文章目录
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- 三、小试牛刀露锋芒
- 一、黑云压城城欲摧
- 二、山重水复疑无路
- 四、回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴
- 五、按下葫芦浮起瓢
- 六、不计较一城一池之得失
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三、小试牛刀露锋芒
现网GhsHis表有几百万数据，但是测试环境只有几万数据，想要模拟现网数据量进行测试。
叮嘱测试用js脚本往数据库插入，结果她还是调了接口进行插入。虽然测试环境MongoDB部署的还是分片集群，但是，还是把测试环境搞挂了。
关键时刻，还得开发上场。
有了测试同事的教训，为了研发环境的安全，我用js脚本先插入了一万条数据小试牛刀。结果呢，执行得很慢。考虑到还有主从复制，从
库查询压力也很大。
肯定不能一条一条插。那就批量插入。刚好MongoDB有支持批量插入的命令insertMany，于是试了一下，果真批量插入，速度不同凡
响，快的不是一星半点。
理论上可行，但实践起来还有很多细节要考虑。
要插入一百万数据，肯定不能一次性插入，我们一次插入一万，分一百次插入。写两层for循环轻松搞定。
插入的数据不能一模一样，比如创建时间和进入历史表的时间不能都一样，所以需要动态设置。
尝试插入了二十条数据，虽然动态设置了时间，但是发现最终所有数据都跟最后一条数据时间一毛一样。
我一个写Java的,为啥要让我写Js脚本？我感觉你这是在为难我胖虎。
钱难挣，屎难吃，工资也不是那么好拿的。于是，我又开始了面向百度编程。
很明显是由于对Js语法不了解导致的。百度了两行代码，试了一下可以。
var b = {};
Object.assign(b, a);
b.createDate = NumberLong(new Date().getTime() - Math.round(Math.random() * 10000) + 10000);
之前写的是
var b;
b.createDate = NumberLong(new Date().getTime() - Math.round(Math.random() * 10000) + 10000);
然后就是往数组里面插入数据，使用push方法即可。
统计一下执行脚本的耗时，java的sout使用的是加号拼接，Js使用的是逗号拼接。
var time = new Date().getTime();
print("执行耗时：",new Date().getTime()-time);
让时间具有随机性，调用Js数学类库函数。
NumberLong(new Date().getTime() - Math.round(Math.random() * 10000) + 10000);
最终脚本
var a = {"customerId": "123456789","username": "ghs@qq.com","pkgId": "66666666","state": "USE_END","price": 1.0,"createDate": NumberLong(1666341382443),"orgId": "963852741","deptId": "147258369","remark": "666","inHisTime": NumberLong(1666346588556)
};var time = new Date().getTime();
for (j = 1; j <= 100; j++) {var arr = [];for (i = 1; i <= 10000; i++) {var b = {};Object.assign(b, a);if (i % 3 == 0) {b.state = "USE_END";} else if (i % 3 == 1) {b.state = "EXPIRE";} else {b.state = "TRANSFER";}b.createDate = NumberLong(new Date().getTime() - Math.round(Math.random() * 10000) + 10000);b.inHisTime = NumberLong(b.createDate + Math.round(Math.random() * 10000) + 100);arr.push(b);}db.GhsHis.insertMany(arr);
}
print("执行耗时：",new Date().getTime()-time);
今天是程序员节，祝大家节日快乐！！！
大功告成？？？
不，这才是万里长征第一步。革命尚未成功，同志仍需努力！！！
数据是构造好了，有了跟现网差不多的数据量级，但是现网问题的复现、测试还没开始呢！！！
一、黑云压城城欲摧
故事背景：现网导出接口导出Excel数据出现了Id重复，几乎是必现。
测试环境不能复现，距离升级只有三天时间了。时间紧，任务重。
找业务人员要了当时导出的那份Excel,将Id列复制到D:\delete1.txt文件，准备用java代码分析一下。
代码思路，使用高速缓冲字符流一次读取一行，将读取到的Id放入List集合，然后遍历List集合，使用Set集合去重，拿到重复的Id以及下标。
