应用中需要实现一个功能： 需要将数据上传到远程存储服务，同时在返回处理成功情况下做其他操作。...这个功能不复杂，分为两个步骤：第一步调用远程的Rest服务上传数据后对返回的结果进行处理；第二步拿到第一步结果或者捕捉异常，如果出现错误或异常实现重试上传逻辑，否则继续接下来的功能业务操作。...重试正确性难保证而且不利于运维，原因是重试设计依赖正常逻辑异常或重试根源的臆测。...，在支持重试次数和重试频度控制基础上，能够兼容支持多个异常或者自定义实体对象的重试源定义，让重试功能有更多的灵活性。...(",hasResult=" + attempt.hasResult()); // 是什么原因导致异常 if (attempt.hasException()) {
，会一直保持loading动画的效果，避免因网络原因造成用户体验的中断。...true/false, data: { // success为true时返回 id: '69887645366', desc: '这是产品描述',...}, errorCode: 'E123456', // success为false时返回 errorMsg: '产品id不能为空', // success为false时返回 } 复制代码...建议大家在生产环境中选择类似axios的Http请求库，原生fetch能力太弱 防渲染 异常处理 假设有个页面，展示用户余额，大概长这个样子 后端正常返回的数据结构是这样的： { rest: { amount...也许有些人的做法是判空： {rest && rest.amount}元 复制代码运行代码 这种处理会带来两个问题 很多字段需要判空
腾讯云对象存储 COS 为客户提供了99.95%的可用性和99.999999999%的可靠性。由此可见，数据可靠性是极高的，即使在极端故障场景下，也可以保证客户的数据不丢失。...但实际线上系统更常遇见的是，因为网络拥塞、程序异常等原因，而导致的COS服务不可用，如对象读写失败，API调用异常等。...当这些故障发生时，如果没有合适的冗余措施，即使存量数据不丢失，也会造成一段时间线上服务有损，影响用户使用体验。本文会结合一些客户的实际案例介绍一种COS服务的高可用方案。...利用CDN备份源站实现COS双写双读 如何用较小的改造代价实现一定程度的存储桶读写冗余呢？如果在读写时直接操作两个存储桶，只要有一个桶的读写操作成功了，在故障场景下也可以保证服务可用。...主存储桶中不存在资源，或服务端错误（返回码4XX/5XX）：此时CDN后台会立即访问备存储桶发起重试，若重试成功，则将对应的对象返回给客户端。重试行为会多消耗一个访问备用桶的RTT时延。 场景2.
在创建复制策略时，可以根据不同的使用场景选择不同的触发方式以满足不同的需求，Harbor 当前支持三种不同的触发方式：手动触发、定时触发、事件驱动。...事件驱动触发指将 Harbor 作为源仓库，在发生某些事件时自动触发复制操作。Harbor 目前支持两种事件：推送 Artifact 和删除 Artifact 。...这种驱动方式在一定程度上可以应对实时同步的场景，但是根据不同的网络环境会有不同程度的延迟发生。如果复制任务失败，则后续会进行3次重试，但无法保证 100% 的成功率（比如远程仓库服务宕机）。...当用户想要从使用其他仓库服务转向使用 Harbor时，可以在Harbor中配置拉取模式的复制策略来将其他仓库中的镜像数据迁移到 Harbor中。...远程复制功能也可以用作数据备份，将一个数据中心镜像仓库中的数据复制到另一个数据中心来实现容灾和备份。 （目前在当当网优惠活动中，请抓紧机会购买，点击以下图片即可。）
今天，这篇文章主要以使用 Byzer 分析 Jira 数据时遇到的一些问题来教会大家在使用 Byzer 套件时遇到问题的时候，如何进行问题排查。...问题描述 Byzer 团队一位小伙伴发现，在准生产环境下，以下 Rest 请求代码长时间运行，但不报错。时间可达 1小时以上，但是本机部署的 Byzer 开发环境则没有这个问题： load Rest....我们简单解释下这段代码的使用， Byzer 支持 Rest 数据源，该数据源具备： 完善的 Rest 请求支持 分页支持 重试支持（包括分页请求） 在上面的例子中，header.* 配置 Rest 请求头...此外，除了数据源支持以外， Byzer 也支持 rest_request UDF 函数，示例用法如下： select rest_request( "https://www.byzer.org/home...用户可以看看 Engine 日志，如果发现总是重试，可能是网络不好。 Notebook 侧接受到了回调，但因为某种原因失败了，没有成功更新数据库。
