問題描述

運(yùn)維菜鳥，最近在做公司日志進(jìn)行簡(jiǎn)單處理之后，按一定數(shù)量加入一個(gè)list，然后使用ES的接口將數(shù)據(jù)批量添加到另外一臺(tái)ElasticSearch上，再通過一些方式進(jìn)行展示。這里遇到一個(gè)問題，如果數(shù)據(jù)插入時(shí)，發(fā)生異常。比如要插入的es主機(jī)崩潰等，但是數(shù)據(jù)源沒有問題。這樣就應(yīng)該把已經(jīng)處理完的數(shù)據(jù)移到緩存中，然后停止程序。（數(shù)據(jù)源是kafka，即便停止了程序，重新啟動(dòng)后仍可以消費(fèi)之前沒有消費(fèi)的）那么想問一下，對(duì)于比較輕量的python程序或者腳本，應(yīng)該使用怎樣的方式存儲(chǔ)這些異常狀況發(fā)生時(shí)要先存儲(chǔ)下來的數(shù)據(jù)呢？

問題解答

可以在es異常時(shí), py腳本捕獲到異常后, 使用cPickle或者pickle 將處理好的數(shù)據(jù)序列化后保存到一個(gè)文件上(你可以理解成寫入一個(gè)文件, 不同在于cPickle和pickle能夠?qū)⒆值浠蛘吡斜磉@樣的對(duì)象直接寫入文件), 然后等你es恢復(fù)了, 重新啟動(dòng)該py腳本, 那么該腳本優(yōu)先去檢測(cè)是否存在這個(gè)臨時(shí)文件, 如果有, 并非空, 則把里面的數(shù)據(jù)取出, 寫入es