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  • 脏数据的处理是数据挖掘过程中,最重要的数据处理过程,直接影响模型结果。
  • 【 什么是脏数据,缓存中是否可能产生脏数据,如果出现脏数据该怎么处理?】 大家好,我是IT修真院上海分院第10期的学员许东杰,一枚正直纯洁善良的java程序员,今天给大家分享一下,修真院官网java(职业...

    这里是修真院后端小课堂,每篇分享文从

    【背景介绍】【知识剖析】【常见问题】【解决方案】【编码实战】【扩展思考】【更多讨论】【参考文献】

    八个方面深度解析后端知识/技能,本篇分享的是:

    【 什么是脏数据,缓存中是否可能产生脏数据,如果出现脏数据该怎么处理?】

    大家好,我是IT修真院上海分院第10期的学员许东杰,一枚正直纯洁善良的java程序员,今天给大家分享一下,修真院官网java(职业)任务六,深度思考中的知识点——

    什么是脏数据,缓存中是否可能产生脏数据,如果出现脏数据该怎么处理?

     

    (1)背景介绍:

     

    脏数据:从目标中取出的数据已经过期、错误或者没有意义,这种数据就叫做脏数据。

    脏读:读取出来脏数据就叫脏读。

     

    (2)知识剖析:

    1、数据库中的并发事务处理问题:

    脏读:在并发访问的情况下,不同的事务对相同的数据进行操作,在事务A修改数据还未提交的时候,事务B对该数据进行读取,读出了事物A修改过后的数据,但是事物A最终没有提交,这种情况就是数据库中的脏读情况

    更新丢失:对于同一行数据不同事务进行更新,结果覆盖

    幻读:事务A前后两次读取,后一次读取的数据变多了,事物B在两次读取中间已经进行数据插入

    不可重复读:事务A读取了事务B修改前后的两次数据,不符合隔离型

    隔离等级:可以解决上述问题,mysql默认可重复读的隔离等级,只会存在读取的数据和数据库不一致的问题

    2、mybati一级缓存中的脏数据:

    mybatis的一级缓存:默认是SqlSession级别,只要通过session查过的数据,都会放在session上,下一次再查询相同id的数据,都直接冲缓存中取出来,而不用到数据库里去取了。

    mybatis一级缓存脏数据:当有不同的sqlSession在对数据库进行操作,一级缓存只能保证当前sqlSession中的增删改在一级缓存中自动更新,就会产生脏数据。

    3、mybati二级缓存中的脏数据:

    mybatis二级缓存:是SessionFactory级别,和namespace绑定,同一个namespace放到一个缓存对象中,当这个namaspace中执行了非sselect语句的时候,整个namespace中的缓存全部清除掉。

     

    mybatis二级缓存脏数据:引起脏读的操作通常发生在多表关联操作中,比如在两个不同的mapper中都涉及到同一个表的增删改查操作,当其中一个mapper对这张表进行查询操作,此时另一个mapper进行了更新操作刷新缓存,然后第一个mapper又查询了一次,那么这次查询出的数据是脏数据。出现脏读的原因是他们的操作的缓存并不是同一个。

     

    所以不推荐使用mybatis的自带一二级缓存,推荐使用第三方缓存:memcached或者redis。

     

    (3)常见问题:

    redis中怎么更新缓存避免脏读?

     

    (4)解决方案:

    读写部分:

    if(redis存在数据){

        读取redis数据

    }else{

        数据库读取,同时存redis+设置超时时间

     

    更新部分:

    if(数据库update){

        更新redis+设置超时时间

     

    (5)编码实战:

    演示读写部分和更新部分

     

    (6)拓展思考:

    还有哪些其他方式进行redis数据更新

    1、主动更新:后台点击更新缓存按钮,从DB查找最新数据集合,删除原缓存数据,存储新数据到缓存(或者用定时任务来做)

    问题:更新过程中删除掉缓存后刚好有业务在查询,那么这个时候返回的数据会是空,会影响用户体验,如果高并发穿透DB,可能导致服务器崩溃

    2、由用户触发更新:前台获取数据时发现没有缓存数据就会去数据库同步数据到缓存

    问题:当并发请求获取缓存数据不存在的时候,就会产生并发的查询数据的操作

     

    3、提前加载好数据:后台点击更新缓存按钮,从DB查找最新数据集合,这里不删除缓存,通过遍历数据覆盖和删除掉无效的数据

    问题:逻辑相对麻烦,而且更新机制无法通用

     

    (7)参考文献:

    百度谷歌

     

    (8)更多讨论:

    Q1:数据库脏数据和redis脏数据的区别?

    A1:数据库脏数据是用户对数据进行操作存储,存储的数据和实际不符合,redis脏数据是相对于数据库数据而言的,redis的数据和数据库中数据不一致就会导致脏数据
    Q2:文中代码实战中的redis更新方式有什么缺点?

    A2:缺点:增加的判断的方法,效率偏低,当并发量高时,效率影响会更大
    Q3:主动更新方式进行redis更新怎么实现?
    A3:在后台管理中,设置一个按钮,更新redis的操作,一般在晚上用户访问量少的时候,数据从数据库中查出后放入redis

    (9)鸣谢:

    感谢朱明星师兄,此教程是在他们之前技术分享的基础上完善而成。

    (10)结束语:

    今天的分享就到这里啦,欢迎大家点赞、转发、留言、拍砖~

     

     

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  • //脏数据字典表,如:脏数据一|脏数据二|脏数据三 public static string dirtyStr=””; public ValidDirty() { if (HttpRuntime.Cache[“Regex”]==null) { dirtyStr=ReadDic(); //用于检测脏字典的正则表达式 ...
  • 数据分析 --- 如何处理脏数据

    千次阅读 2021-03-19 20:31:33
    一、脏数据 种类: 缺失数据:可以通过填充平均值、按比例填充随机数等方法处理,若有备份数据,直接将备份数据引入即可 重复数据:去除重复部分即可 错误数据:可以通过以下三种方式解决: 1.通过对数据区间进行...

