Marten项目异步投影快照双重处理事件的Bug分析
2025-06-26 05:08:25作者:秋阔奎Evelyn
背景介绍
Marten是一个基于PostgreSQL的.NET事件存储和文档数据库库。在最新发布的7.x版本中,引入了一个关于异步快照投影(Async Snapshot Projection)的重要Bug,该Bug会导致事件被双重处理,进而影响投影状态的正确性。
问题现象
当使用异步快照投影时,Marten会错误地对同一个事件进行两次处理。具体表现为:
- 对于新创建的流(stream),第一个事件会被投影处理两次
- 第一次处理会正确设置初始状态
- 第二次处理会再次尝试更新投影,但由于版本号冲突,实际更新被跳过
- 结果导致后续事件处理时,投影状态不是最新的
技术细节分析
这个Bug的核心在于Marten 7.x的异步守护进程(Daemon)在处理新流的事件时存在逻辑错误。当守护进程获取事件切片(event slice)进行处理时,对于新创建的流,它会错误地将同一个事件放入处理队列两次。
在底层实现上,Marten使用PostgreSQL的UPSERT函数来更新投影状态。这个函数包含版本控制逻辑:
if revision = 1 then
SELECT mt_version FROM mt_doc_projection into current_version WHERE id = docId;
if current_version is not null then
revision = current_version + 1;
end if;
end if;
当同一个事件被处理两次时,第一次处理会创建投影记录并设置版本号为1。第二次处理时,由于记录已存在,版本号会被递增到2。这导致后续真正应该处理版本2的事件时,更新操作会被跳过,因为版本号已经"超前"了。
影响范围
这个Bug影响所有使用以下配置的Marten 7.x用户:
options.Projections.Snapshot<TProjection>(SnapshotLifecycle.Async);
其中TProjection是任何自定义的投影类。受影响的主要是新创建的流,已有流的处理不受影响。
解决方案
Marten团队已经修复了这个Bug。修复的核心是确保异步守护进程正确处理事件切片,避免对同一事件进行重复处理。
对于无法立即升级的用户,可以考虑以下临时解决方案:
- 修改UPSERT函数逻辑,将版本检查从">"改为">="(不推荐,可能有副作用)
- 禁用投影的版本强制检查(需要小心处理,可能引入其他问题)
最佳实践
为了避免类似问题,建议:
- 为关键业务逻辑编写集成测试,验证投影状态是否符合预期
- 在升级Marten版本后,全面测试投影功能
- 监控投影处理日志,关注异常情况
总结
这个Bug展示了在复杂事件处理系统中,即使是微小的逻辑错误也可能导致严重的数据一致性问题。Marten团队快速响应并修复了这个问题,体现了开源社区的高效协作。对于使用Marten的开发者来说,理解投影机制的工作原理和版本控制策略,有助于更快地识别和解决类似问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1