我有这段代码来发出异步HTTP请求:
public static void MakeRequest(Uri uri, Action<RequestCallbackState> responseCallback)
{
WebRequest request = WebRequest.Create(uri);
request.Proxy = null;
Task.Factory.FromAsync<WebResponse>(request.BeginGetResponse, request.EndGetResponse, null).ContinueWith(task =>
{
WebResponse response = task.Result;
Stream responseStream = response.GetResponseStream();
responseCallback(new RequestCallbackState(response.GetResponseStream()));
responseStream.Close();
response.Close();
});
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
它可以工作,但我需要设置一个请求超时.我试图使用request.Timeout但似乎没有做任何事情.有没有办法在此代码中设置任务超时?
编辑添加新的超时回调.新代码:
public static void MakeRequest(Uri uri, Action<RequestCallbackState> responseCallback)
{
WebRequest request = WebRequest.Create(uri);
request.Proxy = null;
IAsyncResult t = Task.Factory.FromAsync<WebResponse>(request.BeginGetResponse, request.EndGetResponse, null).ContinueWith(task =>
{
WebResponse response = task.Result;
Stream responseStream = response.GetResponseStream();
responseCallback(new RequestCallbackState(response.GetResponseStream()));
responseStream.Close();
response.Close();
});
ThreadPool.RegisterWaitForSingleObject(t.AsyncWaitHandle, new WaitOrTimerCallback(TimeoutCallback), request, 1000, true);
} …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在用Python编写客户端 - 服务器应用程序.我们的想法是拥有一台主服务器和数千个将与之连接的客户端.服务器将随机发送小文件到要处理的客户端,客户端必须每分钟完成工作并将其状态更新到服务器.我的问题是,目前我只有一个小而老的家庭服务器,所以我认为它无法处理这么多连接.也许你可以帮我这个:
编辑:我更新了问题,以解释问题稍微好一点,但主要是为了解决同样问题的人.在@TimMcNamara答案中实际上有一个很好的解决方案.
我有一个使用Bootstrap v3.0的网站.在其中一个视图中,我需要显示6对键值项,我使用的是dl-horizontal元素.我的这个列表的问题是我的键有不同的长度,所以当我有一个长键时,文本被截断.将文本分成两行或更多行会很好.这可能吗?有没有更好的元素来做到这一点?
当文字太短时我也有问题.在这种情况下,左边有很多空间.这是一个例子:

我正在尝试在 Yarn 中执行一个简单的 Pyspark 作业。这是代码:
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = (SparkConf()
.setMaster("yarn-client")
.setAppName("HDFS Filter")
.set("spark.executor.memory", "1g"))
sc = SparkContext(conf = conf)
inputFile = sc.textFile("hdfs://myserver:9000/1436304078054.json.gz").cache()
matchTerm = "spark"
numMatches = inputFile.filter(lambda line: matchTerm in line).count()
print(numMatches, "lines contain", matchTerm)
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我不知道代码是否有效,这不是重点。问题是,当我使用./bin/pyspark ../job.pyspark 目录中的命令运行它时,出现下一个错误(只是整个输出的一小部分):
15/09/01 17:57:02 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_1_piece0 in memory on hadoop-05:44841 (size: 3.8 KB, free: 534.5 MB)
15/09/01 17:57:02 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, hadoop-05): org.apache.spark.SparkException:
Error from python worker:
/usr/bin/python2.7: …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有一个MyObserver类,它监听Notifier中的更改.Notifier扩展了Observable并使用notifyObservers(Object)通知其事件.作为参数传递的对象始终是同一个类的实例.问题是每个观察者都需要听取不同的事件.例如,一个观察者需要监听状态改变的事件,而其他观察者需要监听所有类型的事件.我怎样才能用观察者模式做到这一点?
谢谢.
我需要审核一些数据库表的所有更改.例如,对于给定的员工,我需要知道所有地址以及修改此字段的日期.实际上我正在使用Spring Data,Hibernate和JPA.一个很好的选择是使用Hibernation Envers,但问题是我无法使用Spring Data获取历史记录.另一种选择是拥有一个Employee_history表,但我没有看到从两个不同的表中获取Employee记录的方法(我想在Employee表中插入,但从Employee和Employee_history中获取数据).有没有其他方法可以实现这一目标?
我正在使用配置文件在 Python 应用程序中配置我的记录器。这是文件:
[loggers]
keys=root
[logger_root]
level=INFO
handlers=console
[handlers]
keys=console,file_rotating
[handler_console]
class=StreamHandler
level=WARNING
formatter=console
args=(sys.stderr,)
[handler_file_rotating]
class=TimeRotatingFileHandler
level=DEBUG
formatter=file
args=('../logs/twicker.log', 'd', 1, 5)
[formatters]
keys=console,file
[formatter_console]
format=%(levelname)s - %(message)s
[formatter_file]
format=%(asctime)s - %(levelname)s - %(module)s - %(message)s
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我的问题是 TimeRotatingFileHandler。每次运行该应用程序时,都会出现下一个错误:
导入错误:没有名为“TimeRotatingFileHandler”的模块
我做错了什么?我也尝试将类行更改为,class=handlers.TimeRotatingFileHandler但在这种情况下,我收到下一个错误:
导入错误:没有名为“处理程序”的模块
我必须开发一个必须建立大量连接才能接收和发送小文件的服务器。问题是,使用 C++ 提高性能是否值得花时间开发代码,或者是否最好使用 Python 并不时调试代码以加快速度。也许是一个有点抽象的问题,没有给出很多联系,但我真的不知道。至少 10,000 个连接/分钟来更新客户端状态。
Spring应用程序中有没有办法知道初始化何时完成?部署我的应用程序后,我必须运行一些代码,并且我正在搜索类似ServletContextListener或Spring内置事件的内容.
我有一个用Spring制作的仪表板,必须控制一些任务执行.基本思想是让一个线程定期向远程跟踪器发送此任务.我怎样才能实现这个帖子?我一直在阅读,有些人说使用线程不是一个好主意.这会导致Spring生命周期出现问题吗?是否有另一种方法可以定期调用方法?
python ×4
java ×3
spring ×3
events ×2
apache-spark ×1
asynchronous ×1
c# ×1
c++ ×1
cpu-speed ×1
hadoop ×1
hadoop-yarn ×1
hibernate ×1
jpa ×1
listener ×1
logging ×1
performance ×1
pyspark ×1
python-3.x ×1
sockets ×1
spring-data ×1
spring-mvc ×1
task ×1