@Scheduled(fixedRate = 1000 * 180) // 执行完一次就不执行 public void UserAddAll() throws Exception {// 人员全量 if ("1".equals(t) && IncreaseFlagUtil.userAllFlag == false ) { //&& IncreaseFlagUtil.departAllFlag == true logger.info("人员全量开始-------"); dataUpdateService.addUser("1"); IncreaseFlagUtil.userAllFlag = true; } } @Scheduled(fixedRate = 1000 * 180) // 执行完一次就不执行 public void DepartAddAll() throws Exception {// 部门全量 if ("1".equals(t) && IncreaseFlagUtil.departAllFlag == false) { logger.info("部门全量开始-------"); dataUpdateService.addDeaprt("1"); IncreaseFlagUtil.departAllFlag = true; logger.info("部门全量结束"); } if ("0".equals(t)){ IncreaseFlagUtil.departAllFlag = true; IncreaseFlagUtil.userAllFlag = true; } } 这两个方法 单线程会先执行哪个

这两个方法是通过注解`@Scheduled`来指定定时任务的执行频率。根据代码的逻辑判断，如果变量"t"的值为"1"且`IncreaseFlagUtil.userAllFlag`为false时，`UserAddAll()`方法会被执行；而如果变量"t"的值为"1"且`IncreaseFlagUtil.departAllFlag`为false时，`DepartAddAll()`方法会被执行。

由于这两个方法的定时任务频率一样，都是1000 * 180毫秒，且没有其他代码逻辑来确定哪个方法会先执行，所以无法确定单线程下哪个方法会先执行。具体执行顺序将由运行环境和调度器来决定。

相关问题

@Scheduled(cron = “0 0 */6 * * ?”) 还要项目启动的时候自动执行一次

`@Scheduled`注解是Spring框架中的一个用于执行定时任务的特性，它允许你在Spring容器中设置周期性的任务。`cron`表达式是你指定执行时间规则的关键部分，这里 `"0 0 */6 * * ?"` 表示每六小时执行一次，即每个小时的第0分钟。

如果你还想让这个定时任务在项目启动时额外执行一次，你可以将这个`@Scheduled`任务放在`CommandLineRunner`或者`ApplicationRunner`的实现中，确保它们先于定时任务运行。例如：

@Component
public class StartupScheduler implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private MyScheduledTask myScheduledTask; // 假设MyScheduledTask是你的定时任务

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        myScheduledTask.runOnceAtStartup(); // 自定义的启动时执行方法
        // 然后移除该方法，将@Scheduled移到该类上
        // @Scheduled(cron = "0 0 */6 * * ?")
        // public void scheduledTask() { ... }
    }
}

在这个例子中，`runOnceAtStartup`方法会在启动时执行一次，然后`@Scheduled`的任务会在每隔六小时执行一次。

一、爬虫模块实现（价格自动更新） #### 1. 爬虫服务核心类 @Service public class PriceCrawlerService { @Autowired private ProductRepository productRepository; @Autowired private PriceHistoryRepository priceHistoryRepository; // 支持多数据源的爬取配置 @Value("#{${crawler.sources}}") private Map<String, String> crawlerSources; @Async("crawlerTaskExecutor") public void crawlPrices(Long productId) { Product product = productRepository.findById(productId).orElseThrow(); crawlerSources.forEach((sourceName, urlTemplate) -> { try { String targetUrl = String.format(urlTemplate, product.getExternalId()); Document doc = Jsoup.connect(targetUrl) .timeout(10000) .userAgent("Mozilla/5.0") .get(); Elements priceElements = doc.select(crawlerConfig.getSelector(sourceName)); BigDecimal price = parsePrice(priceElements.first().text()); savePriceData(product, sourceName, price); } catch (Exception e) { log.error("爬取{}数据失败: {}", sourceName, e.getMessage()); } }); } private void savePriceData(Product product, String source, BigDecimal price) { PriceHistory newPrice = new PriceHistory(); newPrice.setProductId(product.getId()); newPrice.setSource(source); newPrice.setPrice(price); newPrice.setCrawlTime(LocalDateTime.now()); priceHistoryRepository.save(newPrice); } } #### 2. 定时任务配置 @Configuration @EnableScheduling public class CrawlerScheduleConfig { @Autowired private PriceCrawlerService crawlerService; // 每天凌晨执行全量爬取 @Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?") public void fullCrawl() { productRepository.findAll().forEach(product -> crawlerService.crawlPrices(product.getId())); } // 每小时执行增量爬取 @Scheduled(cron = "0 0 */1 * * ?") public void incrementalCrawl() { productRepository.findUpdatedRecently(1).forEach(product -> crawlerService.crawlPrices(product.getId())); } } #### 3. 异步任务配置 @Configuration @EnableAsync public class AsyncConfig { @Bean("crawlerTaskExecutor") public Executor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(5); executor.setMaxPoolSize(10); executor.setQueueCapacity(100); executor.setThreadNamePrefix("CrawlerThread-"); executor.initialize(); return executor; } }给出详细的代码和步骤

