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Apache DolphinScheduler 工作流卡死,怎么解决?

背景 Apache DolphinScheduler 有时候可能会出现工作流卡死问题: 工作流显示运行状态(小齿轮一直转),但进入工作流查看各任务实例却是没有运行的状态。工作流执行时间超时严重,有的甚至达到几天都执行不完。 工作流显示运行状态,进入工作流,各子工作流也显示运行状态,但再进入子工作流,各任务实例其实已经运行完了,此时子工作流卡节点死不动一直运行状态,下一个节点也不调起。持续很久都不结束。 解决思路 发生这种情况,根据以往处理经验,只有一种可能:那就是 Apache DolphinScheduler 操作 MySQL 数据库超时了,MySQL 出现了死锁、事务超时、查询时间长等,导致 Apache DolphinScheduler 状态与数据库不同步了。工作流也无法继续下去。 解决方案 一般Apache DolphinScheduler的数据库操作超时,就会卡住,有的会卡在调数据库前,有的是会卡在调数据库后,对数据库基本是写操作。卡住咱们也没法,只能保证数据库能用了,然后再重试之前的操作。 我们一般采用如下方案: 查看 Apache DolphinScheduler MyS...

Kafka 性能调优:linger.ms 和 batch.size 的最佳实践

2025 年 3 月 18 日,Apache Kafka 4.0 正式发布。 在此次版本更新中,相较于架构层面的升级,开发者们也应关注一个关键的细节变更:官方将生产者参数 linger.ms 的默认值,从沿用多年的 0ms 正式修改为 5ms。 这一调整直击传统性能调优的认知盲区,在传统观念中,linger.ms=0 意味着"零等待"和实时发送,通常被视为降低延迟的首选策略。然而,Kafka 4.0 的默认值变更揭示了一个更深层的性能逻辑:在复杂的网络 I/O 模型中,单纯追求发送端的实时性并不等同于全局的低延迟。通过引入微小的"人工延迟"来换取更高的批处理效率,往往能显著降低系统的延迟。 以 Kafka 4.0 的默认值变更为契机,本文将深入分析 linger.ms 和 batch.size 这两个核心参数背后的协同机制。帮助你在面对复杂的生产环境时,基于原理掌握linger.ms 和 batch.size 的最佳实践。 概念拆解:linger.ms 和 batch.size 参数 为了透彻理解这次变更背后的深层逻辑,首先我们需要回归基础,准确理解这两个核心参数的概念。 linger...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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