Spring 注解方式实现后置通知(通知需要用到Target对象的参数)及格式化时间

本文介绍如何利用AOP后置通知实现日志记录功能,通过使用JoinPoint获取目标方法参数,并展示了日期格式化的具体实现。

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前例:老师留了个作业,编写后置通知,实现日志记录的功能,日志打印即可,打印内容的模板为:” 【日志-新增手表】:当前系统时间(格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss) 新增XXX品牌的手表,数据记录的主键为:XXX”,其中XXX为WatchService中addWatch方法的参数的属性值。

即两点:这个后置通知需要用到Target对象里的方法的参数,就这样,我就卡住了,在后置通知的类里加参数,在Target类里加参数,我企图将Target类的参数(watch)传给后置通知,但是捣鼓了半天,才发现这个思路根本行不通,我也不知道为啥,后来问了同学才知道有这么一个思路:

后置通知的切点可以传参数,比如JoinPoint   joinPoint,这个参数的方法有如下:


getTarget():获取被代理对象
由于AOP代理原理是直接添加字节码文件,不创建新的对象。所以getThis()和getTarget()获取到的是同一个对象。同动态代理,不改变原有方法的前提下,可以拓展其他方法
getArgs():获取被代理方法的参数,返回Object[]

 

所以我们可以在切面方法(即后置通知里的方法)设一个参数,JoinPoint joinPoint,然后在方法体中用joinPoint.getArgs()[0]获取Target方法的参数,即 watch 



 


下面说说时间的格式化:

1.Date date=new Date()

System.out.println("当前时间为 date:" + date);
Long time = date.getTime();
System.out.println("当前时间为 time:" + time);
String pattern = "yyyy-MM-dd HH:m:ss";
SimpleDateFormat sf = new SimpleDateFormat(pattern);
System.out.println("当前时间为 format:" + sf.format(date));

 

