JAVA中实现向量数据库一致性校验机制确保索引与语料同步正确性 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

JAVA 中向量数据库一致性校验机制：确保索引与语料同步正确性

各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个在向量数据库应用中至关重要的话题：一致性校验机制，以及如何利用 Java 实现它，确保索引与语料同步的正确性。在向量数据库中，索引是根据语料生成的，索引的质量直接影响搜索的准确性和效率。如果索引与语料不同步，会导致搜索结果不准确，甚至返回错误的结果。因此，建立可靠的一致性校验机制对于保证向量数据库的稳定性和可靠性至关重要。

1. 向量数据库一致性问题分析

在深入探讨解决方案之前，我们首先需要了解向量数据库中可能出现一致性问题的场景。主要可以归纳为以下几类：

数据写入失败： 当新的语料数据写入向量数据库时，如果写入过程发生错误（例如网络中断、磁盘故障等），可能导致语料写入成功，但索引更新失败，或者语料写入部分成功，索引更新不完整。
数据更新失败： 语料数据更新后，对应的索引需要同步更新。如果更新过程发生错误，可能导致语料更新成功，但索引更新失败，从而导致索引与语料不一致。
并发更新冲突： 当多个客户端同时更新同一份语料数据时，可能会发生并发更新冲突，导致索引更新出现错误。
索引构建过程错误： 在构建索引的过程中，如果发生错误（例如内存溢出、算法错误等），可能导致索引构建失败或构建的索引不正确。
数据删除失败： 删除语料数据后，需要同步删除对应的索引。如果删除过程发生错误，可能导致语料删除成功，但索引未删除，从而导致索引中存在无效数据。

这些问题会严重影响向量数据库的查询结果。例如，用户可能搜索到已经删除的数据，或者无法搜索到新添加的数据。因此，我们需要建立有效的一致性校验机制，及时发现和修复这些问题。

2. 一致性校验机制设计原则

设计一致性校验机制时，需要遵循以下几个关键原则：

全面性： 校验机制应覆盖向量数据库中所有可能导致一致性问题的场景，包括数据写入、更新、删除、索引构建等。
实时性： 校验机制应尽可能实时地检测数据一致性，以便及时发现和修复问题。
自动化： 校验机制应尽可能自动化，减少人工干预，提高效率。
可扩展性： 校验机制应具有良好的可扩展性，能够适应向量数据库规模的增长。
低侵入性： 校验机制应尽可能对现有系统的影响降到最低。

3. 基于 Java 的一致性校验机制实现方案

下面我们来探讨如何使用 Java 实现向量数据库的一致性校验机制。这里我们以比较常见的向量数据库 Milvus 为例，但这些方法可以推广到其他向量数据库。

3.1 基于版本号的校验

每个语料数据都维护一个版本号，每次更新语料数据时，版本号都会递增。索引中也需要维护对应的版本号。通过比较语料数据和索引中的版本号，可以判断它们是否一致。

Java 代码示例：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.grpc.DescribeCollectionResponse;
import io.milvus.grpc.FieldSchema;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.param.DescribeCollectionParam;
import io.milvus.param.GetCollectionStatsParam;
import io.milvus.grpc.GetCollectionStatsResponse;
import io.milvus.response.GetCollectionStatsWrapper;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class VersionBasedConsistencyCheck {

    private final MilvusClient milvusClient;
    private final String collectionName;

    // 模拟语料库，存储每个数据的版本号
    private final Map<Long, Long> dataVersions = new ConcurrentHashMap<>(); // 数据ID -> 版本号

    public VersionBasedConsistencyCheck(MilvusClient milvusClient, String collectionName) {
        this.milvusClient = milvusClient;
        this.collectionName = collectionName;
    }

    // 模拟数据写入，并更新版本号
    public void writeData(long id, String data) {
        // 实际的写入 Milvus 过程 (省略)
        // ...

        // 更新版本号
        dataVersions.compute(id, (k, v) -> (v == null) ? 1L : v + 1);
    }

    // 模拟数据更新，并更新版本号
    public void updateData(long id, String newData) {
        // 实际的更新 Milvus 过程 (省略)
        // ...

