IS420UCSBH4A EG 工控模块卡件

IS420UCSBH4A EG 

另一种是将表更新数据发送给团队(可以是自定义的公共列表或MO)，订阅从团队获取数据后进行冷热分离的逻辑，这种方法的优点是与事务代码完全解耦，延迟低，但缺点和方法根据同一日期区分冷热数据是不可能的，而且会出现事务码和冷热分离逻辑码一起操作同一块数据的问题，即并发问题。定期扫描数据库此方法还创建了一个新服务来定期扫描数据库。通常我们会使用任务调度平台来实现，或者通过第三方的开源库/组件来实现，当然，如果你想的话，也可以通过编写一个操作系统定时任务来实现，这种方法的优点是与事务代码分离，可以基于日期和时间的差异来实现冷热数据不同的缺点是不能做到实时性。根据以上三种方法的描述，工单系统适合采用定期扫描数据库的方法进行冷热分离。如何分离冷热数据有没有一种方法可以分离冷热数据解决方案解决了，所以在本节中，我们来看看如何区分冷热。冷热分离的基本流程如下:识别冷热数据;将colddata插入冷库;删除热存储中的冷数据。结束这三个基本原则在这个过程中，我们需要考虑以下几点:在前三个过程中，我们不能100%确定不会出现问题，所以我们必须使用代码来保证数据的最终一致性。为了实现事实一致性，我们可以向工作订单表添加一个新列，无论冷数据(是，否，默认值:否)。

首先，冷热数据分离服务将所有发现的冷数据标记为冷数据，然后将冷数据迁移到冷存储中，迁移完成后从热存储中删除相应的数据。假定在移动或删除数据时如果发生异常，那么我们需要在事务代码中添加重定位和删除数据的重试机制(这里通常使用主流的重试库，例如Polly inNET, Java中的quava-retry等)。如果重试几次后仍然不成功，则代码可以停止执行数据冷热分离并发出警告，或跳过不成功的数据，继续执行后续的数据迁移。如果删除跳过失败，很有可能在下次分离冷热数据时，将重复的数据插入冷库然后我们需在插入前确定数据在冷库中是否存在，或者使用数据库的幂等操作来完成插入操作(如thensert…mysql数据库的Duplicate Key Update语句)。这里，我们考虑a问题是工单系统有大量的数据。如果一次性将所有的冷数据插入冷库，速度会很慢，可能需要几十分钟甚至几个小时。有两种绑定方法可以解决这个问题:一种是批处理，另一种是多线程处理。提示:什么是幂等?对于完全相同的请求/操作，多次执行的结果与一次执行的结果是相同的。让我们先谈谈批处理方法。例如，在我们的工单系统中有1000万的冷数据标记，我们可以按照以下流程进行处理冷热分离:取出前1万份冷数据，将这1万份冷数据存入冷库;删除热存储中的10000条冷数据;循环1 ~ 3，直到冷数据迁移结束。