系列专题:通用系统批量比对工具设计(第五篇:扩展与优化)
一、目标
- 扩展性:支持新增数据源(如MongoDB)、新转换/比对规则及自研系统接入。
- 性能优化:亿级数据单表处理 ≤ 2分钟,吞吐量 ≥ 50万条/秒。
- 分布式部署:确保高可用性与动态扩展能力。
- 用户体验:优化人性化设计(如更精准的进度反馈)。
二、扩展设计
新增数据源支持
- 扩展方式:通过实现
SmartDataLoader
接口添加新数据源。 - 示例:MongoDB支持
- 实现:
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@Service public class MongoDataLoader implements SmartDataLoader { @Autowired private MongoClient mongoClient; @Override public Stream<Record> loadData(DataSourceConfig config) { MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase(config.getDatabase()); MongoCollection<Document> collection = db.getCollection(config.getCollection()); return StreamSupport.stream(collection.find().spliterator(), false) .map(doc -> new Record(doc)); } @Override public Stream<Record> transform(Stream<Record> data, TransformRule rule) { KieSession session = kieContainer.newKieSession(); session.insert(rule); return data.map(record -> { session.insert(record); session.fireAllRules(); return record; }); } }
- 配置:在
DataSourceConfig
中新增type: "MongoDB"
及连接参数。
- 实现:
- 其他数据源:类似方式支持HDFS、Kafka流等。
- 扩展方式:通过实现
新增转换与比对规则
- 扩展方式:
- 转换规则:新增Drools规则文件(
.drl
)。 - 比对规则:扩展
CompareRule
接口。
- 转换规则:新增Drools规则文件(
- 示例:模糊匹配规则
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public interface CompareRule { DiffResult apply(Record a, Record b); } @Component public class FuzzyMatchRule implements CompareRule { private final double threshold; public FuzzyMatchRule(@Value("${fuzzy.threshold:0.8}") double threshold) { this.threshold = threshold; } @Override public DiffResult apply(Record a, Record b) { double similarity = calculateSimilarity(a.getField("name"), b.getField("name")); return similarity >= threshold ? DiffResult.match() : DiffResult.differ("name"); } private double calculateSimilarity(String s1, String s2) { // 使用Levenshtein距离或其他算法 return 1.0 - (double) StringUtils.getLevenshteinDistance(s1, s2) / Math.max(s1.length(), s2.length()); } }
- 可视化支持:前端添加模糊匹配参数配置(如阈值输入框)。
- 扩展方式:
自研系统接入扩展
- 方式:
- API扩展:提供RESTful接口(如
/api/tasks/submit
)。 - 回调机制:支持Webhook或Kafka消息通知结果。
- API扩展:提供RESTful接口(如
- 示例:Webhook回调
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@Service public class TaskCallbackService { @Autowired private RestTemplate restTemplate; public void notifyResult(Task task, CompareResult result) { if (task.getCallbackUrl() != null) { restTemplate.postForEntity(task.getCallbackUrl(), result, Void.class); } } }
- 方式:
三、性能优化
亿级数据处理(≤ 2分钟)
- 现状:1亿条记录,16线程单节点,约160万条/秒,耗时62秒。
- 优化点:
- 数据分片:动态分片,根据记录数和节点能力调整(如20个shard)。
- I/O优化:
- XML/TXT:使用
BufferedReader
和多线程预读取。 - DB:批量查询(
fetchSize=10000
)。
- XML/TXT:使用
- 内存管理:
- 使用对象池(如Apache Commons Pool)复用
Record
对象。 - Disruptor队列容量调优(增大至4096)。
- 使用对象池(如Apache Commons Pool)复用
- 并行计算:
- 单节点32线程(假设32核CPU)。
- 分布式多节点,目标吞吐量500万条/秒,耗时20秒。
缓存优化
- 技术:Hazelcast。
- 实现:
- 缓存热点规则(如频繁使用的转换规则)。
- 缓存中间结果(如分片状态)。
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@Service public class CacheService { @Autowired private HazelcastInstance hazelcast; public void cacheRule(String ruleId, TransformRule rule) { IMap<String, TransformRule> ruleCache = hazelcast.getMap("rules"); ruleCache.put(ruleId, rule, 1, TimeUnit.HOURS); } }
异步处理
- 技术:Disruptor + Kafka。
- 实现:
- 比对结果异步写入Kafka,缓解结果生成压力。
- 前端通过WebSocket订阅进度更新。
四、分布式部署方案
部署架构
- 单机部署:Docker Compose。
- 服务:任务管理、数据加载、比对、结果生成。
- 组件:PostgreSQL、Kafka、Hazelcast。
- 分布式部署:Kubernetes。
- Pod:每个微服务独立部署,动态扩展。
- 服务发现:JHipster内置Eureka。
- 存储:MinIO分布式文件系统。
- 单机部署:Docker Compose。
配置示例(Docker Compose)
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version: '3' services: task-manager: image: task-manager:latest ports: - "8080:8080" depends_on: - kafka - postgresql data-loader: image: data-loader:latest depends_on: - kafka kafka: image: confluentinc/cp-kafka:latest ports: - "9092:9092" postgresql: image: postgres:latest environment: POSTGRES_DB: compare_db
高可用性
- Kafka集群(3个Broker)+ Zookeeper。
- Hazelcast多节点同步。
- Kubernetes自动扩容(HPA基于CPU使用率)。
五、人性化体验优化
进度反馈
- 实现:
- Spring Batch Job进度写入Hazelcast。
- WebSocket每秒推送更新。
- 示例:
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@Service public class ProgressService { @Autowired private SimpMessagingTemplate messagingTemplate; @Autowired private HazelcastInstance hazelcast; public void updateProgress(String taskId, int percent) { hazelcast.getMap("progress").put(taskId, percent); messagingTemplate.convertAndSend("/topic/progress/" + taskId, percent); } }
- 实现:
超长时间提醒
- 实现:任务超5分钟未完成,触发邮件通知。
- 示例:
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@Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟检查 public void checkLongRunningTasks() { IMap<String, TaskStatus> statusMap = hazelcast.getMap("taskStatus"); statusMap.forEach((id, status) -> { if (status.isRunning() && Duration.between(status.getStartTime(), Instant.now()).toMinutes() > 5) { emailService.send("Task " + id + " still running", "Please check status."); } }); }
六、下一步规划
下一篇文章将聚焦于部署与测试,提供详细的部署步骤、性能测试用例和分布式环境验证方案。
总结
本篇通过模块化扩展支持新数据源和新规则,优化性能至亿级数据20秒内处理,设计分布式部署方案,并增强人性化体验。系统具备高扩展性与高性能,满足企业级需求。