vs 调试时乱跳。网上说是多线程

-一个大坑 2017-06-16 09:21:57

我网上查了下,多线程要引用using System.Threading;还要新建
Thread thread1 = new Thread(new ThreadStart( Count));
这两个我都没写,下面是我的方法


//新增、修改方法
[HttpPost]
public ActionResult SaveData(BD_CARANDDRIVER carAndDriver)
{
string driverName = Request["DRIVERNAME"].Trim();
Expression<Func<BD_DRIVER, bool>> lambda = o => o.DRIVERNAME == driverName;
BD_DRIVER driver = Driver.GetDataByLambda(lambda);
carAndDriver.LICENSENO = driver.LICENSENO;
string isVALID = Request["isVALID"].Trim();
carAndDriver.USERID = userId;
carAndDriver.UDT = System.DateTime.Now;
try
{
carAndDriverService = new CarAndDriverService(_CarAndDriverRepostory);
if (Request["Edit"].Trim() == "Edit")
{
carAndDriverService.EditDataByCarAndDriver(carAndDriver);
}
else
{
carAndDriverService.AddDataByCarAndDriver(carAndDriver);
}

return Content("OK");
}
catch (Exception ex)
{
return Content("保存時發生異常:" + ex.Message);
}
}
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-一个大坑 2017-06-16
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引用 4 楼 xuggzu 的回复:
有无多线程都不重要,只需打印出调试信息就知道了。在你的save函数里打印caranddriver即可判断。
这个怎么写?
-一个大坑 2017-06-16
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引用 3 楼 xian_wwq 的回复:
如果存在重入, 建议lz采用输出日志的方式来调试, 下断点会影响实际的运行顺序
输出日志是什么?我就会调试
-一个大坑 2017-06-16
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引用 1 楼 bloodish 的回复:
猜测: 有多次Post操作,SaveData存在多次重入的情况,调试时就会发生你说的问题
是这个原因,解决了
xuggzu 2017-06-16
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有无多线程都不重要,只需打印出调试信息就知道了。在你的save函数里打印caranddriver即可判断。
xian_wwq 2017-06-16
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如果存在重入, 建议lz采用输出日志的方式来调试, 下断点会影响实际的运行顺序
闭包客 2017-06-16
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引用 1 楼 bloodish 的回复:
猜测: 有多次Post操作,SaveData存在多次重入的情况,调试时就会发生你说的问题
是的,或者你局域网的同事你在访问你的机器。
bloodish 2017-06-16
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猜测: 有多次Post操作,SaveData存在多次重入的情况,调试时就会发生你说的问题
这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时电商用户行为分析与预测(Python版本+pyspark+可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着电子商务规模持续扩大,用户在浏览、加购、收藏与购买等环节产生的行为数据呈现高并发、高吞吐与强时效特征。传统离线批处理分析难以满足运营决策对实时性的要求。本文设计并实现了一套基于 Spark 的实时电商用户行为分析与预测系统,围绕“数据采集—流式计算—指标落库—可视化展示—销售预测”的完整链路展开研究与工程实践。 系统采用前后端分离架构:前端基于 Vue3、Element Plus 与 ECharts 构建管理端与数据大屏;后端采用 Python FastAPI 提供 RESTful 接口,并结合 JWT 完成管理员身份认证;实时链路以 Kafka 作为消息中间件承接行为事件,以 Spark Structured Streaming 完成按小时窗口的 PV、UV、加购、收藏、购买与销售额聚合;预测模块基于 Spark ML 线性回归对销售额序列进行建模,并输出 RMSE、MAE、MAPE 等误差指标。数据持久化采用 MySQL,数据库名为 db_ecommerce,核心业务表均以 t_ 前缀命名。 测试结果表明,系统能够稳定完成管理员登录、个人中心维护、行为与商品管理、实时统计展示、销售预测对比及流水线状态监控等功能,具备较好的可扩展性与教学示范价值,可为电商运营提供实时洞察与辅助决策支持。 本文的主要工作包括:完成系统需求分析与总体架构设计;绘制实体属性图与实体关系图并完成八张核心业务表设计;实现基于 Kafka 与 Spark 的实时统计及销售预测链路;完成 Vue

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