三、REST 对于REST来说，它其实是一种基于Web架构的架构风格。这时候会有同学说，我使用HTTP对服务请求的时候，也没有采用什么所谓的REST架构风格，在项目使用中也没出现什么大问题啊？...同样的道理，当我们使用HTTP对服务的进行请求的时候，如果遵循了REST风格的架构风格，便可以获得由于使用了REST风格的HTTP所带来的好处。...那么具体来说，使用还是不使用这种架构风格，还是与项目实际情况来确定的。例如，我只是希望通过HTTP的方式触发一个补偿机制，那么，即使不采用REST，也无所谓。...长时处理的优势就是伸缩性非常好，并且非常适合那种业务本身就需要较大时间延迟的情况，但是，针对最终一致性的保证，以及重试后也无法成功的异常情况回滚或数据修复，对我们来说，都是一种较大的挑战。...这样做的另外一个好处是，我们可以复制多个查询模型的数据源实例以满足更多的新增客户。
rest错误情况的表述 既然状态码很可能不够用，那么当最终用户遭遇错误情况时，我们可以提供什么其他东西来协助他们呢？显然可以提供可读的错误信息，方便开发者查看。...我认为在使用http客户端时，处理响应的流程如下： 要捕获住所使用的http客户端组件声明的所有异常。...调用http客户端组件发起请求，得到响应对象，通常先检查是否为null。若为null，原因一般是此http客户端组件设计得不好，没有很好地定义自己的行为结果，令使用者无法得知当前状态。...这时要具体情况具体分析，该重试重试，该抛异常抛异常。 查看响应对象的http状态码值。...中间节点不会使用的那些状态码，是服务端主动触发的，就直接按http接口文档约定的异常情况处理即可。 解析得到符合http接口约定的异常响应体后，就可以开展业务处理流程了。
管理员在复制策略中指明目标实例，即复制的“目的地”，并对它的地址和连接时使用的用户名密码进行设置。...当复制策略被激活时，源项目下的所有镜像，都会被复制到目标实例；此外，当源项目下的镜像被添加或删除（push或delete), 只要策略还在激活状态，镜像的变化都会同步到目标实例上去， 如下图所示： ?...存储服务一层进行配置实现对象复制，这些方法往往是根据registry使用的存储而采用不同工具。...当以项目为单位进行复制时，会以镜像为单位生成一系列任务（job)由Job Service 调度管理，Job Service在执行任务的过程中将每个任务的状态更新到数据库中， 以便用户通过UI查看。...，或在任务执行发生异常时将任务置为错误（error）状态丢弃或交给调度器（scheduler）重试。
这种情况可能会导致部分读取过时数据，因为该节点可能与集群的其余部分隔离 4、分片主从切换是如何做的 在节点被判断离开集群的时候，会触发一个node-left的状态更新任务。...目标分片 如果分片是正在重分配relocation的副本，则会将副本重分配relocation目标升级为完全初始化的副本，并删除重定位源信息。...）, 并计划恢复那些丢失的分片，这个时候集群为Yellow状态 由于使用的是默认配置index.unassigned.node_left.delayed_timeout 为1m， 而且索引的数据量很小...访问熔断节点的请求都失败 1.取决服务端内存释放情况，如果只是临时熔断，理论上几s钟就能释放一些 客户端应该判断服务端异常是否为熔断，如果是临时熔断应该做重试处理，理论上重试多少次都没关系，只要临时熔断...在服务端熔断的情况下，服务端会直接返回异常，客户端会抛出异常， 需要客户端对这个异常进行cath 然后重试。
传统架构及其问题 为实现上述目标，腾讯互娱早期基于传统上实时数据处理的系统经验搭建了基于 Kafka + Flink 的 OTO 干预系统： 活动中的用户游戏日志接入到 Kafka，Flink 实时消费...OTO 服务包含推荐模块和任务系统模块，根据用户日志和状态判断用户是否触发活动，再通过推荐模块生成个性化任务，以红点 / 弹窗方式通过游戏运营后台推送到终端用户 App 的运营活动模块，为用户展示相应的活动参与界面...系统运营上线一段时间后团队发现了 OTO 营销活动具有以下特点： 活动多，效果好的活动经常被复制到其他业务中； 活动具有周期性，如双周、一个月、几个月和长线活动，还有很多活动会复开，活动上下线频繁； 活动期间流量不稳定...出海时还需要考虑兼容不同云端 Flink 的接口，作业调度比较复杂，需要专设运维人员协助开发，增加额外成本。 触达失败率较高。原因有多个： 调用推送接口时可能会失败，例如用户对局结束马上推送。...K8s 支持 HPA，通过监控容器 CPU 和其他内存指标，当达到一定阈值时，触发服务扩缩容。这对一些队列消费服务不适用。
每当发生这种情况时，都会记录一个警告。 出于这个原因，我们建议当您使用BLACKHOLE存储引擎复制表时，将binlog_format服务器变量设置为STATEMENT，而不是ROW或MIXED。...在基于语句的复制模式中，当服务器上使用 GTIDs 时（即，当enforce_gtid_consistency系统变量设置为ON时），不能在事务、过程、函数或触发器中使用CREATE TEMPORARY...数据还显示了最后一个事务和当前正在进行的事务的重试次数，并使您能够识别导致事务重试的瞬时错误。您可以使用此信息查看事务重试是否导致复制滞后，并调查导致重试的失败的根本原因。...如果升级后的复制源服务器仍有使用不支持多个触发器的 MySQL 版本的旧副本，那么如果在源上为已经具有相同触发事件和动作时间的触发器的表创建触发器，则在这些副本上会出现错误。 降级。...因此，应该注意确保视图不会复制通常出于安全原因而被过滤的表数据。 使用基于语句的日志记录支持从表复制到同名视图，但在使用基于行的日志记录时不支持。在启用基于行的日志记录时尝试这样做会导致错误。
