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对比分析法

序言

花时间处理重要的事,而不是紧急的事。。。

紧急的事处理了就过去了,然而并不一定有什么长远的价值,或许在一瞬间体验了各种不同的感觉;而重要的事则不一样,事处于长远的考虑。。。

风言风语

本篇文章主要提供一种解决问题的思路:也就是对比分析法,熟悉测试的人都知道,在测试中经常会有基线,也就是对比的标准。。。基准测试,maybe。。。

1、 离线任务无法完成

在进行离线任务的时候,发现任务一直不能结束。

查看相关的监控,发现业务没有流量洪峰,数据量根据相关人员的反馈也是正常的数据量,查看计算存储资源,发现还剩余很多。

在正常情况下,一般运行的时间也就几个小时,今天这次任务居然跑了N个小时还未结束。

离线任务是从数据库中拉取数据,然后进行统计分析,打开出问题的任务,发现数据量在几亿条,查看相关的日志,也是正常的,未发现明显的问题,主要耗费时间的地方在join的操作。

查看以前的历史任务,发现数据量的条数只有千万级别,数据量增长了十倍之多,再次询问业务方,上层调用出现问题,从而导致数据重复,最后就是任务无法继续。

总结:对比成功的案例和失败的案例,找出不一样的地方,从而能更快的排查问题,当然,业务监控还是需要进行改进,能明显的看到历史的相关曲线图,从而能大大减少排查的时间。。。。说的都是不可靠的,查出来的日志等相关信息才是可靠的。

2、 同城异地业务延迟

在进行同城异地搭建服务集群的时候,业务方总是要求进行双活,使用分布式存储的时候,不可避免的会造成相关的延迟,但是。。。正常的延迟时间应该不过是几毫秒而已,毕竟相互之间是高速互联的网络。。。

业务是否能接受这种延迟?这种延迟带来的后果是不是会影响业务的正常运转,都是需要进行测试的。

跨机房访问,会跨几次,如何来避免跨机房的操作,这个时候就需要进行相关的测试了,将不跨机房的操作,做为基准,统计相关的业务耗时情况;然后可以进行测试,跨机房一次需要的时间;跨机房两次需要的时间。。。

同城异地,如果不是关键的核心业务,那就应该接受这种延迟,如果不能满足,就只能进行业务改造了。。。

总结:将就近访问的时间作为基准,从而可以统计出最大的延时情况,最后结合业务的情况,从而进行相关的优化操作。

3、 谨慎使用对比

在使用对比分析的时候,不是所有的情况都满足这种条件,在进行对比分析的时候,因为是基于测试来做,从而在测试的时候,尽量保证只有一个变量在变化,从而才能得出尽可能正确的结果。

在一般的测试的时候,可能分为平台的不同导致测试的结果不一致,使用的linux操作系统,或者windows操作系统;也可能因为数据量的不同而造成结果不一致,例如有的数据量很大,有的数据量很小。。。在不同的时候,选择不同的方法,要结合相关的实际业务情况来进行思考。

拿着弱点和强点进行比较,可能会有促进的作用。。。但是你也需要考虑的是,这种对比对你来说,你一种拉伸的动力还是一种摧毁的动力。。。如果是拉伸的动力,那么你可能进步很快,但是如果是摧毁的东西,可能就是从入门到放弃。。。

人嘛,总是喜欢对比。。。。然而,又有什么意思。。。

有的时候,觉得思考过程更加重要,而所谓的一些操作步骤,随地一找,遍地都是。。。弄懂为什么更加重要

例如在python之中,list和tuple有什么区别?都是线性存储,但是区别在于一个是可变的,一个不可变的,而这种区别体现在哪儿?为什么要选择tuple而不选择list。。。

区别体现在操作上,list有各种增删改查的方法,而tuple则没有,对于使用方来说,区别又在哪儿。。。当你不希望别人修改你的数据的时候,可以使用tuple,当需要经常变化内容的时候,你可以选择list。。。两者之间的转化也很简单

弄懂为什么?到底是要靠自己思考,还是别人的指引。。。靠别人的指引,那肯定是飞速的进步,不过也可能让自己的思维无法转动。。。靠自己思考,过程也是很艰难,但是却能训练你的逻辑思维。。。没有绝对的对,也没有绝对的错。。。

瞎说什么大实话。。。心好慌。。。所有文章只是带动你的思考,打开你的思维。。。想象的空间是无限的。。。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181121B1YUAE00?refer=cp_1026
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