房屋经纪人网站端口怎么做,做环保是跑还是网站卖,小程序制作填写信息,电子商务平台开发内容企业系统中数据交互的重要性不言而喻。一个系统如果孤立运行#xff0c;即使积累了海量数据#xff0c;仍然是一座信息孤岛。另一方面#xff0c;一个积极参与数据交互的系统#xff0c;成为各系统之间的“交际花”#xff0c;具备中台的性质。 然而#xff0c;大多数情况…企业系统中数据交互的重要性不言而喻。一个系统如果孤立运行即使积累了海量数据仍然是一座信息孤岛。另一方面一个积极参与数据交互的系统成为各系统之间的“交际花”具备中台的性质。 然而大多数情况下系统介于这两种极端之间需要在自身生产和社交之间取得平衡实现数据的高效对接。这种对接的核心目标是实现数据信息的传输为后端产品提供有力支持。在这篇文章中我们将探讨以下关键主题重点介绍了轻易云数据集成平台在企业系统数据对接中的作用 1. 数据传输的场景和意义
1.1 数据传输的应用场景
数据传输在企业系统中有着广泛的应用场景包括
前后端数据互动 企业系统的前端和后端需要不断地交换数据以保持实时性。内部系统协作 各系统模块之间需要协同工作例如订单系统需要与备货系统共享库存扣减数据。与第三方平台对接 入驻第三方销售平台后需要管理自身的订单数据这需要从第三方平台获取订单数据。使用公共插件 利用已有的开放功能插件如接入百度地图API或进行微信小程序的二次开发。 1.2 数据传输的意义
数据传输的意义在于
避免资源浪费 通过数据传输可以避免重复生产数据库充分利用已有资源和功能。统一数据维护源头 数据传输有助于统一数据维护防止数据不同步特别是在不同系统中共享数据时。复用现有轮子 利用已有的API或SDK避免重复开发提高效率。
2. 数据传输的方式
数据传输方式包括接口传输、中间件传输和消息传输等每种方式都有适用的场景。
2.1 接口传输
接口传输是一种传统的问答式传输方式通常用于客户端与服务器之间的交互。这包括HTTP调用、Java远程调用和Web服务等。接口传输的优势在于时效性强可触发实时交互同时安全性高通用性强。
接口的作用 接口可用于调用第三方功能插件API接口或解决特定场景的信息传输问题HTTP接口。接口的创建方 由被请求的一方创建接口确保数据源一致。接口定义 接口定义包括口令、数据范围、筛选条件、转化规则等。数据转义 数据在源头与应用端之间是否需要转化取决于需求和数据复用情况。主动获取 vs. 对方推送 根据时效和数据量的需求可以选择主动推送或请求获取数据。
产品经理在这一过程中需要提供接口定义的规则、传参和返回参数、必传参数、数据流转时效等信息以及大致方向。 3. 数据传输的处理机制
在定义数据传输方案时需要考虑数据初始化和同步机制。同步可分为触发式和定时任务式具体根据需求来确定。
触发式同步 当参数值满足条件时触发同步。定时任务同步 用于处理不定时更新的数据根据数据更新频率设置定时任务。 4. 数据传输的注意事项
数据传输在企业系统集成中扮演着关键角色但也需要考虑以下注意事项
网络带宽消耗 大数据量传输可能导致网络带宽问题需要谨慎处理。服务可靠性 服务器和客户端必须同时工作服务器不可用时可能导致数据交互失败。
在实际应用中如果需要对接多个系统建议创建一个通用接口以便其他系统方便接入减少重复工作和风险。
5. 相关概念扩展
API应用程序编程接口 预定义函数的集合无需了解内部工作机制即可调用的对象用于不同软件系统之间的交互。Open API 对外开放的接口例如百度地图API、Facebook的API等。SDK软体开发工具包 API的集合提供更丰富的功能。HTTP接口 基于HTTP协议的传输方式用于各种应用之间的数据交互。
轻易云数据集成平台在企业数据传输中扮演了重要的角色支持不同传输方式帮助企业实现系统间的高效数据交互促进数字化转型的成功。无论是数据同步、第三方平台对接还是内部系统协作数据传输都是实现这些目标的关键一环。 数据库对库同步
