원격 Redis 대기열?
프로젝트가 127.0.0.1에서 로컬로 실행되고 있습니다. 222.222.222.222가 서버를 실행합니다.
원래는
1000개의 큐 요청이 로컬에서 발행되어 로컬 Redis 큐 A로 전송됩니다. A1이 완료되면 큐 B의 B1이 시작되고 로컬 청취가 시작되는 식입니다. 대기열이 모두 끝나면 성공합니다.
이제
1000개의 대기열 요청이 로컬로 발행되어 서버의 Redis 대기열 A로 전송됩니다. A1이 완료되면 대기열 B의 B1이 로컬로 수신 대기를 시작합니다. 그러나 7~8개의 요청을 실행한 후에는 로컬 모니터링에서 php.exe 시간 초과 예외가 발생하고 모니터링이 종료됩니다.
왜 이런 일이 발생하는지 물어봐도 될까요?
답글 내용:
프로젝트가 127.0.0.1에서 로컬로 실행되고 있습니다. 222.222.222.222가 서버를 실행합니다.
원래는
1000개의 큐 요청이 로컬에서 발행되어 로컬 Redis 큐 A로 전송됩니다. A1이 완료되면 큐 B의 B1이 시작되고 로컬 청취가 시작되는 식입니다. 대기열이 모두 끝나면 성공합니다.
이제
1000개의 대기열 요청이 로컬로 발행되어 서버의 Redis 대기열 A로 전송됩니다. A1이 완료되면 대기열 B의 B1이 로컬로 수신 대기를 시작합니다. 그러나 7~8개의 요청을 실행한 후에는 로컬 모니터링에서 php.exe 시간 초과 예외가 발생하고 모니터링이 종료됩니다.
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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Laravel은 웹 응용 프로그램을 쉽게 구축하기위한 PHP 프레임 워크입니다. 설치 : Composer를 사용하여 전 세계적으로 Laravel CLI를 설치하고 프로젝트 디렉토리에서 응용 프로그램을 작성하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 라우팅 : Routes/Web.php에서 URL과 핸들러 간의 관계를 정의하십시오. 보기 : 리소스/뷰에서보기를 작성하여 응용 프로그램의 인터페이스를 렌더링합니다. 데이터베이스 통합 : MySQL과 같은 데이터베이스와 상자 외 통합을 제공하고 마이그레이션을 사용하여 테이블을 작성하고 수정합니다. 모델 및 컨트롤러 : 모델은 데이터베이스 엔티티를 나타내고 컨트롤러는 HTTP 요청을 처리합니다.

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CRAFTCMS를 사용하여 웹 사이트를 개발할 때 특히 CSS 및 JavaScript 파일을 자주 업데이트 할 때 자주 리소스 파일 캐싱 문제가 발생하면 이전 버전의 파일이 여전히 브라우저에서 캐싱 될 수 있으므로 사용자는 최신 변경 사항을 볼 수 없습니다. 이 문제는 사용자 경험에 영향을 줄뿐만 아니라 개발 및 디버깅의 어려움을 증가시킵니다. 최근에 나는 프로젝트에서 비슷한 문제를 겪었고, 약간의 탐색 후 플러그인 Wiejeben/Craft-Laravel-Mix를 발견하여 캐싱 문제를 완벽하게 해결했습니다.
