Tio Boot DocsTio Boot Docs
Home
  • java-db
  • api-table
  • Enjoy
  • Tio Boot Admin
  • ai_agent
  • translator
  • knowlege_base
  • ai-search
  • 案例
Abount
  • Github
  • Gitee
Home
  • java-db
  • api-table
  • Enjoy
  • Tio Boot Admin
  • ai_agent
  • translator
  • knowlege_base
  • ai-search
  • 案例
Abount
  • Github
  • Gitee
  • 01_tio-boot 简介

    • tio-boot:新一代高性能 Java Web 开发框架
    • tio-boot 入门示例
    • Tio-Boot 配置 : 现代化的配置方案
    • tio-boot 整合 Logback
    • tio-boot 整合 hotswap-classloader 实现热加载
    • 自行编译 tio-boot
    • 最新版本
    • 开发规范
  • 02_部署

    • 使用 Maven Profile 实现分环境打包 tio-boot 项目
    • Maven 项目配置详解:依赖与 Profiles 配置
    • tio-boot 打包成 FastJar
    • 使用 GraalVM 构建 tio-boot Native 程序
    • 使用 Docker 部署 tio-boot
    • 部署到 Fly.io
    • 部署到 AWS Lambda
    • 到阿里云云函数
    • 使用 Deploy 工具部署
    • 胖包与瘦包的打包与部署
    • 使用 Jenkins 部署 Tio-Boot 项目
    • 使用 Nginx 反向代理 Tio-Boot
    • 使用 Supervisor 管理 Java 应用
  • 03_配置

    • 配置参数
    • 服务器监听器
    • 内置缓存系统 AbsCache
    • 使用 Redis 作为内部 Cache
    • 静态文件处理器
    • 基于域名的静态资源隔离
    • DecodeExceptionHandler
  • 04_原理

    • 生命周期
    • 请求处理流程
    • 重要的类
  • 05_json

    • Json
    • 接受 JSON 和响应 JSON
    • 响应实体类
  • 06_web

    • 概述
    • 文件上传
    • 接收请求参数
    • 接收日期参数
    • 接收数组参数
    • 返回字符串
    • 返回文本数据
    • 返回网页
    • 请求和响应字节
    • 文件下载
    • 返回视频文件并支持断点续传
    • http Session
    • Cookie
    • HttpRequest
    • HttpResponse
    • Resps
    • RespBodyVo
    • /zh/06_web/19.html
    • 全局异常处理器
    • 异步
    • 动态 返回 CSS 实现
    • 返回图片
    • Transfer-Encoding: chunked 实时音频播放
    • Server-Sent Events (SSE)
    • 接口访问统计
    • 接口请求和响应数据记录
    • 自定义 Handler 转发请求
    • 使用 HttpForwardHandler 转发所有请求
    • 跨域
    • 添加 Controller
    • 常用工具类
    • HTTP Basic 认证
    • WebJars
    • JProtobuf
  • 07_validate

    • 数据紧校验规范
    • 参数校验
  • 08_websocket

    • 使用 tio-boot 搭建 WebSocket 服务
    • WebSocket 聊天室项目示例
  • 09_java-db

    • java‑db
    • 操作数据库入门示例
    • SQL 模板
    • 数据源配置与使用
    • ActiveRecord
    • Model
    • 生成器与 Model
    • Db 工具类
    • 批量操作
    • 数据库事务处理
    • Cache 缓存
    • Dialect 多数据库支持
    • 表关联操作
    • 复合主键
    • Oracle 支持
    • Enjoy SQL 模板
    • Java-DB 整合 Enjoy 模板最佳实践
    • 多数据源支持
    • 独立使用 ActiveRecord
    • 调用存储过程
    • java-db 整合 Guava 的 Striped 锁优化
    • 生成 SQL
    • 通过实体类操作数据库
    • java-db 读写分离
    • Spring Boot 整合 Java-DB
    • like 查询
    • 常用操作示例
    • Druid 监控集成指南
    • SQL 统计
  • 10_api-table

    • ApiTable 概述
    • 使用 ApiTable 连接 SQLite
    • 使用 ApiTable 连接 Mysql
    • 使用 ApiTable 连接 Postgres
    • 使用 ApiTable 连接 TDEngine
    • 使用 api-table 连接 oracle
    • 使用 api-table 连接 mysql and tdengine 多数据源
    • EasyExcel 导出
    • EasyExcel 导入
    • TQL(Table SQL)前端输入规范
    • ApiTable 实现增删改查
    • 数组类型
    • 单独使用 ApiTable
  • 11_aop

    • JFinal-aop
    • Aop 工具类
    • 配置
    • 配置
    • 独立使用 JFinal Aop
    • @AImport
    • 原理解析
  • 12_cache

    • Caffine
    • Jedis-redis
    • hutool RedisDS
    • Redisson
    • Caffeine and redis
    • CacheUtils 工具类
    • 使用 CacheUtils 整合 caffeine 和 redis 实现的两级缓存
    • 使用 java-db 整合 ehcache
    • 使用 java-db 整合 redis
    • Java DB Redis 相关 Api
    • redis 使用示例
  • 13_认证和权限

    • hutool-JWT
    • FixedTokenInterceptor
    • 使用内置 TokenManager 实现登录
    • 用户系统
    • 重置密码
    • 匿名登录
    • Google 登录
    • 权限校验注解
    • Sa-Token
    • sa-token 登录注册
    • StpUtil.isLogin() 源码解析
    • 短信登录
    • 移动端微信登录实现指南
    • 移动端重置密码
  • 14_i18n

    • i18n
  • 15_enjoy

    • tio-boot 整合 Enjoy 模版引擎文档
    • 引擎配置
    • 表达式
    • 指令
    • 注释
    • 原样输出
    • Shared Method 扩展
    • Shared Object 扩展
    • Extension Method 扩展
    • Spring boot 整合
    • 独立使用 Enjoy
    • tio-boot enjoy 自定义指令 localeDate
    • PromptEngine
    • Enjoy 入门示例-擎渲染大模型请求体
    • Enjoy 使用示例
  • 16_定时任务

