx异常配置", "报警嗒嗒嗒嗒");

Thread.sleep(1000);
}

使用起来比较简单,就那么一行即可,从这个使用也可以知道,整个初始化,就是在这个对象首次被访问时进行

构造函数内容如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
private AlarmWrapper() {
// 记录每种异常的报警数
alarmCountMap = new ConcurrentHashMap<>();

// 加载报警配置信息
confLoader = ConfLoaderFactory.loader();

// 初始化线程池
initExecutorService();
}

所有如果你希望在自己的应用使用之前就加载好所有的配置,不妨提前执行一下 AlarmWrapper.getInstance()

IV. 小结

基于此,整个系统设计基本上完成,当然代码层面也ok了,剩下的就是使用手册了

再看一下我们的整个逻辑,基本上就是下面这个流程了

IMAGE

  1. 提交报警

    • 封装报警内容(报警类型,报警主题,报警内容)
    • 维护报警计数(每分钟计数清零,每个报警类型对应一个报警计数)
  2. 选择报警

    • 根据报警类型选择报警规则
    • 根据报警规则,和当前报警频率选择报警执行器
      • 若不开启区间映射,则返回默认执行器
      • 否则遍历所有执行器的报警频率区间,选择匹配的报警规则
  3. 执行报警

    • 封装报警任务,提交线程池
    • 报警执行器内部实现具体报警逻辑

V. 其他

相关博文

  1. 报警系统QuickAlarm总纲
  2. 报警系统QuickAlarm之报警执行器的设计与实现
  3. 报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载
  4. 报警系统QuickAlarm之报警规则解析
  5. 报警系统QuickAlarm之频率统计及接口封装
  6. 报警系统QuickAlarm使用手册
  7. 报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展

项目: QuickAlarm

个人博客: Z+|blog

基于hexo + github pages搭建的个人博客,记录所有学习和工作中的博文,欢迎大家前去逛逛

声明

尽信书则不如,已上内容,纯属一家之言,因本人能力一般,见识有限,如发现bug或者有更好的建议,随时欢迎批评指正,我的微博地址: 小灰灰Blog

扫描关注

QrCode