刚入职因为粗心大意,把事情办砸了,十分后悔

刚入职,就踩大坑,相信有很多朋友有我类似的经历。

5年前,我入职一家在线教育公司,新的公司福利非常好,各种零食随便吃,据说还能正点下班,一切都超出我的期望,"可算让我找着神仙公司了",我的心里一阵窃喜。

在熟悉环境之后,我趁着上厕所的时候,顺便去旁边的零食摊挑了点零食。接下来的一天里,我专注地配置开发环境、阅读新人文档,当然我也不忘兼顾手边的零食。

初出茅庐,功败垂成

"好景不长",第三天上午,刚到公司,屁股还没坐热。新组长立刻给我安排了任务。他决定让我将配置端的课程搜索,从使用现有的Lucene搜索切换到ElasticSearch搜索。这个任务并不算复杂,然而我却办砸了。

先说为什么不复杂?

  1. ElasticSearch的搜索功能 基于Lucene工具库实现的,两者在搜索请求构造方式上几乎一致,在客户端使用上差异很小。
  1. 切换方案无需顾虑太多稳定性问题。由于是配置端课程搜索,并非是用户端搜索,所以平稳切换的压力较小、性能压力也比较小。

总的来说,领导认为这个事情并不紧急,重要性也不算高,而且业务逻辑相对简单,难度能够把握,因此安排我去探索一下。可是,我却犯了两个错误,把入职的第一件事办砸了。现在回过头来看,十分遗憾!

难以解决的bug让我陷入困境

将搜索方式从Lucene切换为ElasticSearch后,如何评估切换后搜索结果的准确度呢?

除了通过不断地回归测试,还有一个更好的方案。

我的方案是,在调用搜索时同时并发调用Lucene搜索和ElasticSearch搜索。在汇总搜索结果时,比对两者的搜索结果是否完全一致。如果在切换搜索引擎的过程中,两个方案的搜索结果不一致,就打印异常搜索条件和搜索结果,并进行人工排查原因。

在实际切换过程中,我经常遇到搜索数据不一致的情况,这让我感到十分苦恼。我花了一周的时间编写代码,然后又用了两周多的时间来排查问题,这超出了预估的时间。在这个过程中,我感到非常焦虑和沮丧。作为一个新来的员工,我希望能够表现出色,给领导留下好印象。然而事与愿违,难以解决的bug让我陷入困境。

经过无数次的怀疑和尝试,我终于找到了问题的根源。原来,我忘记了添加排序方式。

因为存在很多课程数据,所以配置端搜索需要分页搜索。在之前的Lucene搜索方式中,我们使用课程Id来进行排序。然而在切换到新的ElasticSearch方案中时,我忘记了添加排序方式。这个错误的后果是,虽然整体上结果是一致的,但由于新方案没有排序方式,每一页的搜索结果是随机的,无法预测,所以与原方案的结果不一致。

新方案加上课程Id排序方式以后,搜索结果和原方案一致。

为此,我总结了分页查询的设计要点!希望大家不要重复踩坑!# 四选一,如何选择适合你的分页方案?

千万不要粗心大意

实际上,在解决以上分页搜索没有添加排序方式的问题之后,还存在着许多小问题。而这些小问题都反映了我的另一个不足:粗心大意。

正是这些小问题,导致线上环境总会出现个别搜索结果不一致的情况,导致这项工作被拖延很久。

课程模型是在线教育公司非常核心的数据模型,业务逻辑非常复杂,当然字段也非常多。在我入职时,该模型已经有120 个字段,并且有近 50 个字段可以进行检索。

在切换搜索方式时,我需要重新定义各种DO、DTO、Request等类型,还需新增多个类,并重新定义这些字段。在这个过程中,我必须确保不遗漏任何字段,也不能多加字段。当字段数量在20个以内时,这项工作出错的可能性非常低。然而,班课模型却有多达120个字段,因此出错的风险极大。当时我需要大量搬运这些字段,然而我只把这项工作看作是枯燥乏味的任务,未能深刻意识到出错的可能性极大,所以工作起来散漫随意,没有特别仔细校验重构前后代码的准确性。

墨菲定律:一件事可能出错时就一定会出错

墨菲定律是一种普遍被接受的观念,指出如果某件事情可能出错,那么它将以最不利的方式出错。这个定律起源于美国航天局的项目工程师爱德华·墨菲,在1950年代发现了这一规律。

墨菲定律还强调了人类的倾向,即将事情弄糟或让事情朝着最坏的方向发展。它提醒人们在计划和决策时要考虑可能出错的因素,并准备应对不利的情况。

墨菲定律实在是太准了,当你感觉某个事情可能会出错的时候,那它真的就会出错。而且我犯错不止一次,因为有120个字段,很多字段的命名非常相似,最终我遗漏了2个字段,拼写错误了一个字段,总共有三个字段出了问题。

不巧的是,这三个字段也参与检索。当用户在课程搜索页面选择这三个字段来进行检索时,因为字段的拼写错误和遗漏,这三个字段没有被包含在检索条件中,导致搜索结果出错......

导致这个问题的原因有很多,其中包括字段数量太多,我的工作不够细致,做事粗心大意,而且没有进行充分的测试......

为什么没有测试

小公司的测试人员相对较少,尤其是在面对课程管理后台的技术重构需求时,更加无法获取所需的测试资源!

组长对我说:" 要人没有,要测试更没有!"

事情办砸了,十分遗憾

首先,从各个方面来看,切换搜索引擎这件事的复杂度和难度是可控的,而且目标也非常明确。作为入职后第一项任务,我应该准确快速地完成它,以留下一个良好印象。当然,领导也期望我能够做到这一点,然而事实与期望相去甚远。

虽然在线上环境没有出现问题,但在上线后,问题排查的时间却远远超出了预期,让领导对结果不太满意。

总的来说,从这件事中,我获得的最重要教训就是:对于可能出错的事情,要保持警惕。时刻用墨菲定律提醒自己,要仔细关注那些可能发生小概率错误的细节问题。

对于一些具有挑战性的工作,我们通常都非常重视,且在工作中也非常认真谨慎,往往不会出错。

然而,像大量搬运代码、搬运大量字段等这类乏味又枯燥的工作确实容易使人麻痹大意,因此我们必须提高警惕。要么我们远离这些乏味的工作,要么就要认真仔细地对待它们。

否则,如果对这些乏味工作粗心大意,墨菲定律一定会找上你,让你在线上翻车!

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