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  • 脏数据清洗实践方案
    千次阅读
    2020-11-22 12:44:26
    • 一、概述

      • 无论对于数据仓库/数据湖/数据中台,都会存在大量的脏数据,当我们在使用一张数据表时,发现其中出现大量的重复数据,活着其中的字段信息对应错误,原本ID:101 对应的name时YY,但实际存储的是XX,这种脏数据的场景就不举太多例子了肯定很常见。那么我来总结一个解决方案。

    • 二、解决方案

      • 现在有一张表t_1(按天分区全量),我们某一天发现t_1出现了概述中的提到的脏数据情况,那么我们大多数第一反应就是去找t_1_上游表,反馈给这个表的负责人(思路没问题)。但是当出现t_1_上游表不归属你负责,或者没办法修改的时候怎么办呢?还得保持业务数据继续?

        • 第一步、我们要做的就是及时止损,首先排查是不是可以在t_1中进行简单清理,比如说清洗或者去重(剩余的业务数据问题,不是当前视角侧不能修改的可以先放在,稍后会提到);

        • 第二步、我们要保留t_1表,并且创建t_1_temp表(与t_1结构一样,暂时在t_1被修复前使用t_1_temp);

        • 第三步、我们统一修改t_1下游表,为依赖t_1_temp(直在t_1被修复好为止);

        • 第四步、我们生成t_1_badcase表(我们用此记录还剩多少条问题数据待解决)与t_1_待修正n(待修正表直接提供给上游表负责人或者相关业务的负责人,请求帮忙修复中间的错误数据),

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  • 【 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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  • datax因为脏数据降速问题解决

    千次阅读 2020-11-30 16:47:06
    一言以蔽之:datax可能会因为脏数据太多导致频繁回滚操作,进一步让jvm内存触发gc,让速度降低到0,可以在sql语句中规避脏数据的写入来规避 1.问题 datax使用类型转换触发jvm gc然后降速至0失去响应。 ->脏数据为...

    一言以蔽之:datax可能会因为脏数据太多导致频繁回滚操作,进一步让jvm内存触发gc,让速度降低到0,可以在sql语句中规避脏数据的写入来规避
    1.问题

    datax使用类型转换触发jvm gc然后降速至0失去响应。

    ->脏数据为什么会触发gc

    ->脏数据导致datax回滚写入降速

    a.首先是开始就低速,发生在动态基线策略里面

    b.到八十万条左右的时候就开始低速,发生在动态基线和状态评价里面,这时日志伴随脏数据记录输出。

    c.id会从2049开始,是否有一个2048的块大小进行抽取,然后过一段时间才会变回1

    d.出现问题在后面,也就是metaspace快满的时候,是否是jvm或者mysql内存不够用,导致sql语句的执行出现问题,但是为什么这样的问题前面没出现,后面才出现。为什么后面会出现这种问题,是sql先失效导致的脏数据,再导致jvm,还是jvmgc导致sql失效产生脏数据。

    可能原因:

    1.数据问题

    2.jvm内存不够用

    应该是这个原因,不确定是jvm的问题还是mysql的问题,如果是不转换数据格式,那么很快就能完成也没有jvm info信息的生成:

    metaspace占用达到了97%,速度就降下来了,compress class space也到了90,触发了gc
    在这里插入图片描述

    2020-11-27 10:02:22.070 [job-0] INFO  VMInfo - 
    	 [delta cpu info] => 
    		curDeltaCpu                    | averageCpu                     | maxDeltaCpu                    | minDeltaCpu                    
    		-1.00%                         | -1.00%                         | -1.00%                         | -1.00%
                            
    
    	 [delta memory info] => 
    		 NAME                           | used_size                      | used_percent                   | max_used_size                  | max_percent                    
    		 PS Eden Space                  | 239.66MB                       | 75.96%                         | 239.66MB                       | 75.96%                         
    		 Code Cache                     | 10.74MB                        | 90.48%                         | 10.74MB                        | 90.48%                         
    		 Compressed Class Space         | 1.93MB                         | 90.98%                         | 1.93MB                         | 90.98%                         
    		 PS Survivor Space              | 2.53MB                         | 19.47%                         | 2.53MB                         | 19.47%                         
    		 PS Old Gen                     | 5.81MB                         | 0.85%                          | 5.81MB                         | 0.85%                          
    		 Metaspace                      | 18.64MB                        | 97.48%                         | 18.64MB                        | 97.48%                         
    