        // 更新版本号
        dataVersions.computeIfPresent(id, (k, v) -> v + 1);
    }

    // 模拟数据删除
    public void deleteData(long id) {
        // 实际的删除 Milvus 过程 (省略)
        // ...

        // 删除版本号记录
        dataVersions.remove(id);
    }

    // 校验数据一致性
    public boolean checkConsistency() {
        // 1. 从 Milvus 获取 Collection 的信息，包括数据量
        DescribeCollectionParam describeCollectionParam = DescribeCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .build();
        DescribeCollectionResponse describeCollectionResponse = milvusClient.describeCollection(describeCollectionParam);
        long milvusDataCount = describeCollectionResponse.getDataCount();

        // 2. 统计本地语料库中的数据量
        long localDataCount = dataVersions.size();

        // 3. 如果数据量不一致，则认为不一致
        if (milvusDataCount != localDataCount) {
            System.out.println("数据量不一致：Milvus 数据量 = " + milvusDataCount + ", 本地数据量 = " + localDataCount);
            return false;
        }

        // 4. 逐个比较每个数据的版本号
        //  这里需要从Milvus中读取每个数据对应的版本号，这里简化为假设Milvus中存在一个字段存储版本号
        //  在实际应用中，需要通过 Milvus 的 API 获取每个数据的版本号
        for (Map.Entry<Long, Long> entry : dataVersions.entrySet()) {
            long id = entry.getKey();
            long localVersion = entry.getValue();

            // 从 Milvus 中获取版本号 (这里需要替换成实际的Milvus查询逻辑)
            long milvusVersion = getMilvusDataVersion(id); // 假设这个方法能从 Milvus 获取指定 ID 的数据版本号

            if (milvusVersion != localVersion) {
                System.out.println("数据 ID = " + id + " 的版本号不一致：Milvus 版本号 = " + milvusVersion + ", 本地版本号 = " + localVersion);
                return false;
            }
        }

        return true;
    }

     // 模拟从 Milvus 获取数据版本号 (需要替换成实际的Milvus查询逻辑)
    private long getMilvusDataVersion(long id) {
        //  这里需要使用 Milvus 的 API 查询指定 ID 的数据，并获取其版本号
        //  例如：使用 getEntityByID 方法，然后解析返回结果中的版本号字段
        //  由于 Milvus 没有直接的 API 获取单个数据的版本号，所以需要根据实际的业务逻辑来实现
        //  例如，可以将版本号存储在 Milvus 的一个字段中，然后通过查询这个字段来获取版本号

        //  这里为了演示，直接返回一个固定的版本号
        //  在实际应用中，需要根据实际的Milvus查询逻辑来获取版本号
        return dataVersions.getOrDefault(id, 0L); // 假设 Milvus 中也存储了版本号，如果不存在则返回 0
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化 Milvus 客户端 (需要替换成实际的 Milvus 连接信息)
        MilvusClient milvusClient = new MilvusClient("localhost:19530");
        String collectionName = "my_collection";

        VersionBasedConsistencyCheck check = new VersionBasedConsistencyCheck(milvusClient, collectionName);

        // 模拟数据写入
        check.writeData(1L, "data1");
        check.writeData(2L, "data2");

        // 模拟数据更新
        check.updateData(1L, "data1_updated");

        // 校验数据一致性
        boolean isConsistent = check.checkConsistency();
        System.out.println("数据一致性校验结果： " + isConsistent);

        // 关闭 Milvus 客户端
        milvusClient.close();
    }
}

代码说明：

dataVersions：使用 ConcurrentHashMap 模拟本地语料库，存储每个数据的版本号。
writeData、updateData、deleteData：模拟数据的写入、更新和删除操作，并同步更新 dataVersions 中的版本号。
checkConsistency：校验数据一致性，首先比较 Milvus 中的数据量和本地语料库中的数据量，如果数据量不一致，则认为不一致。然后逐个比较每个数据的版本号，如果版本号不一致，则认为不一致。
getMilvusDataVersion：模拟从 Milvus 获取数据版本号，需要替换成实际的 Milvus 查询逻辑。

