系列专题：通用系统批量比对工具设计（第一篇：需求分析与功能规划）
一、设计目标
设计一个通用的批量比对工具，支持多种数据源的智能输入与转换，能够处理无限大数据量（亿级数据单表处理时间不超过4分钟，目标2分钟以内），提供差异化结果、统计指标和人性化体验，同时具备高性能和分布式调度能力。目标是满足企业级数据比对场景，如数据迁移验证、数据一致性检查等。
二、核心功能需求
数据输入与智能转换
- 支持的数据源：
- 数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle等。
- 文件：CSV、Excel、JSON等。
- API：RESTful或其他协议的外部数据接口。
- 任意组合：用户可自由选择任意两种数据源进行比对（如数据库 vs 文件、文件 vs API）。
- 智能转换：
- 可视化配置字段映射（如“source.id”映射到“target.userId”）。
- 支持数据清洗与类型转换（如字符串转整数、日期格式统一）。
- 提供规则模板和自定义规则编辑（如JSON或DSL格式）。
- 支持的数据源：
标签标记系统
- 功能：对数据记录动态添加标签，用于标记特定状态或异常。
- 实现：
- 支持手动标签（如用户手动标记“异常”）。
- 支持自动标签规则（如“差异率>10%标记为待核查”）。
- 标签可批量应用并持久化存储。
差异化结果与统计指标
- 差异化结果：
- 识别新增、删除、修改的记录。
- 支持差异高亮显示（如字段级差异）。
- 统计指标：
- 匹配率（相同记录占比）。
- 差异率（差异记录占比）。
- 数据总量、处理时间等。
- 输出格式：HTML、Excel、PDF，包含可视化图表（如饼图、柱状图）。
- 差异化结果：
无限大数据量支持
- 性能目标：单表亿级数据（1亿条记录，假设每条记录约1KB），单次处理不超过4分钟，优选目标2分钟以内。
- 实现方式：
- 支持流式处理，避免全量加载到内存。
- 数据分片与并行处理。
- 分布式计算支持。
人性化设计
- 超长时间等待提醒：任务运行超过5分钟，实时通知用户（WebSocket推送或邮件）。
- 任务进度可视化：前端显示实时进度条或百分比。
- 任务管理：支持任务暂停、中断与恢复。
- 用户体验：提供直观的Web界面和API两种操作方式。
高性能与分布式调度
- 高性能要求：
- 单节点亿级数据处理 ≤ 4分钟（优选 ≤ 2分钟）。
- 假设硬件环境：16核CPU，64GB内存，100MB/s磁盘I/O。
- 分布式调度：
- 支持现有框架：XXL-JOB、Elastic-Job。
- 可选自研调度器：基于消息队列和分布式锁实现任务分配。
- 任务容错：支持失败重试和负载均衡。
- 高性能要求：
三、非功能性需求
高性能
- 单表亿级数据处理时间 ≤ 4分钟（目标 ≤ 2分钟）。
- 吞吐量：至少50万条/秒（单节点）。
可扩展性
- 支持新增数据源（如新增MongoDB支持）。
- 支持新增比对规则和转换逻辑。
- 模块化设计，便于集成新调度器或存储方案。
高可用性
- 分布式环境下支持节点故障转移。
- 数据一致性保证（如事务支持或最终一致性）。
安全性
- 数据源连接支持加密（SSL/TLS）。
- 用户权限管理（JHipster内置支持）。
易用性
- 配置过程简单，尽量减少手动编码。
- 提供文档和示例模板。
四、典型使用场景
数据迁移验证
- 源数据库（MySQL）与目标数据库（PostgreSQL）比对，验证迁移后数据一致性。
- 配置字段映射和类型转换规则，生成差异报告。
文件与数据库同步检查
- CSV文件与数据库表比对，标记不一致记录并生成统计指标。
API数据核对
- 两个REST API返回的数据进行实时比对，检测新增或修改内容。
大数据一致性校验
- 亿级日志文件与数据库记录比对，验证数据完整性。
五、设计约束与挑战
性能挑战
- 亿级数据在4分钟内完成，需要高效的分片和并行处理机制。
- 内存占用需严格控制，避免OOM（Out of Memory）。
数据异构性
- 不同数据源的格式和结构差异较大，需设计统一的转换层。
分布式一致性
- 多节点任务分配需保证无重复计算和遗漏。
用户体验
- 长任务的实时反馈和中断恢复机制需平衡复杂性与实用性。
六、下一步规划
下一篇文章将聚焦于技术选型与JHipster集成，基于上述需求选择合适的框架和技术栈，并初步规划如何利用JHipster快速实现原型。同时，我会结合亿级数据处理目标，评估Spring Batch、Kafka等组件的适用性。
总结
本篇明确了通用批量比对工具的核心功能和非功能性需求，特别强调了高性能（亿级数据 ≤ 4分钟）、智能转换和人性化体验。后续设计将围绕这些目标展开，确保系统既强大又易用。
