天氣數(shù)據(jù)采集微服務(wù)的實(shí)現(xiàn)

天氣數(shù)據(jù)采集服務(wù)包含數(shù)據(jù)采集組件、數(shù)據(jù)存儲組件。其中，數(shù)據(jù)采集組件是通用的用于采集天氣數(shù)據(jù)的組件，而數(shù)據(jù)存儲組件是用于存儲天氣數(shù)據(jù)的組件。

在micro-weather-report應(yīng)用的基礎(chǔ)上，我們將對其進(jìn)行逐步的拆分，形成一個新的微服務(wù)
msa-weather-collection-server應(yīng)用。

所需環(huán)境

為了演示本例子，需要采用如下開發(fā)環(huán)境。

. JDK8。

. Gradle 4.0。

. Spring Boot Web Starter 2.0.0.M4。

.Apache HttpClient 4.5.3。

. Spring Boot Data Redis Starter 2.0.0.M4。

.Redis 3.2.100。

. Spring Boot Quartz Starter 2.0.0.M4。

. Quartz Scheduler 2.3.0。

新增天氣數(shù)據(jù)采集服務(wù)接口及實(shí)現(xiàn)

在
com.waylau.spring.cloud.weather.service包下，我們定義了該應(yīng)用的天氣數(shù)據(jù)采集服務(wù)接口WeatherDataCollectionService。

public interface WeatherDataCollectionService {
/**
*根據(jù)城市工D同步天氣數(shù)據(jù)
*
*@param cityId
*@return
*/
void syncDataByCityId(String cityId);
}

WeatherDataCollectionService只有一個同步天氣數(shù)據(jù)的方法。WeatherDataCollectionServicelmpl是對WeatherDataCollectionService接口的實(shí)現(xiàn)。

package com.waylau.spring.cloud.weather.service;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j-LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
/*★
*天氣數(shù)據(jù)采集服務(wù).
*
*@since 1.o.0 2017年10月29日
* @author Way Lau
*/
@service
public class WeatherDataCollectionServicelmpl implements WeatherData
CollectionService {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Weather
DatacollectionServicelmpl.class）;
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@Autowired
private stringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private final String WEATHER_API = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini";
private final Long TIME_OUT = 1800L;//緩存超時時間
@override
public void syncDataByCityId(String cityId) {
logger.info ("Start同步天氣.cityId: "+cityId);
String uri = WEATHER_API +"?citykey=" +cityId;
this.saveweatherData (uri）;
logger.info("End同步天氣");
private void saveWeatherData(String uri） {
ValueOperations ops= this.stringRedisTemplate.
opsForValue() ;
String key = uri;
String strBody = null;
ResponseEntity response = restTemplate.getForEntity(uri,
String.class）;
if(response.getStatusCodeValue()=-200) f
strBody=response.getBody(;
ops.set(key,strBody,TIME_OUT,TimeUnit.SECONDS）;
}
}

WeatherDataCollectionServiceImpl的實(shí)現(xiàn)過程，我們在之前的章節(jié)中也已經(jīng)詳細(xì)介紹過，大家也已經(jīng)非常熟悉了。無非就是通過REST客戶端去調(diào)用第三方的天氣數(shù)據(jù)接口，并將返回的數(shù)據(jù)直接放入Redis存儲中。

同時，我們需要設(shè)置Redis數(shù)據(jù)的過期時間。

修改天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)

對于天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)WeatherDataSyncJob，我們要做一些調(diào)整。把之前所依賴的CityData-Service、WeatherDataService改為
WeatherDataCollectionService。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.slf4j-Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;
import com.waylau.spring.cloud.weather.service.WeatherDataCollection
service;
import com.waylau.spring.cloud.weather.vo.City;
*★
天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù).
*
*@since 1.0.0 2017年10月29日
* author "https://waylau.com">Way Lau
*/
public class WeatherDataSyncJob extends QuartzJobBean
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Weather
DatasyncJob.class）;
@Autowired
private WeatherDataCollectionService weatherDataCollectionService;
@override
protected void executeInternal (JobExecutionContext context) throws
JobExecutionException{
logger.info("'Start天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)");
/TODO改為由城市數(shù)據(jù)API微服務(wù)來提供數(shù)據(jù)
工istcityList =null;
trY {
//TODO 調(diào)用城市數(shù)據(jù)APT
cityList = new ArrayEist<>(）;
City city = new City();
city.setCityId("101280601"）;
cityList.add(city);
}catch(Exception e){
logger.error("獲取城市信息異常!",e);
throw new RuntimeException("獲取城市信息異常!",e);
}
for（City city : cityList）{
String cityld = city.getCityld(;
logger.info("天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)中，cityId:" +cityId);
//根據(jù)城市ID同步天氣數(shù)據(jù)
weatherDataCollectionService.syncDataByCityId(cityId);
logger.info("End 天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)");
}
}

