springcloud微服务实践：天气数据API微服务的实现
天气数据API 微服务的实现
天气数据API微服务包含了天气数据查询组件。天气数据查询组件提供了天气数据查询的接口。
我们的数据已经通过天气数据采集微服务集成到了Redis 存储中，天气数据API微服务只需要从Redis获取数据，而后从接口中暴露出去即可。
在micro-weather-report应用的基础上，我们将对其进行逐步的拆分，形成一个新的微服务msa-weather-data-server应用。
所需环境
为了演示本例子，需要采用如下开发环境。
JDK 8。
Gradle 4.0。
Spring Boot Web Starter 2.0.0.M4。
Spring Boot Data Redis Starter 2.0.0.M4。
Redis 3.2.100。
修改天气数据服务接口及实现
在com.waylau.spring.cloud. weather.service包下，我们之前已经定义了该应用的天气数据服务接口WeatherDataService。
public interface WeatherDataService {
*★
*根据城市ID查询天气数据
@param cityId
@return
WeatherResponse getDataByCityId(String cityId);
/**
★根据城市名称查询天气数据
* @param cityId
* Creturn
*/
Wea therResponse getDataByCityName (String cityName) ;
}对于该微服务而言，我们并不需要同步天气的业务需求，所以把之前定义的syncDataByCityId方法删除了。
WeatherDataServicelmpl是对WeatherDataService 接口的实现，也要做出相应的调整，将同步天气的代码逻辑都删除，保留以下代码。
package com. way1au . spr ing.cloud.weather .service;
import java. io. IOException;
import org.slf4j . Logger;
import org.slf4j. LoggerFactory;
import org.springf ramework. beans. factory . annotation.Autowired;
import org. springfr amework. data. redis. core. StringRedisTemplate;
import org. springf ramework. data. redis.core. ValueOperations;
import org. springf ramework. stereotype. Service;
import com. fasterxml. jackson.databind. objectMapper;
import com. waylau. spring. cloud . weather . vo . Wea therResponse;
/**
k天气数据服务.
@since 1.0.0 2017年10月29日
* @author Way Lau
@Service
public class WeatherDataServiceImpl implements WeatherDataService {
private final static Logger logger = LoggerFactory .getLogger (Weather
DataServiceImpl.class) ;
@Autowi red
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private final String WEATHER API = "http://wthrcdn. etouch . cn/weather_
mini";
@Override
public WeatherResponse getDa taByCityId(String cityId) {
String uri = WEATHER API + "?citykey=" + cityId;
return this. doGetWea therData (uri) ;
@Override
public WeatherResponse getDataByCityName (String cityName) {
String uri = WEATHER_ API + "?city=" + cityName ;
return this. doGe tWeatherData (uri) ;
private WeatherResponse doGetWea therData (String uri)
valueOperations String> ops = this.stringRedisTemplate.
opsForValue() ;
String key = uri;
String strBody = null;
/先查缓存，查不到抛出异常
if (!this. stringRedisTemplate . hasKey (key)) {
logger .error("不存在key "+ key) ;
throw new Runt imeException ("没有相应的天气信息") ;
} else {
logger.info("存在key"+ key + ", value=" + ops.get (key));
strBody = ops.get (key) ;
}
0bj ectMapper mapper = new ObjectMapper () ;
WeatherResponse weather = null;
try {
weather = mapper . readvalue (strBody, WeatherResponse.class) ;
} catch (IOException e) {
logger . error ("JSON反序列化异常! ",e);
throw new RuntimeException ("天气信息解析失败") ;
return weather;
}
} 其中需要注意的是:
●原有的RestTemplate用作REST客户端来进行天气数据的同步，这个类相关的代码都可以删除了;
●服务 会先从缓存中进行查询，查不到数据就抛出异常(有可能该城市的天气数据未同步，或者是数据已经过期) ;
在执行反序列化JSON过程中也可能遭遇异常，同样将异常信息抛出。
除上述WeatherDataServicelmpl、WeatherDataService 外，其他服务层的代码都可以删除了。
调整控制层的代码
除了WeatherController 外，其他控制层的代码都不需要了。
WeatherController仍然是原有的代码保持不变。
@RestController
@RequestMapping (" /weather")
public class Wea therController {
@Autowi red
private WeatherDataService weatherDataService;
@GetMapping ("/cityId/ {cityId}")
public WeatherResponse getReportByCityId (@PathVariable ("cityId")
String cityId) {
return weatherDataService. getDataByCityId (cityId) ;
@GetMapping ("/cityName/ {cityName}")
public WeatherResponse getReportByCityName (@PathVariable ("cityName")
String cityName) {
return weatherDataService . getDataByCityName (cityName) ;}
}
删除配置类、天气数据同步任务和工具类
配置类RestConfiguration、QuartzConfiguration 及任务类WeatherDataSyncJob、 工具类Xml-
Builder的代码都可以删除了。
清理值对象
值对象我们需要保留解析天气相关的类即可，其他值对象(如City. CityList等)都可以删除了。
清理前端代码、配置及测试用例
已经删除的服务接口的相关测试用例自然也是要一并 删除的。
同时，之前所编写的页面HTML、JS文件也要一并 删除。
最后，要清理Thymeleaf在application.properties文件中的配置，以及build.gradle文件中的依赖。
Apache HttpClient、Quartz 的依赖也一并删除。
测试和运行
运行应用，通过访问
htp:/ahost:808/weather/cityId/101280601接口来测试。
当Redis中天气数据不存在时，将会有如下信息返回。
"timestamp": 1509289762537,
"status": 500，
"error": "Internal Server Error",
"message":” 没有相应的天气信息"，
"path": "/weather/cityId/101280601"
当Redis中天气数据存在时，则将返回相应的天气信息。
"data": {
"city": "深圳"，
"aqi": "81",
"wendu": "23",
"ganmao": "各项气象条件适宜，无明显降温过程，发生感冒机率较低。"，
"yesterday":
"date": "28日 星期六"，
"high": "高温29"C"，
"fx": "无持续风向"，
"low": "低温20°C"
"fI": ""，
"type": "晴"
},
"forecast": [
"date": "29日 星期天"，
"high": "高温27"C",
"fengxiang": "无持续风向"，
"low": "低温20C"，
"fengli": ""，
"type": "多云"
"date": "30日 星期一一"，
"high": "高温26"C",
"fengxiang": "无持续风向"，
"1ow": "低温17C",
"fengli": ""，
"type": "晴 ”
"date": "31日 星期二"，
"high": "高温25"C",
"fengxiang": "无持续风向"，
"low": "低温17C",
"fengli": "",
"type": "多云"
}，
{
"date": "1日星期三"，
"high": "高温26"C",
"fengxiang":”无持续风向"，
"low": "低温18C",
"fengli": ""，
"type": "多云"
}，
"date": "2 日星期四"，
"high": "高温27C",
"fengxiang": "无持续风向"，
"low": "低温20C"，
"fengli": ""，
"type": "多云"
},
"status": "1000",
"desc": "OK"}
本篇内容给大家讲解的内容是天气数据API 微服务的实现
下篇文章给大家讲解天气预报微服务的实现；
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