发生岩崩后如何确保安全？逃生避险记住这几条！

得，今天跟大家唠唠我前两天遇到的“岩崩”事件，可不是真崩塌，是在工作上遇到的，也够吓人的。

事情是这样的，我们团队负责一个挺重要的项目，最近赶着上线。我主要负责数据处理这块，吭哧吭哧写代码，改bug，连续加班了好几天，眼瞅着就快完工了。

那天下午，我正在测试新写的一个数据清洗模块，突然发现跑出来的结果有点不对劲。一开始我以为是自己代码写错了，就埋头检查代码，各种debug。搞了半天，没发现啥明显问题。

不对，这问题有点蹊跷。我就开始怀疑是不是上游数据源出了问题。赶紧联系上游团队的小伙伴，让他们也帮忙查查。结果他们那边查下来，数据源也没啥异常。

这下我就懵了，代码没问题，数据源也没问题，那问题出在哪？我开始仔细梳理整个数据处理流程，从数据接入到最终结果输出，每一个环节都仔细检查。

结果还真让我发现一个“小坑”。我们有个中间表，每天凌晨会定时更新。这个表的数据量非常大，更新过程中会短暂锁定。正常情况下，锁定时间很短，不会影响到下游任务。

但是，那天凌晨，中间表更新的时候，不知道什么原因，锁定时间异常的长，足足锁了半个小时！这就导致我的数据清洗模块在读取中间表数据的时候，读到了一部分旧数据，一部分新数据，数据不一致了。

找到问题就好办了。我赶紧通知运维团队，让他们重启了中间表更新任务，确保数据一致。我修改了数据清洗模块的代码，增加了数据校验逻辑，避免以后再出现类似的问题。

事后，我还写了一个详细的事故报告，总结了这回“岩崩”的教训：

• 数据监控非常重要。 我们之前对中间表的锁定时间没有监控，导致问题发生后才发现。以后要加强监控，及时发现异常情况。
• 容错机制不可少。 我们的数据清洗模块缺乏容错机制，一旦上游数据出现问题，就直接崩了。以后要增加数据校验和重试逻辑，提高系统的健壮性。
• 沟通协作是关键。 这回问题能够及时解决，离不开上游团队小伙伴的配合。以后要加强团队之间的沟通协作，共同保障系统的稳定运行。

这回“岩崩”事件，虽然没有造成什么严重的后果，但也让我深刻认识到，数据处理工作真的要小心谨慎，每一个细节都不能放过。否则，一个小小的疏忽，就可能引发一场“灾难”。以后还是要多学习，多积累经验，争取早日成为一个靠谱的“数据老司机”。