resilience4j-retry 相关问题

我想强制 Spring 6.1 RestClient 使用重试机制执行所有 http 调用。理想情况下，我想复制使用 RestTemplate 和 spring-retry 可以实现的这种行为

Spock 测试失败，RetrySynchronizationManager.getContext() 为 null

我编写了一个 Spock 测试来使用 Spring-retry 来执行服务，但测试上下文未以某种方式正确设置。具体错误是（@kriegaex插入的换行符）： [错误]

大家好，我有一个代码，用于列出共享驱动器中存在的文件（以便稍后下载并创建相同的文件夹路径）目前我做这样的事情：哈希映射大家好，我有一个代码，用于列出共享驱动器中存在的文件（以便稍后下载并创建相同的文件夹路径）目前我正在做这样的事情： HashMap<String, Strin> foldersPathToID = new HashMap<>(); //searching all folders first saving their IDs searchAllFoldersRecursive(folderName.trim(), driveId, foldersPathToID); //then listing files in all folders HashMap<String, List<File>> pathFile = new HashMap<>(); for (Entry<String, String> pathFolder : foldersPathToID.entrySet()) { List<File> result = search(Type.FILE, pathFolder.getValue()); if (result.size() > 0) { String targetPathFolder = pathFolder.getKey().trim(); pathFile.putIfAbsent(targetPathFolder, new ArrayList<>()); for (File file : result) { pathFile.get(targetPathFolder).add(file); } } } 递归方法在哪里： private static void searchAllFoldersRecursive(String nameFold, String id, HashMap<String, String> map) throws IOException, RefreshTokenException { map.putIfAbsent(nameFold, id); List<File> result; result = search(Type.FOLDER, id); // dig deeper if (result.size() > 0) { for (File folder : result) { searchAllFoldersRecursive(nameFold + java.io.File.separator + normalizeName(folder.getName()), folder.getId(), map); } } } 搜索功能是： private static List<com.google.api.services.drive.model.File> search(Type type, String folderId) throws IOException, RefreshTokenException { String nextPageToken = "go"; List<File> driveFolders = new ArrayList<>(); com.google.api.services.drive.Drive.Files.List request = service.files() .list() .setQ("'" + folderId + "' in parents and mimeType" + (type == Type.FOLDER ? "=" : "!=") + "'application/vnd.google-apps.folder' and trashed = false") .setPageSize(100).setFields("nextPageToken, files(id, name)"); while (nextPageToken != null && nextPageToken.length() > 0) { try { FileList result = request.execute(); driveFolders.addAll(result.getFiles()); nextPageToken = result.getNextPageToken(); request.setPageToken(nextPageToken); return driveFolders; } catch (TokenResponseException tokenError) { if (tokenError.getDetails().getError().equalsIgnoreCase("invalid_grant")) { log.err("Token no more valid removing it Please retry"); java.io.File cred = new java.io.File("./tokens/StoredCredential"); if (cred.exists()) { cred.delete(); } throw new RefreshTokenException("Creds invalid will retry re allow for the token"); } log.err("Error while geting response with token for folder id : " + folderId, tokenError); nextPageToken = null; } catch (Exception e) { log.err("Error while reading folder id : " + folderId, e); nextPageToken = null; } } return new ArrayList<>(); } 我确信有一种方法可以通过很少的 api 调用（甚至可能是一个调用？）对每个文件（使用文件夹树路径）进行正确的映射，因为在我的版本中，我花了很多时间进行调用 service.files().list().setQ("'" + folderId+ "' in parents and mimeType" + (type == Type.FOLDER ? "=" : "!=") + "'application/vnd.google-apps.folder' and trashed = false").setPageSize(100).setFields("nextPageToken, files(id, name)"); 每个子文件夹至少一次......并且递归搜索所有内容需要很长时间。最后，映射比下载本身花费的时间更多...... 我搜索了文档，也在此处搜索，但没有找到任何内容来列出具有一个库的所有驱动器调用任何想法？我想使用专用的 java API 来获取共享 GoogleDrive 中的所有文件及其相对路径，但调用次数尽可能少。提前感谢您的时间和答复我建议您使用高效的数据结构和逻辑来构建文件夹树并将文件映射到其路径，如下所示 private static void mapDriveContent(String driveId) throws IOException { // HashMap to store folder ID to path mapping HashMap<String, String> idToPath = new HashMap<>(); // HashMap to store files based on their paths HashMap<String, List<File>> pathToFile = new HashMap<>(); // Fetch all files and folders in the drive List<File> allFiles = fetchAllFiles(driveId); // Build folder path mapping and organize files for (File file : allFiles) { String parentId = (file.getParents() != null && !file.getParents().isEmpty()) ? file.getParents().get(0) : null; String path = buildPath(file, parentId, idToPath); if (file.getMimeType().equals("application/vnd.google-apps.folder")) { idToPath.put(file.getId(), path); } else { pathToFile.computeIfAbsent(path, k -> new ArrayList<>()).add(file); } } // Now, pathToFile contains the mapping of paths to files // Your logic to handle these files goes here } private static List<File> fetchAllFiles(String driveId) throws IOException { // Implement fetching all files and folders here // Make sure to handle pagination if necessary // ... } private static String buildPath(File file, String parentId, HashMap<String, String> idToPath) { // Build the file path based on its parent ID and the idToPath mapping // ... }

