import net.sf.json.JSONObject;
import org.apache.tomcat.jni.Time;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.jms.annotation.JmsListener;
import org.springframework.jms.core.JmsMessagingTemplate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

import javax.jms.Queue;
import javax.servlet.http.HttpSession;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author ddd
 * @create 2020-03-20    20:41
 **/
@Controller
public class testcontroller {
    @Autowired
    private JmsMessagingTemplate jmsMessagingTemplate;
    @Autowired
    Queue queue;
    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate; // 专门用于处理k-v对
    //使用activemq横向消峰，
    /*但是引发一个问题，如何让客户端获得结果，因为处理情况是在消息队列完成的
    * 以上可以通过消息队列处理消息时，绑定id，再给redis中设定一个值来在一开始的请求方法中进行判断；
    * 但是以上又有问题，万一处理的慢，redis的值还未设置怎么办
    *
    * 扩展问题，activemq崩了消息怎么办，怎么恢复，activemq最大并发是多少，连接池最多允许连接是多少
    *
    * 可以把数据放在redis中，引用多个消息队列处理
    * */
    @RequestMapping("/activemq")
    @ResponseBody
    public String active() throws InterruptedException {
        Date date=new Date();
        String msg=String.valueOf(date);
      //此处用date数据做为模拟，实际可将json数据放入msg
    //读取数据的时候解析msg的数据进行操作即可
      jmsMessagingTemplate.convertAndSend(queue,msg);
      if(Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get("action").toString())==1){
          return "succes";
      }
      else{
          return "error";
      }
    }
    @JmsListener(destination = "${my_queue}")
    public void revice(){
        int num=Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get("people").toString());
        num--;
        System.out.println(num+1);
        if(num>0){
        //实际处理redis数据时可以用原子操作
    redisTemplate.opsForValue().set("people",num);
            redisTemplate.opsForValue().set("action",1);
        }
        else{
            redisTemplate.opsForValue().set("action",0);
        }
    }
    @JmsListener(destination = "${my_queue}")
    public void revice2(){
        int num=Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get("people").toString());
        num--;
        System.out.println(num+1);
        if(num>0){
        //实际处理redis数据时可以用原子操作
    redisTemplate.opsForValue().set("people",num);
            redisTemplate.opsForValue().set("action",1);
        }
        else{
            redisTemplate.opsForValue().set("action",0);
        }
    }
    @JmsListener(destination = "${my_queue}")
    public void revice3(){
        int num=Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get("people").toString());
        num--;

        System.out.println(num+1);
        if(num>0){
                //实际处理redis数据时可以用原子操作
    redisTemplate.opsForValue().set("people",num);
            redisTemplate.opsForValue().set("action",1);
        }
        else{
            redisTemplate.opsForValue().set("action",0);
        }
    }

//先把热点数据放入redis，此处为模拟
    @RequestMapping("/redis")
    @ResponseBody
    public String redis(){
        redisTemplate.opsForValue().set("action",0);
        redisTemplate.opsForValue().set("people",1000);
        redisTemplate.opsForValue().set("name","丁丁丁");
        System.out.println(" redisTemplate.opsForValue() = " +  redisTemplate.opsForValue().get("action"));
        System.out.println(" redisTemplate.opsForValue() = " +  redisTemplate.opsForValue().get("people"));
        System.out.println(" redisTemplate.opsForValue() = " +  redisTemplate.opsForValue().get("name"));
        return "success";
    }

//想用此类方法处理一下秒杀系列，但是询问老师得到的结果是消息队列大多是用于不太需要反馈的情况下使用
//之后会再看看还有没有更优解
}