<think>好的，我现在需要处理用户关于价格自动更新爬虫模块的实现问题。首先，用户已经提供了一些代码示例，包括核心服务类、定时任务配置和异步任务配置。我的任务是详细解释这些代码的步骤和实现细节。

首先，我需要理解用户提供的代码结构。核心类是PriceCrawlerService，使用了Spring的@Service注解，依赖注入ProductRepository和PriceHistoryRepository。还有从配置中加载的crawler.sources，这是一个Map，可能是不同数据源的URL模板。爬取方法crawlPrices使用了@Async注解，说明是异步执行的，引用了名为crawlerTaskExecutor的线程池。

接下来是定时任务配置类CrawlerScheduleConfig，使用了@EnableScheduling，定义了两个定时任务：每天凌晨的全量爬取和每小时一次的增量爬取。全量爬取会遍历所有产品，而增量爬取则只处理最近更新的产品。这里需要注意productRepository.findUpdatedRecently(1)这个方法，可能需要用户自定义查询方法。

然后是异步配置类AsyncConfig，创建了一个线程池，核心线程数5，最大10，队列容量100。线程名前缀为CrawlerThread-，确保异步任务不会阻塞主线程。

现在，我需要详细解释每个部分，并补充用户可能需要的步骤和代码细节。比如，如何配置crawler.sources，可能需要application.properties中的配置示例。另外，Jsoup的使用、异常处理、价格解析方法parsePrice的实现可能需要进一步说明。用户可能还需要知道如何定义Product和PriceHistory实体类，以及Repository接口的定义。

另外，定时任务的cron表达式是否正确？全量任务在每天凌晨2点执行，增量每小时执行一次。需要确认这些配置是否符合用户需求。异步线程池的参数是否合理，比如队列容量和线程数是否足够处理可能的并发量。

用户可能还会关心如何启动定时任务和异步处理，是否需要其他Spring Boot的配置，比如在启动类添加@EnableScheduling和@EnableAsync。此外，日志记录和错误处理的部分，比如在catch块中记录日志，但用户代码中使用了log.error，需要确保类中有Logger的定义。

最后，可能需要给出完整的实现步骤，包括依赖添加、配置编写、实体类定义、Repository接口、服务类实现、定时任务和异步配置，以及测试方法。确保用户能够按照步骤逐步搭建整个模块，并处理可能遇到的问题，如反爬虫机制、异常重试、性能优化等。</think>以下是对价格自动更新爬虫模块的详细实现说明，按照功能模块分步骤解析：

---
### 一、系统依赖准备
在`pom.xml`中添加必要依赖：

<!-- Spring Boot Web -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<!-- Jsoup HTML解析 -->
<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.15.4</version>
</dependency>

<!-- 数据存储 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

---
### 二、数据实体设计
#### 1. 产品实体

@Entity
public class Product {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    
    private String name;
    private String externalId; // 第三方平台商品ID
    private LocalDateTime lastUpdated;
}

#### 2. 价格历史记录实体

@Entity
public class PriceHistory {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    
    private Long productId;
    private String source;      // 数据来源（电商平台名称）
    private BigDecimal price;
    private LocalDateTime crawlTime;
}

---
### 三、核心爬虫服务实现
#### 1. 配置文件（application.yml）

crawler:
  sources: 
    amazon: "https://www.amazon.com/dp/%s"
    ebay: "https://www.ebay.com/itm/%s"
  selectors:
    amazon: "#priceblock_ourprice"
    ebay: ".x-price-primary"

#### 2. 核心爬取逻辑增强

@Service
public class PriceCrawlerService {
    private static final Pattern PRICE_PATTERN = Pattern.compile("\\d+(\\.\\d{1,2})?");

    @Async("crawlerTaskExecutor")
    public void crawlPrices(Long productId) {
        Product product = productRepository.findById(productId)
                         .orElseThrow(() -> new ProductNotFoundException(productId));

        crawlerSources.forEach((sourceName, urlTemplate) -> {
            try {
                String targetUrl = String.format(urlTemplate, product.getExternalId());
                
                // 添加随机延时避免封禁（500-1500ms）
                Thread.sleep(500 + new Random().nextInt(1000));
                
                Document doc = Jsoup.connect(targetUrl)
                                 .header("Accept-Language", "en-US,en;q=0.9")
                                 .cookie("auth", "token")
                                 .timeout(10000)
                                 .get();

                Elements priceElements = doc.select(crawlerConfig.getSelector(sourceName));
                if (priceElements.isEmpty()) {
                    throw new PriceElementNotFoundException(sourceName);
                }
                
