Springboot 整合 企业微信机器人助手推送消息

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: Springboot 整合 企业微信机器人助手推送消息

前言



这个东西有啥用,好玩?


确实, 好玩归好玩,其实有很多使用场景。


可以自己选择一些业务节点触发这个机器人助手的消息推送;


简单举例:


1. 有人给你的系统留下反馈意见了,推送到运营群去;


2.项目部署成功了,推送到运维群去;


3.有人新增业务资料了,推送到客服群去;


本篇内容:


对接企微机器人,推送消息到群聊。

消息类型有四种:


文本消息


图片消息


MarkDown格式文本消息


小卡片消息(小卡片哦~)


效果:


image.png


正文



注意点:


1.企业微信群聊,外部群聊不允许弄机器人。


image.png


2.整合机器人的前提是,到相关群聊建机器人。

 

可以整合多个机器人,每个机器的身份标识是 创建的时候 企微分发的一个key。


触发哪个机器人去推消息,就使用哪个key。


机器人创建步骤:


①对着群聊右键,点击进入管理聊天消息


 image.png


②点击添加机器人


image.png


3.创建机器人

image.png


4.创建成功(这个key就是每个机器人的唯一标识,推送消息可以设计成传key推送)


image.png


开始敲代码整合:



惯例,先看下这次实例最终目录结构:


image.png

1. 从头开始 建一个项目:

image.png 

2.引入核心依赖:


  com.dtflys.forest

  forest-spring-boot-starter

  1.5.14


image.png


3. 把配置文件改成yml格式 (个人习惯),然后配上forset调用工具的配置,以及 机器人key


## 轻量级HTTP客户端框架forest
forest:
  # 配置底层API为 okhttp3
  backend: okhttp3
  # 连接池最大连接数,默认值为500
  max-connections: 1000
  # 每个路由的最大连接数,默认值为500
  max-route-connections: 500
  # 请求超时时间,单位为毫秒, 默认值为3000
  timeout: 3000
  # 连接超时时间,单位为毫秒, 默认值为2000
  connect-timeout: 3000
  # 请求失败后重试次数,默认为0次不重试
  retry-count: 1
  # 单向验证的HTTPS的默认SSL协议,默认为SSLv3
  ssl-protocol: SSLv3
  # 打开或关闭日志,默认为true
  logEnabled: true
  # 打开/关闭Forest请求日志(默认为 true)
  log-request: true
  # 打开/关闭Forest响应状态日志(默认为 true)
  log-response-status: true
  # 打开/关闭Forest响应内容日志(默认为 false)
  log-response-content: true
wechat:
  notice:
    key: 3f66977b-****-4af5-****-59*0c4****3d
server:
  port: 8571

4. 创建 WechatNoticeClient.java

 

用于对接企微机器人推消息接口,因为我们整合了forest ,简单用注解就行(其实自己用http工具也行)


import com.dtflys.forest.annotation.JSONBody;
import com.dtflys.forest.annotation.Post;
import com.dtflys.forest.annotation.Var;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Map;
/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-5-27 14:44
 * @Description: 企业微信机器人通知client
 */
@Component
public interface WechatNoticeClient {
    @Post(
            url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key={key}",
            headers = {
                    "Accept-Charset: utf-8",
                    "Content-Type: application/json"
            },
            dataType = "json")
    void sendWechatMsg(@Var("key") String key, @JSONBody Map<String, Object> body);
}


5.创建 MyNoticeUtil.java  


用于封装不同消息类型消息的推送方法,里面调用的WechatNoticeClient.


import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import sun.misc.BASE64Encoder;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.security.MessageDigest;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-5-27 14:48
 * @Description:
 */
@Component
public class MyNoticeUtil {
    @Autowired
    private WechatNoticeClient wechatNoticeClient;
    @Value("${wechat.notice.key}")
    private String NOTICE_KEY;
    /**
     * 发送文本消息
     */
    public void sendTextMsg() {
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        //设置消息类型 txt文本
        sendMap.put("msgtype", "text");
        Map<String, String> contentMap = new HashMap<>();
        contentMap.put("content", "你好,我是JCccc的机器人");
        sendMap.put("text", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
    /**
     * 发送markdown文本消息
     */
    public void sendMarkDownTextMsg() {
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        //设置消息类型 markdown文本
        sendMap.put("msgtype", "markdown");
        Map<String, String> contentMap = new HashMap<>();
        contentMap.put("content", "JCccc,您的账户余额已到账<font color=\\\"warning\\\">15000元</font>,开心起来吧。\\\n" +
                "         >付款方:<font color=\\\"comment\\\">白日做梦</font>");
        sendMap.put("markdown", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
    /**
     * 发送图片消息
     */
    public void sendImageMsg() {
        String url = "D:\\Program Files\\JcProjects\\dotest\\src\\main\\resources\\static\\test.png";
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        sendMap.put("msgtype", "image");
        Map<String, String> contentMap = new HashMap<>();
        contentMap.put("md5", getMd5(url));
        contentMap.put("base64", getBase64(url).replaceAll("\r|\n", ""));
        sendMap.put("image", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
    /**
     * 发送图文消息
     */
    public void sendImageAndTxtMsg() {
        Map<String, Object> sendMap = new HashMap<>();
        sendMap.put("msgtype", "news");
        Map<String, Object> contentMap = new HashMap<>();
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        Map<String, Object> obj = new HashMap<>();
        obj.put("title", "小目标青年的博客");
        obj.put("description", "大家给他点点赞!");
        obj.put("url", "https://blog.csdn.net/qq_35387940");
        obj.put("picurl", "https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/6bc435ac39514cb780739ea1cc34c409.png");
        list.add(obj);
        contentMap.put("articles", list);
        sendMap.put("news", contentMap);
        wechatNoticeClient.sendWechatMsg(NOTICE_KEY, sendMap);
    }
    /**
     * 图片转为base64编码
     */
    public String getBase64(String imgFile) {
        InputStream in = null;
        byte[] data = null;
        //  读取图片字节数组
        try {
            in = new FileInputStream(imgFile);
            data = new byte[in.available()];
            in.read(data);
            in.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 对字节数组Base64编码
        BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
        // 返回Base64编码过的字节数组字符串
        return encoder.encode(data);
    }
    /**
     * 获取文件的MD5值
     *
     * @param path
     * @return
     */
    public String getMd5(String path) {
        try {
            MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
            FileInputStream fis = new FileInputStream(path);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int len;
            while ((len = fis.read(buffer)) != -1) {
                md5.update(buffer, 0, len);
            }
            fis.close();
            byte[] byteArray = md5.digest();
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (byte b : byteArray) {
                sb.append(String.format("%02x", b));
            }
            return sb.toString();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}