    • Quartz 定时任务集成指南
    • 分布式定时任务 xxl-jb
    • cron4j 使用指南
  • 17_tests

    • TioBootTest 类
  • 18_tio

    • TioBootServer
    • tio-core
    • 内置 TCP 处理器
    • 独立启动 UDPServer
    • 使用内置 UDPServer
    • t-io 消息处理流程
    • tio-运行原理详解
    • TioConfig
    • ChannelContext
    • Tio 工具类
    • 业务数据绑定
    • 业务数据解绑
    • 发送数据
    • 关闭连接
    • Packet
    • 监控: 心跳
    • 监控: 客户端的流量数据
    • 监控: 单条 TCP 连接的流量数据
    • 监控: 端口的流量数据
    • 单条通道统计: ChannelStat
    • 所有通道统计: GroupStat
    • 资源共享
    • 成员排序
    • SSL
    • DecodeRunnable
    • 使用 AsynchronousSocketChannel 响应数据
    • 拉黑 IP
    • 深入解析 Tio 源码:构建高性能 Java 网络应用
  • 19_aio

    • ByteBuffer
    • AIO HTTP 服务器
    • 自定义和线程池和池化 ByteBuffer
    • AioHttpServer 应用示例 IP 属地查询
    • 手写 AIO Http 服务器
  • 20_netty

    • Netty TCP Server
    • Netty Web Socket Server
    • 使用 protoc 生成 Java 包文件
    • Netty WebSocket Server 二进制数据传输
    • Netty 组件详解
  • 21_netty-boot

    • Netty-Boot
    • 原理解析
    • 整合 Hot Reload
    • 整合 数据库
    • 整合 Redis
    • 整合 Elasticsearch
    • 整合 Dubbo
    • Listener
    • 文件上传
    • 拦截器
    • Spring Boot 整合 Netty-Boot
    • SSL 配置指南
    • ChannelInitializer
    • Reserve
  • 22_MQ

    • Mica-mqtt
    • EMQX
    • Disruptor
  • 23_tio-utils

    • tio-utils
    • HttpUtils
    • Notification
    • 邮箱
    • JSON
    • 读取文件
    • Base64
    • 上传和下载
    • Http
    • Telegram
    • RsaUtils
    • EnvUtils 使用文档
    • 系统监控
    • 毫秒并发 ID (MCID) 生成方案
  • 24_tio-http-server

    • 使用 Tio-Http-Server 搭建简单的 HTTP 服务
    • tio-boot 添加 HttpRequestHandler
    • 在 Android 上使用 tio-boot 运行 HTTP 服务
    • tio-http-server-native
    • handler 常用操作
  • 25_tio-websocket

    • WebSocket 服务器
    • WebSocket Client
  • 26_tio-im

    • 通讯协议文档
    • ChatPacket.proto 文档
    • java protobuf
    • 数据表设计
    • 创建工程
    • 登录
    • 历史消息
    • 发消息
  • 27_mybatis

    • Tio-Boot 整合 MyBatis
    • 使用配置类方式整合 MyBatis
    • 整合数据源
    • 使用 mybatis-plus 整合 tdengine
    • 整合 mybatis-plus
  • 28_mongodb

    • tio-boot 使用 mongo-java-driver 操作 mongodb
  • 29_elastic-search

    • Elasticsearch
    • JavaDB 整合 ElasticSearch
    • Elastic 工具类使用指南
    • Elastic-search 注意事项
    • ES 课程示例文档
  • 30_magic-script

    • tio-boot 与 magic-script 集成指南
  • 31_groovy

    • tio-boot 整合 Groovy
  • 32_firebase

    • 整合 google firebase
    • Firebase Storage
    • Firebase Authentication
    • 使用 Firebase Admin SDK 进行匿名用户管理与自定义状态标记
    • 导出用户
    • 注册回调
    • 登录注册
  • 33_文件存储

    • 文件上传数据表
    • 本地存储
    • 使用 AWS S3 存储文件并整合到 Tio-Boot 项目中
    • 存储文件到 腾讯 COS
  • 34_spider

    • jsoup
    • 爬取 z-lib.io 数据
    • 整合 WebMagic
    • WebMagic 示例:爬取学校课程数据
    • Playwright
    • Flexmark (Markdown 处理器)
    • tio-boot 整合 Playwright
    • 缓存网页数据
  • 36_integration_thirty_party

    • tio-boot 整合 okhttp
    • 整合 GrpahQL
    • 集成 Mailjet
    • 整合 ip2region
    • 整合 GeoLite 离线库
    • 整合 Lark 机器人指南
    • 集成 Lark Mail 实现邮件发送
    • Thymeleaf
    • Swagger
    • Clerk 验证
  • 37_dubbo

    • 概述
    • dubbo 2.6.0
    • dubbo 2.6.0 调用过程
    • dubbo 3.2.0
  • 38_spring

    • Spring Boot Web 整合 Tio Boot
    • spring-boot-starter-webflux 整合 tio-boot
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter Data Redis 指南
  • 39_spring-cloud

    • tio-boot spring-cloud
  • 40_mysql

    • 使用 Docker 运行 MySQL
    • /zh/42_mysql/02.html
  • 41_postgresql

    • PostgreSQL 安装
    • PostgreSQL 主键自增
    • PostgreSQL 日期类型
    • Postgresql 金融类型
    • PostgreSQL 数组类型
    • PostgreSQL 全文检索
    • PostgreSQL 查询优化
    • 获取字段类型
    • PostgreSQL 向量
    • PostgreSQL 优化向量查询
    • PostgreSQL 其他
  • 43_oceanbase

