一.通过jquery选择器查询 我们知道Jquery作为前端经典框架，也有查询元素的功能，那么两者有啥相似和不同之处呢？...它会立马同步返回一个空的jQuery集合，不包含我们要找的元素就立马结束了，不会去重试查询，如果有时候页面没有完全加载出来去查询，结果返回为空，但是实际上页面又有这个元素，这明显不符合我们ui自动化的需求...（1）自动重试查询,知道找到该元素 （2）自动重试查询,直到超过设置的超时时间结束 这使Cypress具有强大的功能，不会像selenium等ui自动化框架一样，找不到元素直接抛错，需要我们手动写代码处理异常... 我们可以很方便的通过内容来查询获得，代码如下： cy.contains('百度首页') 这是不是很方便，当我们不知道控件的css,属性等信息时，照样可以轻松定位到。...三.查询元素设置超时时间 上面提到了，当缺少元素时，Cypress并不会立马返回失败而是继续重试，那么我们如何设置查找元素的超时时间呢？
做这个目的是想将业务侧的现有自动化测试案例跑起来，以此扩大系统的测试场景。 2. 提供SQL命令行界面，解决日常分片数据查询操作问题。...并在此基础上优化了在线扩缩容的能力。 下面我们继续讨论第二节中提到的最后一个问题：业务消息是如何校验、错误消息如何重定向、超时消息如何处理？ ...在插入操作时，MdbRWNode进行第三次较验，双重较验保证本分片的新增数据不会出错。 ...多分片消息处理 当一个查询为全表扫描或者涉及多个分片的数据操作时，MdbClient会分解这些操作，并将这些操作分别发向对应的分片节点。假设对一个有5个分片节点的库进行一次全表查询。...所以放在dbc驱动进行消息等待并不会影响系统的效率。 下一章我们会讨论一下在线扩缩容的架构设计，以及迁移数据的状态控制。
上面的查询模式，在任何情况下，我们可以知道服务的状态，如果整个操作处于不正常状态，则我们需要修正操作中间有问题的子操作，这可能要重新执行未执行的子操作，后者取消已经完成的子操作，通过修复使得整个操作系统达到一致性...交互模式下超时问题的解决方案 同步模式调用模式的解决方案 服务的处理结果会通过返回值返回给使用方，对返回的状态定义分为两种 成功和失败 成功和失败以及处理中 两种状态的同步接口有两种同步超时情况 ?...第一种超时是当调用服务1的时候超时了，此时我们需要使用查询模式，查询处理的结果,获取到结果之后，做出相应的处理，如果成功就继续下面操作，如果失败了就会重试，请求再次处理，但是当查询的结果是异常的，这种情况...，服务1实际上没有接受到请求，或者还没有接受到一开始的处理请求，服务适用方需要使用同一个请求id进行重试，当然服务1必须支持幂等性 第二种超时是在服务内部超时的，由于我们前提是只有两种状态,成功和失败...，达到最终一致性结果 这种场景下，我们尽最大努力成功处理用户发送的请求，因此服务1调用用服务2超时，我们返回助理中的状态，随后系统尽最大努力补偿执行出错的部分，服务1需要通过服务2的查询结果获取最新的请求处理状态
通过上述处理，业务使用ElasticSearch和使用其他普通服务的成本基本相同，提高了业务效率。...当查询有多个索引条件时，就会进行合并以便得到最终文档：图片当索引字段区分度不高的时候（如业务类型字段、时间字段等），合并时效率会比较低下。...为了提高字段区分度，以提高查询效率，我们结合当前业务场景，即数据记录会包含用户或商户ID，并且用户或商户仅查询自己的数据，再结合MySQL联合索引机制，我们将区分度不高的索引字段进行了改写，采用用户ID...此外，ElasticSearch在6.x版本开始支持IndexSorting机制，即根据指定的字段对原数据先排序再存储，这样相关数据就会连续存储，查询时候就能够降低随机IO，提高查询效率。...于是采用G1替换了CMS，G1在进行FullGC时采用并行机制，即回收效率有了很大提高，实际运营过程中，FullGC基本保证在1s以内。
