pmp 哪些问题先分析后解决，哪些需要先更新问题日志

Posted 2023-05-12

按PMP的思路所有的问题都要先记录，后调查、再分析、经过正式的渠道审批，最后再解决。

有个例外的地方就是发生了风险登记册中的风险，启动风险应急预案，可以立即执行，但事后还是要把调查、分析、审批、更新解决方案的的流程走完。
一般来讲，所有问题（进度、成本、质量、资源、采购、干系人）都要先记录下来，成为组织资产的一部分，然后再采取后续行动，就是要更新问题日志，还包括问题解决后更新问题的状态。
其实，对于问题管理，您更应该看ITIL或者ISO20000，虽然是针对IT领域的，但是对于问题的处理流程讲的是很清楚的。 参考技术A 问题日志是一种记录和跟进所有问题的项目文件。问题日志可以帮助项目经理有效跟进和管理问题，确保它们得到调查和解决。在PMI的项目管理体系知识理论中，问题日志是在项目整合管理-指导与管理项目工作的输出文件中创建，尽管在项目期间任何时候都可能发生问题。在整个项目生命周期应该随同监控活动更新问题日志。 参考技术B 按PMP的思路所有的问题都要先记录，后调查、再分析、经过正式的渠道审批，最后再解决。

有个例外的地方就是发生了风险登记册中的风险，启动风险应急预案，可以立即执行，但事后还是要把调查、分析、审批、更新解决方案的的流程走完。
一般来讲，所有问题（进度、成本、质量、资源、采购、干系人）都要先记录下来，成为组织资产的一部分，然后再采取后续行动，就是要更新问题日志，还包括问题解决后更新问题的状态。
其实，对于问题管理，您更应该看ITIL或者ISO20000，虽然是针对IT领域的，但是对于问题的处理流程讲的是很清楚的。

记录不存在则插入，存在则更新 → MySQL 的实现方式有哪些？

需求背景

环境

MySQL 版本： 5.7.20-log

开发规范

公司后端开发规范有这么一点：

更新数据库表中数据的时候，不允许先删，然后批量插入

需要将入参与表中数据比判断，找出哪些是新插入，哪些需要更新，哪些是删除的，然后再做对应的数据操作

需求

我们有表如下：

当商品配送完后之后，需要记录它的最新配送价，若商品最新配送价已经存在则进行更新，不存在则执行插入

针对这个需求，我们有哪些实现方式？

代码处理

按开发规范中说的处理

通过代码在内存中进行数据处理，找出插入列表与更新列表，然后执行数据库操作

因为是很常规的插入与更新操作，所以这种处理方式适用于所有的关系型数据库

REPLACE INTO

当数据库是 MySQL ，碰到 不存在则插入，存在则更新 的需求时，第一时间往往想到的是 REPLACE INTO

工作原理

replace into 跟 insert 功能类似

不同点在于： replace into 首先尝试插入数据到表中，如果发现表中已经有此行数据（根据主键或者唯一索引判断）则先删除此行数据，然后插入新的数据，否则直接插入新数据

replace 语句会返回一个数，表示受影响的行的数目，该数是被删除和被插入的行数的和

我们来看个示例

对于示例结果，相信大家都能理解

需要强调的是：根据唯一索引 uk_comany_ware 判定 (1001,10001,19.8,1,1) 已经存在，那么先删除此记录，然后插入 (1001,10001,20.5,1,1)

而 (1001,10002,5.45,1,1) 判定为不存在，那么直接插入

这就导致我们看到的输出结果是： 受影响的行：3 ，同时自增主键由 1 变成了 2 3 ，而不是 1 2

有坑

正是因为 replace into 的工作原理，不可避免就产生了一些需要注意的地方

1、破坏外键约束

如果主键被指定成了其他表的外键，那么 replace into 更新（非插入）时影响到了其他表的外键约束，那么会执行失败，提示类似信息：

可能很多小伙伴会说：我们开发过程中，会遵循阿里开发手册中的规约，其中有一条规约如下：

我们不用外键了，也就不会出现前面的 [Err] 1451 错误了

其实阿里开发手册中的这条规约，不是说不让我们用外键，而是说不用数据库层面的外键约束，在应用代码层面解决外键逻辑

用数据库层面的外键，问题提示的很明显，也不会产生脏数据

而应用层解决外键，反而使外键约束的数据一致性问题更隐晦，产生脏数据，如下

从此我们踏上了修数据的不归路

2、主键加速自增

很多情况下，我们的主键是 int 或者 bigint 类型，并且设置成了自增

不管是 int 还是 bigint ，都有一个最大值，如果一直自增下去，总有一天会达到最大值（可能到地老天荒也达不到这个值）

Replace into 的更新是先删除再插入，会导致主键自增 1（照理来说，更新是不应该导致主键自增 1）

如果更新频率远远大于插入频率，本不用考虑的自增主键用完的问题，可能就需要考虑了

另外也会导致主键不连续，主键值跳跃式的出现在表中

3、主从切换问题

master：master-local ，slave：slave-192.168.0.112 ，同步库：my_project

从上图可以看出，主从复制是正常的

接下来我们看看 replace into 对主从复制有什么影响

此时 master 与 slave 上的 t_ware_last_delivery_price 的下一个非手工指定的主键都是 11（ AUTO_INCREMENT=11 ），两者是一致的

