protocol buffer出现大量链接错误

本文详细介绍了如何解决在Visual Studio 2008上使用由Visual Studio 2010编译的Protocol Buffer库所导致的大量链接错误问题。主要方法是重新下载Protocol Buffer源码并在VS2008环境下生成新的库文件。

最近拿到一个与protocol buffer有关的Demo,在VS2008上编译的时候出现大量的链接错误。


原因是该Demo是在VS2010的项目,使用的也是在VS2010下编译的protocol buffer的lib库,该lib库在VS2008下使用会出现问题。 


解决方法就是,下载protocol buffer源码,在VS2008下重新生成protocol buffer的lib库。



### ❓这是什么错误? 你看到的这个错误: ``` sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (1038, 'Out of sort memory, consider increasing server sort buffer size') ``` 是一个 **MySQL 数据库运时操作错误(OperationalError)**,表示: > 🚨 MySQL 在执排序操作时 **内存不足**,无法完成查询。 --- ## ✅ 错误解释 ### 🔍 根本原因 MySQL 执 `ORDER BY` 或 `GROUP BY` 操作时,需要使用一块名为 **`sort_buffer`** 的内存区域来暂存待排序的数据。当要处理的数据量太大,而 `sort_buffer_size` 设置过小,就会导致: > 💥 内存不够用 → 触发错误 `(1038) Out of sort memory` 即使 MySQL 会尝试使用磁盘临时文件(即“filesort”),但在某些配置下或数据量极大时,仍然可能直接报而不是降级到磁盘。 --- ### 🧨 关键点分析 #### ⚠️ 为什么会出现这个问题? | 原因 | 说明 | |------|------| | 1. `sort_buffer_size` 太小 | 默认值通常是 `256K` ~ `2M`,不足以处理大量的排序 | | 2. 查询涉及大量数据 | 如 `GROUP BY` + `ORDER BY` 对成千上万分组和排序 | | 3. 分组字段过多或含大字段 | 如文本字段(`TEXT`, `VARCHAR(1000)`)参与 `GROUP BY`,增加内存开销 | | 4. 缺少合适的索引 | 导致全表扫描 + 内部排序(filesort) | | 5. 使用异步驱动(aiomysql) | 不影响本质,但堆栈更复杂,容易让人误以为是网络问题 | --- ### 📌 示例场景(结合你的上下文) 假设你在执类似这样的 SQL: ```sql SELECT category, COUNT(*) AS total, ticket, comment, status_message, MAX(status_trace) FROM execution_result_item WHERE uuid IN (%s) AND category != 'passed' GROUP BY category, ticket, comment, status_message, status ORDER BY category; ``` 如果: - `uuid` 对应几万条记录; - `GROUP BY` 字段很多且组合几乎唯一; - 没有索引支持; - `sort_buffer_size = 2M`; 👉 那么 MySQL 就很可能因为内存不足而抛出此错误。 --- ## ✅ 解决方案 ### ✅ 方案一:【立即生效】设置当前会话的排序缓冲区大小 在每次连接后、执查询前,先运: ```python await conn.execute("SET SESSION sort_buffer_size = 16777216;") # 16MB ``` ✅ 这个操作是 **允许的**,而且对当前连接有效。 > 注意:不能用 `SET GLOBAL`(权限限制 + 多数版本不支持动态修改全局 `sort_buffer_size`) --- ### ✅ 方案二:优化 SQL 查询逻辑 减少内存压力的根本方法是 **减少需要排序的数据量和复杂度**。 #### ✔️ 改进建议: ```sql SELECT category, COUNT(*) AS total, MAX(ticket) AS ticket, MAX(comment) AS comment, status FROM execution_result_item WHERE uuid = '80d42f36910e40f2904cc28f8d557260' AND category != 'passed' GROUP BY category, status ORDER BY category; ``` 📌 优化点: - 减少 `GROUP BY` 字段数量; - 只保留核心维度(如 `category`, `status`); - 其他非关键字段用 `MAX()` 提取示例值; - 避免对长文本字段做分组; --- ### ✅ 方案三:添加合适索引加速查询 创建复合索引以覆盖 WHERE 和 GROUP BY 条件: ```sql ALTER TABLE execution_result_item ADD INDEX idx_uuid_category_status (uuid, category, status); ``` 作用: - 加速 `WHERE uuid = ? AND category != 'passed'` - 支持按 `(category, status)` 排序/分组 - 减少 filesort,降低对 `sort_buffer` 的依赖 --- ### ✅ 方案四:控制返回数据量 加 `LIMIT` 防止一次性加载太多数据: ```sql SELECT ... FROM execution_result_item ... GROUP BY category, status ORDER BY category LIMIT 1000; ``` 适用于预览类功能(如邮件预览),无需全部数据。 --- ### ✅ 方案五:在应用层聚合(Python 中处理) 将原始数据取出,在 Python 中手动分组统计: ```python results = await session.execute(stmt) rows = results.fetchall() from collections import defaultdict data = defaultdict(int) for r in rows: data[(r.category, r.status)] += 1 ``` 优点: - 减轻数据库负担; - 更灵活控制逻辑; 缺点: - 数据量大时占用应用内存; --- ### ✅ 方案六:调整 MySQL 配置文件(长期推荐) 编辑 `my.cnf` 或 `my.ini`: ```ini [mysqld] sort_buffer_size = 16M read_rnd_buffer_size = 256K join_buffer_size = 2M ``` 然后重启 MySQL: ```bash sudo systemctl restart mysql ``` ⚠️ 注意: - `sort_buffer_size` 是 **每个连接独占内存**,设为 16MB × 100 连接 = 1.6GB! - 不宜设置过大,避免系统 OOM(内存溢出) --- ## ✅ 总结 > 该错误的本质是:**MySQL 排序内存不足**,通常由以下原因引起: > - `sort_buffer_size` 太小 > - 查询数据量大 > - `GROUP BY` / `ORDER BY` 字段太多 > - 缺少索引 🔧 推荐解决顺序: 1. ✅ 添加索引 2. ✅ 简化 `GROUP BY` 3. ✅ 设置 `SET SESSION sort_buffer_size = 16M` 4. ✅ 必要时调整 `my.cnf` ---
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