架构设计-面向复杂场景的定时任务接口数据获取及更新策略

2023-09-15 04:23:33

设计理念

本设计方案着眼于复杂场景下的定时任务接口数据获取和更新，从通用代码、数据库、代码和性能优化四个方面入手，提出了一系列针对性的设计策略。通过抽取定时任务获取接口数据的通用代码，可以降低开发成本并提高代码的可维护性。结合数据库设计，可以提高数据查询效率，并确保数据的完整性。精心编写的代码可确保定时任务的可靠运行，而性能优化策略可以提高定时任务的执行效率。

通用代码

抽取定时任务获取接口数据的通用代码，包括获取接口数据、解析数据和存储数据的步骤。
通用代码可重用，减少开发成本和时间。
提供了清晰的代码结构，方便理解和维护。

数据库设计

选择合适的数据库类型，如MySQL或PostgreSQL。
设计合理的表结构，优化查询效率。
考虑数据完整性，如主键、外键和唯一约束。

代码优化

避免使用循环嵌套，尽量使用更简洁的代码。
避免使用复杂的正则表达式，优先使用内置函数或库函数。
充分利用缓存，减少对数据库的访问。

性能优化

优化定时任务的执行时间，减少对系统资源的消耗。
使用异步任务处理，提高系统并发处理能力。
监控定时任务的运行情况，及时发现问题。

全量和增量两种场景的代码设计

全量获取接口数据：获取所有数据，并覆盖数据库中现有的数据。
增量获取接口数据：获取最近一段时间内更新的数据，并追加到数据库中现有的数据。
全量获取接口数据的代码设计：

def fetch_all_data():
    url = 'https://example.com/api/v1/data'
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data

def save_all_data(data):
    connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name')
    cursor = connection.cursor()
    for item in data:
        sql = 'INSERT INTO table_name (field1, field2, field3) VALUES (%s, %s, %s)'
        cursor.execute(sql, (item['field1'], item['field2'], item['field3']))
    connection.commit()
    connection.close()

增量获取接口数据的代码设计：

def fetch_incremental_data(last_updated_time):
    url = 'https://example.com/api/v1/data?last_updated_time=' + last_updated_time
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data

def save_incremental_data(data):
    connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name')
    cursor = connection.cursor()
    for item in data:
        sql = 'INSERT INTO table_name (field1, field2, field3) VALUES (%s, %s, %s) ON DUPLICATE KEY UPDATE field1=VALUES(field1), field2=VALUES(field2), field3=VALUES(field3)'
        cursor.execute(sql, (item['field1'], item['field2'], item['field3']))
    connection.commit()
    connection.close()