数据库同步是一种关键的数据集成方式它允许不同系统之间共享数据通常发生在企业内部的系统之间这些系统相互信任并需要实时数据共享。轻易云数据集成平台为这种需求提供了多种解决方案使数据在不同系统之间轻松同步和共享。
1. 使用中间表
一种常见的数据库同步方法是使用中间表。例如如果系统B需要使用系统A的数据可以创建一个新的数据库DB然后系统A将数据写入该数据库系统B可以从中读取数据。这意味着数据存储在一个中间表中而系统A和系统B都具有对该表的访问权限。这种方法的好处是可以选择性地共享大批数据。
2. 直接调用对方数据表
另一种方法是在系统B的开发中直接从系统A的数据表中加载数据。这是实时获取对方数据的方式系统B不会在本地保存数据表副本。尽管这种方法较为高效但它增加了系统之间的耦合性因此在数据量较大时并不推荐。
3. 同步对方的数据表
数据库同步的第三种方法是将对方的数据表复制到本地并保持实时同步。其中otter技术是一种常用的方法它可以将MySQL的数据同步至另一个MySQL或Oracle数据库还支持双向同步和文件同步等功能。这种方法需要数据库的协助配置通常通过一个带有Web管理界面的MySQL同步平台来实现。在界面上可以定义映射规则otter进程会根据这些规则读取binlog并将数据更新到目标库中。
这种同步方式主要适用于内部系统之间的数据传输特别适合处理大数据量。它的优点在于资源占用较少交互简单可靠。然而当连接到系统B的系统数量增多时数据库连接池是有限的这可能导致可用的数据库连接不足。在这种情况下otter是一个较为合适的选择。不过两个不同公司的系统通常不会开放自己的数据库给对方连接因为这可能存在安全性方面的风险。
文件包共享方式
在一些情况下为了保密或其他原因第三方公司可能不愿提供接口而是将数据文件存储在类似网盘或网页上供需求方下载。这种情况下双方系统需要协商文件服务器地址、密码、文件命名规则、文件内容格式等信息通过上传和下载文件来实现数据交互尤其适用于处理大数据量。 例如第三方支付公司可以与需求方约定使用SFTP服务器一种文件服务器类似网盘的账号和密码。支付公司将账单数据上传到SFTP服务器然后需求方可以使用SFTP客户端登录下载并解析数据然后保存和使用。这种方式实现了数据在服务器之间的异步传输操作各自独立并且一旦上传文件可以被多个需求方使用。
这些数据通常是加密的因此只有经过授权的公司才能解密。长期合作的公司会持续更新数据授权的公司可以持续下载和解析。通常使用定时任务按一定频率下载数据同时要考虑丢包的机制。
案例
假设需求方需要从SFTP服务器抓取并解析WP支付平台的账单明细。方案如下
抓取文件路径下前一天的文件根据修改时间进行筛选。打开文件按照规则解析所需的字段。将解析后的数据对应写入本地数据表。
为了防止数据丢失可以采用断抓补抓机制。例如如果某天的数据抓取中断系统将自动在下次尝试重新抓取直到连续三次未成功抓取为止以减少数据抓取故障导致的数据丢失情况。
这种方式能够有效降低数据抓取故障带来的风险尤其适用于需要定期获取外部数据的情况。产品经理在合作中应该提醒开发团队考虑这些机制以确保数据的完整性和可靠性。
深入理解消息队列MQMessage Queue
1. MQ概念
消息队列技术是一种用于分布式应用之间交换信息的技术。它允许应用之间异步通信解耦各个组件提高系统的可伸缩性和性能。市场上有多个开源的JMS消息中间件如ActiveMQ和OpenJMS等可供选择。 消息队列的工作原理类似于排队进入隧道。一方不断将消息推送到队列中而另一方则按顺序消费这些消息。消息可以存储在内存中也可以持久化到磁盘上直到被应用程序读取。这种方式适用于大规模的企业内部应用特别是在处理大量规律性强、批量数据交互的情况下。它主要解决了应用解耦、异步消息处理和流量削峰等问题。
2. 以异步处理为例