一、功能介绍 1、断点续传 断点续传是指数据同步任务在运行过程中因各种原因导致任务失败，不需要重头同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可，类似于下载文件时因网络原因失败，不需要重新下载文件，只需要继续下载就行...当任务运行失败，会在Engine里进行重试，重试的时候会接着上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功为止。 ?...三、断点续传 1、前提条件 同步任务要支持断点续传，对数据源有一些强制性的要求： 1）数据源（这里特指关系数据库）中必须包含一个升序的字段，比如主键或者日期类型的字段，同步过程中会使用checkpoint...机制记录这个字段的值，任务恢复运行时使用这个字段构造查询条件过滤已经同步过的数据，如果这个字段的值不是升序的，那么任务恢复时过滤的数据就是错误的，最终导致数据的缺失或重复； 2）数据源必须支持数据过滤，...2、MySQL 主备复制 有了记录数据变化的binlog日志还不够，我们还需要借助MySQL的主备复制功能：主备复制是指 一台服务器充当主数据库服务器，另一台或多台服务器充当从数据库服务器，主服务器中的数据自动复制到从服务器之中
（制品）使用的统计和运营数据展示。...首先在获取事件源信息后，Harbor直接将其发布到核心服务的消息订阅框架中，在这里事件按照类型被不同的处理器处理成通用的异步任务数据，然后根据用户定义的回调方类型生成不同的异步任务。...基于图中的架构设计，一个事件从其产生到发送到配置的 Webhook，可分解为如下步骤： （1）Harbor系统触发可被Webhook订阅的事件； （2）事件的源信息被提取出来，生成一个源事件体； （3）...所以用户在订阅系统中做Hook消息处理时，也可以使用一个统一的结构来解析这条消息，这样可以简化订阅系统的处理逻辑。 Webhook 由消息元信息和事件数据组成，在事件数据中包含了事件发生的仓库和资源。...这里用户可权衡选择，如果为保证准确性而设置过大的重试次数，则可能会造成 Harbor 异步任务服务的负载过大，尤其在远程复制镜像的情况下会产生大量Artifact复制事件。
总之，当我们创建一个函数时，我们的默认行为应该是使用值而不是指针，只有当我们想用共享变量时才应该使用指针。 如果我们遇到性能问题，一种可能的优化就是检查指针在某些特定情况下是否有帮助。...我们可能还想检查错误原因以进行重试。...例如我们有一个外部库 db 处理数据库访问，其可能会返回一个 db.DBError 的错误，为了实现重试，我们必须检查具体的错误原因： func postHandler(customer Customer...8、未使用 -race 测试时未使用 -race 选项也是常见的，它是有价值的工具，我们应该在测试时始终启动它。...我们可以传递 io.Reader 抽象数据源而不是 filename 。这样不管是文件也好，HTTP body 也好，byte buffer 也好，我们都只需要使用 Read 方法即可。
Kafka生态系统：连接源，连接接收器和Kafka数据流的示意图 [Kafka生态系统：连接源，连接接收器，Kafka流图 ] Kafka连接源是记录的来源。Kafka连接水槽是记录的目的地。...云中存在更多的网络带宽问题，如集装箱化和虚拟化环境，因为多个服务可能共享一个NiC卡。另外，与数据中心或WAN通信时，网络带宽问题可能会有问题。 批处理有利于高效压缩和网络IO吞吐量。...Kafka直到最近（2017年6月）才保证消息不会从生产者重试中复制。 生产者可以重新发送一个消息，直到收到确认，即收到确认。...配额数据存储在ZooKeeper中，所以更改不需要重新启动Kafka代理。 Kafka低级设计和体系结构回顾 你如何防止从一个写作不好的消费者的拒绝服务攻击？ 使用配额限制消费者的带宽。...Kafka的一些设计目标是什么？ 成为高吞吐量，可扩展的流媒体数据平台，用于对日志聚合，用户活动等大容量事件流进行实时分析。 截至2017年6月，Kafka中有哪些新功能？