    	 [delta gc info] => 
    		 NAME                 | curDeltaGCCount    | totalGCCount       | maxDeltaGCCount    | minDeltaGCCount    | curDeltaGCTime     | totalGCTime        | maxDeltaGCTime     | minDeltaGCTime     
    		 PS MarkSweep         | 0                  | 0                  | 0                  | 0                  | 0.000s             | 0.000s             | 0.000s             | 0.000s             
    		 PS Scavenge          | 0                  | 16                 | 16                 | 0                  | 0.000s             | 0.194s             | 0.194s             | 0.000s           
    

    初始值:

    MEMORY_NAME                    | allocation_size                | init_size                      
    	PS Eden Space                  | 256.00MB                       | 256.00MB                       
    	Code Cache                     | 240.00MB                       | 2.44MB                         
    	Compressed Class Space         | 1,024.00MB                     | 0.00MB                         
    	PS Survivor Space              | 42.50MB                        | 42.50MB                        
    	PS Old Gen                     | 683.00MB                       | 683.00MB                       
    	Metaspace                      | -0.00MB                        | 0.00MB                         
    
    

    3.为什么70万左右出现脏数据 ,前面都没出现。

    拟解决方案:

    1.调高jvm内存,调高maxerror值或者设置maxerror值为百分比。

    2.检查日志确定数据是否有问题。

    3.确定脏数据的处理方式

    解决过程记录:

    1.jvm部分

    首先排查jvm部分的问题,这里查看

    2.使用较少数据量来测试,是否发生降速,我把一周的数据抽取计划换成了一天,发现了一个问题。就是当脏数据很多,datax会停下来。

    是否是脏数据的问题,脏数据太多,我们封装的datax没有对相关状态的反馈。
    在这里插入图片描述

    可以在core.json看到我设置了1000个脏数据,实际上,报错十几个二十几个脏数据的时候有可能会触发jvm的gc,然后就没了。

    会不会是这个collector类太大了,然后又不能释放,导致失败 如果不转换类型,那么就不会有这样的脏数据收集,所以会成功。:

    jvm的gc

    (实际上应该是脏数据导致回滚,回滚类占用太大)

    脏数据拟解决方案:

    1.一方面是脏数据的发现与处理,可以配置直接丢弃?

    由于这是往数据库写入的时候出现的问题。也就是说回滚会影响速度,是在数据库写入才发现的脏数据,所以是否直接丢弃这些脏数据并不能解决降速的问题,降速问题更多的可能是因为数据库因为回滚收到了影响,能够恢复。还可能因为这些回滚操作需要更多的内存空间让datax执行,而内存空间不够,导致了gc进一步降低了datax抽取的速度。

    可能方法:
    在这里插入图片描述

    错误收集没有停止,但是依然降速,而且伴着gc的出现。
    在这里插入图片描述

    2.确定脏数据的产生方式:

    考虑到如果不转换字段类型,那么是可以直接抽取不出问题的。那么这里我们尝试先不转换抽取到一张表中,然后根据转换抽取策略里面的脏数据信息去查看,是否存在脏数据,存在什么类型的脏数据,在sql语句中对这些脏数据进行规避。

    可以看到不转换的value字段里面有字符串,那么怎么在sql语句里面避免这些字符串抽取出来:

    在这里插入图片描述

    可以用when value REGEXP’[^0-9.]’=0 then value 判定是否为数值

    SELECT parent_type, child_type, province, CASE WHEN NAME LIKE “磁盘使用率%” THEN “磁盘使用率” WHEN NAME LIKE “磁盘使用量-C” THEN “磁盘使用量” WHEN NAME LIKE “%磁盘io%” THEN “磁盘io” ELSE NAME END AS NAME, be_monitored_ip, unit, CASE WHEN VALUE REGEXP ‘[^0-9.]’ = 0 THEN VALUE WHEN VALUE LIKE “正常” THEN “0” ELSE “1” END AS VALUE , create_time FROM data_c WHERE value != ‘’ AND ( BINARY NAME LIKE “cpu使用率” OR BINARY NAME LIKE “cpu频率” OR BINARY NAME LIKE “cpu温度” OR BINARY NAME LIKE “磁盘使用率-C” OR BINARY NAME LIKE “磁盘使用量-C” OR BINARY NAME LIKE “%磁盘io%” OR BINARY NAME LIKE “磁盘大小” OR BINARY NAME LIKE “内存大小” OR BINARY NAME LIKE “内存使用率” OR BINARY child_type = “中间件” ) AND create_day LIKE “2020111%” LIMIT 100

