Ash框架中bulk_update在before_action中的SQL生成问题分析
2025-07-08 21:51:22作者:毕习沙Eudora
问题背景
在Ash框架3.4.29版本中,开发者报告了一个关于bulk_update操作在before_action回调中执行时SQL生成不正确的问题。具体表现为当通过before_action调用Ash.bulk_update时,生成的SQL语句缺少预期的字段更新部分。
问题重现
开发者提供了一个测试用例,验证当Locker资源被设置为standby状态时,所有关联的Pod资源应该被锁定。测试中创建了三个Pod实例,其中两个初始状态为unlocked,一个为locked。执行put_in_standby!操作后,预期所有Pod的lock_status都应变为locked。
测试失败的具体表现是,虽然操作执行没有报错,但数据库中的记录并未按预期更新。通过SQL调试输出可以看到,在Ash 3.4.29版本中生成的UPDATE语句缺少了lock_status字段的设置。
技术细节分析
正常情况下的工作流程
- 调用
Lockers.put_in_standby!(locker)触发更新操作 - 在执行主更新前,
Changeset.before_action会先执行lock_all_pods函数 lock_all_pods函数通过Ash.bulk_update批量更新所有关联Pod- 每个Pod执行
lock操作,设置lock_status为:locked - 最后执行主变更,设置Locker的
status为:standby
问题版本的行为变化
在Ash 3.4.29版本中,虽然bulk_update操作被调用,但生成的SQL语句中缺少了关键的字段更新部分。具体表现为:
UPDATE "pods" AS p0
SET
"updated_at" = $1::timestamp::timestamp
WHERE (p0."locker_id"::uuid = $2::uuid)
而预期应该生成的SQL应该包含lock_status字段的更新:
UPDATE "pods" AS p0
SET
"lock_status" = $1::varchar::varchar,
"updated_at" = $2::timestamp::timestamp
WHERE (p0."locker_id"::uuid = $3::uuid)
问题根源
根据开发者提供的代码和Ash框架的内部机制分析,这个问题可能源于Ash 3.4.29版本中对before_action和bulk_update交互方式的修改。具体可能涉及以下方面:
- 变更集传播:在
before_action中执行的变更可能没有正确传播到生成的SQL中 - 批量操作上下文:
bulk_update在before_action上下文中的执行可能丢失了部分变更信息 - 属性设置验证:框架可能对嵌套的变更操作进行了过度优化,导致某些变更被意外丢弃
解决方案
开发者可以通过以下方式之一解决这个问题:
- 降级到3.4.28或更早版本:确认问题是否确实由3.4.29引入
- 修改实现方式:将
lock_all_pods逻辑移到主变更中而非before_action - 等待官方修复:Ash团队已在后续版本中修复了此问题
最佳实践建议
- 对于关键的业务逻辑操作,建议添加详细的测试用例验证数据库实际变更
- 在使用框架的批量操作功能时,建议检查生成的SQL是否符合预期
- 升级框架版本时,对于涉及数据变更的核心功能应进行充分测试
- 考虑在关键操作中添加事务支持,确保数据一致性
总结
这个问题展示了框架升级可能带来的微妙行为变化,特别是在涉及嵌套操作和批量更新时。开发者需要关注框架变更日志,并对核心功能进行充分测试。同时,这也提醒我们在设计数据变更流程时,需要考虑操作执行的上下文环境对最终结果的影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217