就是喜欢折腾点别人看着头疼的玩意儿。前阵子，公司里有个老系统，那真是个“幽灵”系统。
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怎么说？它支撑着我们最核心的几个数据报表，每天早上要是出不来，整个部门都得炸锅。可问题是，这系统它就跟个野孩子一样，没人管，没人知道它到底怎么跑起来的。稍微动一下，就可能瘫痪。好几次，都是半夜爬起来，硬着头皮去“哄”它，深怕它哪天彻底撒手不管了。每次接到它的报警，我心里就咯噔一下，感觉这玩意儿简直要把我榨干了。
那感觉，就跟被它彻底掌控了一样，一点办法都没有。你知道那种滋味？看着那些乱七八糟的脚本，不知道谁写的，也不知道啥时候写的，变量名都是“a”、“b”、“c”，甚至还有中文拼音缩写，注释比代码还难懂。我当时就想，再这么下去，我非得被它搞疯不可。
后来公司决定，不能让这个“定时炸弹”继续下去了，必须得有人把它给彻底理顺了。领导找我谈话的时候，我就知道，这活儿非我莫属了。我当时真是捏了把汗，但也知道，这是个硬骨头，啃下来肯定有价值。
第一阶段：摸底和挖掘
我先是上手把这堆烂摊子扒拉了一遍。当时的感觉就是，这系统根本就不是设计出来的，是野蛮生长出来的。一大堆的Shell脚本、Python脚本（还是Python 2的，现在都什么年代了），散落在好几个不同的服务器上，定时任务也是五花八门，crontab里写得密密麻麻，有些地方甚至直接写了个死循环去轮询。更绝的是，各种无关的测试文件、临时日志、甚至是别人用过的Python虚拟环境都散落在生产环境的目录里，真是让人头皮发麻。
我做的第一件事，就是画图。一张大白纸铺开，我从最终的报表，一点点往回倒推。哪个报表用了哪个数据源？数据源又是从哪里来的？中间经过了哪些处理？脚本A调了脚本B，脚本B又生成了文件C，文件C又被脚本D读取……我把所有能找到的日志文件、配置文件、甚至服务器上的文件修改时间都翻了个遍，硬是把这几十上百个关联关系给捋了出来。那段时间，我桌上到处是箭头和方块的草稿纸，咖啡一杯接一杯，头都快大了。很多时候，一个脚本里面套着另一个命令，那个命令又调用了自己写的二进制程序，我得用strings命令去分析二进制文件，看里面到底塞了什么鬼字符串，甚至逆向工程把逻辑大概猜出来。真是把十八般武艺都用上了。
接着就是翻代码。那些Python 2的旧代码，语法老旧不说，里面还夹杂着各种硬编码的路径、密码，有些逻辑更是让人哭笑不得。我给自己定了个规矩，每天至少啃一个主要模块的代码，不管多恶心，都得把它弄明白。遇到不懂的，我就直接在代码里加打印，跑一遍，看它到底跑出了什么鬼。有些核心逻辑藏得特别深，我甚至得自己写测试用例，用最小的数据集去模拟跑，一步步调试，才能把那些复杂的业务规则给还原出来。
第二阶段：解耦和规划
等我把整个“地图”画出来，心里就有谱了。这系统最大的问题就是耦合太严重，一动全身。所以我的核心思路就是解耦。我把整个系统拆分成了几个核心模块：数据采集、数据清洗、数据转换、数据存储和数据报表生成。每个模块之间，我强制要求用标准化的接口去对接。比如说，数据采集模块，它的输出就必须是统一格式的原始数据文件，不能再是五花八门的CSV、TXT、XML混合体。
然后我列了个改造清单，就像攻城略地一样，一步步来：
- 把所有Python 2脚本都改成Python 3，顺便用现代的库重写，比如用
requests替代老的urllib，用pandas处理数据代替手写循环。 - 所有的定时任务，统一用一个调度平台（当时我们选的是Airflow，虽然有点杀鸡用牛刀，但它能可视化，能重试，能依赖，很方便）。
- 数据源统一接入，消除那些硬编码的路径和连接信息，全部统一管理。
- 数据清洗和转换逻辑，用单元测试和集成测试覆盖，保证数据质量，这块是最麻烦的，但我知道必须做。
- 数据存储，清理掉那些中间文件和临时表，只保留最终结果，并且优化数据库结构，加上必要的索引。
- 报表生成，从手动生成Excel，改成自动生成报表并推送到指定平台，比如邮件或者BI系统。
第三阶段：撸起袖子干
说干就干。我先从最容易“下手”的地方开始，也就是那些零散的数据采集脚本。有些是FTP下载，有些是直接从数据库拉取。我把它们全部包装成一个个独立的Python 3脚本，每个脚本只负责一个事情，输出也标准化。写完一个就测试一个，确保它能稳定跑起来，不再因为编码问题或者文件路径问题而挂掉。这个阶段，我花了不少时间去研究各种数据源的奇葩格式，从GBK到UTF-8，从制表符分隔到逗号分隔，各种坑我都踩了个遍。
然后是数据清洗和转换。这是最考验人的地方。原来的逻辑藏在几十个Shell脚本里，各种awk、sed命令嵌套，看得我眼花缭乱。我把这些逻辑一点点抠出来，用Pandas重新实现，逻辑清晰，性能也更每实现一个转换，我就用原始数据和转换后的预期结果做对比，一遍遍地验证，确保数据没有跑偏，哪怕小数点后几位的差异都不能放过。为了这，我甚至写了个小型的数据比对工具，专门用来对比新旧系统生成的数据，确保完全一致。
过程中遇到最蛋疼的，就是数据不一致的问题。由于历史原因，很多数据源本身就是脏的，或者数据格式不规范，比如日期字段写成“2023年一月一日”或者“无”。这导致我清洗的时候，经常遇到新的“坑”。我就得反过来去跟数据源的同事沟通，让他们从源头解决。或者自己写额外的逻辑去处理这些“脏数据”，比如用正则表达式去解析各种奇葩日期格式，用默认值填充缺失值，保证下游的稳定性。那时候，我每天都在跟各种脏数据搏斗，感觉自己都快成“数据侦探”了。
调度平台的迁移也是个大工程。我把所有的定时任务逻辑，都迁移到了Airflow上，用DAG图把整个数据流清晰地展现出来。这样一来，谁都能一眼看出整个系统的运行情况，出了问题也能很快定位到是哪个环节出了岔子。我还给每个DAG都加上了重试机制和告警，哪怕半夜出了问题，系统也能自己尝试恢复，恢复不了也能及时通知我，而不是像以前那样，等早上报表没出来才发现。
就是报表生成和监控。我把最终的报表数据推送到一个可视化平台，同时配置了详细的监控报警，任何一个环节出问题，我都能第一时间知道。再也不用半夜被电话吵醒，也不用提心吊胆地等报表了。而且新的报表系统效率也高了很多，以前跑几个小时的报表，现在几分钟就搞定，大大提升了业务部门的效率。业务同事看到新的报表系统，都夸我做得那一刻，感觉所有的辛苦都值了。
尾声：掌控与成长
整个过程，我前后折腾了大概三个月。中间无数次想骂娘，想放弃。但每次看到系统又稳定运行一天，报表准时出炉，那种成就感真是无法形容。
现在这个系统，已经从一个让人头疼的“幽灵”，变成了一个稳定、透明、可维护的“伙伴”。我不再是那个被它掌控的人，而是真正掌控了它。通过这回折腾，我对整个数据流程有了更深的理解，解决问题的能力也提高了一大截。有时候想想，人，就是得跟这些“硬骨头”较较劲，才能真正成长。