    • 快速体验 OceanBase 社区版
    • 快速上手 OceanBase 数据库单机部署与管理
    • 诊断集群性能
    • 优化 SQL 性能指南
    • /zh/43_oceanbase/05.html
  • 50_media

    • JAVE 提取视频中的声音
    • Jave 提取视频中的图片
    • /zh/50_media/03.html
  • 51_asr

    • Whisper-JNI
  • 54_native-media

    • java-native-media
    • JNI 入门示例
    • mp3 拆分
    • mp4 转 mp3
    • 使用 libmp3lame 实现高质量 MP3 编码
    • Linux 编译
    • macOS 编译
    • 从 JAR 包中加载本地库文件
    • 支持的音频和视频格式
    • 任意格式转为 mp3
    • 通用格式转换
    • 通用格式拆分
    • 视频合并
    • VideoToHLS
    • split_video_to_hls 支持其他语言
    • 持久化 HLS 会话
  • 55_telegram4j

    • 数据库设计
    • /zh/55_telegram4j/02.html
    • 基于 MTProto 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 过滤旧消息
    • 保存机器人消息
    • 定时推送
    • 增加命令菜单
    • 使用 telegram-Client
    • 使用自定义 StoreLayout
    • 延迟测试
    • Reactor 错误处理
    • Telegram4J 常见错误处理指南
  • 56_telegram-bots

    • TelegramBots 入门指南
    • 使用工具库 telegram-bot-base 开发翻译机器人
  • 60_LLM

    • 简介
    • AI 问答
    • /zh/60_LLM/03.html
    • /zh/60_LLM/04.html
    • 增强检索(RAG)
    • 结构化数据检索
    • 搜索+AI
    • 集成第三方 API
    • 后置处理
    • 推荐问题生成
    • 连接代码执行器
    • 避免 GPT 混乱
    • /zh/60_LLM/13.html
  • 61_ai_agent

    • 数据库设计
    • 示例问题管理
    • 会话管理
    • 历史记录
    • 对接 Perplexity API
    • 意图识别与生成提示词
    • 智能问答模块设计与实现
    • 文件上传与解析文档
    • 翻译
    • 名人搜索功能实现
    • Ai studio gemini youbue 问答使用说明
    • 自建 YouTube 字幕问答系统
    • 自建 获取 youtube 字幕服务
    • 通用搜索
    • /zh/61_ai_agent/15.html
    • 16
    • 17
    • 18
    • 在 tio-boot 应用中整合 ai-agent
    • 16
  • 62_translator

    • 简介
  • 63_knowlege_base

    • 数据库设计
    • 用户登录实现
    • 模型管理
    • 知识库管理
    • 文档拆分
    • 片段向量
    • 命中测试
    • 文档管理
    • 片段管理
    • 问题管理
    • 应用管理
    • 向量检索
    • 推理问答
    • 问答模块
    • 统计分析
    • 用户管理
    • api 管理
    • 存储文件到 S3
    • 文档解析优化
    • 片段汇总
    • 段落分块与检索
    • 多文档解析
    • 对话日志
    • 检索性能优化
    • Milvus
    • 文档解析方案和费用对比
    • 离线运行向量模型
  • 64_ai-search

    • ai-search 项目简介
    • ai-search 数据库文档
    • ai-search SearxNG 搜索引擎
    • ai-search Jina Reader API
    • ai-search Jina Search API
    • ai-search 搜索、重排与读取内容
    • ai-search PDF 文件处理
    • ai-search 推理问答
    • Google Custom Search JSON API
    • ai-search 意图识别
    • ai-search 问题重写
    • ai-search 系统 API 接口 WebSocket 版本
    • ai-search 搜索代码实现 WebSocket 版本
    • ai-search 生成建议问
    • ai-search 生成问题标题
    • ai-search 历史记录
    • Discover API
    • 翻译
    • Tavily Search API 文档
    • 对接 Tavily Search
    • 火山引擎 DeepSeek
    • 对接 火山引擎 DeepSeek
    • ai-search 搜索代码实现 SSE 版本
    • jar 包部署
    • Docker 部署
    • 爬取一个静态网站的所有数据
    • 网页数据预处理
    • 网页数据检索与问答流程整合
  • 65_java-linux

    • Java 执行 python 代码
    • 通过大模型执行 Python 代码
    • MCP 协议
    • Cline 提示词
    • Cline 提示词-中文版本
  • 66_manim

    • Teach me anything - 基于大语言的知识点讲解视频生成系统
    • Manim 开发环境搭建
    • 生成场景提示词
    • 生成代码
    • 完整脚本示例
    • 语音合成系统
    • Fish.audio TTS 接口说明文档与 Java 客户端封装
    • 整合 fishaudio 到 java-uni-ai-server 项目
    • 执行 Python (Manim) 代码
    • 使用 SSE 流式传输生成进度的实现文档
    • 整合全流程完整文档
    • HLS 动态推流技术文档
    • manim 分场景生成代码
    • 分场景运行代码及流式播放支持
    • 分场景业务端完整实现流程
    • Maiim布局管理器
    • 仅仅生成场景代码
    • 使用 modal 运行 manim 代码
    • Python 使用 Modal GPU 加速渲染
    • Modal 平台 GPU 环境下运行 Manim
    • Modal Manim OpenGL 安装与使用
    • 优化 GPU 加速
    • 生成视频封面流程
    • Java 调用 manim 命令 执行代码 生成封面
    • Manim 图像生成服务客户端文档
    • manim render help
    • 显示 中文公式
    • manimgl
    • EGL
    • /zh/66_manim/30.html
    • /zh/66_manim/31.html
    • /zh/66_manim/32.html
    • /zh/66_manim/33.html
  • 68_java-llm-proxy