优点：

实现简单，易于理解。
可以精确地检测到每个数据的一致性问题。

缺点：

需要修改数据写入和更新的逻辑，增加版本号维护的成本。
需要从 Milvus 中读取每个数据的版本号，可能会影响性能。
如果版本号维护出现错误，可能会导致误判。

3.2 基于 Hash 校验

对语料数据进行 Hash 计算，并将 Hash 值存储在索引中。通过比较语料数据的 Hash 值和索引中的 Hash 值，可以判断它们是否一致。

Java 代码示例：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.param.DescribeCollectionParam;
import io.milvus.grpc.DescribeCollectionResponse;
import io.milvus.grpc.GetCollectionStatsResponse;
import io.milvus.param.GetCollectionStatsParam;
import io.milvus.response.GetCollectionStatsWrapper;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class HashBasedConsistencyCheck {

    private final MilvusClient milvusClient;
    private final String collectionName;

    // 模拟语料库，存储每个数据的 Hash 值
    private final Map<Long, String> dataHashes = new ConcurrentHashMap<>(); // 数据ID -> Hash值

    public HashBasedConsistencyCheck(MilvusClient milvusClient, String collectionName) {
        this.milvusClient = milvusClient;
        this.collectionName = collectionName;
    }

    // 计算数据的 Hash 值
    private String calculateHash(String data) {
        try {
            MessageDigest digest = MessageDigest.getInstance("SHA-256");
            byte[] hash = digest.digest(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            StringBuilder hexString = new StringBuilder();
            for (byte b : hash) {
                String hex = Integer.toHexString(0xff & b);
                if (hex.length() == 1) hexString.append('0');
                hexString.append(hex);
            }
            return hexString.toString();
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    // 模拟数据写入，并更新 Hash 值
    public void writeData(long id, String data) {
        // 实际的写入 Milvus 过程 (省略)
        // ...

        // 计算 Hash 值
        String hash = calculateHash(data);
        dataHashes.put(id, hash);
    }

    // 模拟数据更新，并更新 Hash 值
    public void updateData(long id, String newData) {
        // 实际的更新 Milvus 过程 (省略)
        // ...

        // 计算 Hash 值
        String hash = calculateHash(newData);
        dataHashes.put(id, hash);
    }

    // 模拟数据删除
    public void deleteData(long id) {
        // 实际的删除 Milvus 过程 (省略)
        // ...

        // 删除 Hash 值记录
        dataHashes.remove(id);
    }

    // 校验数据一致性
    public boolean checkConsistency() {
        // 1. 从 Milvus 获取 Collection 的信息，包括数据量
        DescribeCollectionParam describeCollectionParam = DescribeCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .build();
        DescribeCollectionResponse describeCollectionResponse = milvusClient.describeCollection(describeCollectionParam);
        long milvusDataCount = describeCollectionResponse.getDataCount();

        // 2. 统计本地语料库中的数据量
        long localDataCount = dataHashes.size();

        // 3. 如果数据量不一致，则认为不一致
        if (milvusDataCount != localDataCount) {
            System.out.println("数据量不一致：Milvus 数据量 = " + milvusDataCount + ", 本地数据量 = " + localDataCount);
            return false;
        }

        // 4. 逐个比较每个数据的 Hash 值
        //  这里需要从Milvus中读取每个数据对应的Hash值，这里简化为假设Milvus中存在一个字段存储Hash值
        //  在实际应用中，需要通过 Milvus 的 API 获取每个数据的Hash值
        for (Map.Entry<Long, String> entry : dataHashes.entrySet()) {
            long id = entry.getKey();
            String localHash = entry.getValue();

