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2024-11-24 21:59:33 来源：淘宝源码怎么用分类：百科

1.可动态配置的人群人群Schedule设计
2.SPM 软件介绍
3.健康体检管理系统（PEIS）源码，自动生成体检报告，统计统计查询、源码源码统计和分析功能

人群统计源码_人群统计源码怎么弄

可动态配置的人群人群Schedule设计

1.背景

定时任务是实际开发中常见的一类功能，例如每天早上凌晨对前一天的统计统计注册用户数量、渠道来源进行统计，源码源码源码基金王欣并以邮件报表的人群人群方式发送给相关人员。相信这样的统计统计需求，每个开发伙伴都处理过。源码源码

你可以使用Linux的人群人群Crontab启动应用程序进行处理，或者直接使用Spring的统计统计Schedule对任务进行调度，还可以使用分布式调度系统，源码源码如果xxl-job等。人群人群相信你已经轻车熟路、统计统计习以为常。源码源码直到有一天你接到了一个新需求：

1.新建一组任务，周期性的执行指定SQL并将结果以邮件的方式发送给特定人群；2.比较方便的对任务进行管理，比如启动、停止，修改调度周期等；3.动态添加、移除任务，不需要频繁的修改、发布程序；

停顿几分钟，简单思考一下，有哪几种实现思路呢？

本篇文章将从以下几部分进行讨论：

1.SpringSchedule配置和使用。首先我们将介绍Demo的骨架，并基于Spring-Boot完成Schedule的配置；2.数据库定时轮询方案。使用SpringSchedule定时轮询数据库，并执行相应任务。在执行任务策略中，我们将尝试同步和异步执行两种方案，并对其优缺点进行分析；3.基于TaskScheduler动态配置方案。基于数据库轮询或配置中心两种方案动态的对SpringTaskScheduler进行配置，以实现动态管理任务的目的；4.我们进入分布式环境，利用多个冗余节点解决系统高可用问题，同时使用分布式锁保障只会有一个任务同时执行；

2.SpringSchedule

SpringBoot上的主力吸筹洗盘公式源码Schedule的使用非常简单，无需增加新的依赖，只需简单配置即可。

1.使用@EnableScheduling启用Schedule；2.在要调度的方法上增加@Scheduled；

首先，我们需要在启动类上添加@EnableScheduling注解，该注解将启用SchedulingConfiguration配置类帮我们完成最基本的配置。

@SpringBootApplication@EnableSchedulingpublicclassConfigurableScheduleDemoApplication{ publicstaticvoidmain(String[]args){ SpringApplication.run(ConfigurableScheduleDemoApplication.class,args);}}

启用Schedule配置之后，在需要被调度的方法上增加@Scheduled注解。

@ServicepublicclassSpringScheduleService{ @AutowiredprivateTaskServicetaskService;@Scheduled(fixedDelay=5*,initialDelay=)publicvoidrunTask(){ TaskConfigtaskConfig=TaskConfig.builder().name("SpringDefaultSchedule").build();this.taskService.runTask(taskConfig);}}

runTask任务延迟1s进行初始化，并以5s为间隔进行调度。

Scheduled注解类的详细配置如下：

配置含义样例cronlinuxcrontab表达式@Scheduled(cron="*/5****MON-FRI")工作日，每5s调度一次fixedDelay固定间隔，上次运行结束，与下次启动运行，相隔固定时长@Scheduled(fixedDelay=)运行结束后，5S后启动一次调度fixedDelayString与fixedDelay一致fixedRate固定周期，前后两次运行相隔固定的时长@Scheduled(fixedRate=)前后两个任务，间隔5秒fixedRateString与fixedRate一致initialDelay第一次执行，间隔时间@Scheduled(initialDelay=,fixedRate=)第一次执行，延时1秒，以后以5秒为周期进行调度initialDelayString与initialDelay一致

环境搭建完成，让我们开始第一个方案。

3.数据库定时轮询

使用数据库来管理任务，通过轮询的方案，进行动态调度。首先，我们看下最简单的方案：串行执行方案。

3.1.串行执行方案

整体思路非常简单，流程如下：

主要分如下几步：

1.在应用中启动一个Schedule任务（每1秒调度一次），定时从数据库中获取待执行的任务（状态为可用，下一次执行时间小于当前时间）；2.根据数据库的任务配置信息，依次遍历并执行任务；3.任务执行完成后，经过计算获得下一次调度时间，将其写回到数据库；4.等待下一次任务调度。

