我自己遇到的一个随机无重复分配问题实例

本文介绍了作者在网站项目中遇到的随机无重复分配论文给专家评审的问题。最初尝试使用C#解决,但考虑到效率和复杂性,转向学习并使用SQL的游标来实现。经过对算法逻辑的调整,最终成功编写出存储过程。作者认为.NET框架的控件可编辑性高,而数据库算法更为强大,但对于数据库的灵活性有所困惑。作为一个新手,作者希望得到更多经验分享。

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网站需要一个随机无重复分配论文给不同专家评审的问题,要求每篇论文要有N个专家阅读,但是分配关系不能重复。

刚开始我确实是一点头绪也没有,本来是用C#在事件代码中写,各种循环嵌套,但是第三天早上的时候,突然想到,如果真正测试的时候数据多了,循环这么多层,相乘之后得执行很多次里面的插入存储过程,会很慢很慢,再加上测试点太远,所以果断舍弃这种做法。

然后我又上网各种找,发现游标。

说实话,我是完全0基础开始学习做网站,整套过程都得自学,因为是给老师做项目,学校项目通常都是给研究生做,所以本科生能有这个机会很不容易,我就零基础,硬着头皮上了。

mssql的知识还是不怎么完全,所以把游标研究了一下,然后把在C#中写的逻辑,在sql中重新捋了一遍,写完之后还是各种问题,主要是算法逻辑的问题,后来又改了几天,终于给写出来了。

我其实觉得.net挺强大的,那些控件的可编辑性挺高的,很方便。但是也觉得数据库的算法更NB,只是数据库的变通性不太好。现在应该说是出于纠结状态,我的习惯是把所以的算法都写到数据库,但是.net确实需要好好掌握掌握。

新手一个,还请大哥大师们多指教。

下面附上花了我好几天写出来的这个存储过程的代码:


USE [HLJSXKJSYYJSGLPT]
GO
/****** Object:  StoredProcedure [dbo].[LWDelivery]    Script Date: 04/24/2012 09:51:54 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
-- =============================================
-- Author:		<Author,,Name>
-- Create date: <Create Date,,>
-- Description:	<Description,,>
-- =======================================
<think>嗯,用户之前问过如何在多个服务器上同时运行Python脚本处理数据,避免重复处理。现在他进一步问有没有一种算法,可以把数据分区,每个实例加载全部数据,但只处理分配给自己的那部分。看来用户可能遇到了性能问题,或者数据量太大,需要分布到多个服务器处理,同时避免重复劳动。 首先,我需要确认用户的具体需求。每个实例加载全部数据,但只处理分配给自己的部分。这可能意味着数据本身很大,但每个实例需要访问全部数据,但处理的时候只处理特定分区。这可能是因为数据之间有依赖关系,或者处理逻辑需要全局信息,但计算可以并行。 用户可能希望避免中央调度,比如数据库或者消息队列,而是让每个实例独立处理自己的分区。这样可能减少对中央服务的依赖,提高可靠性。但需要确保数据分区是明确的,每个实例知道自己该处理哪部分。 接下来,我需要考虑不同的数据分区算法。常见的比如哈希取模,范围分片,轮询分片,或者一致性哈希。每种方法的适用场景不同。比如哈希取模简单,但服务器数量变化时会导致数据迁移。范围分片适合有序数据,但需要预先规划。一致性哈希适合动态增减节点的情况。 用户提到每个实例加载全部数据,这可能意味着数据不是存储在中央数据库,而是每个实例都有全量数据。比如数据文件被复制到每个服务器,或者从同一个存储源加载。这种情况下,分区算法需要在代码层面实现,每个实例根据算法决定处理哪些数据。 然后,我需要考虑如何实现这些算法。比如在Python中,可以通过命令行参数传递实例编号和总实例数,然后根据ID的哈希值取模来决定是否处理该数据。或者根据ID的范围分配,比如实例0处理ID 1-1000,实例1处理1001-2000等。 还需要注意数据分布的均匀性。哈希取模通常能保证均匀分布,但如果有热点数据可能需要特殊处理。范围分片如果数据分布不均匀,可能导致某些实例负载过重。 用户可能关心如何动态扩展,比如增加或减少实例时,如何重新分配数据。哈希取模在实例数变化时,大部分数据需要重新分配,而一致性哈希可以减少这种影响。但实现复杂度较高。 另外,幂等性也很重要,即使多个实例加载相同数据,也要确保每个数据只被处理一次。可能需要通过外部存储记录处理状态,或者在数据本身包含处理标记。 最后,需要给出具体的实现示例,让用户能够理解如何在自己的脚本中应用这些算法。比如修改脚本,添加分片逻辑,根据实例编号和总数决定处理哪些数据。</think>### **分片算法实现方案(无需中央调度)** ```python import hashlib class DataPartitioner: def __init__(self, total_workers, worker_index): """ :param total_workers: 总实例数量 :param worker_index: 当前实例编号 (0 ~ total_workers-1) """ self.total_workers = total_workers self.worker_index = worker_index def is_my_task(self, data_id): """判断数据是否属于当前实例""" # 方法1:取模分片(适合数值型ID) return data_id % self.total_workers == self.worker_index # 方法2:哈希分片(适合任意ID类型) # hashed = int(hashlib.md5(str(data_id).encode()).hexdigest(), 16) # return hashed % self.total_workers == self.worker_index # 方法3:范围分片(需预知ID范围) # total_ids = max_id - min_id + 1 # chunk_size = total_ids // self.total_workers # return min_id + self.worker_index*chunk_size <= data_id < min_id + (self.worker_index+1)*chunk_size ``` --- ### **完整工作流程** ```python # 所有服务器加载相同数据文件 all_data = load_all_data() # 假设返回 {id: content} 的字典 # 启动参数指定实例编号(0/1/2...) import sys total_workers = 3 # 总服务器数量 worker_index = int(sys.argv[1]) # 启动命令: python script.py 0 partitioner = DataPartitioner(total_workers, worker_index) for data_id, content in all_data.items(): if partitioner.is_my_task(data_id): process_data(content) print(f"实例{worker_index} 处理数据 {data_id}") ``` --- ### **关键算法对比** | 算法类型 | 实现方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |---------------|--------------------------|--------------------------|--------------------------|---------------------| | **取模分片** | `id % N == index` | 实现简单 | 增删节点时需全量重分布 | ID均匀分布的数值型数据 | | **哈希分片** | `hash(id) % N == index` | 数据分布均匀 | 计算哈希消耗CPU | 非数值型或离散ID | | **范围分片** | 按ID区间划分 | 支持范围查询 | 需预知数据分布 | 有序连续ID | | **一致性哈希** | 虚拟节点环 | 动态扩缩容影响小 | 实现复杂 | 集群规模频繁变化 | --- ### **动态扩容解决方案** ```python # 使用一致性哈希算法(示例代码) from hashlib import sha256 from bisect import bisect class ConsistentHasher: def __init__(self, nodes=None, replicas=100): self.replicas = replicas # 虚拟节点数 self.ring = [] self.node_map = {} if nodes: for node in nodes: self.add_node(node) def add_node(self, node): """添加新节点""" for i in range(self.replicas): key = f"{node}_{i}".encode() hash_val = int(sha256(key).hexdigest(), 16) self.ring.append(hash_val) self.node_map[hash_val] = node self.ring.sort() def get_node(self, data_id): """获取数据对应的节点""" if not self.ring: return None key = str(data_id).encode() hash_val = int(sha256(key).hexdigest(), 16) idx = bisect(self.ring, hash_val) % len(self.ring) return self.node_map[self.ring[idx]] # 初始化含3个节点的环 hasher = ConsistentHasher(['node0', 'node1', 'node2']) # 查询数据所属节点 if hasher.get_node(data_id) == current_node_name: process_data(content) ``` --- ### **生产环境最佳实践** 1. **数据预热**:所有节点加载数据时校验checksum ```python import zlib def verify_data(data): crc = zlib.crc32(str(data).encode()) if crc != expected_crc: # 从中央存储获取校验值 raise ValueError("数据损坏") ``` 2. **负载均衡**:动态调整虚拟节点数量 ```python # 根据节点性能设置不同权重 high_perf_node_replicas = 200 # 高性能节点更多虚拟节点 low_perf_node_replicas = 50 ``` 3. **跨机房容灾**:给节点增加位置标记 ```python hasher.add_node("node3@dc2") # 不同机房节点 ``` 4. **监控告警**: ```python # 统计各节点处理量 from collections import defaultdict counter = defaultdict(int) for data_id in all_ids: node = hasher.get_node(data_id) counter[node] += 1 print("负载分布:", dict(counter)) ``` --- ### **常见问题应对** 1. **数据倾斜**: - 使用双重哈希:`hash(hash(id)) % N` - 添加随机后缀:`hash(f"{id}_{salt}") % N` 2. **节点失效**: ```python # 自动故障转移 def handle_node_failure(failed_node): new_hasher = ConsistentHasher([n for n in nodes if n != failed_node]) # 重新分配失效节点的数据 ``` 3. **数据变更**: ```python # 版本号校验 if data['version'] != get_central_version(data['id']): reload_data(data['id']) # 重新加载最新数据 ``` --- 通过这种分片算法,可以实现: 1. **无中心化架构**:每个实例自主判断任务归属 2. **数据本地性**:适合需要全量数据的计算场景 3. **线性扩展**:通过增加实例数量提升吞吐量 实际部署时建议优先使用**哈希分片**(方法2),既能处理各种数据类型,又能保证较好的负载均衡性。对于需要动态扩容的场景,可以采用**一致性哈希**方案。
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