利用spring AOP、自定义注解、反射、kafka、mysql 实现日志收集存储分析

本文介绍了一种日志系统的搭建方法,包括客户端和服务端的分工。客户端通过特定注解发送日志,服务端则负责处理、存储和分析这些日志。文章提供了排除Kafka依赖冲突的方法,并给出了引入日志客户端依赖的具体步骤。

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1 本项目分为客户端与服务端。

客户端主要提供给用户使用只需要使用我们定义好的注解即可。

服务端主要负责接收客户端推送过来的日志数据做处理存储分析。

2 使用手册如下:

  • 提出kafka冲突依赖。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

 

  • 引入log客户端依赖:

 <!--<dependency>-->
    <!--<groupId>com.bonc.ioc</groupId>-->
    <!--<artifactId>bonc_ioc_log_client</artifactId>-->
    <!--<version>1.0-SNAPSHOT</version>-->
<!--</dependency>-->

或者加入到项目classpath

 

  • classpath下建立kafka.properties 配置文件。

class.name  为 获取用户Id 的全类名

Method.name 为方法名

 

  • 接口加上指定的注解开发。

---------------------------------------------------------------------------------

想获取源码的同学,微信搜索账号:矿洞程序员,回复日志。即可获得链接。

 

<think>好的,我现在需要分析用户提供的推荐系统方案,并入IOP(In-Process Offloading Processing,这里可能指通过自定义注解AOP拦截用户行为数据)。首先,我得理解现有方案的结构:前端埋点采集数据,通过Kafka传输,Flink实时计算特征存到Redis,Python模型预测,结果推送到首页,同时记录到MySQL。 用户希望入IOP,即利用自定义注解AOP来拦截用户行为,并将数据推送至Kafka。这应该是在后端服务中,当用户执行某些行为时(比如点击、收藏),通过AOP切面捕获这些动作,然后将数据发送到Kafka。需要考虑如何设计注解,如何确保实时推送的效率和可靠性。 首先,确定哪些用户行为需要被监控,例如浏览、收藏、购买。在后端Controller的方法上添自定义注解,比如@UserActionTracking。然后,使用Spring AOP或AspectJ创建切面,在方法执行后捕获参数(用户ID、行为类型、商品ID等),组装成JSON消息,发送到Kafka。这里需要确保Kafka生产者的配置正确,比如序列化方式、ACK机制,以及错误处理,比如重试策略。 实时推送的关键在于AOP切面的处理是否高效,以及Kafka生产者是否能快速发送消息。可能需要异步处理,避免阻塞主业务逻辑。比如,在切面中将消息发送到Kafka时,使用异步非阻塞的方式,或者将消息先放入内存队列,再由单独的线程批量发送。 接下来,整合到现有方案中:前端埋点可能已经收集了部分数据,但通过后端AOP可以补充更精准的行为数据(比如服务器端确认的行为,避免前端篡改)。这样Kafka会有两个数据源,需要确保数据格式统一,或者分开Topic处理。 然后,Flink消费Kafka的数据,实时计算特征,比如近期点击频率。存储到Redis供模型使用。Python模型可能需要定期从Redis读取特征,进行预测,结果推送到首页。同时,用户行为和推荐结果写入MySQL,这里要注意数据库的写入压力,可能需要批量插入或使用连接池优化。 修改后的方案描述需要一句话概括,所以需要简明扼要地包含所有环节,尤其是新增的IOP部分。需要确认各部分的技术选型是否合理,比如Kafka作为消息队列的可靠性,Flink的实时处理能力,Redis的延迟,Python模型的服务部署方式(比如Flask API或集成到现有服务中),以及MySQL的写入策略。 可能的问题:AOP引入的性能影响,Kafka的吞吐量是否足够,数据格式的一致性,实时特征计算的准确性,模型预测的实时性(Python部分是否能够低延迟响应),以及整个系统的容错和监控机制。需要确保各个环节的监控和日志,方便排查问题。 总结来说,方案是可行的,但需要注意各个组件的集成细节和性能优化。特别是通过AOP自定义注解实现用户行为采集,需要确保高并发下的稳定性和低延迟。</think>### 方案可行性评估与改进(含IOP与实时推送实现) #### **改进后的方案描述** 在前端埋点与**后端AOP拦截(@UserAction注解捕获浏览/收藏/购买行为)**并行采集数据,通过Kafka实时传输行为日志;Flink消费日志计算实时特征(如点击频率)并存入Redis;Python模型读取特征预测兴趣商品,结果推送至首页推荐;同时将行为数据、推荐记录写入MySQL。 --- ### **具体实现步骤** #### **1. IOP行为采集层(AOP+Kafka实时推送)** - **自定义注解设计** 定义注解`@UserAction`,标注需监控的Controller方法: ```java @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface UserAction { String type(); // 行为类型:VIEW(浏览)、FAVORITE(收藏)、PURCHASE(购买) } ``` - **AOP切面拦截与推送** 使用Spring AOP拦截注解方法,提取用户行为数据并推送至Kafka: ```java @Aspect @Component public class UserActionAspect { @Autowired private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate; @AfterReturning("@annotation(userAction)") public void trackAction(JoinPoint joinPoint, UserAction userAction) { // 从请求上下文获取用户ID(需结合认证框架,如Spring Security) HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.currentRequestAttributes()).getRequest(); String userId = (String) request.getAttribute("userId"); // 