执行后台任务的一个简单的解决方案是在单独的线程或进程中运行它。...项目布局是由Cookiecutter Django产生的;然而，我只保留了一些依赖项，在我看来，这些依赖关系促进了这些用例的开发和准备。...情景3 - 每个任务的文件记录 在我的一个项目中，我开发了一个应用程序，它为终端用户提供了一个提取、转换、加载(ETL)的工具，这个工具能够接收并过滤大量的分层数据。...我们的团队选择使用芹菜作为后台作业和长时间运行的任务的后端。我们广泛地使用它来做各种各样的用例，在这篇文章中只提到了几个。我们每天摄取和分析千兆字节的数据，但这只是水平扩展技术的开始。...两者都可以是系统的隔离组件，既不知道也不与其他组件直接通信。 什么是Celery for Python？ 芹菜是Python世界中最受欢迎的后台工作经理之一。
本文由哔哩哔哩前端工程师 墨白 翻译分享 我喜欢移动app，而且也是那些坚持使用Web技术构建移动应用程序的人之一。...在理解这个概念并自己尝试了一下之后，我觉得没有必要再做 hybrid 应用了。 我们准备做这样的一个demo： ?...事实上，PWA 不仅解决了离线错误，还在恢复连接的时候将用户与内容连接起来。移动设备是渐进式 web 应用的主要使用场景。让我来告诉你为什么？...如果想让用户在离线场景下依然保持打开 web 页面，你需要在用户打开 web 应用并且有网络连接时做一些“后台任务”，这个“后台任务”会搜集 web 页面最近一次运行需要的一些资源，以备离线时使用。...优化 我的想法是，如果 PWA（或者 service workers）技术成熟并且被大规模应用的话，为什么不节省掉： 前往应用商店 下载并不常用的 app 呢？
产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。 单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。...Celery的定义 Celery（芹菜）是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。...tasks.py,后面的tasks就是APP的名称，worker是一个执行任务角色，后面的loglevel=info记录日志类型默认是info,这个命令启动了一个worker,用来执行程序中add这个加法任务...这个任务已经由之前启动的Worker异步执行了，然后我打开之前启动的worker的控制台,对输出进行查看验证，结果如下： ?...但这个功能默认是不开启的，需要设置一个 Celery 的结果后端（backend），这块我在下一个例子中进行了学习。
随着互联网的兴起，CS架构不适合Web，最大原因是 Web 应用程序的修改和升级非常频繁，CS架构需要每个客户端逐个升级桌面 App，因此，Browser/Server模式开始流行，简称BS架构。...如果返回值是一个字典，那么会调用 jsonify() 来产生一个响应。以下是转换的规则： 如果视图返回的是一个响应对象，那么就直接返回它。...flask 开启 debug 模式，启动服务时，dubug 模式会开启一个 tensorflow 的线程，导致调用 tensorflow 的时候，graph 产生了错位。...测试了一下好像不行 Q2：无法启动服务，CRITICAL WORKER TIMEOUT 当使用 gunicorn 启动 flask 服务时，查看服务器状态和日志文件发现一直在尝试启动，但是一直没有成功。...CRITICAL WORKER TIMEOUT 这是 gunicorn 配置参数timeout导致的。默认值为30s，即超过 30s，就会 kill 掉进程，然后重新启动restart。
声明：本文仅做技术分享，图片结果均为网络分享图片，请各位看后遵守《网络安全法》，在授权前提下进行渗透测试，学习本文技巧所有产生后果与笔者无关。...二、CDN-worker伪装 好多大佬拿这个技巧和域前置类比，我就不多废话，网上教程有不少： ? 建立worker子域： ?...这里介绍一个web代理服务：heroku，可注册匿名账户，从github拉取代码建立网站，或者部署docker建立app，相当于多个随便用的代理VPS。...都可以的啦~ 然后创建app： heroku container:login heroku create ?...抓包发现为herokuapp的地址： ? 缺点：1只可代理http协议。2heroku有用户协议，如果不慎会被封号。 优点：地址黑了可以直接删了app重建一个。