public class IOReader {public static void main(String[] args) throws IOException {BufferedReader bis = null;List<String> list = new ArrayList<>();try {bis = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("D:\\delete1.txt")));String str = null;while ((str = bis.readLine()) != null){list.add(str);}} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} finally {bis.close();}System.out.println(list.size());Set<String> set = new HashSet<>();for(int i=0;i<list.size();i++){if(set.contains(list.get(i))){System.out.println("重复数据："+list.get(i)+",下标"+i);}else{set.add(list.get(i));}}}
}
通过代码分析发现，确实存在重复Id。因为Id是唯一的，出现重复有悖常理。因为有现表和历史表，表结构大差不差。导出又可以同时导出历史表和现表。查看代码发现，在将现表数据移入历史表的时候，先插入的历史表，然后删除的现表，这样在极端情况下，是可能出现导出重复Id的。
事情会这么简单吗？很明显不会。
二、山重水复疑无路
随着代码的继续深入，我发现对于导出所有的情况，代码已经做了去重处理，并无明显Bug。
带着内心的疑问，我又找到了业务人员。仔细询问了他操作的细节。
操作流水号？操作Id?很明显，业务人员并不关注这些，只是丢给了我一个用户名。
我进入用户表一查，好家伙，一个用户名对应十几个用户。
我又问了他操作时所属的部门，这才将将初步定位了嫌疑人。
案发时间在昨天，还好时间不久，一切证据还未被抹除。
现网Kabana日志只展示七天，超过七天的就只能去磁盘看。需要申请一堆的权限，耗时又费力，大家一般都不愿意申请。
将时间定格在昨天，将嫌疑人锁死在刚才找到的Id。果真寻到了案发现场。
本着不放过一切蛛丝马迹的原则，我仔仔细细地查看了案发时的证据，但并未发现什么特别的有价值的证据。
导出Excel的过程是这样的，前台请求中台，中台请求后台。每次最多导出1000条，中台分次请求后台。
我看了一下每次导出的时间间隔竟然相差14秒，确实有点大。这算是案发现场唯一的收获了。
是中台设置的请求时间还是后台接口竟然如此慢？
我去测试环境试了一下，很快。那就是后台接口慢喽。
案件一下陷入了僵局，扑朔迷离的案情属实让人焦头乱额。
大脑飞速地转动着，思索着还有哪些未考虑到的场景。
我又去看了一下导出Excel，这算是直接证据了，要好好分析一下。
凭借着精湛的业务能力和三年多的工作经验，灵光一现，我机智地发现了出现重复的数据位于每一页开头的位置。
一个Idea浮现在了我的脑海。
我激动地翻找代码，想要佐证自己的想法。果真如我所想，初步定位到了问题所在。
知错，改错，验错。第一步总算是完成了。
改错也很简单，几秒钟搞定。知错几小时，改错几秒钟。
接力棒交接到了测试同事的手中，我总算可以松一口气了。
四、回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴
测试按我所说，未能成功复现问题。球呀，又到了我的手里。
作为全场最靓的仔，这点事肯定难不倒英明神武的我。
现网每一次操作时间间隔有14秒，有充足的时间来进行我们想要的操作。测试环境只有三秒，时间不等人，拼的是手速。
交代一下我定位出来的问题：我怀疑是排序字段选择不当造成导出Id重复。
啥？排序字段还能引起导出Id重复？我只是工作了三年的实习生，你别蒙我！
别急，听我细细道来。因为导出是既可以选择现表，也可以选择历史表，它们的排序规则都是一样的：创建时间逆序。问题就出在这里，现表使用创建时间没有问题，但是历史表就有问题了，创建时间早的不一定进入历史表的时间就早。
举个例子，导出的第二页，第1001条到第2000条数据。在正导出第二页的时候，有一个创建时间恰好位于第1001条到第2000条之间的数据被插入，那么根据创建时间逆序排序，原来第2000条数据就会被排到第2001条数据的位置，表现出来就是第2001条数据Id重复。
找出数据量在10000条以上的部门，然后选一个一万条左右的部门导出。
db.GhsHis.aggregate([{$group:{_id:"$deptId",total:{$sum:1}}},{$match:{total:{$gt:10000}}}],{allowDiskUse: true})
管道有100M内存限制。设置allowDiskUse:true，允许使用磁盘存储数据。
由于测试环境数据量用户量不足，一瞬间没有那么多数据失效然后进入历史表。如此苛刻的复现条件只能是手动来提供。
三秒的操作时间，理论上是来得及操作的。但是，可能不具有普适性。测试又复现失败了。
不知道测试同事心中此时作何感想。（叼毛，按你说的方法复现不了问题？）
为了维护我在同事心中的靓仔形象。啪，很快呀，我又写了一个脚本。