            // 从 Milvus 中获取 Hash 值 (这里需要替换成实际的Milvus查询逻辑)
            String milvusHash = getMilvusDataHash(id); // 假设这个方法能从 Milvus 获取指定 ID 的数据 Hash 值

            if (!localHash.equals(milvusHash)) {
                System.out.println("数据 ID = " + id + " 的 Hash 值不一致：Milvus Hash 值 = " + milvusHash + ", 本地 Hash 值 = " + localHash);
                return false;
            }
        }

        return true;
    }

    // 模拟从 Milvus 获取数据 Hash 值 (需要替换成实际的Milvus查询逻辑)
    private String getMilvusDataHash(long id) {
        //  这里需要使用 Milvus 的 API 查询指定 ID 的数据，并获取其 Hash 值
        //  例如：使用 getEntityByID 方法，然后解析返回结果中的 Hash 值字段
        //  由于 Milvus 没有直接的 API 获取单个数据的 Hash 值，所以需要根据实际的业务逻辑来实现
        //  例如，可以将 Hash 值存储在 Milvus 的一个字段中，然后通过查询这个字段来获取 Hash 值

        //  这里为了演示，直接返回一个固定的 Hash 值
        //  在实际应用中，需要根据实际的Milvus查询逻辑来获取Hash值
        return dataHashes.getOrDefault(id, ""); // 假设 Milvus 中也存储了 Hash 值，如果不存在则返回空字符串
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化 Milvus 客户端 (需要替换成实际的 Milvus 连接信息)
        MilvusClient milvusClient = new MilvusClient("localhost:19530");
        String collectionName = "my_collection";

        HashBasedConsistencyCheck check = new HashBasedConsistencyCheck(milvusClient, collectionName);

        // 模拟数据写入
        check.writeData(1L, "data1");
        check.writeData(2L, "data2");

        // 模拟数据更新
        check.updateData(1L, "data1_updated");

        // 校验数据一致性
        boolean isConsistent = check.checkConsistency();
        System.out.println("数据一致性校验结果： " + isConsistent);

        // 关闭 Milvus 客户端
        milvusClient.close();
    }
}

代码说明：

dataHashes：使用 ConcurrentHashMap 模拟本地语料库，存储每个数据的 Hash 值。
calculateHash：计算数据的 Hash 值，这里使用 SHA-256 算法。
writeData、updateData、deleteData：模拟数据的写入、更新和删除操作，并同步更新 dataHashes 中的 Hash 值。
checkConsistency：校验数据一致性，首先比较 Milvus 中的数据量和本地语料库中的数据量，如果数据量不一致，则认为不一致。然后逐个比较每个数据的 Hash 值，如果 Hash 值不一致，则认为不一致。
getMilvusDataHash：模拟从 Milvus 获取数据 Hash 值，需要替换成实际的 Milvus 查询逻辑。

优点：

可以检测到数据内容的变化。

缺点：

需要修改数据写入和更新的逻辑，增加 Hash 值维护的成本。
需要从 Milvus 中读取每个数据的 Hash 值，可能会影响性能。
Hash 冲突可能会导致误判。

3.3 基于定期全量扫描校验

定期全量扫描语料数据和索引数据，比较它们是否一致。这种方法适用于数据量较小，或者对实时性要求不高的场景。

Java 代码示例：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.param.DescribeCollectionParam;
import io.milvus.grpc.DescribeCollectionResponse;
import io.milvus.grpc.GetCollectionStatsResponse;
import io.milvus.param.GetCollectionStatsParam;
import io.milvus.response.GetCollectionStatsWrapper;
import io.milvus.grpc.FieldSchema;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.param.GetIndexBuildProgressParam;
import io.milvus.grpc.GetIndexBuildProgressResponse;

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;

public class FullScanConsistencyCheck {

    private final MilvusClient milvusClient;
    private final String collectionName;

    public FullScanConsistencyCheck(MilvusClient milvusClient, String collectionName) {
        this.milvusClient = milvusClient;
        this.collectionName = collectionName;
    }

    // 模拟从本地数据源获取数据
    private List<String> getLocalData() {
        //  这里需要替换成实际的从本地数据源获取数据的逻辑
        //  例如：从数据库、文件系统等获取数据
        //  这里为了演示，直接返回一个模拟的数据列表
        List<String> data = new ArrayList<>();
        data.add("data1");
        data.add("data2");
        data.add("data3");
        return data;
    }

