魔环在哪才能找到?几个地方你一定要知道!
话说我前段时间,为了把那个项目的数据处理部分给捋顺了,真是头发都愁白了一大半。你可能也知道,项目里数据这玩意儿,要是开头没理清,后面就是一团乱麻。我们这回要做的是把好几个系统的数据拉过来,然后按各种维度清洗、聚合,整合成一个报告。听着简单是?可实际操作起来,那叫一个坑接着一个坑。
刚开始的时候,我就想着,这不就是把数据倒腾来倒腾去嘛我把那些能想到的筛选条件、聚合逻辑都写了一遍。我用最笨的办法,一个表一个表地拉,拉过来之后,再用各种循环和判断语句去匹配。结果?代码是写了一大堆,眼看着几百行下去了,但测试的时候,要么数据跑出来是错的,要么就是直接卡死,跑个小数据就得等半天,大数据根本没法玩。
我那会儿真是有点焦头烂额,每天对着电脑,就是改改改,调试调调调。每天下班回家,脑子里还在转着那些数据流,饭都吃不香。我跟同事们也交流过,大家给的意见也都挺零散的,比如“你是不是索引没建”“要不要考虑换个数据库?”这些我也都试了,但效果都不大,感觉就是治标不治本。
有天晚上,我加班到很晚,肚子饿得咕咕叫。就叫了个外卖,等外卖的时候,我就刷了刷手机。平时我一般都不看那些技术论坛的,但那天也不知道怎么了,手一滑就点进去了。看到一个帖子,聊的就是怎么处理海量数据的。里面有个老哥,随口提了一句,说他们之前碰到类似的问题,是通过“事件驱动”的方式给解决了。我当时就愣了一下,“事件驱动”?我虽然听过,但从来没想过能用到我们这个数据处理的场景里。
我就抱着试一试的心态,开始去研究这个“事件驱动”。我先是找了一些入门的博客看,了解个大概。但光看这些理论东西,还是觉得有点虚。我就去搜那些实际项目里的案例,看看别人是怎么把“事件驱动”用起来的。我发现,很多地方都提到了一个叫“消息队列”的东西。
那个周末我基本就没出门,把“消息队列”相关的资料翻了个底朝天。从最基础的概念,到不同的消息队列产品,再到它们各自的优缺点,以及在什么场景下用什么。我甚至还搭了个小环境,自己跑了几个简单的例子,感受了一下消息是怎么被生产、传递和消费的。我越看越觉得,这不就是我一直在找的那个“魔环”吗?它能把原本一锅粥的数据处理流程,拆分成一个个独立的、小的任务,每个任务只负责一小部分,彼此之间通过消息来沟通。
想通了这一点,我整个人都精神了。周一上班,我立马就跟组长汇报了我的想法,组长也觉得可以试试。我就开始着手,把我们那个庞大的数据处理模块,彻底拆解成了好几个独立的子任务:
第一步:先搞个数据采集器,它就只负责从各个系统把原始数据拉过来,拉过来就封装成一个“数据来了”的事件,扔到消息队列里。
第二步:再搞个数据清洗器,它就只关注“数据来了”的事件,收到事件就把数据拿出来清洗一遍,清洗完了再扔一个“数据干净了”的事件。
第三步:接着是数据聚合器,它专门处理“数据干净了”的事件,把清洗好的数据按我们需要的维度聚合起来,聚合完了又扔一个“数据聚合完成”的事件。

第四步:是报告生成器,它就订阅“数据聚合完成”的事件,一收到事件就把最终的数据拿出来,生成我们需要的报告。
这么一拆,每个模块的代码量都小了,逻辑也清晰了好多。而且因为都是通过消息队列通信,它们之间完全解耦,互不干扰。哪个环节出问题,我也能很快定位是哪个“消费者”出了岔子。最关键的是,以前大数据跑不动,现在可以并行处理了,效率蹭蹭地往上涨。
等到整个新的流程跑起来,看到我们之前那半天都出不来的报告,现在几分钟就出来了,而且数据完全对得上,我那心里别提多舒畅了。这感觉,就像是终于找到了那颗能把所有齿轮都带动起来的“魔环”,一下子就把整个困局都打破了。所以说,有时候碰到难题,别老是死磕在局部,跳出来看看,也许换个思路,就能找到那个隐藏着的“魔环”。
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