conda错误ssl证书：HTTPSConnectionPool(host=\'repo.anaconda.com\', port=443

无论我做什么，我都会收到此错误 C:\Users\MyPc>conda update --all 解决环境：失败 CondaHTTPError：URL 的 HTTP 000 连接失败无论我做什么，我都会收到此错误 C:\Users\MyPc>conda update --all Solving environment: failed CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64/repodata.json.bz2> Elapsed: - An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way. If your current network has https://www.anaconda.com blocked, please file a support request with your network engineering team. SSLError(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'repo.anaconda.com\', port=443): Max retries exceeded with url: /pkgs/free/win-64/repodata.json.bz2 (Caused by SSLError("Can\'t connect to HTTPS URL because the SSL module is not available."))')) 我已经搜索了所有互联网，重新安装了 anaconda 并做了建议中的任何操作，但这个问题仍然存在。 Windows 10 C:\Users\MyPc>anaconda --version anaconda 命令行客户端（版本 1.7.2） C:\Users\MyPc>conda --version 康达 4.5.12 就我而言，当我尝试运行此命令时，我收到了此类错误消息 conda install tensorflow 这是错误消息 CondaSSLError：OpenSSL 似乎在此计算机上不可用。下载并安装软件包需要 OpenSSL。异常：HTTPSConnectionPool（主机='repo.anaconda.com'，端口=443）：超过最大重试次数，网址：/pkgs/main/win-64/current_repodata.json（由SSLError（“无法连接到HTTPS URL”）引起因为 SSL 模块不可用。")) 这就是解决方案步骤01 进入你的anaconda3的安装路径步骤02 现在转到此文件路径 anaconda3\Library\bin 步骤03 现在选择这个 DLL 文件并复制它 libcrypto-1_1-x64.dll libssl-1_1-x64.dll 步骤04 之后转到此文件路径并将其粘贴到该文件夹内部 anaconda3\DLLs 这个命令对我有用： conda config --set ssl_verify false 我也遇到了同样的问题，解决这个问题的方法是安装早期的 32 位版本的 Conda。由于某种原因，较新的 64 位版本似乎容易出现此错误。您可以在这里找到 Conda 的早期版本： https://repo.continuum.io/archive/ 您应该搜索仅具有 x86 而不是 x86_64 的 Anaconda3 版本。我也遇到了同样的问题，简单的解决方案是：从开始菜单打开anaconda navigator，然后运行CMD.exe提示符，然后从那里安装，就是这样。在 C:\Users\xyz 目录中创建一个名为 .condarc 的文件，其中包含以下内容频道：默认值 ssl_verify：假然后尝试创建虚拟环境： conda create -n envname python=x.x anaconda 祝你好运！

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