    // 校验数据一致性
    public boolean checkConsistency() {
        // 1. 从 Milvus 获取 Collection 的信息，包括数据量
        DescribeCollectionParam describeCollectionParam = DescribeCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .build();
        DescribeCollectionResponse describeCollectionResponse = milvusClient.describeCollection(describeCollectionParam);
        long milvusDataCount = describeCollectionResponse.getDataCount();

        // 2. 从本地数据源获取数据
        List<String> localData = getLocalData();
        long localDataCount = localData.size();

        // 3. 如果数据量不一致，则认为不一致
        if (milvusDataCount != localDataCount) {
            System.out.println("数据量不一致：Milvus 数据量 = " + milvusDataCount + ", 本地数据量 = " + localDataCount);
            return false;
        }

        // 4. 逐个比较每个数据
        //  这里需要从Milvus中读取每个数据，并与本地数据进行比较
        //  在实际应用中，需要通过 Milvus 的 API 获取每个数据
        for (int i = 0; i < localDataCount; i++) {
            String localDatum = localData.get(i);

            // 从 Milvus 中获取数据 (这里需要替换成实际的Milvus查询逻辑)
            String milvusDatum = getMilvusData(i); // 假设这个方法能从 Milvus 获取指定索引的数据

            if (!localDatum.equals(milvusDatum)) {
                System.out.println("数据索引 = " + i + " 的数据不一致：Milvus 数据 = " + milvusDatum + ", 本地数据 = " + localDatum);
                return false;
            }
        }

        return true;
    }

    // 模拟从 Milvus 获取数据 (需要替换成实际的Milvus查询逻辑)
    private String getMilvusData(int index) {
        //  这里需要使用 Milvus 的 API 查询指定索引的数据
        //  例如：使用 getEntityByID 方法，然后解析返回结果
        //  由于 Milvus 没有直接的 API 获取指定索引的数据，所以需要根据实际的业务逻辑来实现
        //  例如，可以按照 ID 排序后，通过 ID 获取指定索引的数据

        //  这里为了演示，直接返回一个固定的数据
        //  在实际应用中，需要根据实际的Milvus查询逻辑来获取数据

        //  为了演示，这里根据索引返回不同的数据
        if (index == 0) {
            return "data1";
        } else if (index == 1) {
            return "data2";
        } else if (index == 2) {
            return "data3";
        } else {
            return "";
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化 Milvus 客户端 (需要替换成实际的 Milvus 连接信息)
        MilvusClient milvusClient = new MilvusClient("localhost:19530");
        String collectionName = "my_collection";

        FullScanConsistencyCheck check = new FullScanConsistencyCheck(milvusClient, collectionName);

        // 校验数据一致性
        boolean isConsistent = check.checkConsistency();
        System.out.println("数据一致性校验结果： " + isConsistent);

        // 关闭 Milvus 客户端
        milvusClient.close();
    }
}

代码说明：

getLocalData：模拟从本地数据源获取数据，需要替换成实际的从本地数据源获取数据的逻辑。
checkConsistency：校验数据一致性，首先比较 Milvus 中的数据量和本地数据源中的数据量，如果数据量不一致，则认为不一致。然后逐个比较每个数据，如果数据不一致，则认为不一致。
getMilvusData：模拟从 Milvus 获取数据，需要替换成实际的 Milvus 查询逻辑。

优点：

实现简单，不需要修改数据写入和更新的逻辑。

缺点：

需要全量扫描语料数据和索引数据，可能会消耗大量资源。
实时性较差，只能检测到定期扫描期间发生的一致性问题。

3.4 基于事务日志的校验

通过分析向量数据库的事务日志，可以了解数据的写入、更新和删除操作。通过比较事务日志中的操作和索引的变化，可以判断索引是否与语料同步。

Java 代码示例：

这种方法需要访问向量数据库的内部事务日志，实现起来比较复杂，并且不同的向量数据库的事务日志格式可能不同。这里我们只提供一个思路，不提供具体的代码示例。

思路：

获取事务日志： 通过向量数据库提供的 API 或工具，获取事务日志。
解析事务日志： 解析事务日志，提取数据的写入、更新和删除操作。
比较索引变化： 比较事务日志中的操作和索引的变化，判断索引是否与语料同步。

