電動版奔馳B級是戴姆勒繼Smart ForTwo電動版之後的第二款純電動車，由戴姆勒和特斯拉聯合開發，其電動馬達由特斯拉提供，今年將先後在美國和歐洲上市。

電動版奔馳B級擁有大約200公里的續航里程，0到100km/h加速僅需時7.9秒，最高速度為160km/h。其電動馬達由特斯拉提供，規律達174馬力，同寶馬i3電動車的規律相比還高出8馬力。目前戴姆勒尚未公佈新款奔馳B級電動車的售價。

電動版奔馳B級由戴姆勒位於德國的拉施塔特(Rastatt)工廠負責生產，汽油、柴油及天然氣版本的奔馳B級也在該工廠投產。據戴姆勒一名女發言人透露，電動版奔馳B級在其整個生命週期中的產量預計將達到五位數。

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前言

引用自: 《重構 改善既有代碼的設計》

重構是在不改變軟件可觀察行為的前提下改善其內部結構。當你面對一個最需要重構的遺留系統時，其規模之大、歷史之久、代碼質量之差，常會使得添加單元測試或者理解其邏輯都成為不可能的任務。此時你唯一能依靠的就是那些已經被證明是行為保持的重構手法: 用絕對安全的手法從焦油坑中整理出可測試的接口，給它添加測試，以此作為繼續重構的立足點。

因為我們部門內容平台的文章系統之前遺留了很多問題，急需解決這些具有”壞味道”的代碼。最後因為其他人手頭裡都有其他工作，最後這些任務就交給了我。以下是急需解決的問題。

1. 內容平台新增/更新/取消/刪除文章，同步各集團下文章行為狀態，消息鏈路過長的問題。
2. article分享錶停止規模新增，之前未做插入前的記錄判斷，通過新增的操作來進行記錄留存。
3. 文章表拆除大字段到分表，如content、content_draft等字段。

鏈路過長概述

內容平台新增/更新/取消/刪除文章，同步各集團下文章行為狀態，消息鏈路過長的問題。

• 問題導火索: 運營後台文章發布，發送消息到marketing-base

• 慢鏈路，鏈路過長

  • mysql數據同步，單條執行n次

  • es索引數據同步，dubbo接口調用n次

圖1 鏈路圖

鏈路過長剖解及解決思路

具體問題，具體對待

//開啟同步開關的集團
        List<Integer> groupList = autoSyncStatusService.getAutoSyncGroupByManageType(MANAGE_TYPE_GROUP_ARTICLE); 

    for (Integer groupId : syncSubjectList) {
                SiteGroupInfoDTO siteGroupInfo = siteSPI.getGroupInfoById(groupId);
                Set<String> groupBrandSet = carOnSaleManage.getGroupBrandSet(siteGroupInfo);
                List<String> matchedBrandCodes = extractBrandCodesFromArticleLabel(article.getLabelInfos());
                if (CollectionUtils.isEmpty(matchedBrandCodes) || CollectionUtils.containsAny(groupBrandSet, matchedBrandCodes)) {
                    ArticleGroupMaterialBO groupMaterialBO =
                            ArticleBeanConverter.convertMaterial2GroupMaterial(article, groupId, groupList);
                    // 設置對應的集團主題id
                    ArticleGroupSubjectBO groupSubjectBO =
                            articleGroupSubjectService.getGroupSubjectBySoucheId(groupId, article.getSubjectId());
                    if (Objects.nonNull(groupSubjectBO.getId())) {
                        groupMaterialBO.setSubjectId(groupSubjectBO.getId());
                        groupMaterialBO.setMaterialId(myArticleId);
                        articleGroupMaterialService.addArticleGroupMaterial(groupMaterialBO);
                    }
            }
        } else {
                //查詢同步的文章數據是否存在
                List<ArticleGroupMaterialBO> list = articleGroupMaterialService.getListByMaterialId(myArticleId);
                for (ArticleGroupMaterialBO a : list) {
                    if (groupList.contains(a.getGroupId())) {
                        articleGroupMaterialService.changeRecommendStatus(a.getId(), a.getGroupId(), recommend, article.getLastOperatorName(), article.getLastOperatorName());
                    }
                }
        }

• 第4行中我們可以看到這裡有一個for循環️，假設開啟同步開關的集體有1000家，則第18行中mysql插入操作就需要執行1000次。

• 第24行這裏同樣有一個for循環體️，則26行內部的es數據同步則需要調用1000次。它的實現如下:

  @Override
      public boolean changeRecommendStatus(int id, int groupId, int recommended, String lastOperatorUserId, String lastOperatorName) {
          final boolean success = articleGroupMaterialDAO.changeRecommendStatus(
                  id, groupId, recommended, lastOperatorUserId, lastOperatorName) > 0;
          if (success) {
              //更新索引，更改推薦狀態
              articleSearchManage.updateArticleIndex(ArticleIndexUtil.getUpdateRecommendIndex(recommended, id, lastOperatorName));
          }
          return success;
      }

  解決思路

  Mybatis批量插入

  對於第一個循環️體中，我們需要將數據批量添加到數據庫，mybatis提供了將list集合循環添加到數據庫的方法。

  1. mapper層中創建 insertForeach(List < Fund > list) 方法,返回值是批量添加的數據條數

  public interface FundMapper {
    int insertForeach(List<Fund> list);
  }

  1. mybatis的xml文件中的insert語句如下

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
  <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
  <mapper namespace="com.center.manager.mapper.FundMapper">
  
