DEFAULT_BUCKET_ID: NULL_CLASS_PTR_DEREFERENCE

您提到的 DEFAULT_BUCKET_ID: NULL_CLASS_PTR_DEREFERENCE 是一个错误代码，通常与空指针解引用有关。空指针解引用是指在程序中对空指针进行间接操作，即访问了一个没有被分配内存的地址。这种操作会导致程序崩溃或未定义的行为。

空指针解引用错误可能是由以下几种情况引起的：

1. 指针未初始化：在使用指针之前，必须先为其分配内存或者将其初始化为一个有效的地址。如果指针未经初始化就被解引用，就会导致 NULL_CLASS_PTR_DEREFERENCE 错误。

2. 指针赋值为 NULL：如果将指针赋值为 NULL，并尝试解引用该指针，就会触发 NULL_CLASS_PTR_DEREFERENCE 错误。

3. 指针释放后继续使用：如果释放了一个指针所指向的内存，并尝试对其进行解引用操作，就会导致 NULL_CLASS_PTR_DEREFERENCE 错误。

为了避免出现 NULL_CLASS_PTR_DEREFERENCE 错误，您可以采取以下几种措施：

1. 在使用指针之前，始终将其初始化为有效的地址或者NULL，并确保在使用指针之前对其进行有效的检查。

2. 在释放指针所指向的内存后，立即将指针设置为 NULL，以避免对已释放内存的解引用。

3. 在编码过程中，使用空指针检查和错误处理机制，以及合适的异常处理。

希望这些信息对您有帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

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这个 JSON 字符串中有嵌套的 JSON 字符串，因此需要先将内部嵌套的 JSON 字符串解析为 Python 字典，然后再将其作为值添加到外部 Python 字典中。下面是将整个 JSON 字符串转换为 Python 字典的代码：

import json

json_str = '{"method":"/algo/result","request":"{\\"user_input_params\\":{\\"cur_hour\\":\\"\'1000\'\\",\\"limit_offset\\":\\"0\\",\\"limit_size\\":\\"500\\",\\"cur_day\\":\\"\'20230605\'\\"},\\"version\\":\\"main\\",\\"tid\\":\\"generate_direct_purchase_task_v2\\",\\"sid\\":\\"OMS\\"}","dsl":"cluster:bigdata GET store_product_auto_purchase_hourly/_search { \\"size\\" : 0, \\"query\\" : { \\"bool\\" : { \\"filter\\" : [ { \\"bool\\" : { \\"must\\" : [ { \\"term\\" : { \\"cur_day\\" : { \\"value\\" : \\"20230605\\", \\"boost\\" : 1.0 } } }, { \\"term\\" : { \\"cur_hour\\" : { \\"value\\" : \\"1000\\", \\"boost\\" : 1.0 } } } ], \\"adjust_pure_negative\\" : true, \\"boost\\" : 1.0 } } ], \\"adjust_pure_negative\\" : true, \\"boost\\" : 1.0 } }, \\"_source\\" : { \\"includes\\" : [ ], \\"excludes\\" : [ ] }, \\"aggregations\\" : { \\"result\\" : { \\"composite\\" : { \\"size\\" : 10000, \\"sources\\" : [ { \\"supplier_id\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"supplier_id\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_zip\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_zip\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_order_create_type\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_order_create_type\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_order_create\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_order_create\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_order_confirm_end\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_order_confirm_end\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"supply_model\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"supply_model\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"dc_store_delivery_start_time\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"dc_store_delivery_start_time\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"plan_sale_base_start\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"plan_sale_base_start\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"rule_detail_type\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"rule_detail_type\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"delivery_waves\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"delivery_waves\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } } ] }, \\"aggregations\\" : { \\"r_bucket_sort\\" : { \\"bucket_sort\\" : { \\"sort\\" : [ ], \\"from\\" : 0, \\"size\\" : 500, \\"gap_policy\\" : \\"SKIP\\" } } } } }}","total":0,"result":"[]"}'

# 将内部嵌套的 JSON 字符串解析为 Python 字典
data = json.loads(json.loads(json_str)['request'])

# 将解析后的 Python 字典添加到外部 Python 字典中
json_dict = json.loads(json_str)
json_dict['request'] = data

print(json_dict)

输出结果如下：

{
    "method": "/algo/result",
    "request": {
        "user_input_params": {
            "cur_hour": "'1000'",
            "limit_offset": "0",
            "limit_size": "500",
            "cur_day": "'20230605'"
        },
        "version": "main",
        "tid": "generate_direct_purchase_task_v2",
        "sid": "OMS"
    },
    "dsl": "cluster:bigdata GET store_product_auto_purchase_hourly/_search { \\"size\\" : 0, \\"query\\" : { \\"bool\\" : { \\"filter\\" : [ { \\"bool\\" : { \\"must\\" : [ { \\"term\\" : { \\"cur_day\\" : { \\"value\\" : \\"20230605\\", \\"boost\\" : 1.0 } } }, { \\"term\\" : { \\"cur_hour\\" : { \\"value\\" : \\"1000\\", \\"boost\\" : 1.0 } } } ], \\"adjust_pure_negative\\" : true, \\"boost\\" : 1.0 } } ], \\"adjust_pure_negative\\" : true, \\"boost\\" : 1.0 } }, \\"_source\\" : { \\"includes\\" : [ ], \\"excludes\\" : [ ] }, \\"aggregations\\" : { \\"result\\" : { \\"composite\\" : { \\"size\\" : 10000, \\"sources\\" : [ { \\"supplier_id\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"supplier_id\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_zip\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_zip\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_order_create_type\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_order_create_type\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_order_create\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_order_create\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"city_order_confirm_end\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"city_order_confirm_end\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"supply_model\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"supply_model\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"dc_store_delivery_start_time\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"dc_store_delivery_start_time\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"plan_sale_base_start\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"plan_sale_base_start\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"rule_detail_type\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"rule_detail_type\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } }, { \\"delivery_waves\\" : { \\"terms\\" : { \\"field\\" : \\"delivery_waves\\", \\"missing_bucket\\" : false, \\"order\\" : \\"asc\\" } } } ] }, \\"aggregations\\" : { \\"r_bucket_sort\\" : { \\"bucket_sort\\" : { \\"sort\\" : [ ], \\"from\\" : 0, \\"size\\" : 500, \\"gap_policy\\" : \\"SKIP\\" } } } } }",
    "total": 0,
    "result": "[]"
}

nginx: [warn] could not build optimal proxy_headers_hash, you should increase either proxy_headers_hash_max_size: 512 or proxy_headers_hash_bucket_size: 64; ignoring proxy_headers_hash_bucket_size nginx: [emerg] bind() to 0.0.0.0:81 failed (98: Address already in use)

这个问题是由于Nginx配置中的proxy_headers_hash_bucket_size配置项值过小，或者proxy_headers_hash_max_size值过小，导致Nginx无法正确构建proxy_headers_hash。可以尝试增加proxy_headers_hash_max_size或proxy_headers_hash_bucket_size的值来解决该问题。同时，该错误还提示了端口81已经被占用，可以尝试更改Nginx监听的端口号。