核心代码如下：

@Scheduled(fixedDelay=,initialDelay=)publicvoidloadAndRunTask(){ Datenow=newDate();//加载需要运行的任务：//1.状态为ENABLE//2.下一次运行时间小于当前时间List<TaskDefinitionV2>shouldRunTasks=loadShouldRunTasks(now);//依次遍历待运行任务，执行对于的社交电商开发源码app任务for(TaskDefinitionV2task:shouldRunTasks){ //DoubleCheckif(task.shouldRun(now)){ //执行任务runTask(task);//更新任务的下一次运行时间updateNextRunTime(task,now);}}}

方案简单但非常有效，那该方案存在哪些问题呢？最主要的问题就是：任务串行执行，会导致后面任务出现延时运行；同时，下一轮检查也会被delay。

例如，依次加载了待执行任务task1、task2、task3。其中task1耗时5秒，task2耗时5秒，task3耗时1秒，由于三个任务串行执行，task2将延时5秒，task3延时秒；下一轮检查距上次启动相差秒。

究其根本，核心问题是调度线程和运行线程是同一个线程，调度的运行和任务的运行相互影响。

让我们看一个改进方案：并行执行方案。

3.2.并行执行方案

整体执行流程如下：

相比之前的方案，新方案引入了线程池，每一个任务对应一个线程池，避免任务间的相互影响；任务在线程池中异步处理，避免了调度线程的延时。具体流程如下：

1.步骤一不变，在应用中启动一个Schedule任务（每1秒调度一次），定时从数据库中获取待执行的任务（状态为可用，下一次执行时间小于当前时间）；2.依次遍历任务，将任务提交到专有线程池中异步执行，调度线程直接返回；3.任务在线程池中运行，结束后更新下一次的运行时间；4.调度线程重新从数据库中获取待执行任务，在将任务提交至线程池中，如果有任务正在执行，使用线程池拒绝策略，抛弃最老的任务；

核心代码如下：

Spring调度任务，每1秒运行一次：

@Scheduled(fixedDelay=,initialDelay=)publicvoidloadAndRunTask(){ Datenow=newDate();//加载所有待运行的任务//1.状态为ENABLE//2.下一次运行时间小于当前时间List<TaskDefinitionV2>shouldRunTasks=loadShouldRunTasks(now);//遍历待运行任务for(TaskDefinitionV2task:shouldRunTasks){ //1.根据TaskId获取任务对应的线程池//2.将任务提交至线程池中this.executorServiceForTask(task.getId()).submit(newTaskRunner(task.getId()));}}

自定义线程池，每个线程池最多只有一个线程，主力尾盘大单压盘源码空闲超过秒后，线程自动回收，线程饱和时，直接丢弃最老的任务：

privateExecutorServiceexecutorServiceForTask(LongtaskId){ returnthis.executorServiceRegistry.computeIfAbsent(taskId,id->{ BasicThreadFactorythreadFactory=newBasicThreadFactory.Builder()//指定线程池名称.namingPattern("Async-Task-"+taskId+"-Thread-%d")//设置线程为后台线程.daemon(true).build();//线程池核心配置：//1.每个线程池最多只有一个线程//2.线程空闲超过秒进行自动回收//3.直接使用交互器，线程空闲进行任务交互//4.使用指定的线程工厂，设置线性名称//5.线程池饱和，自动丢弃最老的任务returnnewThreadPoolExecutor(0,1,L,TimeUnit.SECONDS,newSynchronousQueue<>(),threadFactory,newThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());});}

最后，在线程池中运行的Task如下：

privateclassTaskRunnerimplementsRunnable{ privatefinalDatenow=newDate();privatefinalLongtaskId;publicTaskRunner(LongtaskId){ this.taskId=taskId;}@Overridepublicvoidrun(){ //重新加载任务，保持最新的任务状态TaskDefinitionV2task=definitionV2Repository.findById(this.taskId).orElse(null);if(task!=null&&task.shouldRun(now)){ //运行任务runTask(task);//更新任务的下一次运行时间updateNextRunTime(task,now);}}}4.TaskScheduler配置方案

该方案的核心为：绕过@Schedule注解，直接对Spring底层核心类TaskScheduler进行配置。

TaskScheduler接口是Spring对调度任务的一个抽象，更是@Schedule背后默默的支持者，首先我们看下这个接口定义。

publicinterfaceTaskScheduler{ ScheduledFutureschedule(Runnabletask,Triggertrigger);ScheduledFutureschedule(Runnabletask,InstantstartTime);ScheduledFutureschedule(Runnabletask,DatestartTime);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,InstantstartTime,Durationperiod);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,DatestartTime,longperiod);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,Durationperiod);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,longperiod);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,InstantstartTime,Durationdelay);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,DatestartTime,longdelay);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,Durationdelay);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,longdelay);}