    SELECT
    	parent_type,
    	child_type,
    	province,
    CASE
    		
    		WHEN NAME LIKE "磁盘使用率%" THEN
    		"磁盘使用率" 
    		WHEN NAME LIKE "磁盘使用量-C" THEN
    		"磁盘使用量" 
    		WHEN NAME LIKE "%磁盘io%" THEN
    		"磁盘io" ELSE NAME 
    	END AS NAME,
    	be_monitored_ip,
    	unit,
    CASE
    		
    	WHEN 
    	VALUE
    		REGEXP '[^0-9.]' = 0 THEN
    			
    		VALUE
    			
    		WHEN 
    		VALUE
    			LIKE "正常" THEN
    				"0" ELSE "1" 
    		END AS 
    		VALUE
    			,
    			create_time 
    		FROM
    			data_cloud_monitor 
    		WHERE
    			`value` != '' 
    			AND (
    				BINARY NAME LIKE "cpu使用率" 
    				OR BINARY NAME LIKE "cpu频率" 
    				OR BINARY NAME LIKE "cpu温度" 
    				OR BINARY NAME LIKE "磁盘使用率-C" 
    				OR BINARY NAME LIKE "磁盘使用量-C" 
    				OR BINARY NAME LIKE "%磁盘io%" 
    				OR BINARY NAME LIKE "磁盘大小" 
    				OR BINARY NAME LIKE "内存大小" 
    				OR BINARY NAME LIKE "内存使用率" 
    				OR BINARY child_type = "中间件" 
    			) 
    		AND create_day LIKE "2020111%" 
    	LIMIT 100
    

    这里遇到了新的问题,sql语句使用到了[],我这里封装datax的json文件生成放到tomcat的web应用报错,这并不是每个人都会遇到的。
    在这里插入图片描述

    错误原因:

    当在浏览器中访问时 URL中带有特殊字符,如花括号冒号时,就会出现这个错误。

    例如:http://localhost:8080/index.do?{id:123}

    解决方法:

    1、去除URL中的特殊字符;

    3、使用 Post 方法提交数据

    4、更换低版本的Tomcat来规避这种问题。

    5、在 conf/catalina.properties 添加或者修改:

    5.1 添加 tomcat.util.http.parser.HttpParser.requestTargetAllow=|{}

    5.2 修改tomcat/conf/catalina.properties的配置文件

    Tomcat在 7.0.73, 8.0.39, 8.5.7 版本后,添加了对于http头的验证。

    具体来说,就是添加了些规则去限制HTTP头的规范性

    org.apache.tomcat.util.http.parser.HttpParser#IS_NOT_REQUEST_TARGET[]中定义了一堆not request target

    if(IS_CONTROL[i] || i > 127 || i == 32 || i == 34 || i == 35 || i == 60 || i == 62 || i == 92 || i == 94 || i == 96 || i == 123 || i == 124 || i == 125) {

    IS_NOT_REQUEST_TARGET[i] = true;

    }

    转换过来就是以下字符(对应10进制ASCII看):

    键盘上那些控制键:(<32或者=127)

    非英文字符(>127)

    空格(32)

    双引号(34)

    #(35)

    <(60)

    >(62)

    反斜杠(92)

    ^(94)

    ~(96)

    {(123)

    }(124)

    |(125)

    更改配置文件,重启服务器后,并没有解决问题。由于我的项目以前是使用tomcat7的所以这里回退到了tomcat7能够正常地完成抽取,这里我就不继续深入了。

    3.另一方面是设置jvm

    实际上按照逻辑来说,通过避免脏数据的写入才是解决问题的正确思路,降速问题应该就是由于脏数据写入,然后回滚操作使速度降低。脏数据太多让回滚操作的类内存爆了,调高内存感觉不是一个很合理的方法。通过sql解决脏数据在我这里可行。就不继续深入了。