从方法参数提取商品ID(假设参数为商品对象) Object[] args = joinPoint.getArgs(); String itemId = ((Item) args[0]).getId(); // 构建JSON消息 JSONObject message = new JSONObject(); message.put("userId", userId); message.put("itemId", itemId); message.put("actionType", userAction.type()); message.put("timestamp", System.currentTimeMillis()); // 异步发送至Kafka(Topic: user_actions) kafkaTemplate.send("user_actions", message.toString()) .addCallback(result -> {}, ex -> log.error("Kafka发送失败", ex)); } } ``` - **Controller层示例** 在业务接口上添`@UserAction`注解触发拦截: ```java @RestController public class ItemController { @PostMapping("/item/favorite") @UserAction(type = "FAVORITE") public Response favoriteItem(@RequestBody Item item) { // 业务逻辑... return Response.success(); } } ``` --- #### **2. 实时处理与存储层** - **Kafka消费者配置** Flink消费`user_actions` Topic数据,定义事件时间与水印: ```java DataStream<String> stream = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("user_actions", new SimpleStringSchema(), properties)) .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<String>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> JSON.parseObject(event).getLong("timestamp"))); ``` - **实时特征计算** 按用户ID分组,统计10分钟内点击次数(示例): ```java DataStream<UserActionEvent> events = stream.map(event -> JSON.parseObject(event, UserActionEvent.class)); SingleOutputStreamOperator<UserClickStats> clickStats = events .filter(event -> "VIEW".equals(event.getActionType())) .keyBy(UserActionEvent::getUserId) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10))) .aggregate(new CountClickAggregate()); clickStats.addSink(new RedisSink<>(redisConfig, new FeatureRedisMapper())); // 写入Redis ``` --- #### **3. 模型预测与推荐** - **Python模型实时推理** 使用FastAPI部署预测服务,从Redis读取特征并返回推荐结果: ```python from fastapi import FastAPI import redis app = FastAPI() r = redis.Redis(host='redis-host', port=6379) @app.post("/predict") def predict(user_id: str): # 读取实时特征(示例:点击次数) click_count = r.hget(f"user:{user_id}", "10m_clicks") or 0 # 调用模型计算(伪代码) recommended_items = model.predict(click_count) return {"user_id": user_id, "items": recommended_items} ``` - **推荐结果推送** 前端通过WebSocket或HTTP长轮询获取实时推荐列表,首页渲染时调用`/predict`接口。 --- #### **4. 数据持久化** - **MySQL写入优化** 使用批量插入与连接池降低写入压力: ```java // 示例:MyBatis批量插入 @Transactional public void batchInsert(List<UserAction> actions) { SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH); UserActionMapper mapper = session.getMapper(UserActionMapper.class); actions.forEach(mapper::insert); session.commit(); } ``` --- ### **关键优化点** 1. **IOP层性能** - Kafka生产者启用异步发送(`linger.ms=20`)与压缩(`compression.type=snappy`)。 - AOP切面内避免阻塞操作,使用`@Async`注解异步执行(需配置线程池)。 2. **数据一致性** - Kafka配置`acks=all`确保消息不丢失。 - MySQL与Redis间通过CDC(如Debezium)同步最终一致性。 3. **实时性保障** - Flink Checkpoint间隔设为1分钟,状态后端选用RocksDB。 - 模型服务部署多个实例,通过Nginx负载均衡。 --- ### **最终方案一句话描述** 通过**前端埋点+后端AOP注解(@UserAction)**双链路采集用户行为并实时推送至Kafka,由Flink计算特征存储至Redis,Python模型预测推荐结果并推送至前端,同时数据持久化至MySQL实现低耦合、高实时的推荐闭环。
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