服务降级分类 降级按照是否自动化可分为：自动开关降级（超时、失败次数、故障、限流）和人工开关降级（秒杀、电商大促等）。 降级按照功能可分为：读服务降级、写服务降级。...这时如果依赖隔离，某一个服务调用A B两个服务，如果这时我有100个线程可用，我给A服务分配50个，给B服务分配50个，这样就算A服务挂了，我的B服务依然可以用。 4....请求合并：我依赖于某一个服务，我要调用N次，比如说查数据库的时候，我发了N条请求发了N条SQL然后拿到一堆结果，这时候我们可以把多个请求合并成一个请求，发送一个查询多条数据的SQL的请求，这样我们只需查询一次数据库...，提升了效率。...共性： 目的 -> 都是从可用性、可靠性出发，提高系统的容错能力。 最终表现->使某一些应用不可达或不可用，来保证整体系统稳定。
下面，我将分享我们如何对RedisGraph v1.0进行基准测试，但如果您想了解有关我们如何使用稀疏矩阵的更多信息，请查看以下链接： RedisGraph under the hood Video demonstration...只要编写器正在执行，没有人可以获得锁定，只要有读者执行，没有编写者可以获得锁定。...鉴于RedisGraph是v1.0并且我们计划在未来版本中添加更多功能和功能，对于我们当前的基准测试，我们决定主要关注k-hop邻居计数查询。当然，我们将在不久的将来发布其他查询的结果。...如果对给定数据集和给定数据库的所有请求超时，我们将结果标记为“N / A”。当存在平均时间时，这仅适用于成功执行的请求（种子），这意味着查询没有超时或内存不足。...我们现在已经对此决定进行了正式验证，RedisGraph已经成熟为一个可靠的图形数据库，在大型数据集（twitter）的现有图形解决方案的加载速度下，性能提高了6到60倍，在普通数据集上的速度提高了20
，如果需知道网络情况则要很复杂的超时进行了解，TCP从底层就实现了这样的功能。...所以，即便客户端的是采用死循环while(true)方式连到服务端，对于特定的客户端和服务端类型来说也需要一定时间间隔的心跳（告诉服务端，我还活着，虽然我没干活也没说话，但别把我关了） 03.微信支付回调失败该如何处理...他问的是已经支付成功后，但是回调失败了。自己可以创建定时任务在每天的凌晨执行，去微信那边对账，然后更新数据库订单状态。 04.Mysql索引优化使用like时用%开头的，如何提高性能？...而言,union all效率更高;原因是:union 相当于多表查询出的数据进行去重然后再进行排序后返回,而union all是多表查询合并去重后就直接返回 从单表还是多表上讲： 单表上有重复记录只能使用...distinct,多表查询建议用union all 10.调用区块链接口的安全措施，有那些实现方法？
每个人都想使用尽可能多的资源（即内存）来尝试提高速度和/或隐藏查询效率低下的情况。但是，这对其他人不公平，并且可能不利于支持重要业务流程的查询。...我们将基于此报告定义的设置为： • 最大运行查询/最大排队查询 • 默认查询内存限制 • 最大内存 • 队列超时 我们将逐步指导您如何确定必要资源池的每个设置。...例如，如果我们希望资源池每个节点的查询限制为最大4GiB，并且一次能够运行5个查询，那么最大内存为400GiB。 队列超时 此设置由并发性，持续时间和查询的SLA决定。...• 最大内存：640 GiB（集群的25％） • 默认查询内存限制：3 GiB • 最高运行查询：10 • 最大排队查询数：10 • 队列超时：60秒 服务帐户的默认资源池：这是用于由应用程序或计划的进程生成的标准工作负载的常规资源池...• 最大内存：240 GiB • 默认查询内存限制：12 GiB • 最大运行查询数：1 • 最大排队查询数：1 • 队列超时：5分钟 我们建议为每个服务帐户创建专用的资源池，以确保资源受到保护，不会被标准用户使用
