开源地址：gitee | github 详细介绍：MyData 基于 Web API 的数据集成平台 v0.7.0 部署文档：用 Docker 部署 MyData v0.7.1 使用手册：MyData 使用手册v0.7.1 交流Q群：430089673

MyData后端结构

MyData的后端由3个子服务组成，分别是管理服务、任务服务、业务数据服务；

  • 管理服务：通过项目、数据标准、应用API、环境的管理 配置出同步业务数据的任务；
  • 任务服务：根据配置的任务 定时调用应用API和数据服务 实现业务数据的传输和存储；
  • 数据服务：封装业务数据的隔离机制和读写操作；

依赖的组件：

  • MySQL：存储管理数据；
  • Redis：缓存管理数据和任务；
  • MongoDB；存储业务数据；

下图从数据流角度 展示3个子服务的关联： image.png 注：开源版本采用单体SpringBoot；

任务服务

配置任务

任务主要包括：项目环境、数据标准、应用API、任务类型、字段映射、任务周期；

  • 项目环境：确定应用API的统一前缀地址；
  • 数据标准：明确集成的业务数据的数据结构；
  • 应用API： 业务数据的传输通道；
  • 任务类型：明确数据的传输方向，提供数据表示从应用API读取业务员数据、消费数据表示向应用API发送业务数据；
  • 字段映射：配置接口响应结构中 与标准数据字段的映射关系；
  • 任务周期：定期执行任务的时间间隔，格式为cron表达式； image.png

任务流程

数据集成的任务执行流程如下图：

  1. 任务服务启动时（即MyData系统启动），查询所有运行状态的任务；
public class JobExecutor implements ApplicationRunner {
    ...
    
    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) {
        // 移除已有缓存
        jobCache.removeAll();
    
        // 查询已启动的任务
        List<Task> tasks = taskService.listRunningTasks();
        log.info("tasks.size() = " + tasks.size());
        if (CollUtil.isNotEmpty(tasks)) {
            tasks.forEach(this::startTask);
        }
    }

    ...
}
  1. 根据任务的cron表达式，计算任务的下次执行时间；
/**
 * 根据 任务的上次执行时间 和 设定间隔规则，计算任务的 下次执行时间
 *
 * @param taskInfo 定时任务
 */
private void calculateNextRunTime(TaskInfo taskInfo) {
    Assert.notNull(taskInfo);
    Assert.notEmpty(taskInfo.getTaskPeriod());

    Date date = taskInfo.getStartTime();
    if (taskInfo.getFailCount() > 0) {
        date = taskInfo.getNextRunTime();
    }

    CronExpression cronExpression = new CronExpression(taskInfo.getTaskPeriod());
    Date nextRunTime = cronExpression.getNextValidTimeAfter(date);
    taskInfo.setNextRunTime(nextRunTime);
}
  1. 计算任务的下次执行时间 与 当前时间的时间差，以时间差作为缓存失效期 将任务存入redis缓存；
/**
 * 缓存任务
 *
 * @param taskInfo 任务对象
 * @throws IllegalArgumentException 缓存时长无效
 */
public void cacheJob(TaskInfo taskInfo) throws IllegalArgumentException {
    // 计算任务缓存有效时长
    long expire = DateUtil.between(taskInfo.getStartTime(), taskInfo.getNextRunTime(), DateUnit.SECOND);
    if (expire <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException(StrUtil.format("expire <= 0, startTime = {}, nextRunTime = {}"
                , DateUtil.format(taskInfo.getStartTime(), DatePattern.NORM_DATETIME_MS_PATTERN)
                , DateUtil.format(taskInfo.getNextRunTime(), DatePattern.NORM_DATETIME_MS_PATTERN)));
    }

    redisUtil.set(CACHE_TASK + taskInfo.getId(), taskInfo);
    redisUtil.set(CACHE_JOB + taskInfo.getId(), taskInfo.getId(), expire);
    taskInfo.appendLog("任务存入redis，缓存时长 {} 秒", expire);
}
  1. 通过监听redis的key失效事件，获得待执行的任务；
public class RedisKeyExpiredListener implements MessageListener {

    private final JobExecutor jobExecutor;

    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
        String expiredKey = message.toString();
        if (StrUtil.startWith(expiredKey, JobCache.CACHE_JOB)) {
            String taskId = StrUtil.subSuf(expiredKey, JobCache.CACHE_JOB.length());
            jobExecutor.notify(taskId);
        }
    }
}
  1. 将任务加入待执行的线程池，随后即可执行
/**
 * 任务存入执行队列
 *
 * @param taskInfo 任务
 */
private void executeJob(TaskInfo taskInfo) {
    taskInfo.appendLog("任务存入执行队列");
    Runnable runnable = new JobThread(taskInfo);
    getThreadPoolExecutor().execute(runnable);
}
  1. 根据任务类型分别执行提供数据和消费数据流程；
    1. 提供数据
      1. 调用应用API，获取json格式数据；
      2. 根据任务中字段映射 解析json为业务数据Map集合；
      3. 调用数据服务 将业务数据存入MongoDB；
case MdConstant.DATA_PRODUCER:
    // 调用api 获取json
    String json = ApiUtil.read(taskInfo);
    // 将json按字段映射 解析为业务数据
    jobDataService.parseData(taskInfo, json);
    // 根据条件过滤数据
    jobDataFilterService.doFilter(taskInfo);
    // 保存业务数据
    jobDataService.saveTaskData(taskInfo);
    // 更新环境变量
    jobVarService.saveVarValue(taskInfo, json);

    break;
  1. 消费数据
    1. 根据任务所选数据标准，查询业务数据；
    2. 再根据字段映射，将业务数据 转为指定的json对象集合；
    3. 调用应用API，传输json数据；
case MdConstant.DATA_CONSUMER:
    List<BizDataFilter> filters = taskInfo.getDataFilters();
    if (CollUtil.isNotEmpty(filters)) {
        // 解析过滤条件值中的 自定义字符串
        parseFilterValue(filters);
        // 排除值为null的条件
        filters = filters.stream().filter(filter -> filter.getValue() != null).collect(Collectors.toList());
    }
    // 根据过滤条件 查询数据
    String dataCode = taskInfo.getDataCode();
    if (StrUtil.isNotEmpty(dataCode)) {
        List<Map> dataList = bizDataDAO.list(MdUtil.getBizDbCode(taskInfo.getTenantId(), taskInfo.getProjectId(), taskInfo.getEnvId()), dataCode, filters);
        taskInfo.setConsumeDataList(dataList);
        // 根据字段映射转换为api参数
        jobDataService.convertData(taskInfo);
    }
    // 调用api传输数据
    ApiUtil.write(taskInfo);
    break;
  1. 保存任务执行日志；