6.简单写一个测试接口模拟触发一下机器人:


import com.jc.dotest.wechat.MyNoticeUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-5-27 14:52
 * @Description:
 */
@RestController
public class TestController {
    @Autowired
    MyNoticeUtil myNoticeUtil;
    @GetMapping("/doTest")
    public String doTest(@RequestParam("testType") String testType){
        if (testType.equals("1")){
            myNoticeUtil.sendTextMsg();
        }
        if (testType.equals("2")){
            myNoticeUtil.sendMarkDownTextMsg();
        }
        if (testType.equals("3")){
            myNoticeUtil.sendImageMsg();
        }
        if (testType.equals("4")){
            myNoticeUtil.sendImageAndTxtMsg();
        }
        return "success";
    }
}


测试效果:


触发发送文本消息


image.png


效果:


 image.png


其他的效果:


好了该篇就到这吧。

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
3月前
|
移动开发 安全 JavaScript
SpringBoot接入微信JSSDK,看这篇妥妥的
这篇教程详细介绍了如何在Spring Boot项目中接入微信JSSDK,实现H5页面的自定义分享和调用相册选取图片等功能。文章首先通过对比理想与现实的分享效果,引出了接入微信JSSDK的必要性。接着,作者提供了GitHub和Gitee上的项目源码链接,并逐步讲解了整个接入过程的关键步骤,包括配置文件、主要类和方法的实现细节,以及必要的微信公众号设置。此外,还特别强调了几个常见问题及其解决方案,如域名绑定、IP白名单设置和签名验证等。最后,通过实际测试验证了功能的正确性。适合初学者快速上手微信JSSDK接入。
53 8
SpringBoot接入微信JSSDK,看这篇妥妥的
|
3月前
|
监控 机器人 Shell
Nightingale——夜莺监控系统部署企业微信机器人告警系【四】
Nightingale——夜莺监控系统部署企业微信机器人告警系【四】
134 1
Nightingale——夜莺监控系统部署企业微信机器人告警系【四】
|
3月前
|
小程序 前端开发 JavaScript
【项目实战】SpringBoot+uniapp+uview2打造一个企业黑红名单吐槽小程序
【避坑宝】是一款企业黑红名单吐槽小程序,旨在帮助打工人群体辨别企业优劣。该平台采用SpringBoot+MybatisPlus+uniapp+uview2等技术栈构建,具备丰富的注释与简洁的代码结构,非常适合实战练习与学习。通过小程序搜索“避坑宝”即可体验。
94 0
【项目实战】SpringBoot+uniapp+uview2打造一个企业黑红名单吐槽小程序
|
3月前
|
小程序 JavaScript Java
微信小程序+SpringBoot接入后台服务,接口数据来自后端
这篇文章介绍了如何将微信小程序与SpringBoot后端服务进行数据交互,包括后端接口的编写、小程序获取接口数据的方法,以及数据在小程序中的展示。同时,还涉及到了使用Vue搭建后台管理系统,方便数据的查看和管理。
微信小程序+SpringBoot接入后台服务,接口数据来自后端
|
3月前
|
小程序 安全 Java
|
3月前
|
小程序 Java API
springboot 微信小程序整合websocket,实现发送提醒消息
springboot 微信小程序整合websocket,实现发送提醒消息
|
4月前
|
JavaScript Java 测试技术
基于SpringBoot+Vue+uniapp的宠物医院微信小程序的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于SpringBoot+Vue+uniapp的宠物医院微信小程序的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
78 7
|
4月前
|
JavaScript Java 测试技术
基于SpringBoot+Vue的宠物医院微信小程序的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于SpringBoot+Vue的宠物医院微信小程序的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
89 7
|
6月前
|
传感器 人工智能 监控
智能耕耘机器人
智能耕耘机器人
129 3
|
26天前
|
人工智能 搜索推荐 机器人
挑战未来职场:亲手打造你的AI面试官——基于Agents的模拟面试机器人究竟有多智能?
【10月更文挑战第7天】基于Agent技术,本项目构建了一个AI模拟面试机器人,旨在帮助求职者提升面试表现。通过Python、LangChain和Hugging Face的transformers库,实现了自动提问、即时反馈等功能,提供灵活、个性化的模拟面试体验。相比传统方法,AI模拟面试机器人不受时间和地点限制,能够实时提供反馈,帮助求职者更好地准备面试。
34 2