Wen Xinyiyans Erfahrung mit Code-Unterstützungsfunktionen. Dieser Blog wurde im Wesentlichen mit Wenxiniyans Hilfe geschrieben. Das Material ist ein Gespräch zwischen Wenxinyiyan und mir. Das inländische Großsprachenmodell hat in der Tat große Erfolge erzielt. Nach einem Gespräch mit Wenxinyiyan Während des Gesprächs hatte ich das Gefühl, dass die Die Zukunft war bereits da. Sie unterschied sich tatsächlich von den vorherigen automatischen Frage- und Antwortrobotern. Ob groß angelegte Sprachmodelle wie Wen Xin Yiyan Programmierer ersetzen können, um Geschäftscodes für Unternehmen zu vervollständigen, habe ich mehrere Tests zur Codierungsfähigkeit durchgeführt. Hier ist eine Zusammenfassung:
Ich denke, Wen Xin Yi Yan ist ein nützliches Werkzeug, das als rechte Hand eines Programmierers verwendet werden kann. In den wichtigsten Codeaspekten kann Wen Xinyiyan die Anforderungen jedoch nicht vollständig ohne Lücken umsetzen. Wir müssen uns weiterhin auf die eigenen Erfahrungen und Fähigkeiten der Programmierer verlassen, um die Aufgabe zu erfüllen. Schließlich gibt es immer noch gewisse Unterschiede zwischen Maschinen und Menschen. Ich hoffe, dass Wen Xinyiyan in Zukunft weitere Optimierungen und Verbesserungen in diesem Bereich vornehmen kann. Warten wir ab.
Wen Xinyiyans Selbstvorstellung:
F: Eine Einführung in Wenxin Yiyan mit Schwerpunkt auf seinen Codierungsfunktionen.
A: Wenxin Yiyan (ERNIE Bot) ist ein von Baidu eingeführtes generatives Dialogprodukt, das auf der Wenxin-Großmodelltechnologie basiert. Es verfügt über Funktionen zur Codegenerierung und kann Text in natürlicher Sprache verstehen und generieren und kann hochwertige Codelösungen mit klarer Logik, vollständigem Code und starker Ausführbarkeit basierend auf den Fragen oder Bedürfnissen der Benutzer bereitstellen.
Die Programmierfähigkeiten von Wen Xinyiyan spiegeln sich hauptsächlich in den folgenden Aspekten wider:
- Verständnis und Generierung der Codelogik: Wen Xinyiyan kann die vom Benutzer eingegebene Codelogik verstehen und basierend auf dieser Logik vollständige und ausführbare Codefragmente generieren. Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Anforderung für einen Sortieralgorithmus eingibt, kann Wen Xinyiyan eine Codeimplementierung eines schnellen Sortieralgorithmus generieren.
- Automatische Codefehlerkorrektur: Wen Xinyiyan verfügt über eine automatische Fehlerkorrekturfunktion, die häufige Probleme wie Grammatikfehler und Tippfehler im von Benutzern eingegebenen Code erkennen und entsprechende Fehleraufforderungen und Reparaturvorschläge bereitstellen kann.
- Generierung von Codevorlagen: Wenxinyiyan kann eine Vielzahl häufig verwendeter Codevorlagen basierend auf verschiedenen Programmiersprachen und -szenarien bereitstellen, um Benutzern den schnellen Start von Entwicklungsaufgaben zu erleichtern.
- Fähigkeit zum Code-Denken: Wen Xinyiyan verfügt über bestimmte Fähigkeiten zum Code-Denken und kann auf der Grundlage bestehender Code-Logik einige neue Schlussfolgerungen oder Lösungen ableiten. Wenn ein Benutzer beispielsweise einen Code zum Sortieren eines Arrays eingibt, kann Wenxinyiyan statistische Informationen wie den Minimal-, Maximal- und Durchschnittswert des Arrays ableiten.
Kurz gesagt, die Programmierfähigkeiten von Wen Xinyiyan sind relativ stark und können Programmierern umfassende Hilfe bieten, wodurch die Entwicklungseffizienz und -qualität erheblich verbessert wird.
Wir haben ein tatsächliches Anwendungsszenario als Beispiel genommen, um zu diskutieren, wie Datenkonsistenz zwischen zwischengespeicherten Daten (z. B. Inventar) Redis und der Datenbank erreicht werden kann.
Das Gespräch läuft wie folgt ab:
**Frage:** Helfen Sie mir, eine Java-Demo zu schreiben, um Datenkonsistenz zwischen Redis und Datenbank für zwischengespeicherte Daten (z. B. Inventar) zu erreichen.