    一、脏数据

    种类:

    • 缺失数据:可以通过填充平均值、按比例填充随机数等方法处理,若有备份数据,直接将备份数据引入即可
    • 重复数据:去除重复部分即可
    • 错误数据:可以通过以下三种方式解决:

    1.通过对数据区间进行限定,排除明显异常的数据
    2.通过系统的内部逻辑结构查找不符合格式的数据
    3.通过建立匹配规则,匹配不统一的数据

    • 不可用数据:正确,但无法直接使用,可以通过文本函数将其进行拆分(如日期数据)

    二、脏数据的常规处理方法

    • 结构化

    需要对数据进行缩减,将其变为可测量、可分析的结构
    如将用户评论中的好、不好、中等,进行数量化,好:2,中:1,差:0

    • 规范化

    通过将数据规范化,将脏数据中合格的部分筛选出来,如:将日期数据2020-01-01规范化,可以筛选出年份、月份、日期

    • 可关联

    数据之间应该有关联性,通过相互关联的数据可以将脏数据定位
    如:销售数据中出现了一笔非常大的交易额,若想查看它是否正常,
    应当把交易额与客户姓名、购买日期、订单号、单价等相关联,
    当查找这个异常的脏数据时就可以十分清楚的定位到相关信息,看是否正常。

    三、数据处理要遵循的原则

    • 约束输入
      让用户输入数据时,按照一定的规范格式进行输入,如限定必填项、提供下拉列表、格式错误提醒等,表单的设计要细致化

    • 规范输出
      要让同一个指标在每张报表的表述相同,如地名北京,不能在一张表中是北京,另一张表中就是beijing
      要对各种数据在数据库中备份,以确定原始数据的格式是怎样的,若要变动时,可以依据备份数据进行变动
      对于备份数据的输出可以通过表格、图形进行展示,以便查阅。

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  • 行业分类-物理装置-脏数据擦除方法、脏数据擦除装置及电子设备.zip
  • 什么是脏数据

    千次阅读 2018-02-09 15:55:00
    脏数据在临时更新(脏读)中产生。事务A更新了某个数据项X,但是由于某种原因,事务A出现了问题,于是要把A回滚。但是在回滚之前,另一个事务B读取了数据项X的值(A更新后),A回滚了事务,数据项恢复了原值。事务B...
    脏数据在临时更新(脏读)中产生。事务A更新了某个数据项X,但是由于某种原因,事务A出现了问题,于是要把A回滚。
    但是在回滚之前,另一个事务B读取了数据项X的值(A更新后),A回滚了事务,数据项恢复了原值。
    事务B读取的就是数据项X的就是一个“临时”的值,就是脏数据。

    通俗的讲,当一个事务正在访问数据,并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时,另外一个事务也访问这个数据,然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据,那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据,依据脏数据所做的操作可能是不正确的。

    https://zhidao.baidu.com/question/491990963.html
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  • 数据库脏数据

    万次阅读 2018-07-01 16:32:47
    数据库中常见的并发操作所带来了一致性问题包括:丢失的修改,不可重复读,读“数据,幻读。1.丢失的修改:一个事物的更新覆盖了另一个事物的更新。例如:事物A和B读入同一数据并修改,B提交的结果破坏了A提交的...

    数据库中常见的并发操作所带来了一致性问题包括:丢失的修改,不可重复读,读“脏”数据,幻读。

    1.丢失的修改:一个事物的更新覆盖了另一个事物的更新。例如:事物A和B读入同一数据并修改,B提交的结果破坏了A提交的结果,导致A的修改被丢失。

    2.不可重复读:一个事物两次读取同一个数据,两次读取的数据不一致。不可重复读是指事物A读取数据后,事物B执行更新操作,事务A 无法再现前一次读取结果。

    a.事物A读取某一数据后,事物B对其作了修改,当事物A再次读取数据时,得到与前一次不同的值。

    b.事物A按一定的条件从数据库中读取了某些数据后,事物B删除了其中部分记录,当A再次以相同条件读取时,发现某些记录消失了。

    3.脏读:一个事物读取了另一个事物未提交的数据。读“脏”数据是指事物A修改某一数据,并将其写回磁盘,事物B读取同一数据后,A由于某种原因被撤销,这时A已修改过的数据恢复原值,B读到的数据就与数据库中的数据不一致,则B读到的数据为“脏”数据,即不正确的数据。

    4.幻读:一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据,却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据,这种现象就称为“幻读”。

    a.事物A按一定的条件从数据库中读取某些数据记录后,事物B插入了一些记录,当B再次按照相同条件读取数据时,发现多了一些记录。(也叫做幻影读)。


    产生上述三类数据不一致性的主要原因是并发操作破坏了事物的隔离性,并发控制就是要用正确的方式调度并发操作,使一个事物的执行不受其他事物的干扰,从而避免造成数据的不一致性。



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  • 数据库并发下的脏数据问题

    千次阅读 2016-07-08 02:03:48
    事情是这样的,我有个需求,简单来说是每次insert三条记录,每次都给本次insert的记录version+1,理想情况下,假设没有并发,最后的数据应该是这样 id name version 1 name 1 2 name 1 3 name 1 4 name
  • 因为这个数据是还没有提交的数据, 那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据 ,依据脏数据所做的操作可能是不正确的。 不可重复读: 指在一个事务内,多次读同一数据。在这个事务还没有结束时,另外一个事务也访问...
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    千次阅读 2017-08-31 11:29:27
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空空如也

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