钉钉通知

简介: 11

本文讲实现Java代码调用钉钉机器人API,发送指定告警消息的效果,以满足用户对于系统的实时监控。

API:https://open.dingtalk.com/document/orgapp/custom-robots-send-group-messages

每个机器人每分钟最多发送20条消息到群里,如果超过20条,会限流10分钟。

重要

如果有大量发消息的场景(譬如系统监控报警)可以将这些信息进行整合,通过markdown消息以摘要的形式发送到群

1.创建钉钉机器人

创建告警群聊

就拉一个普通群聊就可以

创建机器人

  • 群设置选择机器人


  • 选择自定义机器人

  • 定义机器人相关信息,重点关注关键词

保存Webhook

2.PostMan测试发送API

基于官方提供的API,我们可以做下述测试

官方请求示例

请求示例(HTTP)

  • 下面的token需要替换成webhook中的地址
POST https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=ACCESS_TOKEN

请求正文

  • 下面消息类型支持多种,通过msgtype声明你要哪种
  • at,标识群里@哪些人,如果isAtAll就标识@群里所有人,@atMobiles标识指定手机号,其余参数同理
{
  "at":{
    "isAtAll":"false",
    "atUserIds":["user001","user002"],
    "atMobiles":["15xxx","18xxx"]
  },
    //链接消息
  "link":{
    "messageUrl":"1",
    "picUrl":"1",
    "text":"1",
    "title":"1"
  },
    //markdown消息
  "markdown":{
    "text":"1",
    "title":"1"
  },
    //feedCard消息
  "feedCard":{
    "links":{
      "picURL":"1",
      "messageURL":"1",
      "title":"1"
    }
  },
    //文本消息
  "text":{
    "content":"123"
  },
  "msgtype":"text",
    //actionCard消息
  "actionCard":{
    "hideAvatar":"1",
    "btnOrientation":"1",
    "singleTitle":"1",
    "btns":[{
      "actionURL":"1",
      "title":"1"
    }],
    "text":"1",
    "singleURL":"1",
    "title":"1"
  }
}

测试@所有人

测试@指定人

测试卡片消息

3.编写发送代码

有了上述PostMan的测试,下面的java代码编写对于我们来说就很简单了

引入pom依赖

公司内网则直接下载好:https://open-dev.dingtalk.com/sdk/download/java

<dependency>
    <groupId>com.aliyun</groupId>
    <artifactId>alibaba-dingtalk-service-sdk</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun</groupId>
    <artifactId>dingtalk</artifactId>
    <version>2.0.18</version>
</dependency>

编写java代码

import com.dingtalk.api.DefaultDingTalkClient;
import com.dingtalk.api.DingTalkClient;
import com.dingtalk.api.request.OapiRobotSendRequest;
import com.dingtalk.api.response.OapiRobotSendResponse;
import com.taobao.api.ApiException;
import java.util.Arrays;
public class DingTalk {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 1-初始化API调用Client
            DingTalkClient client = new DefaultDingTalkClient("https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=87b520af3e0b6aacc137d1525e4d9b21f61c901f1c8ac4f05a17bc12a8e7f737");
            // 2-初始化请求参数
            OapiRobotSendRequest req = new OapiRobotSendRequest();
            // 2-1 设置消息类型
            req.setMsgtype("text");
            // 2-2 设置消息@人
            OapiRobotSendRequest.At at = new OapiRobotSendRequest.At();
            at.setAtMobiles(Arrays.asList("17600477102"));
            req.setAt(at);
            // 2-3 设置消息内容(必须匹配关键词),工作中这里就对应error日志
            OapiRobotSendRequest.Text text = new OapiRobotSendRequest.Text();
            text.setContent("[告警]测试java代码消息");
            req.setText(text);
            // 3 消息发送
            OapiRobotSendResponse rsp = client.execute(req, "");
            System.out.println(rsp.getBody());
        } catch (ApiException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

代码测试

4.工作中到底怎么用

上面我们完成了简单的告警通知,实际工作中也是这么来做,但是会做一点点优化

  • 将上述代码封装成一个工具类,如:DingTalkMessageUtil
  • 将token保存在nacos中,与代码解耦
  • 在有异常日志、慢SQL等关键场景中调用此工具类,将消息发送到群,让开发人员及时感知并处理

5.失败原因分析

  • 看看你发送消息中,是不是没有自己定义的关键词
  • 看看你消息的接收方,是不是userId或手机号不对
相关文章
|
6月前
|
监控 安全 机器人
钉钉通知
本文介绍如何通过Java代码调用钉钉机器人API实现系统告警消息实时推送。涵盖机器人创建、Webhook配置、Postman测试及Java代码封装,强调关键词匹配与限流规则,助力开发人员高效集成钉钉通知,提升系统监控响应能力。(238字)
936 0
|
3月前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
零基础入门:阿里云OpenClaw一键部署全流程详解(附避坑指南)
OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)是开源本地化AI代理平台,支持自然语言驱动浏览器、邮件、文件等任务自动化。阿里云提供一键部署方案,3步即可私有化落地,适配钉钉/飞书等办公场景,兼顾安全、易用与扩展性。
4986 4
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 网络安全
2026年阿里云部署OpenClaw(Clawdbot)快速接入钉钉保姆级教程
2026年,AI自动化办公与企业IM协作深度融合,OpenClaw(前身为Clawdbot、Moltbot)作为轻量级开源AI代理平台,凭借“自然语言指令驱动、多工具协同、零编程门槛”的核心优势,成为个人与企业解锁“AI+IM”协同办公的首选工具。它无需复杂操作,仅需输入口语化指令,就能自动完成文档整理、邮件处理、日程规划、跨平台数据同步等重复性工作,而阿里云推出的OpenClaw一键部署方案,彻底解决了传统部署流程繁琐、环境配置复杂的痛点,新手10分钟即可完成云端部署。
6768 4
|
6月前
|
JSON 安全 机器人
钉钉通知
本文介绍如何通过Java代码调用钉钉机器人API实现系统告警消息推送。内容涵盖机器人创建、Webhook配置、Postman测试及Java代码实现,并提供限流策略与关键词安全设置等最佳实践,助力实时监控与异常通知。
|
9月前
|
人工智能 缓存 监控
使用LangChain4j构建Java AI智能体:让大模型学会使用工具
AI智能体是大模型技术的重要演进方向,它使模型能够主动使用工具、与环境交互,以完成复杂任务。本文详细介绍如何在Java应用中,借助LangChain4j框架构建一个具备工具使用能力的AI智能体。我们将创建一个能够进行数学计算和实时信息查询的智能体,涵盖工具定义、智能体组装、记忆管理以及Spring Boot集成等关键步骤,并展示如何通过简单的对话界面与智能体交互。
3503 1