那些年，翻过山，趟过河，挖了山丘，黑了河沟，终于还是遇到了——跨服务器查询

 

　　准备写点扯淡些的博客，然后想了好半天，终于想到了个稍微有点文艺的标题，不喜勿喷啊，喷着我这里到处都是就不好拉。。。

 

一：场景

   先说说场景吧，为了不过分暴露业务，就用字母代替下吧，半个月前业务那边报了个bug，说根据A条件和B条件筛选一批数据，

当把时间(C条件)范围拉小点，可以筛选出数据，把(C条件)时间拉大点，就没有数据了。

 

二：分析

   乍一看，泥煤的。。。真的有点神奇哦，0-24点可以拉到数据，0-12点反而就拉不到了，晕。。。。然后就仔细分析了下代码，

然来不知道哪一个程序员在M库里根据各种条件筛选出了20条数据，因为B条件在N库里面，所以他拿着这20条数据到N库去做筛选，

结果20条数据全部暴毙，最后就拿着空集合送到前台了。。。问题泥煤的终于明白了，就是如何根据多条件去做跨服务器查询。

 

三：探索

   其实也挺悲剧的，从业快四年了也没遇到这个问题，虽然在上一家公司数据库做了主从复制，跨库，尼玛的。。。也没有跨服务

器查询呀。。。不过那天问题找到后也挺兴奋的，转了转珠子想了个办法，用多线程搞一搞。。。

 

四： 失败的一次尝试

    由于开发人员接触不了生产，要是查的话还要找二线人员。。。我人又懒，不想邮件啥的通知人家，然后就自己假象了下数据应该

不会超过多少条。。。后来就是因为这个应该导致了该解决方法的失败。

步骤如下： 

  ①： 我那时假象一天的数据应该不会超过5w吧，为了加速，我准备多开几个线程，一个线程捞tmd的5000条数据，5w的话我就开

        10个线程。10w的话就开20个线程，反正线程是随数据变的。

  ②： 就这样我分别从M和N库中捞出来我也不知道多少个OrderID，然后在两组OrderID里面求个交集，当然这个要注意了，从数据

         结构的角度说，这个需要用hash来去重，复杂度O（M+N），当我看到C#自带的intersect就是先灌到hash里面做的，我就放

         心了，至少不会出现恶心的O(MN)的复杂度了。。。

  ③： 求交集后，我现在就拿到一组OrderID了，然后拿这些orderID在内存中分页，取出20条OrderID后再到主库M中去查真正我需

         要的数据，最后把数据送到前台上。。。

这些想法在我脑子里面遨游之后，我就啪啪啪的写完了代码，测试环境下也通过了。。。然后屁颠屁颠的上生产了，就这样噩梦开始了。。。

过了个星期，业务过来说：这下好了，原先数据查不出来，现在你给我页面报错了，我说：晕，不会吧，我马上去看看。。。查了下后，然来

发现是页面执行时间过长，iis超时了。。。唉，这下没法子了，去找二线查了下数据，居然N库中有26w的数据，那我得要开52个线程，晕死，

我不知道当时生产环境的cpu狂飙的有木有。。。苦逼呀。。。还得继续扣这些猥琐的代码。。。

 

五： 再次寻找解决方案

   1：使用opendatasource跨服务器查询

         刚才我也寒酸的分析了下5个where，有4个在M库中，有1个在N库中，那就用opendatasource来做远程服务器的inner join吧。。。

         也许是公司为了性能和安全性考虑，禁用了此种使用方式，没撤，此方案破产。。。

 

   2:  做数据的冗余

        泥煤的，把我逼到绝境了。。。既然跨不了服务器，那也只能做数据冗余了，没办法，只能在M库里面建立一张冗余表，将N库中表的数

        据导入到这张冗余表吧，然后我就可以堂堂正正的用sql直接inner join了，问题也就差不多解决了，说干就干吧。

 

<1>事前冗余

       我准备在web端插入数据的时候再冗余到XX表中，虽然是个过得去的主意，但是web端太多了，你懂的，要是为了这个小功能，要去改动无

       数个的web端，工作量有点大了，还不知道人家部门配合不配合。。。而且我的需求也比较特殊，需要等M库具有某些操作的时候，N库中的

      表才会生成数据，所以该种方案想想还是放弃了。。。

<2>事后冗余

      后来还是决定用jobws每个小时去定时捞N库中的数据，然后放入M库的冗余表中，虽然业务那边看的可能不是最新的一个小时的数据，

但是没关系，这些数据不需要实时的，只要保证是最近一天的就足够了，最后也就决定这种可行点了。。。悲剧啊。。。啊啊啊啊啊。。。

 

突然发现博客好像没这么扯蛋过。。。还好蛋都扯完了，不过这也算是一个非常经典的问题，如果大家有什么好招数，记得分享分享

啊。。。谢谢了。。。。