数据灰度发布中碰到的一个坑

本文探讨了在软件灰度发布过程中可能出现的数据冲突问题,特别是当新旧版本中API的主键ID出现重复时,可能导致的业务异常及解决办法。

在一个产品研发过程中,一般在发布前都有线下测试阶段,那么是不是线下测试验证通过后,就可以直接将产品的新代码发布上线,覆盖原来的版本呢?这样做其实有很大的风险,因为线下测试的运行环境和线上环境不是完全一致的,可能线下运行OK,到线上就出问题;另外,对于用户体验方面,在线下测试阶段的用户是不全的,只有测试、开发和PD等人,他们的体验不能完全代表线上的大量用户。另外还有性能方面的原因等等。所以,一般线下测试通过后,在发布阶段会采用灰度发布的方式,选用线上的部分服务器部署新代码,剩下的服务器仍然部署老代码,然后进行引流,部分请求采用部署了新代码的服务器处理,剩下的请求采用仍然部署着老代码的服务器处理。经过一段时间的线上观察,没问题后,再更新所有的服务器。

本文要说的是数据方面的灰度发布,先介绍一下项目背景:项目中,需要新建一个表,原来已发布的api通过新建的管控平台发布后,api配置数据会落在新表里。系统发布后,需要将原来老表中已存在的几十个api通过新建的管控平台进行发布。为了降低风险,采用灰度发布,即不是一次性发布完所有的api,而是慢慢切换,一个api发布后,经过线上观察OK后,再接着发布下一个api。这样就导致在运行过程中,api的数据会来自两个表,部分来自老表,部分来自新表。

灰度发布中忽略了一个问题,由于新的发布顺序和老的发布顺序不一致,会导致老表和新表中不同名称的api可能会具有相同的主键id,譬如:老数据中,名称为A的api是第一个发布的,所以在老表中的主键id就为1,B是第二个发布的,则主键ID就为2;而在新数据中,B是第一个发布的,所以在新表中的主键id就为1,A是第二个发布的,所以在新表中的主键id就为2。因此,在老表和新表中,A和B的主键id都为1。不幸的是,系统中就有其他地方根据主键ID来查询api的功能,这样,对于同一个id,就会对应两条不同的api,导致业务异常。

规避方案:

  1. 新表中的api的发布顺序与老表中保持一致
  2. 新表中的主键初始值>老表中的最大主键值;

       在发布前,可以采用以上两种方案的任何一种。但如果发布前没有意识到主键冲突的问题,没有采用以上两种方案,则发布后的紧急解决方案就是:立即将导致主键冲突的老表中的api发布,使之移到新表中。在成功发布前,如果仅仅只是读操作,那还比较幸运,只会产生一定量的错误日志,但如果还有写操作,那就悲剧了,会产生脏数据,这时候就需要数据订正了。

 