    • 使用tio-boot搭建openai 代理服务
  • 70_tio-boot-admin

    • 入门指南
    • 初始化数据
    • token 存储
    • 与前端集成
    • 文件上传
    • 网络请求
    • 图片管理
    • /zh/70_tio-boot-admin/08.html
    • Word 管理
    • PDF 管理
    • 文章管理
    • 富文本编辑器
  • 71_tio-boot

    • /zh/71_tio-boot/01.html
    • Swagger 整合到 Tio-Boot 中的指南
    • HTTP/1.1 Pipelining 性能测试报告
  • 80_性能测试

    • 压力测试 - tio-http-serer
    • 压力测试 - tio-boot
    • 压力测试 - tio-boot-native
    • 压力测试 - netty-boot
    • 性能测试对比
    • TechEmpower FrameworkBenchmarks
    • 压力测试 - tio-boot 12 C 32G
  • 99_案例

    • 封装 IP 查询服务
    • tio-boot 案例 - 全局异常捕获与企业微信群通知
    • tio-boot 案例 - 文件上传和下载
    • tio-boot 案例 - 整合 ant design pro 增删改查
    • tio-boot 案例 - 流失响应
    • tio-boot 案例 - 增强检索
    • tio-boot 案例 - 整合 function call
    • tio-boot 案例 - 定时任务 监控 PostgreSQL、Redis 和 Elasticsearch
    • Tio-Boot 案例:使用 SQLite 整合到登录注册系统
    • tio-boot 案例 - 执行 shell 命令

定时推送

在本节中,我们将指导您如何为 Telegram 翻译机器人添加定时推送功能。具体包括创建一个 Telegram 群组,并配置机器人定时向该群组推送指定的文章。通过这种方式,您可以实现定期分享内容,提高群组的活跃度和用户参与度。

步骤概述

  1. 创建一个 Telegram 群组
  2. 配置机器人加入群组
  3. 实现定时推送功能
  4. 测试与验证

步骤详解

1. 创建一个 Telegram 群组

首先,您需要在 Telegram 中创建一个新的群组,用于接收机器人定时推送的文章。

操作步骤:

  1. 打开 Telegram 应用。
  2. 点击左上角的“三条横线”菜单图标,选择“新建群组”。
  3. 从联系人列表中选择一个或多个成员(您可以在后续步骤中添加机器人)。
  4. 点击“下一步”,为群组命名,例如“每日文章推送”。
  5. 完成群组创建后,记下群组的名称和链接,以便后续配置。

2. 配置机器人加入群组

为了让机器人能够向群组发送消息,您需要将机器人添加到群组中,并授予相应的权限。

操作步骤:

  1. 在 Telegram 中,进入您刚创建的群组。
  2. 点击群组名称,进入群组信息页面。
  3. 选择“添加成员”,搜索并选择您的机器人(例如:litongjava_bot)。
  4. 将机器人添加到群组后,确保它具有发送消息的权限。

获取群组的 Chat ID

为了让机器人能够向群组发送消息,您需要获取群组的 Chat ID。由于使用 MTProto 协议,获取 Chat ID 的方式稍有不同。

方法一:通过日志获取

  1. 启动您的 Telegram Translate Bot。
  2. 在群组中发送一条消息。
  3. 查看服务器日志,查找该消息事件中的 chatId。

方法二:使用专用命令

您可以为机器人添加一个命令,如 get_chat_id,用于获取当前聊天的 Chat ID。

  private Mono<Message> processAndSendMessage(Chat chat, Message message) {
    String text = message.getContent();

    if (text.equals("/get_chat_id")) {
      Id id = chat.getId();
      Mono<Message> monoMessage = chat.sendMessage("Chat ID: " + id.asLong());
      return monoMessage;
    }

添加上述代码后,重新启动机器人,并在群组中发送 get_chat_id,机器人将回复群组的 Chat ID。 不用@机器人,机器人 会自动获取群中的所有消息

3. 实现定时推送功能

为了实现定时向群组推送文章,我们将使用 Java 的 ScheduledExecutorService 来安排定时任务。同时,您需要编写代码来读取或指定要推送的文章内容,并通过 MTProto 客户端发送消息。 使用 Java 内置的 ScheduledExecutorService,无需额外依赖。

3.1 编写定时推送配置类

package com.litongjava.gpt.translator.config;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import com.litongjava.annotation.AConfiguration;
import com.litongjava.annotation.Initialization;
import com.litongjava.gpt.translator.services.ScheduledPushService;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@AConfiguration
@Slf4j
public class SchedulerConfig {

  private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

  @Initialization
  public void startScheduledTask() {
    ScheduledPushService scheduledPushService = Aop.get(ScheduledPushService.class);
    // 设定任务在每天的固定时间执行,例如每天上午9点
    long initialDelay = computeInitialDelay(9, 00); // 9:00 AM
    long period = TimeUnit.DAYS.toSeconds(1);

    scheduler.scheduleAtFixedRate(scheduledPushService::pushArticleToGroup, initialDelay, period, TimeUnit.SECONDS);
    log.info("定时推送任务已启动,每天上午9点执行。");
  }

  /**
   * 计算从当前时间到目标时间的初始延迟(秒)
   */
  private long computeInitialDelay(int targetHour, int targetMinute) {
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    LocalDateTime nextRun = now.withHour(targetHour).withMinute(targetMinute).withSecond(0).withNano(0);
    if (now.compareTo(nextRun) > 0) {
      nextRun = nextRun.plusDays(1);
    }
    return java.time.Duration.between(now, nextRun).getSeconds();
  }
}

3.2 编写定时推送业务类

创建一个新的 Java 类 ScheduledPushService,负责管理定时任务并向群组推送文章。

package com.litongjava.gpt.translator.services;

import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

import com.litongjava.gpt.translator.client.TelegramClient;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import reactor.core.publisher.Mono;
import telegram4j.core.object.Message;
import telegram4j.core.object.chat.Chat;
import telegram4j.core.spec.SendMessageSpec;
import telegram4j.core.util.Id;