    后期计划:

    根据需求看看是否有必要在tomcat更高版本寻找解决方案,目前通过降低tomcat版本+避免过多脏数据的写入来解决降速问题。

    展开全文
  • 数据库的脏数据问题

    千次阅读 2021-01-28 11:20:10
    读dirty reads:当事务读取还未被提交的数据时,就会发生这种事件。举例来说:Transaction 1 修改了一行数据,然后 Transaction 2 在 Transaction 1 还未提交修改操作之前读取了被修改的行。如果 Transaction 1 ...

    脏读dirty   reads:当事务读取还未被提交的数据时,就会发生这种事件。举例来说:Transaction   1   修改了一行数据,然后   Transaction   2   在   Transaction   1   还未提交修改操作之前读取了被修改的行。如果   Transaction   1   回滚了修改操作,那么   Transaction   2   读取的数据就可以看作是从未存在过的。

    不可重复的读non-repeatable   reads:当事务两次读取同一行数据,但每次得到的数据都不一样时,就会发生这种事件。举例来说:Transaction   1   读取一行数据,然后   Transaction   2   修改或删除该行并提交修改操作。当   Transaction   1   试图重新读取该行时,它就会得到不同的数据值(如果该行被更新)或发现该行不再存在(如果该行被删除)。

    虚读phantom   read:如果符合搜索条件的一行数据在后面的读取操作中出现,但该行数据却不属于最初的数据,就会发生这种事件。举例来说:Transaction   1   读取满足某种搜索条件的一些行,然后   Transaction   2   插入了符合   Transaction   1   的搜索条件的一个新行。如果   Transaction   1   重新执行产生原来那些行的查询,就会得到不同的行。

    MYSQL事务隔离级别的认识

    2010-08-06 10:27

    在hibernate中如果要连续不间断的保存多个实体的实例,那么在我们保存第一个的时候,其实在数据库里是不存在数据的,即使用Session.flush()也无济于事,这到底是怎么回事呢?让我很是疑惑.......

    在查阅了相关的资料后,原来是数据库对于事务的隔离级别的限制问题,而我原来的MYSQL数据库正好是不支持我上述操作的隔离级别。

    1、在MYSQL中查询事务隔离级别:select @@tx_isolation;(tx其实就是transaction的缩写或者习惯缩写法)

    我的结果是REPEATABLE-READ(即可重复读,稍后会引用专业结束文档)

    2、修改MYSQL事务隔离界别:set transaction isolation level 目标隔离级别;

    3、再次查询隔离级别进行检验是否已经成功修改。

    这样在修改了隔离级别之后,在进行save()的时候,数据库中就会存在一些数据了,问题解决了。关于其他的数据库产品,思想都是一样的。

    附加、官方的SQL事务隔离级别文档:

    SQL标准定义了4类隔离级别,包括了一些具体规则,用来限定事务内外的哪些改变是可见的,哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理,并拥有更低的系统开销。

    Read Uncommitted(读取未提交内容)

    在该隔离级别,所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用,因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据,也被称之为脏读(Dirty Read)。

    Read Committed(读取提交内容)

    这是大多数数据库系统的默认隔离级别(但不是MySQL默认的)。它满足了隔离的简单定义:一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读(Nonrepeatable Read),因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit,所以同一select可能返回不同结果。

    Repeatable Read(可重读)

    这是MySQL的默认事务隔离级别,它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时,会看到同样的数据行。不过理论上,这会导致另一个棘手的问题:幻读 (Phantom Read)。简单的说,幻读指当用户读取某一范围的数据行时,另一个事务又在该范围内插入了新行,当用户再读取该范围的数据行时,会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制(MVCC,Multiversion Concurrency Control)机制解决了该问题。

    Serializable(可串行化)

    这是最高的隔离级别,它通过强制事务排序,使之不可能相互冲突,从而解决幻读问题。简言之,它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别,可能导致大量的超时现象和锁竞争。

    MySQL事务隔离级别详解

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空空如也

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