    <insert id="insertForeach" parameterType="java.util.List" useGeneratedKeys="false">
                insert into fund
                ( id,fund_name,fund_code,date_x,data_y,create_by,create_date,update_by,update_date,remarks,del_flag)
                values
                <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
                    (
                        #{item.id},
                        #{item.fundName},
                        #{item.fundCode},
                        #{item.dateX},
                        #{item.dataY},
                        #{item.createBy},
                        #{item.createDate},
                        #{item.updateBy},
                        #{item.updateDate},
                        #{item.remarks},
                        #{item.delFlag}
                    )
                 </foreach>     
      </insert>    
  </mapper>

  ES批量更新

  com.souche.elastic.search.api.IndexService

  方法：BulkUpdateResponse bulkUpdate(String index, Map<String, Object> event, String query, String origin)
  
  參數：
  
      index：要操作的索引
  
      event：更新的數據，可以只包含需要更新的字段，相當於mysql的update語句中的set語句中的字段
  
      query：query中的條件相當於mysql中的where，具體語法與下面的搜索接口中【querys：string 複雜的複合查詢 不同字段的OR 查詢】相同
  
      origin：操作源，一般寫調用方自己的應用名，用於區分不同調用方
  
  返回值：
  
      BulkUpdateResponse：
  
        {
  
          requestId：本次操作的唯一標示
  
          status：狀態，目前返回默認都是true
  
          updated：成功更新的條數
  
          failed：更新失敗的條數
  
          message：第一條更新失敗的原因
  
        }
  
  調用示例：

  1Map<String, Object> data = new HashMap<>();
  2        data.put("id", 20);
  3        data.put("title", "xue yin");
  4        data.put("content", "kuang dao");
  5        BulkUpdateResponse response = indexService.bulkUpdate("test_index", data, "address=bj AND contry=cn", "shenfl");

  這條更新將test_index索引中所有 address是bj並且contry是cn 的數據的 title更新成‘xue yin’ content更新成‘kuang dao’，注意：address和contry兩個字段在索引中需要加索引

Article表插入邏輯優化，停止規模新增概述

Article邏輯優化剖解及解決思路

具體問題及解決思路

當前article數據表數據量:

select count(*) as 總數 from article;

結果如下:

總數
369737

  @Override
    public String addSharedArticle(ArticleBO articleBO) {
        ArticleDO articleDO = new ArticleDO();
        BeanUtils.copyProperties(articleBO, articleDO);
        String shortUUID = UUIDUtil.getShortUUID();
        articleDO.setUid(shortUUID);
        if (articleDAO.addSharedArticle(articleDO) > 0) {
            return shortUUID;
        }
        return StringUtil.EMPTY_STRING;
    }

從上面這個業務邏輯實現類中，我們可以看到事實上我們想得到的是插入表數據的uid。但是之前的邏輯中，我們並沒有判斷該條數據是否已經存在，我們需要在上面代碼中判斷數據是否存在，已存在，查詢最後一天數據的uid返回給上層。不存在的話，執行插入操作。

文章表拆除大字段到分表

article_material表結構設計

article_material | CREATE TABLE `article_material` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `my_article_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '內容平台我的文章id',
  `status` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '1-待發布、2-發布、3-取消發布',
  `subject_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主題id',
  `platform_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '平台id',
  `source` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '版塊',
  `crawler_article_id` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '爬蟲的文章id',
  `title` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '標題',
  `cover_img` varchar(128) NOT NULL COMMENT '封面圖',
  `summary` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '摘要',
  `labels` varchar(512) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '標籤',
  `label_infos` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '標籤詳細信息',
  `content` text NOT NULL COMMENT '內容，用戶看到的',
  `content_imgs` text NOT NULL COMMENT '內容中圖片',
  `content_videos` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '內容中視頻',
  `content_draft` text NOT NULL COMMENT '草稿內容，編輯后保存到這裏，發布后內容會複製到content，此字段清空',
  `content_imgs_draft` text NOT NULL COMMENT '草稿內容的圖片，同上',
  `content_videos_draft` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '草稿內容的視頻',
  `recommended` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0-不推薦、1-推薦',
  `author_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '作者userId',
  `author_name` varchar(16) NOT NULL COMMENT '作者名稱',
  `last_operator_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '最後操作人userId',
  `last_operator_name` varchar(16) NOT NULL COMMENT '最後操作人名字',
  `publish_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '發布時間',
  `publisher_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '發布者userId',
  `publisher_name` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '發布者名字',
  `pv` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '流量pv',
  `uv` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '流量uv',
  `share_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分享次數',
  `share_people_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分享人數',
  `date_create` datetime NOT NULL,
  `date_update` datetime NOT NULL,
  `date_delete` datetime DEFAULT NULL,
  `deleted` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0 表示未刪除，刪除后是毫秒級時間戳',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uniq_id` (`my_article_id`),
  KEY `idx_title_label_status` (`subject_id`,`platform_id`,`title`,`label_infos`(255),`source`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=861 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='文章素材庫，給集團提供文章素材'

上表中content, content_imgs,content_videos都是text類型等大字段，對於這種類型，我們需要把這種類型的表拆分成2張表 article_metedata和article_content 兩張表。

表拆分圖示

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