开局5亿更新地址常见错误？避开这些坑指南！

上周三，我突然接了个活儿，公司要我搞一个新系统，专门用来更新用户地址，说啥要支持5亿人的数据量，一听就头大，这不是闹着玩吗？但我这人老实，老板开口就干呗。

为啥要折腾这事儿？

我们公司那点事儿太乱了，数据库里存的用户地址乱七八糟，有的写“北京朝阳区”，有的写“朝阳区北京”，还带拼音的。老板说更新起来要高效，我一开始觉得简单，不就是个脚本的事儿？

第一次搞，坑了我一脸血

我直接动手写了个Python脚本，想着快点儿完事。脚本先从用户输入那儿读数据，然后用SQL直接更新数据库。好家伙，跑起来才两分钟，服务器就炸了。日志刷屏显示，一堆用户地址格式不对，比如逗号打多了或者空地址。SQL语句全失败，数据乱得跟浆糊似的。

我更着急了，又试了一次。这回加了点验证，检查地址长度。结果？系统卡死了，5亿数据一个个处理，CPU顶满。我赶紧看监控，内存爆满，页面白屏。用户投诉电话打爆，老板差点儿炒了我。

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踩坑后琢磨出的避坑指南

歇了三天，我不服气，重头开始研究。先从数据源入手，慢慢测试每个环节：

• 检查输入格式：我不光简单看长度了，还加了个步骤，把用户地址分成小块验证。比如先去掉多余符号，再分城市、区县。避免那些空格标点的鬼问题。
• 优化数据库操作：更新时我不一条条跑SQL了，改成批量处理。每次搞1000条，先缓存再写入。内存降一半，系统稳多了。
• 加超时保护：脚本设定时间限制，万一卡壳了就跳过。防止服务器崩盘影响别人。

测试起来真累人，我拿小样本跑了几十遍。每次都记录日志，盯着变化。发现高峰期处理慢了，我就加了个队列机制，数据排队更新。

搞定，收获满满

折腾了两周多，总算上线了。现在系统丝滑得很，5亿数据一夜搞定，没啥错误或卡顿。老板乐开了花，还夸了我两句。我总结了下，避坑的关键在别急着来：

• 慢工出细活：先测试小规模，别一上来就玩大的。数据量大了，就容易出乱子。
• 多验证别懒：输入这块要反复查，地址规则细化点，省得后患。

这回把我整够呛，但学了不少。下次再有类似活儿，我肯定绕开老路走新道儿，轻松多了。