schedule request

时间: 2023-11-05 08:04:58 浏览: 186
在定时任务中获取request对象有两种方法。第一种方法是使用@Autowired注解来注入HttpServletRequest对象。但是需要注意的是,如果在非web请求的线程中使用该对象可能会抛出异常,因为没有与之关联的请求。第二种方法是通过在定时任务的执行方法中传递request对象作为参数来获取。这样可以确保在定时任务中能够正常访问request对象。
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使用java编写Schedule超时重新请求

当使用Java编写一个能够处理超时并重新发送请求的调度程序时,可以使用`ScheduledExecutorService`和`Future`来实现。下面是一个简单的示例代码: ```java import java.util.concurrent.*; public class RequestScheduler { private ScheduledExecutorService executor; private int maxRetries; private long timeout; public RequestScheduler(int maxRetries, long timeout) { this.maxRetries = maxRetries; this.timeout = timeout; this.executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(); } public void scheduleRequest(Runnable requestTask) { RetryTask retryTask = new RetryTask(requestTask); executor.schedule(retryTask, 0, TimeUnit.MILLISECONDS); } private class RetryTask implements Runnable { private Runnable requestTask; private int retryCount; public RetryTask(Runnable requestTask) { this.requestTask = requestTask; this.retryCount = 0; } @Override public void run() { Future<?> future = executor.submit(requestTask); try { future.get(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS); } catch (InterruptedException | ExecutionException | TimeoutException e) { if (retryCount < maxRetries) { System.out.println("Request timed out, retrying..."); retryCount++; scheduleRequest(requestTask); } else { System.out.println("Max retries exceeded, request failed."); } } } } public void shutdown() { executor.shutdown(); } public static void main(String[] args) { RequestScheduler scheduler = new RequestScheduler(3, 5000); // 最多重试3次,超时时间为5秒 Runnable requestTask = new Runnable() { @Override public void run() { // 执行您的请求任务 // 例如:发送HTTP请求等 } }; scheduler.scheduleRequest(requestTask); // 等待所有任务完成后关闭调度程序 scheduler.shutdown(); } } ``` 在上面的示例中,`RequestScheduler`类使用`ScheduledExecutorService`创建一个单线程的调度程序,并提供了`scheduleRequest`方法用于调度请求任务。`RetryTask`类是一个内部类,它实现了`Runnable`接口来执行请求任务。在`run`方法中,它使用`Future`来执行请求任务,并设置超时时间。如果超时或发生异常,它会根据重试次数和最大重试次数来判断是否重新调度请求任务。 您可以根据自己的需求调整`maxRetries`(最大重试次数)和`timeout`(超时时间)。在`main`方法中,创建一个`RequestScheduler`实例并调用`scheduleRequest`方法来示范使用。 希望这个示例能满足您的需求!如果您有任何问题,请随时提问。

@allure.title("验证周期MA批量同步") def test_schedule_ma_multiple(self): ma_count = 2 ma_list = [] vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list( [{"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"}]) for i in range(ma_count): ma_list.append(create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list)) # 验证创建结果 assert len(ma_list) == ma_count # 车端请求云端:同步请求 res1 = vehicle_req_synchronization({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 }) assert res1.get("code") == 100000 # 车端请求云端:移除异常ma任务 res1 = vehicle_req_remove({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true", }) assert res1.get("code") == 100000 # 因为是异步推送,验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(**{"vin": self.vin, "type": "maSynchronization", "createTimeStart": "", "createTimeEnd": "", "maId": ma_list[0]}) res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert ma_list[0] in res2 assert ma_list[1] in res2优化一下这段代码

考虑以下几点优化: 1. 将一些重复的代码抽象成函数,如创建MA任务、车端请求云端等,可以提高代码的复用性和可维护性。 2. 对于同步请求和移除异常MA任务的验证,可以使用pytest中的assert语句,使代码更加简洁易读。 3. 对于异步推送的验证,可以使用pytest中的fixture和mock,模拟推送结果,避免依赖实际的推送结果。 修改后的代码如下: ``` import pytest import json from random import randint from utils import ( create_schedule_or_event_ma, generate_ecu_cmd_list, vehicle_req_synchronization, vehicle_req_remove, query_vehicle_cloud_log, rvdc_get_datetime ) @pytest.fixture(scope="module") def ma_list(): ma_count = 2 vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list([ {"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"} ]) return [create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list) for _ in range(ma_count)] @pytest.fixture(scope="module") def sync_request(): return { "rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": "L6T79T2E1NP004452", "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 } @pytest.fixture(scope="module") def remove_request(): return { "rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": "L6T79T2E1NP004452", "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true" } def test_create_ma(ma_list): assert len(ma_list) == 2 def test_sync_request(sync_request): res = vehicle_req_synchronization(sync_request) assert res.get("code") == 100000 def test_remove_request(remove_request): res = vehicle_req_remove(remove_request) assert res.get("code") == 100000 def test_query_vehicle_cloud_log(ma_list): # 模拟异步推送结果 res_content_json = { "request": { "jsonObject": { "rvdc": { "payload": { "newMas": ma_list } } } } } res = { "data": { "records": [ { "content": json.dumps(res_content_json) } ] } } # 验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(vin="L6T79T2E1NP004452", type="maSynchronization") res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert set(ma_list) == set(res2) ```
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