5. 报警系统QuickAlarm之频率统计及接口封装

一灰灰blogQuick系列QuickAlarmJava技术方案约 1196 字大约 4 分钟

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

private ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> alarmCountMap;

每分钟执行一次清零

// 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

/**
 * 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)

// 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

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

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

@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:

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
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  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)
  1. 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
  1. 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

项目: QuickAlarm

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