Pi-hole项目中Gravity更新时域名计数不一致问题分析
问题背景
在Pi-hole网络过滤系统的开发版本中,用户发现通过命令行工具pihole -g更新Gravity列表时显示的各类域名计数与Web管理界面中显示的数量不一致。具体表现为正则表达式阻止列表(regex_block)、正则表达式允许列表(regex_allow)、精确阻止列表(exact_block)和精确允许列表(exact_allow)的计数差异。
技术分析
经过深入分析,发现问题的根源在于数据库视图的设计方式。Pi-hole的Gravity更新脚本直接从数据库视图中读取计数信息,而这些视图会为每个域名在所属的每个组中都创建一个条目。也就是说,如果一个域名属于多个组,它就会被多次计数。
例如,当执行SELECT * FROM vw_regex_blacklist查询时,返回的结果集中包含重复的域名条目,每个条目对应域名所属的不同组。这导致pihole -g命令显示的计数比实际唯一的域名数量要多。
解决方案
正确的处理方式应该是在查询时使用DISTINCT关键字来消除重复计数。具体实现上,应该修改Gravity更新脚本中的SQL查询语句,使其与处理主Gravity列表时的查询方式一致,即:
SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT domain FROM ${table})
这种修改确保了无论一个域名属于多少个组,在计数时都只被计算一次,从而与Web界面显示的数量保持一致。
影响范围
该问题不仅存在于开发版本中,通过代码审查发现,当前稳定版本(v5)中也存在相同的计数逻辑问题。这表明该问题已经存在了一段时间,可能影响了多个版本的用户体验。
技术启示
这个问题提醒我们,在处理数据库关联数据时,特别是在多对多关系的情况下,需要特别注意计数逻辑。开发者应该:
- 明确计数需求:是统计所有关联记录还是统计唯一实体
- 在视图设计时考虑使用场景,避免提供可能引起误解的数据
- 保持不同界面间数据展示的一致性
- 对关键指标的计算逻辑进行充分测试
总结
Pi-hole项目中Gravity更新时的域名计数不一致问题,通过修改SQL查询语句使用DISTINCT关键字得到了解决。这个案例展示了在复杂数据关系中保持数据一致性的重要性,也为类似项目的开发提供了有价值的参考经验。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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