[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中：响应于用户的数据更新操作，并确定数据更新操作指示的元素的特征标识和评价指标；评价指标表征元素在元素集合中的顺序，一个元素集合中的各个元素的特征标识与元素集合的特征标识相同；将更新操作指示的元素的评价指标添加至与特征标识匹配的数据存储单元中；若检测到读取指令，则识别读取指令以确定目标特征标识；确定目标特征标识对应的目标元素集合以及存储目标元素集合中的各个元素的评价指标的目标数据存储单元；按照基于评价指标的大小确定的读取策略，读取目标数据存储单元中的目标评价指标。解决了当多个数据更新操作同时发生时导致的数据并发冲突的问题。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

对于面向用户的应用，在高并发大流场的场景下，通常会使用高性能的缓存组件来应对高频的读写操作。

常用的缓存组件为Redis和Memcache，它们都是k-v内存数据库，key和value一一对应。在对应用进行操作时，在对k-v数据进行写入时没有任何判断，因此会存在互相覆盖的现象，这样，对于并发环境下的数据写入会有冲突问题。

相关技术中，解决该问题的方案中通常会存在如下问题：分布式锁的方案中，所有并发线程争夺同一个锁，会出现性能瓶颈，且占用额外的资源，无法在生产环境中使用；消息队列的方案中，并行变串行的操作导致数据更新操作变慢，会使缓存数据不够及时；使用Redis中的事务机制的方案中，实现起来逻辑复杂，容易出错，性能也不高；换用其他缓存组件或者更改Redis源码的方案中，也不能从本质上解决问题。因此，如何解决并发环境下数据冲突问题尤为重要。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，进而解决并发环境下数据冲突的问题。

第一方面，本申请一实施例提供了一种数据处理方法，包括：

响应于用户的数据更新操作，并确定所述数据更新操作指示的元素的特征标识和评价指标；其中，所述评价指标表征所述元素在元素集合中的顺序，一个元素集合中的各个元素的特征标识与所述元素集合的特征标识相同；

将所述数据更新操作指示的元素的评价指标添加至数据库中与所述特征标识匹配的数据存储单元中；其中，所述数据库中包括至少一个数据存储单元；每个数据存储单元中存储一个元素集合中的各个元素的评价指标；

若检测到读取指令，则识别所述读取指令以确定目标特征标识；

确定所述目标特征标识对应的目标元素集合，以及，存储所述目标元素集合中的各个元素的评价指标的目标数据存储单元；

按照基于所述评价指标的大小确定的读取策略，读取所述目标数据存储单元中的目标评价指标。

在一些示例性的实施方式中，若所述基于所述评价指标的大小确定的读取策略为读取最大的评价指标，则所述读取与所述目标数据存储单元中的评价指标，包括：

读取所述目标数据存储单元中的最大评价指标。

在一些示例性的实施方式中，所述读取所述目标数据存储单元中的最大评价指标，包括：

向所述数据库发送元素读取命令，其中，所述元素读取命令包括读取起始符和读取终止符，所述读取起始符和读取终止符均是根据所述目标数据存储单元中的最大评价指标确定的；

根据所述读取起始符和读取终止符读取最大评价指标。

在一些示例性的实施方式中，所述将所述数据更新操作指示的元素的评价指标添加至与所述特征标识匹配的数据存储单元，包括：

向所述数据库发送元素添加命令，其中，所述元素添加命令包括所述数据更新操作指示的元素的评价指标和所述数据更新操作指示的元素的特征标识；