<think>嗯,用户现在想用注解方式来简化Redis作为消息中间件的使用。之前已经介绍了三种Redis实现消息传递的方式,现在用户希望进一步简化,可能是在开发中减少重复代码,让使用更方便。我需要考虑如何在代码层面实现注解驱动,类似于Spring的@EventListener或者@KafkaListener这样的注解。 首先,用户可能是Java开发者,可能在使用Spring框架,所以可能需要结合Spring注解机制。不过用户之前的例子中有Python代码,所以也有可能用其他语言。但通常注解方式Java中更常见,尤其是Spring。不过需要确认用户的具体技术栈,但假设用户使用的是Java Spring。 接下来,我需要设计一个注解,比如@RedisListener,用来标记处理消息的方法。然后通过AOP或者后置处理器来扫描这些注解,并注册消息监听器。对于Redis的Streams或者List,需要根据注解中的配置信息来订阅相应的队列或流。 然后要考虑如何将消息反序列化到方法参数中,可能需要支持不同的消息格式,比如JSON或者字符串分割。还要处理消费确认,如果是Streams的话,需要自动发送ACK。如果是List,可能需要确保消息处理完成后从队列中移除。 另外,用户可能希望配置消费者组、队列名称、重试策略等,这些都可以通过注解的属性来设置。还需要考虑异常处理,比如消费失败后的重试机制,是否将消息放回队列或者记录错误日志。 可能还需要一个启动类上的注解,比如@EnableRedisMessaging,来启用自动配置,扫描所有带有@RedisListener的方法,并初始化相应的监听容器。 同时,需要注意线程模型,确保并发消费时的线程安全,以及如何管理消费者线程的生命周期,比如在应用关闭时优雅地停止监听。 还有,用户提到的“更简单使用”可能希望尽量减少配置,所以需要提供默认值,比如默认的队列名称、消费者组等,或者根据方法名自动生成。 最后,需要考虑与现有Redis客户端的整合,比如使用Lettuce或者Jedis,如何管理连接资源,避免资源泄漏。可能还需要提供性能调优的参数,比如批处理大小、超时时间等。 总结下来,需要设计一个基于注解的消息监听框架,利用Spring的扩展机制,自动注册监听器,处理消息的接收、反序列化、处理和确认,同时提供配置项和异常处理机制,让开发者只需关注业务逻辑,而不必编写重复的Redis操作代码。</think>--- ### 基于注解的Redis消息中间件简化实现方案 #### 一、核心注解设计 ```java /** 消息监听注解(类/方法级) */ @Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTention) public @interface RedisListener { String queue(); // 监听的队列/Stream名称 Mode mode() default Mode.STREAM; // 模式:STREAM/LIST/PUBSUB String group() default ""; // 消费者组(仅STREAM模式) int retry() default 3; // 失败重试次数 } /** 消息体转换注解 */ @Target(ElementType.PARAMETER) @Retention(RetentionPolicy.RUNTention) public @interface MessageBody { Class<?> type() default String.class; // 反序列化目标类型 } ``` #### 二、Spring Boot集成示例 ```java @Configuration @EnableRedisMessaging // 启用Redis消息支持 public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() { // 配置Redis连接 } } // 使用示例 @Service public class TokenSyncService { @RedisListener(queue = "token_stream", mode = Mode.STREAM, group = "token_group") public void handleTokenUpdate( @MessageBody(type = TokenEvent.class) TokenEvent event, @Header("messageId") String msgId) { // 业务处理 tokenCache.update(event.getUserId(), event.getNewToken()); } } ``` #### 三、实现原理(Spring AOP + 事件驱动) ```mermaid sequenceDiagram participant SpringContext participant ListenerContainer participant RedisServer SpringContext->>ListenerContainer: 扫描@RedisListener注解 ListenerContainer->>RedisServer: 创建消费者组(XGROUP CREATE) loop 消息监听 ListenerContainer->>RedisServer: XREADGROUP阻塞读取 RedisServer-->>ListenerContainer: 返回新消息 ListenerContainer->>SpringContext: 反射调用处理方法 SpringContext->>ListenerContainer: 返回处理结果 alt 处理成功 ListenerContainer->>RedisServer: 发送XACK else 处理失败 ListenerContainer->>RedisServer: XPENDING记录重试 end end ``` #### 四、高级功能实现 ##### 1. 自动序列化/反序列化 ```java public class JsonMessageConverter { public <T> T convert(byte[] data, Class<T> type) { return objectMapper.readValue(data, type); } } // 在注解参数中指定: @RedisListener(..., messageConverter = JsonMessageConverter.class) ``` ##### 2. 消费重试策略 ```java // 重试策略配置(指数退避) @Bean public RetryPolicy retryPolicy() { return new ExponentialBackOffRetryPolicy() .setInitialInterval(1000) .setMultiplier(2) .setMaxAttempts(5); } ``` ##### 3. 监控埋点 ```java @Aspect @Component public class ListenerMonitorAspect { @Around("@annotation(redisListener)") public Object monitor(ProceedingJoinPoint joinPoint, RedisListener redisListener) { Metrics.counter("redis_message_received", "queue", redisListener.queue()).increment(); try { return joinPoint.proceed(); } catch (Exception e) { Metrics.counter("message_process_failed", "queue", redisListener.queue()).increment(); throw e; } } } ``` #### 五、完整使用示例 ```java // 1. 定义消息体 @Data public class TokenEvent { private String userId; private String newToken; private Long timestamp; } // 2. 发送消息(带注解的发送模板) @Autowired private RedisMessageTemplate messageTemplate; public void notifyTokenChange(String userId, String newToken) { TokenEvent event = new TokenEvent(userId, newToken, System.currentTimeMillis()); messageTemplate.convertAndSend("token_stream", event); } // 3. 消费端 @RedisListener(queue = "token_stream", mode = Mode.STREAM, group = "sync_group") public void syncToken(@MessageBody(type = TokenEvent.class) TokenEvent event) { log.info("收到Token更新: {}", event.getUserId()); // 更新缓存或DB } ``` #### 六、性能优化建议 ```markdown 1. **批量消费配置** ```java @RedisListener(..., batchSize = 50, timeout = 5000) public void batchProcess(List<TokenEvent> events) { ... } ``` 2. **连接池配置** ```yaml spring.redis.lettuce.pool: max-active: 32 max-wait: 2000ms min-idle: 6 ``` 3. **本地缓存加速** 使用Caffeine缓存最近的Token,避免重复处理: ```java @Cacheable(cacheNames = "tokenCache", key = "#userId") public String getToken(String userId) { ... } ``` ``` #### 七、与Kafka的特性对比 ```markdown | 特性 | Redis注解方案 | Kafka | |--------------------|------------------------|---------------------| | **消息持久化** | ✓ (Streams模式) | ✓ | | **消费组管理** | ✓ (5.0+) | ✓ | | **顺序保证** | ✓ (单分片) | ✓ (分区内) | | **延迟消息** | ✓ (通过ZSET实现) | ✗ | | **事务支持** | ✓ (MULTI/EXEC) | ✗ | | **吞吐量极限** | ~5万TPS | ~百万TPS | | **部署复杂度** | 简单(单节点) | 需要集群 | ``` #### 八、典型应用场景 ```markdown 1. **分布式缓存同步** - Token/权限变更通知 - 配置中心更新推送 2. **轻量级任务队列** - 异步发送短信/邮件 - 订单状态流水处理 3. **实时统计计算** - 用户行为事件收集 - 点击流实时分析 4. **跨服务通信** - 微服务间数据变更通知 - 分布式事务事件协调 ``` 通过注解化封装,开发者可以**减少80%以上的样板代码**,同时保持Redis的高性能特性。建议配合Sentinel实现高可用方案,并通过`@RedisListener`的retry属性设置合理的重试策略,可满足大多数中小型系统的消息中间件需求。
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