@Slf4j
public class ScheduledPushService {

  // 群组的 Chat ID,请在前面步骤中获取
  private final Long groupChatId = 4679160257L;

  /**
   * 推送文章到群组
   */
  public void pushArticleToGroup() {
    String article = getDailyArticle();
    try {
      sendMessageToGroup(article).subscribe();
      log.info("成功向群组推送文章。");
    } catch (Exception e) {
      log.error("推送文章到群组时发生异常", e);
    }
  }

  /**
   * 获取当天要推送的文章
   *
   * @return 文章内容
   */
  public String getDailyArticle() {
    // 示例:根据日期生成文章标题
    LocalDate today = LocalDate.now();
    String formattedDate = today.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日"));
    String article = String.format("📅 **每日一文** - %s\n\n这里是今天的文章内容。请大家阅读并讨论!", formattedDate);
    return article;
  }

  /**
   * 通过 MTProto 客户端发送消息到指定群组
   */
  private Mono<Message> sendMessageToGroup(String message) {
    Id chatId = Id.ofChat(groupChatId);
    Mono<Chat> monoChat = TelegramClient.client.getChatById(chatId);
    Mono<Message> monoMessage = monoChat.flatMap(chat -> chat.sendMessage(SendMessageSpec.of(message)));
    return monoMessage;
  }
}

代码解析:

  1. ScheduledExecutorService:用于管理定时任务。这里我们创建了一个单线程的调度器。

  2. startScheduledTask() 方法:配置定时任务,使其每天上午 9 点执行 pushArticleToGroup 方法。

  3. computeInitialDelay() 方法:计算当前时间到下一个目标时间(如 9:00 AM)的延迟,以确保任务在正确的时间开始。

  4. pushArticleToGroup() 方法:调用 获取当天的文章,并通过 sendMessageToGroup 方法发送到群组。

  5. sendMessageToGroup() 方法:使用 MTProto 客户端向指定群组发送消息。

  6. getDailyArticle() 方法:当前示例中,文章内容是动态生成的,包含当天的日期。您可以根据实际需求,修改此方法以从数据库或其他来源获取真实的文章内容。

4. 测试与验证

完成上述配置后,您需要测试定时推送功能,确保机器人能够按预期向群组推送文章。

4.1 启动机器人

在 TelegramTranslateBot 获取 client 并添加到 TelegramClient.client 中

package com.litongjava.gpt.translator.config;

import java.nio.file.Path;
import java.time.Duration;
import java.util.function.Function;

import com.litongjava.annotation.AConfiguration;
import com.litongjava.annotation.Initialization;
import com.litongjava.gpt.translator.client.TelegramClient;
import com.litongjava.gpt.translator.predicate.UserPredicate;
import com.litongjava.gpt.translator.tgfunc.TranslateFunction;
import com.litongjava.tio.boot.server.TioBootServer;
import com.litongjava.tio.utils.environment.EnvUtils;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import reactor.util.retry.Retry;
import telegram4j.core.MTProtoBootstrap;
import telegram4j.core.MTProtoTelegramClient;
import telegram4j.core.event.domain.message.SendMessageEvent;
import telegram4j.mtproto.RpcException;
import telegram4j.mtproto.store.FileStoreLayout;
import telegram4j.mtproto.store.StoreLayoutImpl;

@Slf4j
@AConfiguration
public class TelegramTranslateBot {

  @Initialization
  public void config() {
    // 从环境变量获取 Telegram API 配置信息
    int apiId = EnvUtils.getInt("telegram.api.id");
    String apiHash = EnvUtils.getStr("telegram.api.hash");
    String botAuthToken = EnvUtils.getStr("telegram.bot.auth.token");

    String botId = botAuthToken.split(":")[0];
    // 创建并连接 MTProto Telegram 客户端
    MTProtoBootstrap bootstrap = MTProtoTelegramClient.create(apiId, apiHash, botAuthToken);

    StoreLayoutImpl storeLayoutImpl = new StoreLayoutImpl(Function.identity());
    FileStoreLayout storeLayout = new FileStoreLayout(storeLayoutImpl, Path.of("t4j-bot_" + botId + ".bin"));
    bootstrap.setStoreLayout(storeLayout);

    MTProtoTelegramClient client = bootstrap.connect().block();
    if (client == null) {
      log.error("Failed to connect to Telegram MTProto client.");
      return;
    }

    // 获取自己的id
    long selfId = client.getSelfId().asLong();
    log.info("self id:{}", selfId);

    // 配置事件监听器:接收 SendMessageEvent,过滤用户消息,并应用翻译功能
    client.on(SendMessageEvent.class)
        //
        .filter(new UserPredicate(selfId)::test).flatMap(new TranslateFunction()::apply)
        //
        .delayElements(Duration.ofSeconds(1)) // 每秒最多发送一条消息
        //
        .doOnError(e -> log.error("处理消息时发生错误", e))
        //
        .retryWhen(Retry.backoff(5, Duration.ofSeconds(1)).filter(e -> e instanceof RpcException))
        //
        .subscribe();

    TelegramClient.client = client;

    // 防止主线程阻塞,监控客户端断开连接
    //    TioThreadUtils.submit(() -> {
    //      client.onDisconnect().block();
    //      log.info("Telegram client disconnected.");
    //    });

    // 在服务器关闭时,断开 Telegram 客户端连接
    HookCan.me().addDestroyMethod(client::disconnect);

    log.info("Telegram MTProto client configured and connected.");
  }
}
package com.litongjava.gpt.translator.client;

import telegram4j.core.MTProtoTelegramClient;

public class TelegramClient {

  public static MTProtoTelegramClient client = null;

}

4.2 手动触发推送任务(可选)

