项目场景：
需求是一个作业，需要运行一组sql，所有sql运行完成，更新作业进度为100%，状态为完成。sql需要是在大数据平台，通过yarn调度，异步执行。 kafka监听每个sql的执行状态，所有sql执行完成，更新作业进度和状态。系统运行一段时间之后，突然频繁出现作业进度不能更新到100%。
这个系统部署了多个项目现场，稳定运行多年。出问题的这个项目也已经运行2年，突然出现了问题。同时运行10个作业，每个作业有50多个sql，有些作业可以回写状态100%，有些不能。任务不能正确回写到进度100%，比较随机。
目前的实现 方案：有一个任务表rwxx(id,zt.......), 一个字表rwxx_xq（id，rw_id,sql_id,sql,zt,.....）, rwxx_xq表记录每个sql以及sql的状态。每个sql执行完成之后，会回写更新rwxx_xq的zt信息。统计rwxx_xq表这个rw_id状态都是完成状态，更新rwxx状态为完成，进度为100%
原因分析：
1、怀疑项目现场环境
功能稳定运行了2年多，突然出问题，第一反应是不是项目现场环境问题，如磁盘空间不足，服务器内存不够，mysql服务器空间等等问题。排除一圈，发现现场环境稳定，平台别的功能正常，就我们子平台异常。
2、怀疑sql没有执行完成
子平台服务器、mysql等服务器排除之后，想着任务都会提交到yarn执行。所以去yarn上，查询这个任务对应的多个子sql，是不是任务运行完成。 结果那作业id，去yarn上查询，发现任务下面的sql都已经执行完成。
3、怀疑kafka消息没有发送或者没有接收
sql都执行完成了，但是rwxx_xq表没有更新状态。怀疑是不是执行完成之后，大数据平台没有成功给子平台发送kafka消息，或者发送了kafka消息，子平台没有接收到。
通过查询kafka，发现大数据平台正常发送了kafka消息，通过查询自己的日志，发现确实收到了kafka消息。
4、日志分析，代码分析
通过以上3步，基本判断环境没什么问题。就只能再审查相关的代码。说实话，因为多个项目正常运行多年的滤镜，是一点也不觉得代码有问题。
1、去线上服务器，down下了最近2天的运行日志，因为是kafka异步消息，当时做需求的时候，出于谨慎，收到消息都会打印日志。每运行一步，可能出错的地方都打印了日志。 因为是多服务器，运行又是多线程，看日志也非常复杂。
2、 通过日志，发现没更新rwxx_xq表的原因，居然是通过sql_id、和rw_id居然没在rwxx_xq表找到数据，所以跳过，没往下更新状态。
问题虽然定位到了，但是就很诡异，因为在rwxx_xq表有记录。然后就想着，难道是mysql部署了多台，数据不同步？？
结果现场就一台mysql服务器。
问题又陷入困顿，不知道问题在哪里了。 求助组内同学，大家一起头脑风暴。有个同事说，现在实现方案是
1、目前是先组装sql数据，提交任务给大数据平台执行。 大数据有定时任务，10秒去redis拉sql执行。
2、把sql任务写rwxx_xq表。
3、监听kafka，回写更新rwxx_xq表
他说怀疑是提交大数据平台，sql很快执行成功，rwxx_xq表还有没写数据,导致了问题。顺着他的思路，比对了rwxx_xq表数据创建时间和kafka消息回写时间，确实是这个问题。
分析问题根因：
正常情况步骤1调接口成功之后，至少10秒+sql执行的时间，可能是20秒左右，数据才会开始回写。如果sql任务写到rwxx_xq表时间小于20秒，都不会出现问题。
但是项目现场运行多年，rwxx_xq累积到百万数据。往rwxx_xq一条条插入数据，50个数据，居然花了60秒。所以就导致了这个问题。
解决方案：
修改代码：把sql任务写rwxx_xq表，然后调大数据接口。调整上面实现方案步骤1,2的顺序。