                BigDecimal price = parsePrice(priceElements.first().text());
                savePriceData(product, sourceName, price);
                
                // 更新产品最后爬取时间
                product.setLastUpdated(LocalDateTime.now());
                productRepository.save(product);

            } catch (IOException e) {
                log.error("网络请求失败: {} | 错误: {}", sourceName, e.getMessage());
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        });
    }

    private BigDecimal parsePrice(String priceText) {
        Matcher matcher = PRICE_PATTERN.matcher(priceText.replaceAll("[^\\d.]", ""));
        if (matcher.find()) {
            return new BigDecimal(matcher.group());
        }
        throw new PriceParseException("价格解析失败: " + priceText);
    }
}

---
### 四、定时任务优化

@Configuration
@EnableScheduling
public class CrawlerScheduleConfig {
    // 使用分布式锁防止多实例重复执行
    @Autowired
    private DistributedLockManager lockManager;

    @Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?")
    public void fullCrawl() {
        if (lockManager.tryLock("fullCrawl")) {
            try {
                productRepository.findAll()
                    .parallelStream()  // 使用并行流加速处理
                    .forEach(product -> crawlerService.crawlPrices(product.getId()));
            } finally {
                lockManager.unlock("fullCrawl");
            }
        }
    }

    // 使用分页查询避免内存溢出
    @Scheduled(cron = "0 0 */1 * * ?")
    public void incrementalCrawl() {
        int page = 0;
        Pageable pageable = PageRequest.of(page, 100);
        Page<Product> productPage;
        
        do {
            productPage = productRepository.findUpdatedRecently(1, pageable);
            productPage.getContent().forEach(product -> 
                crawlerService.crawlPrices(product.getId()));
            page++;
        } while (productPage.hasNext());
    }
}

---
### 五、异步线程池优化

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {

    @Bean("crawlerTaskExecutor")
    public Executor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(10);  // 根据CPU核心数调整
        executor.setMaxPoolSize(20);
        executor.setQueueCapacity(200);
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        executor.setThreadFactory(new CustomThreadFactory("Crawler-"));
        executor.initialize();
        return executor;
    }

    // 自定义线程工厂（添加异常处理）
    static class CustomThreadFactory implements ThreadFactory {
        private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
        private final String namePrefix;

        CustomThreadFactory(String prefix) {
            namePrefix = prefix;
        }

        public Thread newThread(Runnable r) {
            Thread t = new Thread(r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement());
            t.setUncaughtExceptionHandler((thread, ex) -> 
                log.error("线程执行异常: {}", ex.getMessage()));
            return t;
        }
    }
}

---
### 六、反爬虫策略应对
1. **IP轮换机制**：集成代理池服务
2. **请求头伪装**：

   .header("User-Agent", RandomUserAgentGenerator.getRandomAgent())
   .header("Accept-Encoding", "gzip, deflate, br")

3. **验证码处理**：集成第三方打码平台API
4. **请求频率控制**：使用Guava RateLimiter

   private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); // 每秒5个请求

   public void crawlPrices() {
       rateLimiter.acquire();
       // 执行请求...
   }

---
### 七、监控与告警

@Slf4j
@Aspect
@Component
public class CrawlerMonitorAspect {
    
    @Around("execution(* com.xxx.service.PriceCrawlerService.*(..))")
    public Object monitorPerformance(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        long start = System.currentTimeMillis();
        try {
            return joinPoint.proceed();
        } finally {
            long duration = System.currentTimeMillis() - start;
            log.info("爬取耗时: {}ms", duration);
            if (duration > 5000) {
                alertService.sendWarning("爬取超时警告");
            }
        }
    }
}

---
### 八、执行流程说明
1. **初始化配置**：加载各电商平台的URL模板和CSS选择器
2. **定时触发**：
- 02:00 全量更新：遍历所有商品
- 每小时增量更新：仅处理最近变更商品
3. **异步执行**：
- 线程池处理并发请求
- 每个商品独立线程处理多平台爬取
4. **数据存储**：
- 保存历史价格记录
- 更新商品最后爬取时间
5. **异常处理**：
- 网络异常重试机制（可配置重试次数）
- 价格解析失败记录原始数据

---
### 九、扩展建议
1. **数据校验**：添加价格波动预警（如单日波动超过20%触发通知）
2. **缓存机制**：对静态页面元素配置进行缓存
3. **动态渲染支持**：集成Selenium应对JavaScript渲染页面
4. **数据源管理**：后台管理系统动态配置爬取规则

以上实现方案采用了多线程、异步处理、分布式锁等关键技术，在保证系统稳定性的同时提高了爬取效率。建议根据实际业务需求调整线程池参数和重试策略。