为了验证推送功能,我们编辑一个 Controller 测试推送代码

package com.litongjava.gpt.translator.controller;

import com.litongjava.annotation.RequestPath;
import com.litongjava.gpt.translator.services.ScheduledPushService;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;
import com.litongjava.model.body.RespBodyVo;

@RequestPath("/test")
public class TestController {

  public RespBodyVo push() {
    Aop.get(ScheduledPushService.class).pushArticleToGroup();
    return RespBodyVo.ok();
  }
}

保存修改并重新启动机器人,观察群组中是否收到推送的文章消息。

将机器人添加到群里后自动获取 ChatId

将机器人添加到群里后 机器人会收到一个 SendMessageEvent,event message action is MessageActionChatAddUser,具体内容如下

SendMessageEvent{
	message=Message{data=Variant2{t2=MessageService#2b085862{flags=100000000, id=1698, fromId=PeerUser#59511722{userId=6276672963}, peerId=PeerChat#36c6019a{chatId=4679160257}, replyTo=null, date=1733599167, action=MessageActionChatAddUser#15cefd00{users=[7847170133]}, ttlPeriod=null}}},

	chat=GroupChat{minData=BaseChat#41cbf256{flags=1000000000000000000, id=4679160257, title='telegram_dev_test', photo=ChatPhotoEmpty#37c1011c{}, participantsCount=2, date=1733599148, version=2, migratedTo=null, adminRights=null, defaultBannedRights=ChatBannedRights#9f120418{flags=0, untilDate=2147483647}}, fullData=null},

	author=User{minData=BaseUser#abb5f120{flags=10010000000000000001101011, flags2=10000, id=6276672963, accessHash=-6745242867060598026, firstName='', lastName='null', username='', phone='null', photo=BaseUserProfilePhoto#82d1f706{flags=0, photoId=5129962608709971087, strippedThumb=null, dcId=1}, status=UserStatusRecently#e26f42f1{}, botInfoVersion=null, restrictionReason=null, botInlinePlaceholder='null', langCode='zh-hans', emojiStatus=null, usernames=null, storiesMaxId=null}, fullData=null}
}

如果机器人收到用户发送的消息,event message 没有 action 对象

SendMessageEvent{
	message=Message{data=Variant2{t1=BaseMessage#38116ee0{flags=100000000, id=1702, fromId=PeerUser#59511722{userId=6276672963}, peerId=PeerChat#36c6019a{chatId=4679160257}, fwdFrom=null, viaBotId=null, replyTo=null, date=1733622976, message='get_chat_id', media=null, replyMarkup=null, entities=null, views=null, forwards=null, replies=null, editDate=null, postAuthor='null', groupedId=null, reactions=null, restrictionReason=null, ttlPeriod=null}}},

	chat=GroupChat{minData=BaseChat#41cbf256{flags=1000000000000000000, id=4679160257, title='telegram_dev_test', photo=ChatPhotoEmpty#37c1011c{}, participantsCount=2, date=1733599148, version=2, migratedTo=null, adminRights=null, defaultBannedRights=ChatBannedRights#9f120418{flags=0, untilDate=2147483647}}, fullData=null},

	author=User{minData=BaseUser#abb5f120{flags=10010000000000000001101011, flags2=10000, id=6276672963, accessHash=-6745242867060598026, firstName='', lastName='null', username='', phone='null', photo=BaseUserProfilePhoto#82d1f706{flags=0, photoId=5129962608709971087, strippedThumb=null, dcId=1}, status=UserStatusRecently#e26f42f1{}, botInfoVersion=null, restrictionReason=null, botInlinePlaceholder='null', langCode='zh-hans', emojiStatus=null, usernames=null, storiesMaxId=null}, fullData=null}
}

推送消息到超级群

问题描述

我自己创建的群,我可以推送消息,但是别人创建的群却不行 1.我创建的群是 groupChat 2.别人创建是 SupergroupChat

SupergroupChat 获取到的消息如下,该如何解决

SendMessageEvent{

	message=Message{data=Variant2{t1=BaseMessage#38116ee0{flags=100000010, id=55, fromId=PeerUser#59511722{userId=user_id}, peerId=PeerChannel#a2a5371e{channelId=chat_id}, fwdFrom=null, viaBotId=null, replyTo=null, date=1733626097, message='Chat ID: chat_id', media=null, replyMarkup=null, entities=null, views=null, forwards=null, replies=null, editDate=null, postAuthor='null', groupedId=null, reactions=null, restrictionReason=null, ttlPeriod=null}}},

	chat=SupergroupChat{minData=Channel#83259464{flags=1000110000100000000, flags2=0, id=chat_id, accessHash=-2695782318103141212, title='审核群', username='null', photo=ChatPhotoEmpty#37c1011c{}, date=1733625678, restrictionReason=null, adminRights=ChatAdminRights#5fb224d5{flags=1101010111001}, bannedRights=null, defaultBannedRights=ChatBannedRights#9f120418{flags=0, untilDate=2147483647}, participantsCount=null, usernames=null}, fullData=null},

	author=User{minData=BaseUser#abb5f120{flags=10000000001100010000001011, flags2=10010, id=user_id, accessHash=-4262855346709871929, firstName='my-translator', lastName='null', username='litongjava_bot', phone='null', photo=null, status=null, botInfoVersion=1, restrictionReason=null, botInlinePlaceholder='null', langCode='null', emojiStatus=null, usernames=null, storiesMaxId=null}, fullData=null}

}

问题分析

在 Telegram 中,普通群组(GroupChat) 和 超级群组(SupergroupChat) 在 MTProto 协议中有不同的处理方式。具体来说,超级群组 被视为 频道(Channel),因此需要使用不同的方法来获取和使用其 Chat ID。

以下是详细的解决方案,帮助您在超级群组中实现定时推送功能。

  1. 群组类型不同:

    • 普通群组(GroupChat) 使用 PeerChat,其 Chat ID 是一个较大的数值(例如:4679160257)。
    • 超级群组(SupergroupChat) 使用 PeerChannel,其 Channel ID 是一个较小的数值(例如:2431959548)。
  2. ID 构建方式不同:

    • 对于 普通群组,需要使用 Id.ofChat(groupChatId)。
    • 对于 超级群组,需要使用 Id.ofChannel(channelId)。

因此,当您向超级群组发送消息时,必须使用 Channel ID 并通过 Id.ofChannel 方法构建 Id 对象,而不是使用 Id.ofChat。

修改后的代码

package com.litongjava.gpt.translator.services;

import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

import com.litongjava.gpt.translator.client.TelegramClient;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import reactor.core.publisher.Mono;
import telegram4j.core.object.Message;
import telegram4j.core.spec.SendMessageSpec;
import telegram4j.core.util.Id;

@Slf4j
public class ScheduledPushService {

  // 普通群组的 Chat ID
  private final Long groupChatId = 8888888L;

  // 超级群组的 Channel ID
  private final Long supergroupChannelId = 999999999L;

  /**
   * 推送文章到群组和超级群组
   */
  public void pushArticleToGroup() {
    SendMessageSpec messageSpec = SendMessageSpec.of(getDailyArticle());

    try {
      // 推送到超级群组
      sendMessageToGroup(supergroupChannelId, true, messageSpec).doOnSuccess(msg -> log.info("成功向超级群组推送文章。")).doOnError(e -> log.error("向超级群组推送文章时发生异常", e)).subscribe();

      // 推送到普通群组
      sendMessageToGroup(groupChatId, false, messageSpec).doOnSuccess(msg -> log.info("成功向普通群组推送文章。")).doOnError(e -> log.error("向普通群组推送文章时发生异常", e)).subscribe();

      log.info("推送任务已完成。");
    } catch (Exception e) {
      log.error("推送文章到群组时发生异常", e);
    }
  }

  /**
   * 获取当天要推送的文章
   *
   * @return 文章内容
   */
  public String getDailyArticle() {
    LocalDate today = LocalDate.now();
    String formattedDate = today.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日"));
    String article = String.format("📅 **每日一文** - %s\n\n这里是今天的文章内容。请大家阅读并讨论!", formattedDate);
    return article;
  }

  /**
   * 通过 MTProto 客户端发送消息到指定群组或超级群组
   *
   * @param id        群组 ID 或频道 ID
   * @param isChannel 是否为频道(超级群组)
   * @param messageSpec 消息规范
   * @return Mono<Message>
   */
  private Mono<Message> sendMessageToGroup(Long id, boolean isChannel, SendMessageSpec messageSpec) {
    Id chatId;
    if (isChannel) {
      chatId = Id.ofChannel(id);
    } else {
      chatId = Id.ofChat(id);
    }

    return TelegramClient.client.getChatById(chatId).flatMap(chat -> {
      log.info("尝试发送消息到 {}: {}", isChannel ? "超级群组" : "普通群组", id);
      return chat.sendMessage(messageSpec).doOnNext(msg -> log.info("消息发送成功: {}", msg)).doOnError(e -> log.error("消息发送失败: ", e));
    });
  }
}

运行日志

2024-12-07 19:22:41.678 [tio-group-3] INFO  c.l.g.t.s.ScheduledPushService.lambda$4:71 - 尝试发送消息到 超级群组: {超级群Id}
2024-12-07 19:22:41.691 [tio-group-3] INFO  c.l.g.t.s.ScheduledPushService.pushArticleToGroup:36 - 推送任务已完成。
2024-12-07 19:22:41.835 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO  c.l.g.t.s.ScheduledPushService.lambda$5:72 - 消息发送成功: Message{data=Variant2{t1=BaseMessage#38116ee0{flags=100000010, id=69, fromId=PeerUser#59511722{userId=7847170133}, peerId=PeerChannel#a2a5371e{channelId={超级群Id}}, fwdFrom=null, viaBotId=null, replyTo=null, date=1733635379, message='📅 **每日一文** - 2024年12月07日

这里是今天的文章内容。请大家阅读并讨论!', media=null, replyMarkup=null, entities=null, views=null, forwards=null, replies=null, editDate=null, postAuthor='null', groupedId=null, reactions=null, restrictionReason=null, ttlPeriod=null}}}
2024-12-07 19:22:41.836 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO  c.l.g.t.s.ScheduledPushService.lambda$0:31 - 成功向超级群组推送文章。
2024-12-07 19:22:41.836 [t4j-events-2] INFO  c.l.g.t.p.UserPredicate.test:21 - e:SendMessageEvent{message=Message{data=Variant2{t1=BaseMessage#38116ee0{flags=100000010, id=69, fromId=PeerUser#59511722{userId=7847170133}, peerId=PeerChannel#a2a5371e{channelId={超级群Id}}, fwdFrom=null, viaBotId=null, replyTo=null, date=1733635379, message='📅 **每日一文** - 2024年12月07日