var a = {"customerId": "123456789","username": "ghs@qq.com","pkgId": "66666666","state": "USE_END","price": 1.0,"createDate": NumberLong(1666341382443),"orgId": "963852741","deptId": "147258369","remark": "666","inHisTime": NumberLong(1666346588556)
};
function sleep(number){var now = new Date();var exitTime = now.getTime() + number;while (true) {now = new Date();if(now.getTime() > exitTime){return;}}
}
var timeArr=[1641864542173,1641864263779,1637305936014,1637293032528,1636098374840,1624608384592,1621040814675,1617868030123,1617866906466];
timeArr.forEach(function(t){var b = {};Object.assign(b, a);b.createDate = NumberLong(t);sleep(200);db.GhsHis.insert(b);
});
开发呀，你不讲武德，你跟我说用手操作，你竟然偷偷写脚本。
还不是为了操作的普适性，为了问题在测试环境必现，你以为我想写脚本呀？
说起来云淡风轻，实际上斩棘披荆。
老规矩：先解释一下代码思路。找出了九个时间点，这九个时间点都是位于第二页的。然后遍历，每隔200毫秒，以该时间点为创建时间，插入一条数据，代表的是此时有一条创建时间位于第二页的数据被插入历史表，以此来模拟现网操作。
Java线程睡眠一行代码就够了，Js竟然还得自己写，当然都是百度的了。
那这九个时间点是怎么找出来的？
db.GhsHis.find({"deptId" : "147258369","state":{$in:["EXPIRE","USE_END","TRANSFER"]}}).sort({"createDate":-1}).skip(1100)
skip那里改成1200，一直到1900，找出9个创建时间。
我将脚本给了测试，让他在第一页导出之后，第二页正在导出的时候，立刻执行该脚本。
结果呢，翻车了，还是没有复现。
大意呀，我没有改进入历史表的时间。因为我改了排序规则，新规则使用进入历史表的时间和创建时间两个字段来逆向排序。
b.inHisTime= NumberLong(new Date().getTime());
又把脚本给了测试，问题成功复现！靓仔的形象得到了强有力的维护！自己的形象要靠自己来维护。
五、按下葫芦浮起瓢
然后，测试升级版本，开始验错，到了校验我改错的时候了。
结果又翻车了！！！每次都能复现问题，改了跟没改一样，我怕不是改了个毛线？
这下好了，靓仔彻底变叼毛了。
细细端详代码，思忖着究竟是哪里出了问题？原来是排序字段的排序方式有问题。
之前是按照创建时间逆向排序，我想都没想，就沿用了之前的方式，根据进入历史表的时间和创建时间两个字段来逆向排序。（当进入历史表时间相同，按照创建时间来逆向排序）
我怎能重蹈前任的覆辙呢？我跟他们又有什么区别？我改错又有什么意义呢？只是从一个坑爬到了另一个坑。
大意，还是大意呀。不仅丢了燕云十八州，连荆襄九郡都丢了。
痛定思痛，痛改前非。
还是时间太紧急了，搞得我很急躁，都不能冷静思考了，犯了如此低级的错误。总得给自己找个借口安慰一下英明神武明察秋毫的自己。
改成正向排序以后，问题果然解决了。问题不会复现了。Nice !
现网问题到这里已经解决了，不会再导出重复的Id了。
六、不计较一城一池之得失
bug已经解决，但是优化永无止境。查询导出1000条耗费14秒，太慢了。
查询慢，第一反应肯定是没加索引。查看现网GhsHis表的索引。
db.GhsHis.getIndexes()
发现表里索引挺多的，但是，排序字段createDate竟然没加索引！
分析一下查询导出语句的执行计划，“stage” : “SORT”，证明排序没有使用索引，在内存中做了排序，且做了全表扫描。
db.GhsHis.find({"deptId" : "147258369","state":{$in:["EXPIRE","USE_END","TRANSFER"]}})
.sort({"createDate":-1}).skip(1000).limit(1000).explain("executionStats")
鉴于已经修改了排序规则，所以我给进入历史表时间和创建时间建了联合索引。{background:true}这句一定要加，否则会锁表。
db.GhsHis.ensureIndex({inHisTime:1,createDate:1},{background:true})
state字段与deptId字段数据区分度不高，暂时不加索引。
db.GhsHis.find({"deptId" : "147258369","state":{$in:["EXPIRE","USE_END","TRANSFER"]}}).sort({"inHisTime":1,"createDate":1}).skip(1000).limit(1000).explain("executionStats")
再次查看执行计划，“stage” : “IXSCAN”，说明使用了索引，只扫描了几千条数据，查询时间也只有几十毫秒了。
MongoDB的执行计划比起Mysql而言更加复杂难懂，后续有时间再做深入研究学习，今日尚且浅尝辄止！