01 任务类别简介 任务进程为后台作业提供了一个便捷的解决方案。Worker过程独立于应用程序运行，甚至可以位于不同的系统上。应用程序和worker之间的通信是通过消息完成的。...需要调用refresh()方法来从Redis更新内容 07 任务的数据库表示 对于Web应用程序，情况会变得更复杂一些，因为一旦任务传递请求的处理而启动，该请求随即结束，而该任务因为我希望应用程序跟踪每个用户正在运行的任务...当我要从后台任务发送电子邮件时（已经是初步的了），基于线程的二级后台任务没有什么意义，所以我需要同时支持同步和异步电子邮件的发送。...将运行在由RQ控制的单独前进中，而不是烧瓶，因此如果发生任何意外错误，任务将中止，RQ将向控制台显示错误，然后返回等待新的作业。worker的输出或将其记录到文件中，否则将永远不会发现有错误。...只要使用app.logger，我也可以得到这些错误信息 接下来，我将编写实际的起始代码，它只需发出一个数据库查询并在循环中遍历结果，随之而来的累积在字典中： app / tasks.py：从数据库读取用户动态
我的目标是创建一个以简单的方式提高性能的解决方案。主要目标是保持应用程序的核心部分平稳运行，即使它正在进行大量图像处理。...为了处理后台任务，我使用 Asynq。它安排了这些任务，因此它们不会压倒服务的主要部分。这对于保持服务正常运行而不会出现任何延迟或问题非常重要。...Async 是一个强大的任务队列，允许我将繁重的图像处理任务从主线程中卸载。这意味着这些任务可以异步处理，确保应用程序的核心功能不受影响。...它是用一种叫做 Go 的编程语言编写的，它非常适合同时做很多事情而不会混淆。这项服务可以非常快速地更改图像大小，将它们切换到不同的格式，并使它们看起来更好。...以下是简明扼要的总结： 该 UploadImage 函数通过 POST 请求处理图像上传。它首先检查上传是否成功，并相应地处理错误。
要 安装最新的Heroku Toolbelt版本，请访问https://toolbelt.heroku.com/，并根据你使用的操作系统按 相关的说明做：使用只包含一行的终端命令，或下载并运行安装程序。...dj-database-url包帮助 Django与Heroku使用的数据库进行通信，dj-static和static3包帮助Django正确地管理静态文件， 而gunicorn是一个服务器软件，能够在在线环境中支持应用程序提供的服务...注意 在Windows系统中，有些必不可少的包可能无法安装，因此如果在你尝试安装有些这样 的包时出现错误消息，也不用担心。重要的是让Heroku在部署中安装这些包，下一节就 将这样做。...在Heroku部署中，这个目录总是/app。在本地部署中，这个目录通常是项目文件夹的名称（就我 们的项目而言，为learning_log）。...上述内容没有什么特别之处，只是指出了在项目中添加这个文件的原因。
在学习Celery之前，我先简单的去了解了一下什么是生产者消费者模式。...产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。 单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。...然后我接着去学习Celery Celery的定义 Celery（芹菜）是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。...RabbitMQ服务器，结果如下，成功运行： 之后我安装Redis,它的安装比较简单,如下： $ sudo pip install redis 然后进行简单的配置，只需要设置 Redis 数据库的位置...的队列里面，然后我在当前应用目录下执行命令： 这个worker就只负责处理for_add这个队列的任务，执行这个任务： 任务已经被执行，我在worker控制台查看结果： 可以看到worker收到任务
这样一来，整个架构的复杂性就大大提升了。 这两年里，我一直在思考，游戏服务器和WEB服务器最本质的区别是什么？为什么WEB可以很轻松的做伸缩， 而游戏服务器想要做对就很难。 现在，我想我有了答案。...在此之前，先定义两个术语： “错误” -> 是指产生了不可预料/推理的结果，比如并发过程中，两个线程同时对一个变量进行自增（没有使用原子操作指令)。...这种结果是无法预料了，就算出了错了，你也很难推理出正确结果。 “异常” -> 是指产生了一些异常的，但是可推理出正确结果的操作。...我们的游戏服务与WEB的”数据”服务很相似。每一个实例都负责惟一的一份数据，而且我们游戏服务并没并有提供ACID。 试想一下，如果我们用’etcd’来做服务发现会发生什么情况。...一旦出现这种情况后，我们的期望应该是”异常”而不是”错误”。 ---- 为了解决这个问题，我们必须自己设计“服务发现”机制。 在这次设计中，我将所有实例分为两类，master和worker。