满满的都是schedule接口，其他的比较简单就不过多叙述了，重点说下Trigger这个接口，首先看下这个接口的定义：

publicinterfaceTrigger{ DatenextExecutionTime(TriggerContexttriggerContext);}

只有一个方法，获取下次执行的时间。在任务执行完成后，会调用Trigger的nextExecutionTime获取下一次运行时间，从而实现周期性调度。

CronTrigger是Trigger的最常见实现，以linuxcrontab的方式配置调度任务，如：

scheduler.schedule(task,newCronTrigger("-**MON-FRI"));

基础部分简单介绍到这，让我们看下数据库动态配置方案。

4.1数据库动态配置方案

整体设计如下：

仍旧是轮询数据库方式，详细流程如下：

1.在应用中启动一个Schedule任务（每1秒调度一次），定时从数据库中获取所有任务；2.依次遍历任务，与内存中的TaskEntry（任务与状态）进行比对，动态的向TaskScheduler中添加或取消调度任务；3.由TaskScheduler负责实际的任务调度；

核心代码如下：

@Scheduled(fixedDelay=,initialDelay=)publicvoidloadAndConfig(){ //加载所有的任务信息List<TaskDefinitionV3>tasks=repository.findAll();//遍历任务进行任务检查for(TaskDefinitionV3task:tasks){ //获取内存任务状态TaskEntrytaskEntry=this.taskEntry.computeIfAbsent(task.getId(),TaskEntry::new);if(task.isEnable()&&taskEntry.isStop()){ //任务为可用，运行状态为停止，则重新进行schedule注册ScheduledFuture<?>scheduledFuture=this.taskScheduler.scheduleWithFixedDelay(newTaskRunner(task),task.getDelay()*);taskEntry.setScheduledFuture(scheduledFuture);log.info("successtostartscheduletaskfor{ }",task);}elseif(task.isDisable()&&taskEntry.isRunning()){ //任务为禁用，运行状态为运行中，停止正在运行在任务taskEntry.stop();log.info("successtostopscheduletaskfor{ }",task);}}}

核心辅助类：

有没有发现，以上方案都有一个共同的按键精灵怎么查看插件源码缺陷：基于数据库轮询获取任务，加大了数据库压力。理论上，只有在配置发生变化时才有必要对任务进行更新，接下来让我们看下改进方案：基于配置中心的方案。

4.2配置中心通知方案

整体设计如下：

核心流程如下：

1.应用启动时，从配置中心中获取调度的配置信息，并完成对TaskScheduler的配置；2.当配置发送变化时，配置中心会主动将配置推送到应用程序，应用程序在接收到变化通知时，动态的增加或取消调度任务；3.任务的实际调度仍旧由TaskScheduler完成。

由于手底下没有配置中心，暂时没有coding，思路很简单，有条件的同学可以自行完成。

5.分布式环境下应用

以上方案，都是在单机环境下运行，如果应用程序挂掉了，任务调度也就停止了，为了避免这种情况的发生，需要提升系统的可用性，实现冗余部署和自动化容灾。

以上方案，如果部署多个节点会发生什么？是的，会出现任务被多次调度的问题，为了保障在同一时刻只有一个任务在运行，需要为任务增加一个排他锁。同时，由于排他锁的存在，当一个节点处问题后，另一个节点在调度时会自动获取锁，从而解系统的单点问题。

为了简单，我们使用Redis的分布式锁。

5.1.环境搭建

Redisson是Redis的一个富客户端，提供了很多高级的数据结构。本次，我们将使用RLock对应用进行保护。

首先，在pom中引入RedissonStarter。

然后，在application.properties文件中增加Redis配置，具体如下：

最后，就可以直接使用分布式锁对任务执行进行保护了，代码如下：

备注：

Redis是典型的AP应用，而分布式锁严格意义上来说是CP。所以基于Redis的分布式锁只能使用在非严格环境中，比如我们的数据报表需求。如果设计金钱，需要使用CP实现，如Zookeeper或etcd等。

6.小结

本文从Spring的Schedule出发，依次对数据库轮询方案、TaskScheduler配置方案进行详细讲解，以实现对调度任务的可配置化。最后，使用Redis分布式锁有效解决了分布式环境下任务重复调度和自动容灾问题。

仍旧是那句话，架构设计没有更好，只有最适合。同学们可以根据自己的需求自取。

References

[1]源码:/litao/books/tree/master/configurable-schedule

SPM 软件介绍

SPM数据挖掘预测分析软件，由美国Salford Systems公司开发，其核心是先进的机器学习算法，旨在提供预测分析工具。软件主要模块包括广义路径追踪（GPS）算法、智能变量分组、自动化变量缺失值填补、逻辑回归算法、最小二乘线性回归模型等。