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<think>嗯,用户这次的问题是关于面试中如何回答"项目中遇到的问题"这个经典问题。从对话历史看,我之前提供了技术问题的解决框架,但用户现在更关注面试场景下的回答策略。用户还特别提到希望获得典型案例和应对思路,并引用了两篇面试技巧文章作为背景。 用户可能正在准备技术面试,尤其是针对中高级岗位,这类问题经常用来考察候选人的解决问题能力和项目经验。ta需要的是既能展示技术深度又能体现软实力的回答模板,而不仅仅是技术解决方案本身。 我注意到用户引用的资料[2]中有一个应届生的回答范例,说明ta可能也关注经验不足时的应对策略。不过从ta要求"典型案例"来看,更可能是想了解资深开发者的回答方式。 这个问题可以拆解为几个层面:首先是回答框架(STAR法则),其次是案例选择(技术难度+业务价值平衡),最后是表达技巧(如何把失败转化为成长)。特别要注意避免两个陷阱:一是把问题归咎于他人,二是过度强调困难而忽略解决方案。 技术案例的选择很关键。我准备列举三个不同方向的案例:技术攻坚类(如性能优化)、协作沟通类(如跨团队协调)、应急处理类(如线上故障)。这样能覆盖面试官对不同能力的考察点。每个案例都要突出量化结果,比如"性能提升40%"比"大幅优化"更有说服力。 在表达上需要把握分寸。比如提到"遇到技术瓶颈"时,重点要转向"如何组织技术调研",而不是渲染当时的无助感。引用[1]强调的"回答思维方式"在这里特别适用——展示结构化思维比具体技术细节更重要。 最后要提醒用户,案例真实性至关重要。面试官很容易识破编造的经历,建议用户基于真实经历改编,只需调整敏感信息即可。那些标准话术(如引用[2]的应届生回答)在资深面试中反而会减分。</think>在面试中回答"项目中遇到的问题"时,核心是展现**问题解决能力+反思成长+团队协作**。以下是结构化回答框架和典型案例: --- ### 一、回答框架:STAR-L(升级版STAR) 1. **Situation**(背景) - 用1句话说明项目目标和技术栈 *例:* "在开发电商秒杀系统时(SpringBoot+Redis集群)..." 2. **Task/Problem**(问题) - 明确问题现象和影响范围 *例:* "压测时发现库存超卖,错误率高达15%[^2]" 3. **Action**(解决过程) - **关键点:** 突出分析逻辑和协作过程 *例:* ```markdown a. 定位:通过Redis监控发现集群节点时钟不同步 b. 协作:联合运维团队使用Chrony同步时间 c. 技术方案:改用Lua脚本保证原子性 ``` 4. **Result**(结果) - 用量化数据证明效果 *例:* "超卖率降至0.01%,QPS提升至3万" 5. **Learning**(反思) - 总结方法论层面的收获 *例:* "此后在分布式系统设计时,会优先验证基础环境一致性" --- ### 二、典型案例与话术 #### 案例1:线上故障(体现应急能力) > **问题:** 生产环境突然出现500错误 > **话术:** > "凌晨收到告警后,我立即: > 1. 通过ELK定位到Nginx返回499(客户端主动断开) > 2. 排查发现CDN节点到源站超时(版本TCP参数不兼容) > 3. 紧急回滚配置并撰写事故报告 > **反思:** 建立了灰度发布检查清单,类似故障0复发[^1]" #### 案例2:技术瓶颈(展示攻坚能力) > **问题:** 列表页加载超时(5s+) > **话术:** > "通过Chrome Performance分析: > - 发现DOM节点过多导致重绘卡顿 > - 采用虚拟滚动方案,分片加载数据 > - 联合后端添加游标分页接口 > **结果:** FCP从5s优化到0.8s,并沉淀为团队组件库" #### 案例3:协作冲突(表现沟通能力) > **问题:** 前后端接口字段命名规范不一致 > **话术:** > "当发现字段用`user_name`和`userName`混用时: > 1. 发起技术评审会展示问题(如序列化错误) > 2. 推动建立OpenAPI规范文档 > 3. 在CI流程加入Swagger校验插件 > **成效:** 接口联调效率提升40%[^2]" --- ### 三、避指南 1. **忌甩锅:** ❌ "因为测试没覆盖到..." ✅ "我们后续补充了边界用例测试" 2. **忌空泛:** ❌ "通过优化提升了性能" ✅ "通过索引优化+查询重构,TPS从100提升到1200" 3. **突出技术深度:** - 提到具体工具:`Arthas诊断线程阻塞`、`Wireshark抓包分析` 4. **关联岗位需求:** - 若面架构师岗,强调**技术决策过程** - 若面管理岗,侧重**资源协调和风险控制** > 💡 **高阶技巧:** 结尾抛"钩子"引导面试官 > *例:* "这个问题后来延伸出服务熔断机制的设计,您想了解具体方案吗?" ---
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