产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。 单单抽象出生产者和消费者，还够不上是生产者消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间，作为一个中介。...然后我接着去学习Celery Celery的定义 Celery（芹菜）是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，并且提供维护这样一个系统的必需工具。...RabbitMQ服务器，结果如下，成功运行： ?...这个任务已经由之前启动的Worker异步执行了，然后我打开之前启动的worker的控制台,对输出进行查看验证，结果如下： ?...from celery import Celery #从celery导入Celery的应用程序接口 App.config_from_object(‘pj.config’) #从config.py中导入配置文件
你需 要使用应用程序的名称，可以是Heroku提供的名称（如afternoon-meadow-2775.herokuapp.com）， 也可以是你选择的名称。...Heroku发现仓库发生了变化，因此重建项目，确保所有的修改都已生效。...这样的结果非常理想，你接着开 发这个项目时，将看到信息丰富的错误消息，但用户看不到有关项目代码的重要信息。...在本地查看错误页面 在将项目推送到Heroku之前，如果你要在本地查看错误页面是什么样的，首先需要在本地设 置中设置Debug=False，以禁止显示默认的Django调试页面。...为此，可对settings.py做如下修改（请 确保你修改的是用于本地环境的settings.py部分，而不是用于Heroku的部分）： settings.py --snip-- # 安全警告
在本文中，我们将介绍基本的Kubernetes概念。Kubernetes的术语很多，可能会令人生畏。 我将帮助您建立一个思维模型，以加快对技术的了解。 首先，我们将研究6层抽象及其组成的各个部分。...当 ReplicaSet 对 APP 进行水平扩展的时候，就会复制 Pod，每个 Pod 运行相同的容器代码。 Pod 生存在 Worker Node 上。 Node Cluster ?...一个 Pod 就是一个最小单元，其中的内容绝对不会被分割在2个Node上，一个 Pod 中的内容始终作为一个整体。 谁告诉 Node 做什么呢？Master。...不管叫啥，他的作用就是指挥 Worker Node。 Master 负责做调度决策、响应事件、实现变更、监控集群。...如果一个 Pod 因为 Node 故障而关闭，ReplicaSet 会自动在其他 Node 中启动这个 Pod。
这允许开发人员在端到端请求从一个服务移动到另一个服务时“跟踪(trace)”它的路径，让他们能够查明对整个系统产生负面影响的单个服务中的错误或性能瓶颈。...完成后，您不仅会了解分布式跟踪的基础知识，还会了解如何应用跟踪技术来更有效地调试全栈 Web 应用程序。 但首先，让我们回到开头：什么是分布式追踪？...上图说明了 trace 如何从一个服务（一个在浏览器上运行的 React 应用程序）开始，并通过调用 API Web Server 继续，甚至进一步调用后台任务 worker。...请注意，虽然服务器返回了成功的响应，但实际的“工作”直到后台任务 worker 拿起新排队的 job 并实际发送电子邮件后才完成。 在某个点上，队列处理器开始处理排队的电子邮件作业。...Sentry 还使用跟踪元数据来增强它的错误监控功能，以了解在一个服务(如服务器后端)中触发的错误如何传播到另一个服务(如前端)中的错误。
所以现在希望，在用户提交数据后，立刻就 能收到一个回复（比如说task ID），等到任务结束后，通知用户，用这个ID就可以获取结果（当然可以是服务器靠这个ID来输出结果）。...我也考虑过用ajax直接部分刷新页面，但是感觉对于长时间的并发任务，可能不是很合适（看到的ajax例子都是很简单的，不是很懂是不是不适合复杂的计算逻辑？）。总之，为了以后的发展，还是学一下水芹菜吧。...实际应用时，用户从 Web 前端发起一个请求，然后将请求所要处理的任务丢入 broker中，由空闲的 worker 去处理，处理的结果会暂存在后台数据库 backend 中。...为了让celery中执行任务的结果返回Django，再装一个 sudo pip install django-celery-results 使用redis做broker和backend，安装： sudo...as celery_app __all__ = ['celery_app'] 然后进入根目录 celery worker -A probe -l info ?