由于成功和处理中的状态只有一种，而错误则会有各种各样的原因，有的错误可以重试，有的错误是系统错误。分清交易失败的原因，关系到系统如何下一步处理交易，所以错误明细码的设计十分重要。...正常逻辑的情况下，无交易记录是没发到三方系统，当然是失败，可是如果在代付交易中，三方系统告诉你，别轻易置失败，万一你参数传错了呢，钱付出去我们可不赔哟~你还那么有自信么。。。...请求超时：请求超时时，系统在过了超时时间后断开连接不再阻塞，立刻发起查询请求的话，三方系统可能刚接收到请求，正在进行参数验证，数据还未落地，此时会收到无此交易的响应，我们将交易作为失败处理后，交易可能在之后成功...，再进行查询就是无意义的； 隔日账问题 隔日账问题在对账过程中不可避免，由于服务器时间有差异，交易处理也需要时间，在凌晨附近发生的交易可能会遭遇此问题，这会给对账造成一定的困扰，但合理的处理方式不会有太大的问题...效率下降不可避免，我们可以使用缓存来降低效率下降的幅度，在缓存中设置交易状态标识，对交易状态标识异常的交易再去数据库查询。 异步拆分尴尬 异步可以抗并发，提高效率，放之四海皆准。
为了能提高缓存命中率，我还特意统计了关键字各长度的搜索数量占比和超时率占比，发现以下情况： 1字节（1个字母）、3字节（单字）关键词的超时率最高，可是也不超过 30%； 1字节、3字节关键词的搜索量占比有...---- 替换B树索引消灭慢查询 多索引效率问题 本以为优化到此为止了呢，可是有次在试着查询 中关村 和 东 两个关键词时，我明确感觉到了响应时间的差异， 100ms 左右的时间差还是很明显的。...子查询语句才是这条 SQL 语句的效率关键，于是我开始分析 东 这个关键词的 子查询SQL 语句，首先我试着调整语句中 limit 的限制值，发现即使只取 1000条，响应时间也在 100ms 以上。...接着我又尝试改变 SQL 语句的 WHERE 条件，去除 OR name LIKE 'keyword%' 后， 总条数并没有太大的变动，结果集由 13w 减小到了 11w， 但 添加 limit 后的效率却急剧提升...此后，B树索引就可以退休啦~ ---- 小结 以上就是我对 PostgreSQL 关键词查询从效果到效率优化的全过程了，效果和效率已经完全达标了。
扁鹊的作用 在开发扁鹊系统的时候，随着DBA的专家知识库不断向扁鹊输入，目前我们大部分现网的性能/故障问题基本都可以通过我们扁鹊一键分析原因，大大解放了DBA的双手，极大提高了运营效率。...连续一段时间写入心跳失败或超时就会触发切换的逻辑，在这期间DB会处于短暂的秒级不可用状态，从用户侧可能会收到DB只读，连接断开等异常。...对于这种情况，业务往往需要清楚地知道切换的原因是什么，如何避免切换再次发生。 引起切换的原因有很多，这里我们列举了一些常见因素，如触发了内核某个bug导致DB重启hung住，磁盘故障导致DB无法写入。...从我们自身的运维经验来看，由DB故障导致的切换并不常见，更多的情况是由于用户的SQL占用过多的系统资源引发的一些异常状况，主要可以分为慢查询并发和大事务两类，下面我们逐个分析两种行为触发切换的原因 由慢查询并发引起的主备切换...阅读原文 阅读 分享 在看 已同步到看一看 取消 发送 我知道了 朋友会在“发现-看一看”看到你“在看”的内容 确定 已同步到看一看写下你的想法
