一个表里有 100 条记录，5 个线程同时去随机读，如何保证这 100 条记录比较平均地被这 5 个线程读取，而且互相不重复？（前提，不增加 redis 等额外基础设施或工具）
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E2gCaBAT5I87sw1MOct 9, 2020
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我也想知道
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E2gCaBAT5I87sw1MOct 9, 2020
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PG 好像有读取行锁
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lxk11153Oct 9, 2020
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row number % 5 ???
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dddd1919Oct 9, 2020
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用表读锁 /行读锁
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firetheholeOct 9, 2020
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表里的数据在读的时候，会增加吗，还是已经固定了
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wakzzOct 9, 2020
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要看你的耗时逻辑是读取本身，还是读取后数据的处理逻辑。常见的处理方法是生产消费模式，即由一个生产者从表中获取记录 ID （偏移量）推送到队列中，然后由几个消费者线程竞争消费队列中的推送记录，然后通过记录 ID （偏移量）读取记录后再逻辑处理。
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egglinOct 9, 2020
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saturn 分片
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AliencnOct 9, 2020
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再开一个线程去调度
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InkAndBannerOct 9, 2020
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@wakzz 你说的这个方案是是针对耗时发生在处理上 的解决方案是嘛？
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kop1989Oct 9, 2020
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如果从程序层面解决的话，可以把 5 线程，分别取 5 随机行转换为单线程（或 5 线程的队列）取随机 25 行，然后分发。
但这有个前提，即你 5 个线程的读取时机要严格同步。（不过如果不同步，又要取没有交集的数据，好像有点奇怪） |
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boyhailongOct 9, 2020
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逻辑层去分配，划分下任务比如第一个线程 1-20，以此类推，当然逻辑层也要做去重。
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wysnylcOct 9, 2020
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别读同个分区的数据,分区规则自己定义
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jptxOct 9, 2020
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一个很传统而且简易的方式是按 id 取模，假如表里有 id 之类的纯数字，那么第一个线程扫数据库的时候条件加上 where id % 5 = 0，第二个线程是 where id % 5 = 1，以此类推。但这种方法局限性很大，比如查询效率低，每个线程需要知道自己的编号，无法动态快速扩容，分布不一定均匀等。但如果想简单的话，这种方式的确很有效
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XusuallyOct 9, 2020
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select ... for update
试试看？ |
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xsm1890Oct 9, 2020
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随机生成 100 个 id,分成四组？
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wakzzOct 9, 2020
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@InkAndBanner 对，是针对耗时发生在业务处理上的解决方案
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@firethehole 会增加。
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lowerOct 9, 2020
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读完 设置 一个 已读的状态，线程每次只从过滤 状态后的数据取？
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bleooOct 10, 2020
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forupdate 锁一下？
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