服务端测试之数据安全
服务端测试之数据安全
无涯WuYa
发布于 2021-08-27 11:20:03
发布于 2021-08-27 11:20:03
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在服务端的测试体系中，数据一致性是非常核心的一部分的，比如一个服务会有多个实例，那么就需要考虑服务在多个实例下它的数据一致性的问题。在本文章中，主要探讨在并发编程的模式中，数据的安全问题。在Python的并发编程的知识体系中，进程之间是无法共享数据文件的，但是在操作系统的级别上，会共享一套文件系统的，那么既然共享，就会带来了资源的竞争，和数据的混乱，这个时候会需要对数据进行管理。此时，就会使用到Lock来处理。下面结合具体的案例来看这部分，代码如下：
#!/usr/bin/env python
#!coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import os
import time as t
import json
import random
def data(i):
return {"name":"无涯","age":18,'item':i}
def task(i):
print('开始写数据:\n')
json.dump(data(i=i),open('log.txt','w'))
t.sleep(random.randrange(1,3))
print('读取文件:\n',json.load(open('log.txt')))
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
obj=Process(target=task,args=(i,))
obj.start()在上面的代码中，我们期望的是每次IO的操作它都是独立的，也就是说在多个线程的操作模式下，每一次的IO的操作是先操作完成后再进入到下一个IO的操作，事实上并不是，执行后的结果信息如下：
发现执行的结果信息完全和预期的是不一样的，而且是三个进程先进行写，然后再进行读，这也就导致了三个进程读取出来的数据是一致的，这样其实在其他的案例上，数据安全存在很大的隐患。
在这种情况下，为了保证数据的安全以及数据的一致性，比如上面的案例中，为了保证每次的IO操作都是独立的，需要使用加锁的机制来进行解决，特别需要说明的是在 加锁之后会导致程序执行的效率降低，但是可以保证数据的安全。针对上面的程序加锁之后的代码具体如下：
#!/usr/bin/env python
#!coding:utf-8
from multiprocessing import Process,Lock
import os
import time as t
import json
import random
def data(i):
return {"name":"无涯","age":18,'item':i}
def task(lock,i):
#加锁
lock.acquire()
print('开始写数据:\n')
json.dump(data(i=i),open('log.txt','w'))
t.sleep(random.randrange(1,3))
print('读取文件:\n',json.load(open('log.txt')))
#释放锁
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock=Lock()
for i in range(3):
obj=Process(target=task,args=(lock,i))
obj.start()执行后，出现的结果信息如下：
通过如上执行的结果可以得到，在加锁之后，每次IO的操作它都是独立的，这样就保证了数据的安全，虽然在性能上有点损失，但是比起数据的安全来说，损耗点性能还是可以接受的。
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原始发表：2021-08-02，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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