这里是今天的文章内容。请大家阅读并讨论!', media=null, replyMarkup=null, entities=null, views=null, forwards=null, replies=null, editDate=null, postAuthor='null', groupedId=null, reactions=null, restrictionReason=null, ttlPeriod=null}}}, chat=SupergroupChat{minData=Channel#83259464{flags=1000110000100000000, flags2=0, id={超级群Id}, accessHash=-2695782318103141212, title='最强互推机器人审核群', username='null', photo=ChatPhotoEmpty#37c1011c{}, date=1733625678, restrictionReason=null, adminRights=ChatAdminRights#5fb224d5{flags=1101010111001}, bannedRights=null, defaultBannedRights=ChatBannedRights#9f120418{flags=0, untilDate=2147483647}, participantsCount=null, usernames=null}, fullData=null}, author=User{minData=BaseUser#abb5f120{flags=10000000001100010000001011, flags2=10010, id=7847170133, accessHash=-4262855346709871929, firstName='my-translator', lastName='null', username='litongjava_bot', phone='null', photo=null, status=null, botInfoVersion=1, restrictionReason=null, botInlinePlaceholder='null', langCode='null', emojiStatus=null, usernames=null, storiesMaxId=null}, fullData=null}}
2024-12-07 19:22:41.836 [t4j-events-2] INFO  c.l.g.t.p.UserPredicate.test:37 - 获取到机人自己的消息
2024-12-07 19:22:41.853 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO  c.l.g.t.s.ScheduledPushService.lambda$4:71 - 尝试发送消息到 普通群组: {普通群Id}
2024-12-07 19:22:42.000 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO  c.l.g.t.s.ScheduledPushService.lambda$5:72 - 消息发送成功: Message{data=Variant2{t1=BaseMessage#38116ee0{flags=100000010, id=1752, fromId=PeerUser#59511722{userId=7847170133}, peerId=PeerChat#36c6019a{chatId={普通群Id}}, fwdFrom=null, viaBotId=null, replyTo=null, date=1733635379, message='📅 **每日一文** - 2024年12月07日

这里是今天的文章内容。请大家阅读并讨论!', media=null, replyMarkup=null, entities=null, views=null, forwards=null, replies=null, editDate=null, postAuthor='null', groupedId=null, reactions=null, restrictionReason=null, ttlPeriod=null}}}
2024-12-07 19:22:42.004 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] INFO  c.l.g.t.s.ScheduledPushService.lambda$2:34 - 成功向普通群组推送文章。
2024-12-07 19:22:42.005 [t4j-events-2] INFO  c.l.g.t.p.UserPredicate.test:21 - e:SendMessageEvent{message=Message{data=Variant2{t1=BaseMessage#38116ee0{flags=100000010, id=1752, fromId=PeerUser#59511722{userId=7847170133}, peerId=PeerChat#36c6019a{chatId={普通群Id}}, fwdFrom=null, viaBotId=null, replyTo=null, date=1733635379, message='📅 **每日一文** - 2024年12月07日

这里是今天的文章内容。请大家阅读并讨论!', media=null, replyMarkup=null, entities=null, views=null, forwards=null, replies=null, editDate=null, postAuthor='null', groupedId=null, reactions=null, restrictionReason=null, ttlPeriod=null}}}, chat=null, author=null}
2024-12-07 19:22:42.006 [t4j-events-2] INFO  c.l.g.t.p.UserPredicate.test:28 - 消息发送者信息缺失,可能是机器人自身发送的消息。

注意事项

在首次启动应用程序后,请按照以下步骤操作:

  1. 使用个人账号向机器人发送消息:

    • 操作:使用您的个人 Telegram 账号向机器人发送一条消息,等待机器人的回复。
    • 原因:这是为了建立与机器人的初始连接,并确保机器人能够识别您的账号。这一步骤确保机器人具备与您的账号进行双向通信的权限。
  2. 在超级群组中向机器人发送消息:

    • 操作:在目标超级群组中发送一条消息给机器人,等待机器人的回复。
    • 原因:机器人需要确认其在超级群组中的存在并获得必要的权限。通过在群组中发送消息,您确保机器人能够接收到群组的上下文信息,并正确处理来自群组的请求。
  3. 等待机器人回复后再进行推送:

    • 操作:只有在机器人成功回复上述两步操作后,才开始执行定时推送任务。
    • 原因:确保机器人已经正确连接并获得了所需的访问权限。这一步骤防止在机器人未完全准备好的情况下尝试发送消息,从而避免潜在的错误或消息发送失败。

常见问题


问题一:机器人无法向群组发送消息

可能原因及解决方法:

  1. 权限不足:

    • 确保机器人在群组中具有发送消息的权限。
    • 检查群组设置,确认机器人未被限制发送消息。
  2. 错误的 Chat ID:

    • 确认群组的 Chat ID 是否正确。
    • 使用前述方法重新获取 Chat ID,并更新配置。
  3. 网络连接问题:

    • 确保服务器能够正常访问 Telegram API。
    • 检查防火墙设置,确保相关端口未被阻止。
  4. 机器人未连接到 MTProto 客户端:

    • 查看日志,确认机器人已成功连接到 Telegram MTProto 客户端。
    • 如果未连接,检查 API ID 和 Hash 是否正确配置。

总结

在本节中,我们详细介绍了如何为基于 MTProto 协议开发的 Telegram 翻译机器人添加定时推送功能。通过创建 Telegram 群组、配置机器人权限、实现定时任务调度以及编写推送逻辑,您可以实现自动向群组推送文章的功能。定时推送不仅能够提高群组的活跃度,还能为用户提供定期的有价值内容,增强用户体验。

关键步骤回顾:

  1. 创建 Telegram 群组:用于接收定时推送的文章。
  2. 配置机器人加入群组:确保机器人具有发送消息的权限,并获取群组的 Chat ID。
  3. 实现定时推送功能:
    • 使用 SchedulerConfig 管理定时任务。
    • 编写 ScheduledPushService 类,负责定时获取文章并发送到群组。
  4. 测试与验证:确保定时推送功能正常工作,并根据需要调整配置和代码。

通过上述步骤,您的 Telegram 翻译机器人将不仅具备翻译功能,还能主动向群组推送内容,提升机器人的实用性和用户满意度。希望本节内容对您有所帮助,助您顺利扩展机器人的功能。

参考资料

  • Telegram MTProto 官方文档
  • Telegram4J GitHub 仓库
  • Reactor 官方文档
  • Java ScheduledExecutorService 文档
Edit this page
Last Updated:
Contributors: Tong Li
Prev
保存机器人消息
Next
增加命令菜单