扁鹊的作用 在开发扁鹊系统的时候，随着DBA的专家知识库不断向扁鹊输入，目前我们大部分现网的性能/故障问题基本都可以通过我们扁鹊一键分析原因，大大解放了DBA的双手，极大提高了运营效率。...连续一段时间写入心跳失败或超时就会触发切换的逻辑，在这期间DB会处于短暂的秒级不可用状态，从用户侧可能会收到DB只读，连接断开等异常。...对于这种情况，业务往往需要清楚地知道切换的原因是什么，如何避免切换再次发生。 ?...从我们自身的运维经验来看，由DB故障导致的切换并不常见，更多的情况是由于用户的SQL占用过多的系统资源引发的一些异常状况，主要可以分为慢查询并发和大事务两类，下面我们逐个分析两种行为触发切换的原因 由慢查询并发引起的主备切换...，再结合processlist中找出TOP 慢SQL就可以知道是哪些慢查询并发导致了这个问题。
事实上，我们的初步基准已经发现RedisGraph比现有的图形数据库快6到600倍！下面，我将分享我们如何对RedisGraph v1.0进行基准测试。...RedisGraph中并发请求 在进入我们的基准测试之前，读者应该知道Redis是一个默认的单线程进程。...只要编写器正在执行，没有人可以获得锁定，只要有读者执行，没有编写者可以获得锁定。...鉴于RedisGraph是v1.0并且我们计划在未来版本中添加更多功能和功能，对于我们当前的基准测试，我们决定主要关注k-hop邻居计数查询。当然，我们将在不久的将来发布其他查询的结果。...如果对给定数据集和给定数据库的所有请求超时，我们将结果标记为“N / A”。当存在平均时间时，这仅适用于成功执行的请求（种子），这意味着查询没有超时或内存不足。
场景一：API串联调用 以协议支付为例，我们知道，三方公司接入网联后，用协议支付取代代扣，而协议支付的流程中需要用户输入银行返回的验证码完成绑卡。...协议签约和代扣两个API是顺序调用，而且在两次调用中间有获取手机上的短信验证码，这些过程都需要通过程序自动化实现以提高效率。...场景四：API测试中的外部依赖 APIA调用APIB且B不可用，此时如何测试APIA需要考虑。...；如果前置API失败，则停止任务执行，多条API用例顺序执行也是同样的道理；即使有外部依赖的用例，比如短信验证码，我们也可以通过写一段手机APP程序自动上传短信验证码到服务器，然后触发延迟获取验证码，得到后通过...order bytb.CREATED_TIMEDESC|,|{"status":"7"} 用例状态分为成功、失败、处理中、超时四种状态，分别通过配置相应SQL查询条件去映射，成功和失败是终态，处理中则是需要定时任务继续查询
显然，让每个业务产品线都自己搭建一套增长分析系统，不仅成本高昂，也会导致效率低下。我们希望能有一款产品能够帮助他们屏蔽底层复杂的技术细节，让相关业务人员能够专注于自己的技术领域，从而提高工作效率。...因此，我们希望有一套新的解决方案，能够提高查询性能和降低我们的运维成本。...首先，我们发现某些存了很多天数据的大表频繁地出现数据导入失败问题，具体表现为数据导入超时报错。...经过查看日志发现，be端有大量请求数据导入执行计划失败的日志。...显然，让每个业务自己去管理表的分区，不仅繁琐，而且可能出错。
，有助于我们写出更加健壮的测试 命令和断言 Cypress 测试中经常被调用的两种类型，仍以前面说到的 testLogin.js 为栗子 ?...上述情况再测试中经常会发生，一般处理方法是在断言前价格固定等待时间（或像 selenium 一样显式、隐式等待），但仍有可能会发生测试失败 Cypress 如何优美的解决上述问题 命令之后的断言通过...cy.get() 如果断言仍然失败， 仍然会重新查询 DOM 树....以此类推 cy.get() 直到断言成功 或 命令超时 cy.get() 总结 其实很像selenium 的显式等待，只不过...and() 在测试执行过程中，如果第二个断言失败了，那第三个断言永远不会执行 如果导致第二个断言失败的原因被找到且修复了，且此时整个命令还没有超时，则在进行第三个断言时，还会再次重试第一、第二个断言...重试（Retry-ability）的条件 前言 Cypress 并不会重试所有命令，当命令可能改变被测应用程序的状态时，该命令将不会重试（如： ，毕竟要点击） click() Cypress 仅会重试那些查询