服务降级与服务熔断概述 服务熔断： 一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施，熔断也可以称为过载保护 服务降级: 当服务压力剧增的时候根据当前的业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级...---- 服务降级举例 超时降级：主要配置好超时时间和超时重试次数和机制，并使用异步机制探测回复情况 失败次数降级：主要是一些不稳定的api，当失败调用次数达到一定阀值自动降级，同样要使用异步机制探测回复情况...降级后的处理方案有：默认值（比如库存服务挂了，返回默认现货）、兜底数据（比如广告挂了，返回提前准备好的一些静态页面）、缓存（之前暂存的一些缓存数据） 限流降级： 比如当秒杀或者抢购一些限购商品时，...）、错误页（如活动太火爆了，稍后重试）等等 ---- 服务熔断 VS 服务降级 两者其实从某些角度看是有一定的类似性的： 目的很一致，都是从可用性可靠性着想，为防止系统的整体缓慢甚至崩溃，采用的技术手段...，熔断模式一般都是服务基于策略的自动触发，降级虽说可人工干预，但在微服务架构下，完全靠人显然不可能，开关预置、配置中心都是必要手段； 而两者的区别也是明显的： 触发原因不太一样，服务熔断一般是某个服务
连续提取和复制事务性数据处理语言（DML）操作和数据定义语言（DDL）更改（对于受支持的数据库），以保持源数据和目标数据的一致性。...使用Oracle GoldenGate for Big Data从受支持的数据库源提取数据并将其复制到Big Data和文件目标。...只有在以下情况中提到的MA版本不适用于该平台时，才可以将Oracle GoldenGate安装和配置为使用Oracle GoldenGate Classic体系结构：从一个数据库中静态提取数据记录，并将这些记录加载到另一个数据库中...连续提取和复制事务性数据操作语言（DML）操作和数据定义语言（DDL）更改（对于受支持的数据库），以保持源数据和目标数据的一致性。从数据库提取并复制到数据库外部的文件。从异构数据库源捕获。...无法将微服务体系结构中的分发服务器配置为使用TCP加密与部署中运行的经典体系结构中的服务器收集器进行通信。
.场景项目中使用到了 Kafka 中间件，数据流转图如下，主要分为 3 个过程简单介绍一下1....是什么原因导致在无任何操作得情况下，消息异常翻倍？0x03. 寻找 bug既然是消息异常翻倍，简单粗暴一点儿的话，修改代码将所有消息打印到日志中对比一下翻倍前后消息的具体内容不就知道了嘛。...RT，翻倍前 320 条，翻倍后 642 条发现翻倍时相同的数据有两份，对比这两份内容，结果完全一致！也就是说翻倍的数据是因为重复生产了！...try except 包裹了 BufferError，先不管这个 BufferError 是什么，触发一次 messages_to_retry 就加一，然后重试。...后记这次 debug 流程耗时较长，有一部分原因是因为将翻倍的数量误认为是正常的数量级，一直在寻找丢数据的原因万万没有想到，这翻倍的数量才是不正常的情形。
不支持对Salesforce的异步调用。 •REST API与SOAP API-REST将资源（实体/对象）公开为URI，并使用HTTP谓词定义对这些资源的CRUD操作。...Apex REST services Suboptimal Apex类可以公开为映射到特定uri的REST资源，并使用针对它定义的HTTP谓词（例如POST或GET）。...必要情况下可以引入中间件，中间件可用于提供错误处理和恢复的逻辑。 恢复—如果服务质量要求要求，则需要创建自定义重试机制。在这种情况下，确保幂等设计特性非常重要。...在发生错误或超时的情况下，远程系统必须管理多个（重复）调用，以避免重复插入和冗余更新（尤其是在触发下游触发器和工作流规则时）。...组织的会话超时设置，如果没有活动，会话将超时（不一定100%的贴近，比如session setting设置的2小时，有时候即使超过2小时也不会会话超时，有可能3、4小时以后才会超时，不绝对，但是要遵循最坏情况的处理原则
I.1 Java Spring Boot 适合构建微服务系统 使用 Spring 项目引导页面可以在几秒构建一个项目 方便对外输出各种形式的服务，如 REST API、WebSocket、Web、Streaming...4 全复制 Ignite支持缓存的复制，集群中的每个节点的每个键值对都支持。 Redis不提供对全复制的直接支持。...支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join和window...失败处理策略；调度失败时的处理策略，策略包括：失败告警（默认）、失败重试； 失败重试：调度中心调度失败且启用"失败重试"策略时，将会自动重试一次；执行器执行失败且回调失败重试状态时，也将会自动重试一次；...事件触发：除了"Cron方式"和"任务依赖方式"触发任务执行之外，支持基于事件的触发任务方式。调度中心提供触发任务单次执行的API服务，可根据业务事件灵活触发。
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