我调用findOne来找到一个用户,然后我将他的命令保存到我的变量命令中,我返回的变量命令有时是未定义的。
const findAllCommands = async (user) => {
const commands = [];
const cache = await checkCache(user);
if (cache) {
logger.info('Existing CACHE found!');
return cache;
}
await User.findOne({ username: user }, (err, res) => {
if (err) {
logger.error('ERROR: ' + err);
throw new Error(err);
}
res.commands.forEach((v) => {
commands.push(v);})
});
await addToCache(user, JSON.stringify(commands));
return commands;
};
每当我使用async await
语法时,我都会使用try catch
块。另外,如果只需要一个字段,则只能查询该字段。
const findAllCommands = async (user) => {
try {
const cache = await checkCache(user);
if (cache) {
logger.info('Existing CACHE found!');
return cache;
}
const commands = await User.findOne({ username: user }, "commands");
await addToCache(user, JSON.stringify(commands));
return commands;
} catch(error) {
console.log(error)
}
};
所以我有一些代码,我在我的主线程中创建了6个线程,它们运行一些代码。我启动线程。然后我在线程上调用,以便主线程在继续执行之前等待它们全部死亡。 现在,我正在使用一些非常基本而且很可能不准确的方法来衡量代码运行的时间。只需调用以获取开始和结束时的系统时间,然后打印差异。 比方说,运行我的所有代码大约需要500毫秒。 我决定删除每个线程对的调用,而是让我的主线程睡眠20毫秒。这导致我的代码在大约200
我试图提取顶级URL并忽略路径。我使用的代码如下: 这个脚本已经运行了一个小时了。当我运行它时,它给出了以下警告: 如果有人能给我一个更快的建议,我将不胜感激,也许是“警告”建议的方法
我想知道是否有任何方法可以更改由猫鼬,和方法返回的文档对象的可用字段的值,并通过应用到数据库中的更改来更新它们。下面的代码片段是我期望完成我想要的工作:
我有一个Kafka流应用程序,它从几个主题中获取数据,并将数据加入另一个主题。 Kafka配置: 注意:我在运行Kafka Brokers的机器上运行Kafka Streams应用程序。 每小时消耗/产生数百万条记录。每当我让Kafka经纪人倒下时,都会进入再平衡阶段,再平衡大约需要30分钟,有时甚至更长时间。 有人知道如何解决Kafka消费者的再平衡问题吗?而且,很多时候,它在重新平衡时抛出异常
我目前在一个非常奇怪的猫鼬错误,我不知道是什么导致了这个问题。当我调用方法时,我得到一个有效的实例,只有字段未初始化。当我试图保存文档中的更改时,它会崩溃 我有一个简单的模式定义: 当我打电话给你 Mongoose返回文档,但只有未初始化。当我试图保存修改过的文档时,整个函数崩溃,而不是在此之前。我还将该文档记录到控制台,以验证是否缺少了“\u id”字段。 注意,是从另一个查询中提取的,是一个有
我刚开始使用Spring和JPA/Hibernate,我会拔下我的头发。 这是我的: 谢谢你的帮助。
关于方法何时应该返回CompletableFuture的一般准则是什么?假设有两个类A和B,其中类B有一个执行大量IO的方法performTask(),类A调用performTask()方法在Java可以使用以下方法编写多线程代码: < li >让方法的调用方决定是否使用ThreadPool异步执行方法。在这种情况下,A将异步调用performTask()方法,这样类B就不需要使其方法异步。 <
问题陈述 我已将分区的 CSV 文件读入 Spark 数据帧。 为了利用Delta表的改进,我尝试将其作为Delta导出到Azure Data Lake Storage Gen2内的一个目录中。我在Databricks笔记本中使用以下代码: 整个数据帧大约有160 GB。 硬件规格 我正在使用具有12个内核和42 GB RAM的集群运行此代码。 然而,看起来整个写作过程都由Spark/Databa