一般来说，更多的任务会导致更多的处理，产生更多的 CPU 使用量，最终触发我们的工作器的自动伸缩。它似乎工作得很好，除了某些边缘情况。...然而，这是一项大量的工作，当有KEDA[4]的时候，为什么要另起炉灶呢？ KEDA 是什么？ KEDA 是一个基于 Kubernetes 的事件驱动自动伸缩器，旨在使自动伸缩变得非常简单。...有了 KEDA，你可以很容易地定义你想要扩展的应用程序，而不改变应用程序本身，其他应用程序继续运行。...这使得 KEDA 成为一个灵活和安全的选择，可以与任意数量的其他 Kubernetes 应用程序或框架一起运行。 我们如何使用 KEDA？...使用 KEDA 来自动伸缩我们的工作器，可以显著避免由于阻塞的 I/O 调用而导致的 Zap 处理延迟。我们正在慢慢更新 Zapier 的应用程序以使用 KEDA。
一部分人认为 Heroku 已经失败了，但是另一部分人恰恰相反——他们认为 Heroku 是一个不折不扣的成功。 从成功的角度来讲，以 2.12 亿美元卖给 Salesforce 是一个明显的胜利。...Heroku 用了好几年的时间来开发这一特性，尽管他们成功了，但是 Heroku 在产品领导力方面的黄金时代已经结束，而且他们也没有取得什么进展来说服别人相信它是个好点子。...检查失败 那么，到底发生了什么呢？一切成功的基石都已经就位，因此无法实现其雄心勃勃的愿景并非必然。...Docker 视野狭隘：Docker 的第一个版本引起了如此大的轰动和广泛的兴趣，以至于 Heroku 之中的很多人对它产生了一种不健康的痴迷。...最好还是把精力集中在逐步改善 Cedar 上，而不要在地平线上找什么“灵丹妙药”。
但这两个报错完全不是在一个线程里面的，一个是处理前端的Reactor线程，一个是处理后端SQL的Worker线程，如下图所示: ?...只能靠日志分析了 既然找不到什么头绪，那么只能从日志入手，好好分析推理了。REACTOR线程和Worker线程同时报错，但两者并无特殊的关联，说明可能是同一个原因引起的两种不同现象。...由于app1的commit特别慢而卡住了reactor1线程，从而落在reactor1线程上的握手操作都会超时！如下图所示: ?...为什么之前的模拟宕机测试发现不了这一点 因为模拟宕机的时候，在事务开始的第一条SQL就会报错，而执行SQL都是在Worker线程里面， 所以并不会触发reactor线程中commit超时这种现象，所以测试的时候就遗漏了这一点...这样，commit如果卡住就不再会引起创建连接失败这种应用报错了。 总结 由于软件层面其实是比较信任硬件的，所以在硬件出问题时，就会产生很多诡异的现象，而且和硬件最终的原因在表面上完全产生不了关联。
由于封网，线上中间件和应用已经稳定在线上跑了一个多月，代码层面没有任何改动！突然出现的这个错误感觉是环境出现了某些问题。...只能靠日志分析了 既然找不到什么头绪，那么只能从日志入手，好好分析推理了。REACTOR线程和Worker线程同时报错，但两者并无特殊的关联，说明可能是同一个原因引起的两种不同现象。...如下面所示: 由于app1的commit特别慢而卡住了reactor1线程，从而落在reactor1线程上的握手操作都会超时！...如下图所示: 为什么之前的模拟宕机测试发现不了这一点 因为模拟宕机的时候，在事务开始的第一条SQL就会报错，而执行SQL都是在Worker线程里面， 所以并不会触发reactor线程中commit超时这种现象...这样，commit如果卡住就不再会引起创建连接失败这种应用报错了。 总结 由于软件层面其实是比较信任硬件的，所以在硬件出问题时，就会产生很多诡异的现象，而且和硬件最终的原因在表面上完全产生不了关联。
铅笔边缘 接下来，我们将展示如何应用每个过滤器，以及从每个过滤器中获得什么样的结果。 铅笔素描滤波器 使用“铅笔素描”滤波器，您的图像将被转换为素描，就像使用铅笔绘制图像一样。...现在让我逐行解释一下该图像发生了哪些变化。 在第一行中，我们使用OpenCV的cvtColor()功能将图像从彩色通道转换为灰度通道。这很简单，处理的结果是我们将图像变成了灰度图。...较小的值只会产生非常相似的颜色进行平均（即平滑），而相差很大的颜色将保持不变。 最后，我们使用自适应阈值的结果作为掩码。然后，根据蒙版的值合并细节增强的结果，以创建具有清晰边缘的清晰效果。...要将Web应用程序部署到Heroku，首先要免费创建一个Heroku帐户，然后下载Heroku CLI。...为确保您位于新创建的应用程序内部，请键入以下内容： heroku git:remote -a your-app-name 接下来，我们需要在新创建的应用程序中添加一个buildpack，以使OpenCV
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