**Antwort:**Das Folgende ist eine Java-Demo, die Spring Boot und Redis verwendet, um Cache-Datenkonsistenz zu erreichen. Wir werden Inventar als Beispieldaten verwenden, es in Redis und einer Datenbank speichern und Konsistenz zwischen beiden erreichen.
Zuerst müssen wir Spring Boot- und Redis-Abhängigkeiten zur pom.xml-Datei hinzufügen:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
Als Nächstes erstellen wir eine Entitätsklasse namens „Inventory“, um Inventarinformationen zu speichern:
@Entity
public class Inventory {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String productId;
private int quantity;
// getters and setters
}
Anschließend erstellen wir ein JpaRepository namens InventoryRepository für die Interaktion mit der Datenbank:
public interface InventoryRepository extends JpaRepository<Inventory, Long> {
}
Als Nächstes erstellen wir eine Implementierungsklasse namens InventoryService für die Interaktion mit Redis:
@Service
public class InventoryService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public void addToInventory(String productId, int quantity) {
// 从Redis中获取库存数量，如果存在则累加，否则从数据库中获取库存数量并累加
String key = "inventory:" + productId;
String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (value != null) {
int existingQuantity = Integer.parseInt(value);
quantity += existingQuantity;
} else {
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(productId);
if (inventory != null) {
quantity += inventory.getQuantity();
} else {
// 如果库存不存在，则从数据库中插入一条新的库存记录
Inventory newInventory = new Inventory();
newInventory.setProductId(productId);
newInventory.setQuantity(quantity);
inventoryRepository.save(newInventory);
}
}
// 将更新后的库存数量存入Redis中
redisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(quantity));
}
}
Im obigen Code verwenden wir StringRedisTemplateRedis und implementieren addToInventoryMethoden, um die Bestandsmenge in Redis und der Datenbank zu akkumulieren. Wenn die Lagerbestandsmenge bereits in Redis vorhanden ist, wird sie direkt akkumuliert; andernfalls wird die Lagerbestandsmenge aus der Datenbank abgerufen und akkumuliert. Wenn der Bestand nicht vorhanden ist, fügen Sie einen neuen Bestandseintrag aus der Datenbank ein. Abschließend wird die aktualisierte Lagerbestandsmenge in Redis gespeichert.
Es ist zu beachten, dass wir zur Gewährleistung der Konsistenz der zwischengespeicherten Daten Transaktionen verwenden müssen, um Vorgänge auf Redis und der Datenbank zu verpacken. Informationen zur spezifischen Implementierung finden Sie in der offiziellen Dokumentation von Spring Boot und Redis.
Das Problem der Redis-Datenkonsistenz ist ein klassisches Problem der Computersoftware. Im Gegensatz zu 1+1=2 gibt es auf diese Frage keine Standardantwort. Ich hoffe, Wen Xinyiyan kann das Problem aus verschiedenen Blickwinkeln analysieren und verschiedene Lösungen anbieten. , und die Vor- und Nachteile jeder Option. Aber Wen Xinyiyan gab direkt eine „Standardantwort“, aber er schien meine Frage nicht zu verstehen. Er gab nur einen Fall von Redis-Aktualisierungsdaten an, der nichts mit meiner Frage zu tun hatte, also wies ich direkt auf das Problem hin und fuhr fort . Frage:
Frage: Der oben generierte Code aktualisiert nur die Inventarvariablen in Redis, aber Inventaränderungen sollten gleichzeitig auch die Daten in der Datenbank ändern und die Konsistenz zwischen Redis und der Datenbank sicherstellen. Bitte optimieren Sie den obigen Code
Antwort: Um die Konsistenz zwischen Redis und der Datenbank sicherzustellen, können Sie den obigen Code mit den folgenden Methoden optimieren:
- Transaktionen verwenden: Binden Sie Redis- und Datenbankoperationen in dieselbe Transaktion ein, um sicherzustellen, dass sie entweder alle erfolgreich ausgeführt oder alle zurückgesetzt werden, wodurch die Datenkonsistenz gewahrt bleibt.
- Datenbank-Trigger verwenden: Erstellen Sie einen Trigger in der Datenbank, um die entsprechenden Daten in Redis automatisch zu aktualisieren, wenn sich der Bestand ändert. Auf diese Weise aktualisiert die Datenbank jedes Mal, wenn sich der Bestand ändert, die Daten in Redis automatisch synchron.
