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    python接口自动化29-requests超时重试方法

    “由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败”,这是经常遇到的问题 requests.exceptions.ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host=’www.github.com’, port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnectionError(‘<urllib3.connection.verifiedhttpsconnection object="" at="" 0x0000020f06524ac8="">: Failed to establish a new connection: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败。’,)) 一般出现这个问题的原因是:host=’www.github.com’ 主机地址没连上,使用 requests 发请求时,有些网站服务器不稳定,特别是国外的网站,经常会出现连接失败情况。 连接失败后,有时候会抛出上面异常,有时候会一直卡住,进入假死状态,没响应,也不会结束。</urllib3.connection.verifiedhttpsconnection>

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    MyCat:第二章:Mycat前世今生

    Mycat前世今生 如果我有一个32核心的服务器,我就可以实现1个亿的数据分片,我有32核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现1个亿 的数据分片。——Mycat ‘s Plan 上面这句话是Mycat 1.0快要完成时候的一段感言,而当发展到Mycat 1.3的时候,我们又有了一个新的Plan:  如果我们有10台物理机,我们就可以实现1000亿的数据分片,我们有10台物理机么?没有,所以,Mycat至今没有机会验证 1000亿大数据的支撑能力——Mycat ‘s Plan 2.0 “每一个成功的男人背后都有一个女人”。自然Mycat也逃脱不了这个法则。Mycat背后是阿里曾经开源的知名产品—— Cobar。Cobar的核心功能和优势是MySQL数据库分片,此产品曾经广为流传,据说最早的发起者对Mysql很精通,后来从阿里 跳槽了,阿里随后开源的Cobar,并维持到2013年年初,然后,就没有然后了。 Cobar的思路和实现路径的确不错。基于Java开发的,实现了MySQL公开的二进制传输协议,巧妙地将自己伪装成一个MySQL Server,目前市面上绝大多数MySQL客户端工具和应用都能兼容。比自己实现一个新的数据库协议要明智的多,因为生态环境在 哪里摆着。 Cobar使用起来也非常方便。由于是基于Java语言开发的,下载下来解压,安装JDK,然后配置几个不是很复杂的配置文件,猛 击鼠标,就能启动Cobar。因此这个开源产品赢得了很多Java粉丝以及PHP用户的追捧。当然,笨人(Leader us)也跟着进入,并 且在某个大型云项目中——“苦海无边”的煎着熬,良久。 爱情就像是见鬼。只有撞见了,你才会明白爱情是怎么回事。TA是如此神秘,欲语还羞。情窦初开的你又玩命将TA的优点放大, 使自己成为一只迷途的羔羊。每个用过Cobar的人就像谈过一段一波三折、荡气回肠的爱情,令你肝肠寸断。就像围城:里面的 人已经出不来了,还有更多的人拼命想挤进去。 仅以此文,献给哪些努力在IT界寻求未来的精英和小白们,还有更多被无视的,正准备转行的同仁,同在江湖混,不容易啊,面 试时候就装装糊涂,放人家一马,说不定,以后又是一个Made in China的乔布斯啊。 如果我有一个32核心的服务器,我就可以实现1个亿的数据分片,我有32核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现1个亿的数 据分片。——Mycat ‘s Plan 曾经的TA 曾经的TA,长发飘飘,肤若凝脂,国色天香,长袖善舞,所以,一笑倾城。 那已成传说,一如您年少时的坚持:“书中自有黄金屋…” Cobar曾是多少IT骚年心中的那个TA,有关Cobar的这段美好的描述(不能说是广告)俘虏了众多程序猿躁动纯真的心: Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统,该产品成功替代了原先基于Oracle的数据存储方案,目前已 经接管了3000+个MySQL数据库的schema,平均每天处理近50亿次的SQL执行请求。 50亿有多大?99%的普通人类看到这个数字,已经不能呼吸。当然,我指的是**RMB**。99%的程序猿除了对工资比较敏感,其 实对数字通常并不感冒。上面这个简单的数字描述,已立刻让我们程序型的大脑短路。恨不得立刻百度Cobar,立刻 Download,立刻熬夜研究。做个简单的推算,50亿次请求转换为每个schema每秒的数据访问请求即TPS,于是我们得到一个让 自己不能相信的数字:20TPS,每秒不到20个访问。 Cobar最重要的特性是分库分表。Cobar可以让你把一个MySQL的Table放到10个甚至100个位于不同物理机上的MySQL服务器 上去存储,而在用户看来是一张表(逻辑表)。这样功能很有价值。比如:我们有1亿的订单,则可以划分为10个分片,存储到 2-10个物理机上。每个MySQL服务器的压力减少,而系统的响应时间则不会增加。看上去很完美的功能,而且潜意识里,执行 这句SQL: select count(*) from order 100%的人都会认为:会返回1条数据,但事实上,Cobar会返回N条数据,N=分片个数。 接下来我们继续执行SQL: select count(*) from order order by order_date 你会发现奇怪的乱序现象,而且结果还随机,这是因为,Cobar只是简单的把上述SQL发给了后端N个分片对应的MySQL服务器去执 行,然后把结果集直接输出…. 再继续看看,我们常用的Limit分页的结果…可以么?答案是:**不可以** 这个问题可以在客户端程序里做些工作来解决。所以随后出现了Cobar Client。据我所知,很多Cobar的使用者也都是自行开发 了类似Cobar Client的工具来解决此类问题。从实际应用效果来说,一方面,客户端编程方式解决,困难度很高,Bug率也居高 不下;另一方面,对于DBA和

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