事实上，我们的初步基准已经发现RedisGraph比现有的图形数据库快6到600倍！下面，我将分享我们如何对RedisGraph v1.0进行基准测试。...只要编写器正在执行，没有人可以获得锁定，只要有读者执行，没有编写者可以获得锁定。...鉴于RedisGraph是v1.0并且我们计划在未来版本中添加更多功能和功能，对于我们当前的基准测试，我们决定主要关注k-hop邻居计数查询。当然，我们将在不久的将来发布其他查询的结果。...如果对给定数据集和给定数据库的所有请求超时，我们将结果标记为“N / A”。当存在平均时间时，这仅适用于成功执行的请求（种子），这意味着查询没有超时或内存不足。...阅读原文 阅读 分享 在看 已同步到看一看 取消 发送 我知道了 朋友会在“发现-看一看”看到你“在看”的内容 确定 ?
这个异常通常发生在执行数据库查询时，查询操作超过了设定的超时时间。典型的场景包括执行复杂或长时间运行的查询，当查询时间超过配置的超时时间时，会抛出该异常。...二、可能出错的原因 导致org.hibernate.QueryTimeoutException报错的原因主要有以下几点： 查询复杂度高：查询涉及大量数据或复杂的查询逻辑，导致执行时间过长。...网络延迟：网络延迟或带宽问题，导致查询执行时间增加。 错误的超时设置：设置的超时时间过短，不足以完成查询操作。...四、正确代码示例 为了正确解决该报错问题，可以适当延长查询超时时间，并优化查询以提高执行效率。...同时，可以通过以下方式优化查询以提高执行效率： 使用索引：确保查询字段上有索引，以加快查询速度。
结果是查询成功完成，而不是因内存不足错误而失败。代价是由于需要额外的磁盘 I/O 写入临时数据并将其读回而导致性能下降。速度可能会显着下降。...在这种场景下虽然SQL最终执行成功，但受制于后端接口与微服务的超时时间限制，最终SQL计算任务仍然超时失败。...因为我们的业务系统中，有大量的看板与报表需要请求Impala，所以Impala需要处理的SQL查询数量，相对也是比较高的。...在进行该操作之后Impala的目录与协调缓存器只是知道了相应的数据库，数据表的信息，并不会同步这些表的元数据信息，只有这些表触发查询请求时才会触发这些元数据同步。REFRESH同步重新加载元数据。...如果我们通过Impala查询的是Hive的数据，或者是存储于HDFS上的数据，REFRESH是无法感知由 HDFS 重平衡等操作触发的HDFS文件块位置的变化，因此在查询执行期间会导致远程读取，从而影响查询性能
通过分析发现：前端部分页面加载失败，日志显示网络请求超时。后端部分 API 在特定场景响应时间过长。运维发现切换网络时负载偏高。...使用 Promise 实现异步操作的流畅性，使日志记录的同时可以继续其他操作。实际应用场景跨团队协作时，前端开发者可提供记录的日志给后端，快速确认问题是否出在接口上。...后端模块的优化：接口性能与容错机制接口性能优化通过优化 SQL 查询和引入缓存机制，减少数据库的响应时间，提高接口效率。...实际应用场景数据查询耗时较长的业务（如统计分析、批量查询）通过缓存显著提高响应速度。高并发场景下避免数据库压力过大。容错机制：请求重试当网络请求失败时，允许应用自动重试指定次数，提高成功率。...如果请求失败（通过 catch 捕获），判断剩余重试次数 retries。在剩余重试次数大于 0 时，递归调用自身并减少 retries。当重试次数用尽仍失败时，抛出错误终止请求。
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