中興AX5400Pro+上手體驗：再升級 雙2.5G網口+USB 3.0這次全都有
2021年11月的時候，中興先后發布了兩款路由器產品，中興AX5400和中興AX5400 Pro，從產品命名上就不難看出這是隸屬于同一系列的，但在外觀設計上這兩款產品可以說是完全沒一點關系
大家好，我是田螺。
相信很多后端開發的伙伴們，都做過刷數任務了吧。今天跟大家聊聊，做好一個刷數任務，需要具備哪些后端思維。
我們做刷數任務的時候，首先要考慮的是，這些被刷的數據是否還要還原的。或者刷出問題時，需要回滾的。如果是的話，我們就要做好備份。
如果你是把數據遷移到新的表，則有可能不需要備份，這個具體問題具體分析的哈。
通常，我們在一個事務內，先備份數據，再操作刷數邏輯。
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當然，備份數據的方式有多種方式，可以數據庫備份，比如搞一個備份表。或者文件系統快照等，在需要的時候，就還原數據。
我們刷數的時候，先確認下具體的業務需求和數據模型。然后需要確定刷數的維度是什么。
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當然，還有其他維度，比如產品維度等等都可以，就看業務需求和你們的數據模型。
確認了刷數維度后，需要思考你的刷數是否支持灰度。比如確認客戶維度刷數后，你實現的代碼，是否支持灰度刷數，也就是說，是否支持先刷一部分客戶，確認沒問題后，再根據配置刷全量客戶。
比如，你要給一個客戶相關的業務表刷數，需要考慮并發場景，簡單點說，就是你在刷數的過程中，客戶是否可能在做交易請求，這時候，是否可能產生臟數據。
一般情況下，可以考慮給客戶維度加分布式鎖，比如加鎖的key是customerId。但是我們加鎖的時候，肯定是不希望影響客戶太久的，因為加鎖后，整個刷數的過程中，系統是處理不了這個用戶的交易請求的，也就是說影響交易了。
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所以也一般刷數任務，我們會選擇在夜深人靜的時候執行，這時候用戶發生交易的概率很低，影響相對較小。
我們在刷數的時候，有可能會刷失敗。比如因為網絡問題、或者目標表結構等等。失敗后，我們有哪些措施保證呢：
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如果刷數失敗的話，我們要確保數據的完整性和一致性，一般一個刷數維度，需要加事務，確保失敗可以回滾，保證數據一致性。刷失敗之后，首先確認分布式鎖要被移除（如果有加鎖的話），因為要確認即使失敗后，交易也是能正常進行的。
還要考慮失敗支持重試。可以自動重試或者手動重試，比如通過xxl-job定時任務撈取，繼續重試。有時候，可以設置重試次數和重試間隔，確保任務在一段時間內嘗試恢復。
我們第4小節提到，如果失敗了，需要保證數據的完整性和一致性。其實，一般我們刷數，就是通過加事務處理去保證的。
事務需要加到恰到好處，比如我們不能所有的刷數業務都放到一個事務內。如果我們是按照客戶維度來刷數的，我們就一個事務把一個客戶所有的數據刷的邏輯放到一塊，當然，有些查詢是可以放到事務外處理的，一些更新或者修改、刪除操作則放到事務內。
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如果你的數據是分庫處理的，則有可能刷數的時候要考慮分布式事務了。
如果我們的刷數任務數據量很大，執行耗時比較久的話。就建議可以多線程并行執行。
比如你是分庫分表的，是有30個表，你可以A線程執行1-10的表，B線程執行11-20的表，C線程執行21-30的表。
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我們執行一個刷數任務，一定要做好日志記錄。
我記得我們技術領導說過一句話，很有道理：評價你的日志是否打印得是否夠好。就是你根據控制臺打印出的日志，能知道你的復雜業務執行到什么流程。如果異常中斷，你能根據日志快速知道什么異常，哪個業務數據有問題，那就夠了。
刷數日志打印，一般包括：
我們開發刷數邏輯的時候，如果某種返回不符合預期的時候，就需要告警上報監控(比如插入數據庫返回跟預期插入條數不一致)。
又或者是你刷數失敗，需要包這個異常日志打印出來，并且上報監控（比如普羅米修斯，和企業微信通知）。比如這塊代碼:
try{ flushService.flushDataCustomerLevel(customerNo);}catch(Exception e){ Logger.error("flush customer data fail: {}", customerNo, e); prometheusMonitor.report("刷數失敗",customerNo); notify(); weChatWorkSend();}如果你刷的數據量很大的時候，最好做壓測。壓測通常包括模擬多種負載情況，以確保系統在不同條件下都能正常運行。
做刷數任務壓測，主要考慮這幾方面：
刷數壓測的好處：
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有些時候，我們如果擔心刷數任務跑太久，可能會影響交易，這時候我們可以搞個配置變量，比如apollo配置變量，控制刷數多長時間后，可以停止。
我們做刷數任務的時候，經常是分頁循環掃描某個客戶/用戶表，然后一批一批出來執行刷數邏輯。比如偽代碼像這樣:
long minId while(true){ List<CustomerDo> customerList = customer.pageQueryAscID(pageSize,minId); flushCustomerData(customerList); if(customerList.size()< pageSize){ break; } minId = customerList.get(customerList.size()-1).getId(); }這塊代碼，其實沒啥問題。有些時候，我們可能手抖寫錯了，可能導致死循環。
其實為了保護我們的系統，我們可以先確認下客戶有多少，然后設置個循環次數，當超過最大循環次數之后，就告警排查確認。
long minId; Integer maxCycleNum =1000; Integer cycleNum = 0; while(true ){ List<CustomerDo> customerList = customer.pageQueryAscID(pageSize,minId); flushCustomerData(customerList); if(customerList.size()< pageSize){ break; } minId = customerList.get(customerList.size()-1).getId(); if(cycleNum>= maxCycleNum){ //告警 } cycleNum ++; }當然這只是個一種后端思路哈。
大家如果使用過xxl-job作為定時任務，應該抖配置過它的路由規則吧。比如是分片的，還是第一個/最后一個等等。
如果是分片的，就是多個pod都可能執行到你的業務邏輯。這時候你要考慮并發執行，你的業務是否收影響。
我們做刷數任務的時候，很多時候，都要跟SQL打交道。
我們要確保查詢、更新、或者刪除的數據量大的表，都要有索引了。要確保沒有慢SQL。
常規的我們可以用explain分析SQL，我們還可以通過壓測分析出來。
如果你是按照客戶維度刷數，加了客戶維度的分布式鎖，你要考慮鎖時間是多久，鎖時間是否可以配置（一般這種最好配置一下。）
如果你時間設置小，那這時候刷數還沒完成，鎖就超時釋放了，那不就有問題啦。
如果你時間設置過長也不太好，當然，你在刷完數，finally執行釋放鎖也可以。
finally { redisService.deleteKey(customerNoKey); }我們在刷數的時候，為了保證數據的完整性和一致性，一般要求加事務的。
但是，切忌事務不要太大，我們可以把一些查詢放到事務外，把計算邏輯也放事務外，把數據庫的更新、新增、刪除操作放到事務內就好。
就是把大事務拆分為小事務。
一般來說，做刷數，盡量打印一下耗時，這樣我們可以根據日志，觀察是否有哪些問題需要及時處理的。
比如打印刷一個客戶要多久。或者打印一批客戶要多久，等等。
有些時候，我們需要配置一定的灰度規則來支持灰度刷數。如果刷數流程是先掃描所有客戶，然后接著判斷客戶是否命中灰度。這樣每次任務執行，都會掃描客戶表。
我么可以考慮加個配置，傳特定的客戶號，根據客戶號列表，去查客戶列表，然后開始刷數邏輯，不用再全表掃描客戶表了。
有些時候，我們沒法確認我們刷的邏輯是否正確，這時候，可以考慮是否加校驗邏輯。
你可以異步進行校驗，也可以同步校驗（當然，如果耗時不大的時候）
如果我們是按照一個客戶維度去刷數的，你要確認A客戶刷失敗，是不是不能影響B客戶。這時候建議try...catch 包住可能的異常，這樣即有利于分析錯誤原因，又可以不不因為未知異常導致刷數中斷。
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