用户每天通过不同的终端设备在系统A上做出一系列的操作，比如在新闻系统上的看一些文章，进行收藏或者点赞、评论等等，会触发A系统下不同的微服务，如abc等，如何记录好用户的行为信息，并将其保存下来用于分析用户的行为偏好，需要结合不同的数据采集策略。
为了不影响业务系统的正常运行，可以采用读备份库的数据，这样能够及时获取数据进行一些分析工作，但是有些从业务也会读取备份数据库，还需要考虑一致性和可用性问题。
可以在前端APP上记录用户点击，滑动速度，停留时间，进入的时间段，最后看的新闻等等信息，这些可以通过网络传输将埋点信息记录下来，用于数据分析。但是这种方式有可能会对业务系统代码具有一定的侵入性，同时工作量也比较大，存在一定的安全隐患。
后端采集数据的service
/**
* 埋点接收数据
* @param pingBack
* @return
*/
@RequestMapping(path = "/insert", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public ApiResponse<Boolean> insert(@RequestBody PingBack pingBack) {
Boolean result = patientService.savePingBack(pingBack);
return new ApiResponse<Boolean>().success(result);
}
已有的业务系统可以给数据采集系统发送数据
/**
* pingback方式插入
* @param patient
* @return
*/
@RequestMapping(path = "/insert", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public ApiResponse<Boolean> insert(@RequestBody Patient patient) {
try{
Boolean result = patientService.savePatient(patient);
return new ApiResponse<Boolean>().success(result);
}catch (InternalError error){
log.error("insert error");
}finally {
pingBackService.jsonRequest(url+"insert", patient);
}
return null;
}
上述埋点的方式在业务系统繁忙的情况下，会对数据采集系统产生大量的请求，如果数据处理不及时会把数据采集服务打垮，同时为了解耦，这里可以引入消息中间件，如果对时效性要求较高，可以采用推模式对数据采集系统进行推送，如果时效性不是很高，可以采用定时任务拉取数据，再进行分析。
同时可以多个系统订阅消息中间件中不同Topic的数据，可以对数据进行重用，后端多个数据分析系统之间互不影响，减轻了从业务系统采集多份数据的压力。
数据采集Service
/**
* 消息中间件的方式更新
* @param patient
* @return
*/
@RequestMapping(path = "/update", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public ApiResponse<Boolean> update(@RequestBody Patient patient) {
try{
Boolean result = patientService.updatePatient(patient);
return new ApiResponse<Boolean>().success(result);
}catch (InternalError error){
log.error("update error");
}finally {
sendMessageService.send(patient);
}
return null;
}
中间件发送数据实现（以kafka为例）
@Service
@Slf4j
public class SendMessageService {
@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;
@Value("topic")
private String topic;
private ObjectMapper om = new ObjectMapper();
public boolean send(Object object){
String objectJson = "";
try {
objectJson = new ObjectMapper().writeValueAsString(object);
} catch (Exception e) {
log.error("can't trans the {} object to json string!", object);
return false;
}
try{
String result = kafkaTemplate.send("mysql-kafka-patient", objectJson).get().toString();
if(result!=null){
return true;
}
}catch (Exception e){
return false;
}
return false;
}
}
中间件拉取数据：
@KafkaListener(id = "forward", topics = "mysql-kafka-patient")
public String forward(String data) {
log.info("mysql-kafka-patient "+data);
JSONObject jsonObject1 = JSONObject.parseObject(data);
Message message = (Message) JSONObject.toJavaObject(jsonObject1,Message.class);
messageService.updateMessage(message);
return data;
}
MySQL会把数据的变更（插入和更新）保存在binlog中，需要在my.ini中配置开启，因此采用kafka订阅binlog，会将DB中需要的字段抓取出来，保存在备份库中，进行数据分析，工作量较小，安全稳定。
name=mysql-b-source-pingBack
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
tasks.max=1
connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?user=root&password=root
# timestamp+incrementing 时间戳自增混合模式
mode=timestamp+incrementing
# 自增字段 id
timestamp.column.name=commenttime
incrementing.column.name=id
# 白名单表 pingBack
table.whitelist=pingBack
# topic前缀 mysql-kafka-
topic.prefix=mysql-kafka-
具体使用可以参考：官方文档
| 数据采集方式 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 埋点(pingback) | 很细致的将前端用户操作记录下来，能够感知到DB存储之外的用户信息，时效性高 | 工作量大，可能对业务代码有侵入性；当业务量大的时候，数据抓取服务也需要承载一定的压力，对数据不方便统计和聚合 |
| 主库写备库读 | 及时感知备库中的信息 ，数据一致性强 | 可能存在大量不需要进行分析的字段，对业务性能有影响 |
| 埋点+消息中间件 | 有效的解决业务量大时对数据存取性能的要求，根据数据抓取服务的需求可以拉也可以推，解耦业务代码 | 可能会丢失数据，降低了时效性 |
| 订阅binlog | 工作量小，可以离线感知数据的变化，对数据变更进行统计分析 | 不能感知除DB数据变更之外的用户行为 |
因此对数据的抓取可以多种方式结合，具体还是要根据后端数据分析任务对数据的时效性、需求和性能综合考虑。
Demo1：患者服务（patient）会产生不同的病例记录，然后doctor服务端采用kafka/pingback/binlog三种不同方式感知患者的患病信息，对数据进行有效的采集。 源码参考 Demo2: 一个数据采集的微服务，用户发送请求到微服务系统中，系统通过日志的形式将请求信息持久化到文件中。 源码参考