上周接到了一个这样的需求，有几千个xml文件需要解析入库，每个文件里边有三万条数据。解析出来后要按表字段，重新组成需要的数据，不能直接将解析后的json入库。
一开始我觉得这个事挺简单的，直接动手写了个demo，用随机选了两个xml文件测一下，没问题，成功入库。从解压xml到最后的数据入库，一个文件大概花费300秒左右。直到我用多进程并发去执行的时候发现，事情并不是我想的那么简单，发现子进程会莫名其妙的结束，开始下个进程了。
突发奇想，我并不是非要用一个主进程下边多个子进程去执行，我可以采用将数据分块，分完之后把程序拷贝多份，单独启动多个程序处理不同的分块数据，这样也可以达到并发效果呀。说干就干，马上调整程序，让每个程序处理100份文件。当我采用这样的方式去并发执行的时候，发现了一个问题，xml文件数据可是并不统一，有些可能会缺少某个字段，有某个字段的数据类型会是另外一种类型，g关键我也不清楚到底哪些字段会缺少，哪些字段类型会有多个。只能采用最笨的办法了，让程序执行把，遇到问题，停下程序修改下字段解析时的容错机制，一步一步，让整个字段解析函数变的能容纳所有的异常，直到他能稳定运行。最后我还是用分别执行多程序去并发处理，没有选择主进程下有多个子进程的方式。
通过上边事情，得到了一个感悟，记录下来。
1.首先就是像对上边这种需要看护的程序，并不一定非亚用主进程下有多个子进程的方式去执行并发，可以选择一个代码逻辑更简单的多个程序分别执行的方式去并发。因为对于子进程处理的事情，总会有意想不到的意外的时候，主进程加子进程的这种方式排查问题的时候并不方便。
2.还有个就是在处理大批量数据的时候，最好是把数据分成多块，分别去执行，不要1将全部数据一起执行。分开执行的一个好处是要是某块数据的处理有问题的时候，我可以单独去调整这一部分，并不会影响到全部，降低影响范围。还有一个就是因为每块数据的数据量比较少，给人的主观感受处理的会比较快。
好了，就这样吧~。