后端产品经理笔记:数据传输和写入

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本文继数据库之后,梳理了数据交互笔记,有兴趣的朋友可以一起交流。

一、跨服务器数据传输

(1)公司的后端数据之所以存在不同的数据库上,本质是为了解耦数据,提高单个数据库的运算速度。多个子系统之间的交互,其本质就是数据传输。

数据传输方式:MQ(队列)、http接口、otter、爬取、导入。

(2)MQ适用于公司内部,数据量大,规律性强,批量往来的数据。一般的配置是一方推出增量数据,另一方被动消费,像排队进厕所一样,不用设定频率。

(3)http接口是最常用的。叫 interface,也有的叫 protocol。

如果数据源是一缸水,那么接口就像是凿了一个口。所以接口必须是在数据源这边,由数据方定义接口。

接口规则就像过滤器一样,设定推送前的筛选、转化等运算规则,这就是接口的核心内容。

接口交互数据可以是主动推送,也可以是请求获取。

  • 主动推送一般是数据生产方一旦更新,则触发推送,将所需字段对应值传递过去。
  • 请求获取就是数据需求方传递请求参数(请求参数一般是一个条件,比如:时间)。数据生产方则按照协议响应,给出满足条件的数据到请求方(也就是返回参数)。

(4)接口定义是开发的事情,但产品需要确定出范围:

接口定义的规则是什么?传参和返回参数是什么?重复传参时是跳过还是再次获取(一般都再获取)?必传参数是什么?是否回传接收结果给数据生产方?

比如下图:每小时/次取对方表中第一页最新的 50 条数据。超过的数据下个小时继续取。

(5)确保接口获取的数据及时。

除了生产数据需要及时向下游推送之外,还有基础数据的更新也需要及时给下游同步,有时要做到同时。

方法是两种:触发式和定时脚本。

  1. 触发式就是一旦一个参数值满足条件则触发。
  2. 脚本式一般用在请求获取数据的时候。因为不知道数据源什么时候更新,所以一般用定时脚本执行请求任务。

请求的频率需要与更新的频率相协调,比如:每次取 6 小时内更新的数据。每 2 小时取一次,则不会有问题。但是若每天取一次  就会有漏掉,也就是取数据的频率要高于更新频率。

(6)数据量大的时候,可以用otter:

  • 方案1:直接请求对方的接口:数据多的时候 请求就多,会占资源
  • 方案2:为保证数据本身及时,OTTER是最好的,也就是库对库的传输(一般一个公司的才这样)。

otter 方法:

  1. 数据全在一个表中;
  2. 本地库建一个相同的表。

(7)爬取数据

一些第三方公司为了保密,会把文件存在网盘或网页上,比如:第三方支付公司与协议公司约定好账号密码,登录到SFTP筛选出需要的数据然后解析后保持到本地,这也实现了一个服务器之间的转移。

(8)导入:数据量大的,且有规则数据也可以通过导入的方式。

文档一般用csv格式,文件较小,兼容性好,然后需要定义好excel表格对应字段的关系即可。上传时需要对文件检验,建议方案是一旦一处错误,就全部不予导入。

(9)爬取第三方数据的防止丢包机制

案例:到SFTP服务器抓取并解析字段,写入数据表。

方案:

  1. 断抓补抓:比如:4 号抓修改时间为 3 号的数据。 5 号断抓,则 6 号抓取4、 5 号的数据。 7 号抓取 6 号的数据。
  2. 抓空补抓:网关的 每次抓取若抓空(获取的数据是 0 个)则下次继续抓。直到三次都未取到。则不再补救。

二、数据写入

(1)先落地到中间表

如果获取后还要再本地进行规则运算,则最好先落地到中间表,再由中间表写入最终表。比如:从A系统获取的数据取到B系统,要进行分摊后再写入表。那么最好先落地到B系统的中间表,然后再由中间表写入目标表。

好处是,正向数据:可以异步处理,A——>中间表——>最终表,互相不影响。逆向数据:一旦数据异常,则方便追溯原因。

(2)去重规则:设置去重规则,以便再重复获取数据时更新、插入或者跳过

注意去重规则一旦改变,则需要考虑到历史数据对新数据的影响,因为二者的判重维度不一样,可能会有交叉。

(3)数据日志:目的是记录数据的来龙去脉,追溯以分析bug

产品经理告诉开发加日志,开发就会再后台加,因为log4j开源代码定义了 5 个主要级别的log:FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG,一般可以配置INFO或DEBUG级别的日志。如果需要保留的时间长,则可以将其保存到本地。

本地的需求可以展示给用户看,比如可以从以下维度展示:

(4)单进程锁

脚本执行的频率的时候,为保证数据是按单进程执行,不交叠,就要设置单进程锁。比如:一小时一次, 8 点没执行完9 点就不要执行。

另外在跑数据的规则上面,不要设置 8 点跑更新时间 7 点的,一旦小故障,就容易漏取。正确的要么是更新时间为当前之前更久的,要么就以状态来限定, 比如:取is_use为否的。

(5)同步基础数据的时候 是否提前过滤

比如:A系统维护了用户基础信息(其中有个状态为是否启用),B系统取用,但不做数据维护,只有启用状态的能用,那么是否只取启用状态的到B,还是两种状态都取。

答案是:在数据量差异不大的情况下,取全量。

原因之一:若启用状态的用户忽然被A系统禁用,那么可能该用户在B系统的生产数据报错,这时候到中间表看状态就可以看出来问题,而不需跨系统或跨部门沟通查证。

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