假设有用户注册功能需要发送注册邮件和注册短信。传统的处理方式有两种 串行方式将注册信息写入数据库后依次发送注册邮件和注册短信然后返回给客户端。这种方式的响应时间较长。 并行方式将注册信息写入数据库后同时发送注册邮件和注册短信然后返回客户端。相比串行方式响应时间有所提升。
然而在高并发情况下传统方式可能会面临性能瓶颈。引入消息队列后可以改进架构如下
用户的响应时间相当于注册信息写入数据库的时间即50毫秒。注册邮件和短信被写入消息队列后系统立即返回响应因此写入消息队列的速度非常快可以忽略不计。这样系统的吞吐量提高到每秒20 QPS比串行方式提高了3倍比并行方式提高了两倍。
3. MQ、文件包共享、接口的对比
消息队列在推送消息后不需要等待对方的确认因为消息已经成功推送到中间站代表本方已经完成相应的任务。这与接口方式不同接口需要来回通信以确认成功。
如果必须等待对方的确认那么就需要实现反向消息队列相当于另一个独立的MQ。
文件包共享也不需要反馈机制。一旦数据传输到文件服务器发送方的任务就算完成了。然而消息队列中的消息只能被消费一次不同系统无法共同消费一个队列因此对接多个系统时需要创建多个MQ。而接口可以创建一个供多个系统调用。 在订单系统对接各个销售网站和平台时可以采用接口的方式避免多次对接。文件包共享也可以上传一次供多个需求方下载。这点与接口有相似之处但是消息队列无法做到这一点。
探索其他数据传输手段
数据传输不仅限于在线自动机制还可以采用一些离线方法特别是在后端产品系统中。
1. 导入导出
场景
当无法进行系统间集成但可以在离线环境中获取数据时可以采用导入导出方式。这适用于数据量较小、结构规则的数据。
实施
数据通常以CSV格式存储该格式文件较小且兼容性良好。需要定义文件与数据字段的映射关系例如A列对应字段’姓名’B列对应字段’年龄’。上传时需要进行文件验证如格式检查和必填项检查。建议一旦发现错误立即中止导入并返回错误提示等待修复后重新导入。如果数据量较大可以采用异步上传机制将上传和数据写入分为两个步骤后台自动分批写入提高效率。
2. 爬取
场景
作为数据需求方获取数据可以采用多种方法包括协商接口、SFTP解析以及直接爬取数据的方式。
实施
例如如果需要从第三方网站获取商标库中的最新商标信息但该网站没有提供开放的接口可能需要开发爬虫代码进行数据爬取。需要注意
的是一些商业网站可能设置了反爬机制需要克服这些障碍。
轻易云数据集成平台在面对不同的数据传输场景时提供了灵活的解决方案让企业能够高效地处理数据集成和传输的各种需求。无论是使用消息队列、文件包共享还是接口都可以借助该平台实现数据的顺畅流动推动数字化转型的成功实施。
数据同步的触发机制
在数据集成过程中数据获取的方式与触发机制是至关重要的它们需要根据具体的应用场景来制定。一般而言我们通常需要实现持续获取数据的要求。
操作事件触发是一种常见的方式例如当用户在页面上点击按钮时系统会触发数据传递以获取最新状态。这种方式具有较高的时效性但可能会因并发操作而增加系统负荷。
如果对时效性要求不高可以采用异步机制。这可以通过使用脚本监控来实现设置脚本的运行频率当检测到数据在一定时间内有更新时捕获并传输数据。定时脚本是一个常见的后端应用方式。
例如如果需要获取系统A中在过去6小时内更新的数据每2小时运行一次脚本就可以满足要求。但如果每7小时运行一次就会错过1小时的数据更新。因此必须确保每次获取的数据时间区间要大于数据获取的时间间隔。
除了时间维度更安全的方法是使用标识性字段。例如每次获取is_got为0的数据前端可以将is_got作为表索引这样在数据库遍历时就不会太慢遍历相当于全表查询。
判定获取数据的唯一性是关键以避免数据重复。
是否异步执行数据处理
在获取数据后如果需要进行规则运算最好的做法是首先将数据存储到中间表然后再将其写入最终表实现异步写入。