我们在 master 上使用 replace into 更新一条记录

master 与 slave 的数据是一致的，但是 master 上的下一个自增主键是 AUTO_INCREMENT=12 ，而 slave 上却是 AUTO_INCREMENT=11

可能会有人觉得：数据一致就行，下一个自增主键不一致有什么关系？

我们来想一下这个问题：如果 master 库崩了，我们会怎么做？会将 slave 提升为 master

此时问题就来了： slave 提升成 master 之前，实际数据的 id 已经到了 11 ，但其 AUTO_INCREMENT=11 ，也就说下一个自增主键是 11

那么下一条不指定 id 值的新纪录是插入时就会发生 duplicate key error ，每次冲突之后 AUTO_INCREMENT += 1，直到增长为 max(id) + 1 之后才能恢复正常

INSERT UPDATE

针对 不存在则插入，存在则更新 ， MySQL 还提供了另外一种方言实现： INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE Statement

工作原理

如果指定 ON DUPLICATE KEY UPDATE 子句，并且要插入的行将导致唯一索引或主键中出现重复值，则会更新旧行，否则则是插入

例如，如果 列 a 被声明为唯一且包含值 1，则以下两条语句具有类似的效果

但是这两条 SQL 的效果并不完全相同，我们以 t_ware_last_delivery_price 为例，来看看它们的区别

我们先来看看 UPDATE

只是对 id = 11 的 last_delivery_price 就行了修改，受影响的行只有 1，不会影响 AUTO_INCREMENT 的值

我们再来看看 INSERT INTO … ON DUPLICATE KEY UPDATE

对 id = 11 的 last_delivery_price 进行了修改，受影响的行是 2，并且 AUTO_INCREMENT=13

此刻，我相信我们有共同的两个疑问

1、为什么受影响的行数是 2，而不是 1

2、自增主键为什么自增了 1（ AUTO_INCREMENT 为什么等于 13，而不是原有的 12）

为什么受影响的行数是 2，而不是 1，官方文档有这么一段说明

意思就是：1 表示新插入一行，2 表示更新了一行，0 表示更新前后值未变

我们换个角度来理解，假设让我们来设计，一条 SQL 既能插入，也能更新，我们如何告知用户到底是插入成功了，还是更新成功了？

所以 1，2 仅仅只是用来区分插入和更新，2 并非真正受影响的行数

主键明明没有变化，为什么 AUTO_INCREMENT=13 自增了 1 ？

这和 MySQL 的主键自增的参数有关 innodb_autoinc_lock_mode ，它有 3 个值 0,1,2

mysql5.1 之后其默认值是 1

因为 innodb_autoinc_lock_mode = 1

所以上述 SQL 被当作简单插入处理，在真正修改数据之前就对 AUTO_INCREMENT 自增 1 处理了

批量操作

不仅支持单条操作，也支持批量操作

和批量插入类似

有坑

因为 innodb_autoinc_lock_mode = 1 是一个折中的选择，一般不会去改它，所以有些需要注意的点

1、主键加速自增

与 replace into 类似，即使是更新，也会导致 AUTO_INCREMENT 自增，加速了主键的衰老

同时也会导致主键的跳跃

2、主从切换问题

与 replace into 类似， master 上的更新导致 AUTO_INCREMENT 自增，而 AUTO_INCREMENT 又未同步到 slave

当 slave 升级成 master 后，可能会出现 duplicate key error

与 replace into 不同的是，上述两个问题可以通过设置 innodb_autoinc_lock_mode = 0 来避免，因为很多场景下对性能要求并不高

总结

1、如何选择哪种方式

上述三种方式各有优略，代码处理不依赖于具体的数据库，可移植性高，也不会引入特定数据库的在这方面的缺陷

replace into 的方式不推荐（坑有点多），它完全可以由 INSERT UPDATE 替代

INSERT UPDATE 可以减少我们的代码，但它是 MySQL 的拓展实现，只有 MySQL 支持，可移植性差

2、针对 INSERT UPDATE 的 “坑”，我们可以结合具体的业务来设置 innodb_autoinc_lock_mode ，适当的避免它的 “坑”

3、道路千万条，合适第一条

针对某个需求，实现方式往往有很多，我们要做的就是从中找到最适合的那一条