Das Folgende ist eine optimierte Java-Demo, die Spring Boot und Redis verwendet, um Cache-Datenkonsistenz zu erreichen:
Zuerst müssen wir Spring Boot- und Redis-Abhängigkeiten zur pom.xml-Datei hinzufügen:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
Als Nächstes erstellen wir eine Entitätsklasse namens „Inventory“, um Inventarinformationen zu speichern:
@Entity
public class Inventory {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String productId;
private int quantity;
// getters and setters
}
Anschließend erstellen wir ein JpaRepository namens InventoryRepository für die Interaktion mit der Datenbank:
public interface InventoryRepository extends JpaRepository<Inventory, Long> {
}
Als Nächstes erstellen wir eine Implementierungsklasse namens InventoryService für die Interaktion mit Redis:
@Service
public class InventoryService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private InventoryRepository inventoryRepository;
@Transactional // 使用事务来确保数据一致性
public void addToInventory(String productId, int quantity) {
// 更新Redis中的库存数量
redisTemplate.opsForValue().increment(productId, quantity);
// 更新数据库中的库存数量
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(productId);
if (inventory != null) {
inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() + quantity);
inventoryRepository.save(inventory);
} else {
// 如果库存不存在，则从数据库中插入一条新的库存记录
Inventory newInventory = new Inventory();
newInventory.setProductId(productId);
newInventory.setQuantity(quantity);
inventoryRepository.save(newInventory);
}
}
}
Im obigen Code verwenden wir @TransactionalAnmerkungen, um sicherzustellen, dass Redis- und Datenbankoperationen in derselben Transaktion enthalten sind. In addToInventorydieser Methode verwenden wir zunächst redisTemplatedie opsForValue().incrementMethode, um die Lagerbestandsmenge in Redis zu aktualisieren. Anschließend aktualisieren wir die Lagerbestandsmenge in der Datenbank basierend darauf, ob der Lagerbestand vorhanden ist. Wenn der Lagerbestand vorhanden ist, wird die Lagerbestandsmenge kumuliert und in der Datenbank gespeichert; wenn der Lagerbestand nicht vorhanden ist, wird ein neuer Lagerbestandsdatensatz eingefügt. Schließlich inventoryRepository.save()schreibt die Methode die Transaktion automatisch fest, um die Datenkonsistenz zwischen Redis und der Datenbank sicherzustellen.
Der obige Code hat das Problem überhaupt nicht gelöst, also habe ich weiter gefragt:
Frage: Wie ich ganz offen sagen möchte, garantiert die obige addToInventory-Methode nicht die Konsistenz der Datenbank- und Redis-Daten. Wenn inventoryRepository.save() nicht ausgeführt werden kann, wird die Datenbanktransaktion zurückgesetzt, die Redis-Transaktion jedoch nicht. und die Daten werden nicht konsistent sein.
Antwort: Sie haben Recht, addToInventorydie Methode im obigen Code garantiert nicht vollständig die Konsistenz der Datenbank und der Redis-Daten. Wenn inventoryRepository.save()die Ausführung fehlschlägt, wird die Datenbanktransaktion zurückgesetzt, die Redis-Transaktion wird jedoch nicht zurückgesetzt, was zu Dateninkonsistenzen führen kann.
Um dieses Problem zu lösen, können wir verteilte Transaktionen verwenden, um die Konsistenz von Datenbank- und Redis-Daten sicherzustellen. Konkret können wir einen Transaktionsmanager verwenden, um Transaktionen zwischen der Datenbank und Redis zu koordinieren, um sicherzustellen, dass sie entweder alle erfolgreich sind oder alle zurückgesetzt werden.