举例来说假设我们需要从物流系统获取按订单和包裹号维度的运费数据然后在财务系统中进行分摊运费到商品上。这个过程中分摊规则是一种算法带有可变动性。如果分摊规则的参数不准确或算法结构发生变化就会导致最终的运费分摊金额错误。因此在进行分摊之前最好将数据先存储到财务系统的临时表中间表然后进行数据获取和分摊运费操作。
这种异步操作不仅方便查找错误原因还确保了较少的偶联以防止一个环节出错影响其他环节。同时中间表作为基础数据还可以供其他功能使用。对于大量数据这种做法是必要的。
判重机制
一旦建立了数据通道数据流通常是持续不断的而数据源可能会被不断增删改。因此在将数据写入本地表时需要根据特定字段来判断数据的唯一性。
例如对于员工信息表可以以姓名手机号性别家乡身份证号作为判重的标识字段。如果某条数据的姓名手机号性别家乡这几个字段不一定唯一但身份证号是唯一的那么可以以身份证号作为唯一标识。如果获取到的数据中的身份证号在本地数据库中存在则进行更新操作如果不存在则进行插入操作。
有时无法确定哪些字段是唯一的可以添加一个备用字段人为定义其取值规则然后将其用作判重字段。例如添加一个名为unique_code的字段取数据源表的主键加上日期或者直接使用源表的id作为外键。
有了判重字段可以轻松进行更新、插入或跳过规则的设置。
需要注意的是如果改变了表的判重规则历史数据可能会与新数据产生冲突因为两者的判重维度不同。
获取数据后的处理方式
一种方式是将数据直接显示在页面上而不保存在本地数据库中。这相当于每次刷新页面都会通过接口重新获取数据进行展示。但这种方式在性能和实际应用场景上比较少见一般情况下我们会首先将数据保存在本地数据库中以便本地调用。
对于首先保存在本地数据库的情况有两个问题需要考虑是否异步保存以及如何确保同步。
处理日志
数据日志的目的是记录数据的来源和去向以便追溯和分析问题。数据日志通常包括三个主要事项数据源系统是否提供数据、目标系统是否接收到数据、目标系统是否成功写入数据。
在添加数据捕获日志时需要确定是否将日志存储在数据库中因为系统通常会有一个类似缓存的日志但这些日志通常会定期清理只有保存在数据库中才能持久记录和追溯。
开发后台通常已经具备数据日志功能使用日志级别如FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG等来记录重要信息。通常情况下开发人员会配置INFO或DEBUG级别的日志以便查看数据。
但是代码中的日志保存时间有限通常会在一个月内清除。因此如果需要保留更长时间的日志可以将其存储在本地数据库中。
数据传输的注意事项
目标数据表与中间表的维度一致
当从系统A获取数据并存入系统B时最好先将数据存储到中间表B
然后通过一系列运算将数据从中间表B写入中间表B’。确保中间表B和中间表B’的唯一标识字段相对应以实现异常数据溯源。维度的一致性能够帮助我们轻松追踪数据问题。
不同入口写入同一类型数据的去重
考虑一个场景有两个不同的写入程序从不同入口写入数据到利润表这些数据都属于“退件入库”利润类型。然而这两个入口各自有独立的去重规则彼此不通用。
为了避免重复写入首先需要确定如果一条数据已经从一个入口写入了利润表那么就不能再从另一个入口写入。其次如果一条数据从入口1写入后后续数据更新再次触发写入操作时也应该从入口1继续写以确保数据的一致性。
同步基础数据时是否提前过滤
在同步基础数据时是否应该提前过滤数据是一个需要考虑的问题。例如系统A维护了员工的基础信息其中包含一个“是否有效”的状态。只有在状态为有效时数据才会在整个系统中生效。但系统B需要获取员工信息但不进行数据维护。
在这种情况下是否只获取启用状态的数据到系统B还是无论状态都获取呢
答案是在数据量不大的情况下最好获取全量数据。原因之一是如果突然将某个员工从系统A中禁用那么在系统B中可能会出现生产数据报错的情况。通过在中间表中保存全量数据可以轻松查找问题而不需要跨系统或跨部门的沟通和确认。