這里需要注意的是，定時器仍然對城市ID列表有依賴，只不過這個依賴最終會由其他應(yīng)用(城市數(shù)據(jù)API微服務(wù)）來提供，所以這里暫時還沒有辦法完全寫完，先用“TODO”來標(biāo)識這個方法，后期還需要改進(jìn)。但為了能讓整個程序可以完整地走下去，我們在程序里面假設(shè)返回了一個城市ID為“101280601”的城市信息。

配置類

配置類仍然保留之前的RestConfiguration、QuartzConfiguration的代碼不變，如下所示。

1.RestConfiguration

RestConfiguration用于配置REST客戶端。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.web.client.RestTemplateBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
/**
*REST 配置類.
*
*@since 1.0.0 2017年10月18日
* @author Way Lau
*/
@configuration
public class RestConfiguration {
@Autowired
private RestTemplateBuilder builder;
CBean
public RestTemplate restTemplate(）{
return builder.build();
}
}

2.QuartzConfiguration

QuartzConfiguration類用于定時任務(wù)。

import org.quartz.JobBuilder;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.SimpleScheduleBuilder;
import org.quartz.Trigger;
import org.quartz.TriggerBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import com.waylau.spring.cloud.weather.job.WeatherDataSyncJob;
/*★
*Quartz配置類.
*
*since 1.0.0 2017年10月23日
* author Way Lau
*/
@configuration
public class QuartzConfiguration 
private final int TIME=1800;1/更新頻率
@Bean
public JobDetail weatherDataSyncJobJobDetail(){
return JobBuilder.newJob(WeatherDataSyncJob.class).withIdentity
("weatherDataSyncJob")
.storeDurably(） .build(;
}
CBean
public Trigger sampleJobTrigger({
SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.
simpleschedule()
.withIntervalInSeconds (TIME）.repeatForever();
return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(weatherDataSyncJob-
JobDetail(）)
.withIdentity("weatherDataSyncTrigger").withSchedule
(scheduleBuilder).build(）;
}
}

值對象

值對象我們只需要保留City即可，其他值對象都可以刪除了。需要注意的是，由于天氣數(shù)據(jù)采集微服務(wù)并未涉及對XML數(shù)據(jù)的解析，所以之前在City上添加的相關(guān)的JABX注解，都是可以一并刪除的。

以下是新的City類。

public class City {
private String cityId;
private string cityName;
private string cityCode;
private String province;
1/省略getter/setter方法}

工具類

工具類XmlBuilder的代碼都可以刪除了。

清理前端代碼、配置及測試用例

已經(jīng)刪除的服務(wù)接口的相關(guān)測試用例自然也是要一并刪除的。

同時，之前所編寫的頁面HTML、JS文件也要一并刪除。

最后，要清理Thymeleaf在 application.properties文件中的配置，以及build.gradle文件中的依賴。

測試和運(yùn)行

首先，在進(jìn)行測試前，需要將Redis服務(wù)器啟動起來。

而后再啟動應(yīng)用。啟動應(yīng)用之后，定時器就自動開始執(zhí)行。整個同步過程可以通過以下控制臺信息看到。

2017-10-29 22:26:41.748 INFO 13956---[eduler_Worker-1] c.w.s.c.weather.
job.WeatherDatasyncJob
:Start天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)
2017-10-29 22:26:41.749 INFO 13956---[eduler_Worker-1] c.w.s.c.weather.
job.weatherDataSyncJob:天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)中，cityId:101280601
2017-10-29 22:26:41.749 INFO 13956---[eduler_Worker-1] s.c.w.s.Weather
DataCollectionServiceImpl: Start同步天氣.cityId:101280601
2017-10-29 22:26:41.836 INFO 13956 ---[
main]o.s.b.w.embedded.
tomcat.TomcatwebServer: Tomcat started on port(s):8080 (http)
2017-10-29 22:26:41.840 INFO 13956 ---[
main]c.w.spring.
cloud.weather.Application:Started Application in 4.447 seconds
(JVM running for 4.788)
2017-10-29 22:26:41.919 INFO 13956---[eduler_Worker-1] S.c.w.s.eather
DatacollectionServiceImpl :End同步天氣
2017-10-29 22:26:41.920 INFO 13956---[eduler Worker-1] C.W.s.c.weather.
job.WeatherDataSyncJob:End 天氣數(shù)據(jù)同步任務(wù)

由于我們只是在代碼里面“硬編碼”了一個城市ID為“101280601”的城市信息，所以，只有一條同步記錄。

當(dāng)然，我們也能通過Redis Desktop Manager，來方便查看存儲到Redis里面的數(shù)據(jù)，如圖7-3所示。

本篇內(nèi)容給大家講解的是天氣數(shù)據(jù)采集微服務(wù)的實(shí)現(xiàn)

1. 下篇文章給大家講解天氣數(shù)據(jù)API微服務(wù)的實(shí)現(xiàn)；

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