In Spring Boot @Transactionalkönnen verteilte Transaktionen mithilfe von Annotationen und Transaktionsmanagern implementiert werden. Das Folgende ist eine optimierte Java-Demo, die Spring Boot verwendet, um Datenbank- und Redis-Datenkonsistenz zu erreichen:
Zuerst müssen wir Spring Boot- und Redis-Abhängigkeiten zur pom.xml-Datei hinzufügen:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
Als Nächstes erstellen wir eine Entitätsklasse namens „Inventory“, um Inventarinformationen zu speichern:
@Entity
public class Inventory {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String productId;
private int quantity;
// getters and setters
}
Anschließend erstellen wir ein JpaRepository namens InventoryRepository für die Interaktion mit der Datenbank:
public interface InventoryRepository extends JpaRepository<Inventory, Long> {
}
Als Nächstes erstellen wir eine Implementierungsklasse namens InventoryService für die Interaktion mit Redis:
@Service
public class InventoryService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private InventoryRepository inventoryRepository;
@Autowired
private PlatformTransactionManager transactionManager; // 事务管理器
@Transactional // 使用事务来确保数据一致性
public void addToInventory(String productId, int quantity) {
// 更新Redis中的库存数量
redisTemplate.opsForValue().increment(productId, quantity);
// 更新数据库中的库存数量
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(productId);
if (inventory != null) {
inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() + quantity);
inventoryRepository.saveAndFlush(inventory); // 使用saveAndFlush方法确保数据立即写入数据库
} else {
// 如果库存不存在，则从数据库中插入一条新的库存记录
Inventory newInventory = new Inventory();
newInventory.setProductId(productId);
newInventory.setQuantity(quantity);
inventoryRepository.saveAndFlush(newInventory); // 使用saveAndFlush方法确保数据立即写入数据库
}
// 提交事务，如果发生异常则回滚事务，确保数据一致性
try {
transactionManager.commit(transactionStatus()); // 手动提交事务，需要注意要在try块中执行此操作，以确保如果发生异常可以回滚事务
} catch (Exception e) {
transactionManager.rollback(transactionStatus()); // 如果发生异常则回滚事务，确保数据一致性
throw e; // 重新抛出异常，以便调用方可以处理异常情况
}
}
}
Im obigen Code haben wir ein transactionManagerFeld hinzugefügt, bei dem es sich um einen PlatformTransactionManagerObjekttyp handelt, der zum Koordinieren von Transaktionen zwischen der Datenbank und Redis verwendet wird. In addToInventorydieser Methode verwenden wir zunächst redisTemplatedie opsForValue().incrementMethode, um die Lagerbestandsmenge in Redis zu aktualisieren. Anschließend aktualisieren wir die Lagerbestandsmenge in der Datenbank basierend darauf, ob der Lagerbestand vorhanden ist. Nach der Aktualisierung der Datenbank verwenden wir try-catchBlöcke, um die Transaktion manuell festzuschreiben und zurückzusetzen. Wenn eine Ausnahme auftritt, setzen wir die Transaktion zurück, um die Datenkonsistenz sicherzustellen. Wenn keine Ausnahme auftritt, schreiben wir die Transaktion fest. Auf diese Weise können wir die Datenkonsistenz zwischen der Datenbank und Redis sicherstellen.
Ich habe das Problem zweimal hintereinander behoben, aber Wen Xinyiyan hat es immer noch nicht richtig gemacht. Die Wissensreserve von Wen Xinyiyan ist kein Problem, der Code selbst kann ausgeführt werden, und die Kapselung von Methoden und Codierungsstilen ist bemerkenswert, aber nicht das Problem lösen.
Während des Gesprächs mit Wen Xinyiyan stellte ich fest, dass damit einige klassische Codefälle generiert werden können, die einige häufig auftretende Probleme lösen können. Als ich jedoch mit einigen komplexen Anforderungen konfrontiert wurde, stellte ich fest, dass die Codierungsfähigkeiten von Wen Xinyiyan einige Einschränkungen aufwiesen.
Obwohl der von Wen Xinyiyan generierte Code den Anforderungen nahe kommt, gibt es dennoch einige Lücken. Wenn in unserem Fall beispielsweise die Datenbanktransaktion zurückgesetzt wird, werden die Redis-Änderungen nicht zurückgesetzt, was zu Problemen mit der Datenkonsistenz führt.
Ich habe Wen Xinyiyan auf dieses Problem hingewiesen und gehofft, dass es optimiert werden kann. Als ich jedoch den zweiten Test durchführte, stellte ich fest, dass der Code von Wen Xinyiyan immer noch Probleme hatte. Obwohl eine gewisse Optimierung durchgeführt wurde, ist das Problem immer noch nicht gelöst.
Obwohl Wenxinyiyan in einigen Aspekten hervorragend ist, versteht es die Anforderungen nicht vollständig, was zu einigen Problemen im generierten Code führt. Dies kann daran liegen, dass Wen Xinyiyans Wissensbasis hauptsächlich aus früheren Fällen stammt und er nicht in der Lage ist, neue Probleme wie menschliche Programmierer zu verstehen und zu lösen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Wen Xin Yi Yan bestimmte Vorteile bietet: Es kann Programmierern bestimmte Hilfestellungen bieten, beispielsweise beim Abfragen von Wissen und beim Lösen allgemeiner Probleme. Allerdings kann es die Programmierer selbst nicht vollständig ersetzen. Weil die Computerwelt voller ständiger Entdeckungen und Problemlösungen ist und die Qualität der Fälle im Internet unterschiedlich ist. Daher müssen Programmierer den generierten Code weiterhin sorgfältig überprüfen, um die Qualität und Zuverlässigkeit des Codes sicherzustellen.