编码问题，谁不想避其锋芒；

一、业务背景

在搜索引擎的功能上，曾经遇到过这样一个问题，数据库中某个公司名称中存在特殊编码，尽管数据已经正常同步到索引中，但是系统中关键词始终也无法匹配到该公司；

然后在库中模糊匹配，将公司名称复制到搜索框中，这样就可以正常命中索引，那么问题也就很清楚了，这种数据"隐身"的情况，即看着是同一个字，但是实际上不是，通常由特殊编码引起的；

通过表单进行数据采集是常用的业务手段，但是如果表单存在多个任意输入的文本框，这样获取的数据在质量上可能存在很多欠缺，尤其针对一些核心字段，严谨的校验规则十分有必要；

如果站在数据层面来看，虽然获取多维度数据有利于全景识别，但是各个维度的值准确与否或质量高低才是关键，对于多数业务场景来说，只依赖数据实体的部分属性，更多还是在于数据维度的质量；

提高数据质量的手段中，最行之有效的方式就是尽可能对字段维度提供枚举值，将数据内容限制在约定的范围内，其次就是校验规则需要严谨，以此确保业务数据的高质量；

二、字典服务

在分布式系统架构中，比较常见的基础服务层通常有：调度、缓存、文件、消息、字典等，下面就来详细的聊聊字典服务的设计与业务协作的逻辑；首先看一看交互逻辑：

在字典服务中，通常管理公共的常量与数据枚举值的维护；常规情况下，在业务表单加载的时候，从字典服务中读取各维度枚举值，在表单提交的时候，校验相关枚举字段，以此提高内容的质量；

在字典服务中提供的枚举值，根本目的是为了确保数据值的统一性，尽可能的避免同一个信息用两种方式描述，比如编程标签：“JAVA"与"Java”，虽然从程序角度可以规避识别，但实际上是可以避免的；

从字典服务常见的内容管理来看，通常包括：常量、状态描述、业务标识；行业、标签、地址、学校等数据码表；其最大的特点就是在系统中被全局复用和识别；

三、细节设计

1、维护方式

对于字典数据的维护，通常使用两种手段：枚举类管理，码表存储，参数表存储；如何选择对应的方式，更多是取决于数据的属性：

• 枚举类：维护基本不会改变的字段，比如数据的常规状态描述；
• 码表：通常数据具有层次或者级联关系，比如地址和行业中的多级联动；
• 参数表：即时要求很高，例如字段枚举值的定义，需要动态实时管理；

不管使用那种方式管理字典数据，都需要增强业务语义的描述，这样在业务表单中通过相应标识读取对应枚举选项即可，并且拦截范围之外的提交动作；

2、数据加载

字典数据的查询通常采用Cache-Aside缓存模式，即查询优先访问缓存数据，命中则返回数据；否则访问库表数据，获取数据后返回页面并同步缓存中；在控制中心做内容修改后也需要再次同步缓存；

字典服务虽然并不复杂的，但是系统访问却十分频繁，如果出现异常情况很容易对业务产生大规模的影响，既要考虑并发访问的流量，又要设计合理的查询降低加载时间，避免对流程产生有感知的影响；

3、数据修改

不管是采用字典方式加载枚举值，还是采用任意输入的方式，都会面对一个无法避开的问题，字段值在业务开发中不断优化，则需要对数据进行清洗，至于数据清洗的流程在之前有详细的总结过，这里不再赘述。

四、数据意识

数据字典本身的逻辑比较简单，但是如果放在数据体系中，这是一种基础的意识，在数据中很容易出现同名但定义不同，或者定义相同但名称不同，这会给数据分析带来很多不必要的麻烦；

所以基于数据字典的方式，明确数据口径同时避免业务语义产生分歧，尤其对于汉语来说，"意思"到底是什么意思?

$$END$$

---