GPS算法通过机器学习方法建立大量候选线性模型，并自动选择最优模型，显著提升模型效果。智能变量分组高度自动化地对变量进行智能分组，减少手动工作，提升建模效率和模型性能。自动化缺失值填补模块利用算法快速处理缺失值，包含均值、中位数、众数填补方式及利用预测模型进行个性化填补。

软件提供经典逻辑回归算法，结合TreeNet，快速建立高精度模型；最小二乘线性回归模型支持单一变量线性相关性测试，结合TreeNet快速开发精确回归模型。

SPM8优势显著，高精度，TreeNet是唯一由GBM发明人源代码开发而成，经过不断迭代优化，无需深入了解GBM内部算法，即可获得高精度模型。高纬度特征快速筛选能力，TreeNet是目前最快的GBM算法，适合高纬度快速变量筛选；GPS是最快速的正则化回归算法，支持广谱正则化路径搜索策略，作为快速衍生特征筛选工具。

用户界面友好，提供强大自动化建模功能，简化操作，无需专业背景即可轻松使用。SPM的自动化建模技术包括自动化模型优化和机器学习模型置信度检验。热点追踪功能适用于信用风险和反欺诈场景，利用CART调整PRIOR设置快速识别关注人群特征。聚类和异常点分析采用监督学习算法，给出解释性强的规则形式聚类；利用CART中的AUTOMATE UNSUPERVISED找到样本异常点，应用于反欺诈等场景。快速逻辑回归模型开发通过TreeNet变量筛选和Spline变形或Data Binning快速变量分组，提供高效模型。

SPM为客户提供价值，解决大数据人力资源问题，通过高度自动化、智能化使用方式降低建模人员门槛，无需编程、理论基础和经验，较短时间内建立专家级模型。高效分析技术解放建模人员于繁琐低效手动工作，显著减少数据预处理时间，提高分析效率。自动化模型优化和机器学习模型置信度检验提升建模效率。通过GPS和Data Binning快速逻辑回归模型开发，节约人力成本，将更多精力用于商业问题理解、数据源获取、新特征构建和策略设计等创意性工作。识别高风险客户，预测即将流失客户，实现更加精准的客户关系维护。SPM建立的机器学习模型通常性能优于经典统计技术建立的模型5%到%，作为模型性能对比的基准。

北京天演融智软件有限公司作为SPM软件在中国的授权经销商，提供优质的软件销售和培训服务。

健康体检管理系统（PEIS）源码，自动生成体检报告，查询、统计和分析功能

强化健康管理，PEIS体检管理系统引领未来医疗新风尚！健康体检管理系统（PEIS）以创新科技，致力于打造高效、精准的体检服务，它的源码不仅包含了自动生成体检报告的强大功能，还整合了一系列实用查询、统计与分析工具，让健康管理变得更加智能和便捷。

PEIS系统的核心亮点在于与HIS系统的无缝对接，实现了临床信息系统在体检流程中的深度应用。无论是个人还是团体体检，无论是儿童入学、老年人保健还是职业病筛查，系统都能提供定制化的体检方案，支持多元化人群需求。通过LIS和PACS接口，系统能实时获取检验结果，生成专业且个性化的体检报告，无论是PDF还是其他格式，都一应俱全，确保体检者随时随地查看或打印。

系统设计独具匠心，支持个性化套餐选择，且灵活处理费用折扣，为体检者带来实惠。专业模板知识库为医生提供决策支持，体检者可以通过微信、自助设备轻松获取报告，体验无感服务。自动排队管理功能，智能调度体检流程，让等待时间大大减少，而多样化的支付方式，如微信、支付宝、医保卡等，让缴费过程更为顺畅。

PEIS的主要功能模块全面而强大：

体检管理：预约、登记、照片采集、档案维护、费用结算，一应俱全，确保体检流程的顺利进行。

接口管理：与HIS、LIS、PACS深度集成，确保数据无缝对接，提高工作效率。

体检报告：个人报告生成，数据导出，以及多样化的统计分析报表，提供全方位的体检结果解析。

查询统计：精细的科室查询，医生工作量分析，财务结算，为健康管理提供科学依据。

基础维护：报告管理、项目维护、科室维护等基础功能，确保系统稳定运行。

PEIS不仅仅是一个体检管理系统，它更是医疗健康管理的革新者，旨在提升体检体验，助力医疗机构实现数字化转型，为每个人提供更加精准和个性化的健康保障。