【若依】定时任务问题:关闭了定时任务,但是依然在跑,且同一时刻跑了多条记录,为什么?

文章讨论了两个问题:1)单体/集群项目中,定时任务关闭后仍运行,源于内存缓存未清空;解决办法是刷新服务器内存或重启部署。2)同一时刻定时任务重复执行导致幂等问题,需结合业务场景确保同一节点执行,如发送短信避免重复。

问题1

描述:

定时任务关闭了, 但是服务器定时任务依然在跑

原因:

若依自带定时任务有缓存,且缓存是服务器内存,不是分布式缓存。

  • 单体项目:

    很可能是手动修改了数据库表中的定时任务开关,但是缓存没有关闭。

  • 集群项目:

    项目部署在多个节点上,且每个节点绑定的数据库表是同一张表;

    若依框架定时任务使用的调度器缓存是服务器内存,不是分布式缓存,所以在节点1 关闭定时任务,节点2查看的时候,展示的是关闭,但是实际上节点2内存中的开关缓存依然是开,所以结点2依然会跑。

办法:

刷新服务器内存中的缓存;

操作:

  • 单体项目:

    重新开启-再关闭;或者重新构建服务器部署;

  • 集群项目:(k8s项目部署多个节点)

    每个节点重新开启-再关闭;或者重新构建每个节点的服务器部署;

问题2

描述:

同一时刻,定时任务执行了多次;执行多次结果幂等(比如:单据本来就因为业务原因同步系统1失败,你再执行,它结果还是失败)

原因:

下面这段代码是定时任务调用的同步失败问题订单的服务方法:

    public void synSrmProblemOrderFail() throws Exception {
   
   
        String key = Redi
数据展示异常排查中,数据批成功后展示重复记录的原因可能涉及多个环节。以下是常见的原因分析: 1. **数据源问题**:如果数据源本身包含重复的记录,在批过程中未进行去重处理,这些重复记录将被直接加载到目标系统中[^1]。例如,原始数据中的唯一标识符(如订单ID、用户ID)可能存在多次出现的情况。 2. **ETL过程中的逻辑缺陷**:在数据抽取、转换和加载(ETL)过程中,如果没有正确配置去重逻辑或使用合适的聚合规则,可能会导致重复数据被写入目标表中。比如,未能根据业务需求选择正确的分组字段或聚合函数[^1]。 3. **调度任务配置不当**:如果数据任务的调度器配置错误,可能导致同一时间段内的任务被多次触发执行。这种情况通常发生在定时任务的时间间隔设置过短或者依赖条件判断不准确的情况下[^1]。 4. **并发控制不足**:当多个实例同时运行相同的批作业时,缺乏有效的锁机制或事务隔离级别设置不当,也可能造成数据重复插入[^1]。 5. **目标存储系统的特性限制**:某些数据库或数据仓库系统对于主键约束的支持不够完善,或是由于性能考虑而禁用了相关检查,这也会使得重复数据得以存入。 6. **更新与删除操作处理不当**:在增量更新场景下,若更新策略设计不合理,旧版本的数据没有被及时清除或标记为无效,新旧版本并存就可能引起显示上的重复[^1]。 7. **缓存一致性问题**:前端展示层依赖于缓存服务时,缓存刷新延迟或失效策略不恰当,也有可能让已经修正过的数据仍然以旧貌呈现给用户。 针对上述每一种情况,都需要结合具体的实现细节来进行深入诊断,并采取相应的解决措施。例如优化ETL流程中的去重步骤、调整调度参数、加强并发访问控制等。此外,还需要确保在整个数据生命周期内维护良好的元数据管理和质量监控体系,以便快速定位问题根源并加以修复。 ```python # 示例代码 - 在Python中模拟一次简单的去重处理 def deduplicate_data(data): # 使用集合来自动处理重复项 seen = set() result = [] for item in data: if item not in seen: seen.add(item) result.append(item) return result # 假设这是从数据源获取的原始数据 raw_data = [1, 2, 3, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1] # 调用函数去除重复项 cleaned_data = deduplicate_data(raw_data) print("原始数据:", raw_data) print("清理后的数据:", cleaned_data) ``` 该示例演示了如何通过一个简单的集合结构来过滤掉列表中的重复元素。实际应用中,您需要依据具体业务需求定制更复杂的去重逻辑,包括但不限于时间戳比较、状态变更追踪等方式。
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