善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的，同样，ChatGPT后台Api接口请求中，如果将Stream参数设置为True后，Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回，进而更快地给到前端用户反馈，同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent ev
https://juejin.cn/post/7167153109158854687 前言 大家好，我是捡田螺的小男孩。 之前工作中，遇到一个504超时问题。原因是因为接口耗时过长，超过nginx配置的10秒。然后 真枪实弹搞了一次接口性能优化，最后接口从11.3s降为170ms。本文将跟小伙伴们分
https://help.aliyun.com/document_detail/142171.html 通过修改hz参数的值，您可以调整Redis执行定期任务的频率，从而改变Redis清除过期key、清理超时连接的效率。 Redis定期任务与hz参数的关系 为了定期检测资源和服务状态并根据预定策略执
https://cloud.tencent.com/developer/article/2183079 在使用 Redis 的过程中，你是否遇到过下面这些问题： 开启 RDB 落盘，业务频繁出现请求超时。 除了 save 和 bgsave 命令，还有哪些操作会触发 RDB 落盘？ 执行了 flush
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35803906 今天线上系统出了点问题，机房的电信出口突然不通了，原本以为能自动切换的nginx配置，居然没有生效，导致了业务告警，手工紧急处理了才解决了。 当时的设想是，如果这个服务的访问，出现了500或者超时的情况，会自动重试到下一个服
问题背景：UI页面点击会偶尔返回error，检查调用日志，发现nginx报502报错，因此本文即排查502报错原因。 如下红框可知，访问本机个备机的服务502了，用时3秒左右（可见并不是超时） 先给出原因：是因为tomcat8默认的acceptCount是100，请求量大的时候，会将一些来不及处理的
高可用高并发系统设计概念学习 二 前言一、隔离术线程隔离进程隔离集群隔离机房隔离读写隔离动静隔离爬虫隔离 二、超时与重试机制代理层超时与重试客户端超时设置client_header_timeout timeclient_body_timeout timesend_timeout timekeepal
# 背景 我前面写了几篇文章，讲c3p0数据库连接池发生了连接泄露，但是随机出现，难以确定根因，最终呢，为了快速解决问题，我是先写了个shell脚本，脚本主要是检测服务的接口访问日志，看看过去的30s内是不是接口几乎都超时了，如果是的话，咱们就重启服务。然后把这个shell加入到了crontab里，
在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。
作者：京东科技 徐传乐 背景 在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。 事情最初是线上某应用垃圾收集出现Full GC异
本文介绍了一次排查Dubbo线程池耗尽问题的过程。通过查看Dubbo线程状态、分析Jedis连接池获取连接的源码、排查死锁条件等方面，最终确认是因为使用了cluster pipeline模式且没有设置超时时间导致死锁问题。
稳定性治理是一个长期的过程，要把稳定性的工作融入到研发过程中，一方面要有意识尽量别埋坑，比如微服务强调中间件隔离，我们就不要混用中间件了，另一方面稳定性问题要一步到位，比如治理超时时间，要有个完整规范定义超时时间，并在研发过程中对新增接口、历史接口都配置合理，且能够动态更新。
问题描述 Redis服务负载达到100%后的影响及有何优化方法 问题解答 Redis的负载达到100% 意味着 Redis 服务器繁忙，无法跟上请求，导致客户端发送出来的请求超时。 常规情况下有一下几种情况可以导致这个问题： 1） 请求量变大达到服务上限 2） 执行默写时间复杂度高的指令，如KEYS
目录 一、配置Nginx隐藏版本号1、第一种方法修改配置文件2、第二种方法修改源码文件，重新编译安装 二、修改Nginx用户与组三、配置Nginx网页缓存时间四、实现Nginx的日志分割五、配置Nginx实现连接超时六、更改Nginx运行进程数七、配置Nginx实现网页压缩功能八、配置Nginx防盗
Sleuth 简介 随着业务的发展，系统规模变得越来越大，微服务拆分越来越细，各微服务间的调用关系也越来越复杂。客户端请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，几平每一个请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟超时或者错误都有可能引起整
在网络传输中，数据的可靠性和稳定性一直是一个重要的挑战。幸运的是，重传机制应运而生，为我们解决了这个问题。本文将深入探讨重传机制在网络中的应用和工作原理。我们将介绍TCP中最常见的超时重传和快速重传，以及SACK和D-SACK这两种高级重传机制。了解这些机制如何工作可以帮助我们更好地理解数据传输的可...
摘要：Raft算法是一种分布式共识算法，用于解决分布式系统中的一致性问题。 本文分享自华为云社区《共识算法之Raft算法模拟数》，作者： TiAmoZhang 。 01、Leader选举 存在A、B、C三个成员组成的Raft集群，刚启动时，每个成员都处于Follower状态，其中，成员A心跳超时为1
在生活中，如果电路的负载过高，保险箱会自动跳闸，以保护家里的各种电器，这就是熔断器的一个活生生例子。在Hystrix中也存在这样一个熔断器，当所依赖的服务不稳定时，能够自动熔断，并提供有损服务，保护服务的稳定性。在运行过程中，Hystrix会根据接口的执行状态（成功、失败、超时和拒绝），收集并统计这些数据，根据这些信息来实时决策是否进行熔断。
在这篇文章中，我将分享一次由于操作不当导致数据库瘫痪的经验。通过回顾故障发生的时间、系统简介、时间线、问题分析和经验总结等方面的内容。讨论操作时间不当、操作流程不当、缺乏执行计划和限流机制等问题，并提出一些建议，如确认数据库更新时间、优化更新操作、使用限流工具、设置超时时间和重试机制、调整数据库参数以及定期维护和优化数据库。通过分享这次经验，我希望能帮助他人避免类似的错误，并提高数据库操作的准确性和稳定性。
目录eDEX-UI主要亮点：优点：软件简介安装LinuxWindows效果更换皮肤matrixTron-disrupted退出常见问题解答 eDEX-UI，不仅是一款全屏幕、跨平台的终端模拟器和系统监视器，更是一件被封存的艺术品，让你尽情沉浸于科幻般的装逼幻想之中。它的界面设计独特，仿佛来自未来世界