优点：

可以精确地检测到每个数据的一致性问题。

缺点：

实现复杂，需要访问向量数据库的内部事务日志。
不同的向量数据库的事务日志格式可能不同，需要针对不同的数据库进行适配。

4. 一致性校验机制的选择

选择哪种一致性校验机制，需要根据实际的应用场景进行权衡。

校验机制	优点	缺点	适用场景
版本号校验	实现简单，易于理解；可以精确地检测到每个数据的一致性问题。	需要修改数据写入和更新的逻辑，增加版本号维护的成本；需要从 Milvus 中读取每个数据的版本号，可能会影响性能；如果版本号维护出现错误，可能会导致误判。	对数据一致性要求高，且可以接受修改数据写入和更新逻辑的场景。
Hash 校验	可以检测到数据内容的变化。	需要修改数据写入和更新的逻辑，增加 Hash 值维护的成本；需要从 Milvus 中读取每个数据的 Hash 值，可能会影响性能；Hash 冲突可能会导致误判。	对数据内容一致性要求高，且可以接受修改数据写入和更新逻辑的场景。
全量扫描校验	实现简单，不需要修改数据写入和更新的逻辑。	需要全量扫描语料数据和索引数据，可能会消耗大量资源；实时性较差，只能检测到定期扫描期间发生的一致性问题。	数据量较小，或者对实时性要求不高的场景。
事务日志校验	可以精确地检测到每个数据的一致性问题。	实现复杂，需要访问向量数据库的内部事务日志；不同的向量数据库的事务日志格式可能不同，需要针对不同的数据库进行适配。	对数据一致性要求极高，且可以接受较高的实现复杂度的场景。

一般来说，可以结合多种校验机制，例如使用版本号校验作为主要的一致性校验手段，同时使用定期全量扫描校验作为辅助手段，以提高一致性校验的可靠性。

5. 进一步优化方向

除了上述几种基本的校验机制，还可以考虑以下优化方向：

增量校验： 只校验最近写入、更新或删除的数据，减少校验的数据量，提高校验效率。
抽样校验： 从语料数据和索引数据中随机抽取一部分数据进行校验，减少校验的数据量，提高校验效率。
异步校验： 将一致性校验操作放在后台异步执行，避免影响前台业务的性能。
告警机制： 当检测到数据不一致时，及时发出告警，通知相关人员进行处理。
自动修复： 当检测到数据不一致时，尝试自动修复数据，例如重新构建索引。

6. 思考题

在实际应用中，如何根据业务需求选择合适的一致性校验机制？
如何设计高效的增量校验机制？
如何实现自动修复数据不一致的功能？

7. 索引与语料同步正确性是关键

向量数据库的一致性校验机制是保证数据质量的关键环节。通过选择合适的校验机制，并不断优化和完善，我们可以确保索引与语料同步的正确性，提高向量数据库的稳定性和可靠性，从而为用户提供更准确、更高效的搜索服务。希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用向量数据库的一致性校验机制。

8. 选择合适的校验机制，保障向量数据库的稳定运行

一致性校验机制是向量数据库中不可或缺的一部分，它可以帮助我们及时发现和修复数据不一致的问题，保证向量数据库的稳定性和可靠性。根据不同的应用场景和业务需求，我们可以选择不同的校验机制，或者结合多种校验机制，以达到最佳的效果。

JAVA 中向量数据库一致性校验机制：确保索引与语料同步正确性

1. 向量数据库一致性问题分析

2. 一致性校验机制设计原则

3. 基于 Java 的一致性校验机制实现方案

3.1 基于版本号的校验

3.2 基于 Hash 校验

3.3 基于定期全量扫描校验

3.4 基于事务日志的校验

4. 一致性校验机制的选择

5. 进一步优化方向

6. 思考题

7. 索引与语料同步正确性是关键

8. 选择合适的校验机制，保障向量数据库的稳定运行

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