为什么你的cURL请求总在生产环境超时?深入剖析curl_setopt时间参数陷阱

第一章:为什么你的cURL请求总在生产环境超时?

在开发环境中运行正常的cURL请求,到了生产环境却频繁超时,这是许多开发者常遇到的痛点。问题往往不在于代码本身,而在于环境差异与配置缺失。

网络策略与防火墙限制

生产环境通常部署在受严格网络策略保护的VPC或容器集群中,外部HTTP请求可能被默认拦截。例如,某些云服务商的安全组规则会阻止出站流量,导致cURL阻塞直至超时。务必检查:
  • 安全组是否允许目标域名或IP的出站连接
  • 是否需通过代理访问外网服务
  • DNS解析是否在生产网络中正常工作

未设置合理的超时参数

默认情况下,cURL可能使用极长甚至无限的超时时间。应在调用时显式设定:

curl --connect-timeout 10 \
     --max-time 30 \
     -H "Content-Type: application/json" \
     http://api.example.com/data
上述命令中: - --connect-timeout 10 表示建立连接最多等待10秒 - --max-time 30 限制整个请求周期不超过30秒

DNS解析延迟导致连接挂起

生产环境的DNS解析链路可能比本地复杂,尤其在跨区域调用时。可通过预解析或使用IP直连测试定位问题。

对比不同环境的cURL行为

以下表格列出常见差异点:
检查项开发环境生产环境
网络出口直连互联网经NAT/代理
DNS配置本地缓存企业DNS服务器
超时设置无或较长需显式指定
graph TD A[cURL请求发起] --> B{能否解析DNS?} B -->|是| C[尝试建立TCP连接] B -->|否| D[阻塞至超时] C --> E{防火墙放行?} E -->|否| F[连接被拒绝] E -->|是| G[等待响应] G --> H{响应时间 > max-time?} H -->|是| I[请求超时] H -->|否| J[成功返回]

第二章:cURL超时机制的核心参数解析

2.1 CURLOPT_TIMEOUT与CURLOPT_CONNECTTIMEOUT的语义差异

在cURL选项配置中,CURLOPT_CONNECTTIMEOUT和CURLOPT_TIMEOUT虽均用于控制超时行为,但语义层级不同。
连接阶段与整体执行的区分
  • CURLOPT_CONNECTTIMEOUT:限定建立TCP连接的最大等待时间,仅作用于DNS解析、TCP握手等初始连接过程;
  • CURLOPT_TIMEOUT:控制整个请求周期(包括连接、发送、接收)的总耗时上限。
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://api.example.com/data");
curl_setopt($ch, CURLOPT_CONNECTTIMEOUT, 5);  // 连接最多等待5秒
curl_setopt($ch, CURLOPT_TIMEOUT, 30);         // 整个请求最长持续30秒
上述代码中,若服务器在5秒内未完成连接建立,则立即终止;一旦连接成功,后续数据传输将在总计不超过30秒的前提下进行。两者协同使用可有效防止资源长时间阻塞。

2.2 如何正确设置连接超时以应对DNS延迟与网络抖动

在高并发网络环境中,DNS解析延迟和网络抖动常导致连接堆积。合理设置连接超时参数是保障服务稳定的关键。
关键超时参数配置
  • connectTimeout:建议设为1-3秒,防止长时间等待不可达主机
  • dnsCacheTimeout:启用缓存并设为30秒,降低重复解析开销
  • socketTimeout:根据业务响应时间设定,通常5-10秒
Go语言示例配置
client := &http.Client{
    Timeout: 10 * time.Second,
    Transport: &http.Transport{
        DialContext: (&net.Dialer{
            Timeout:   2 * time.Second,  // 连接超时
            KeepAlive: 30 * time.Second,
        }).DialContext,
        TLSHandshakeTimeout:   3 * time.Second,
        ResponseHeaderTimeout: 5 * time.Second,
    },
}
上述配置中,DialContext的Timeout控制底层TCP连接建立耗时,结合ResponseHeaderTimeout可有效防御慢速攻击与瞬时网络波动。
超时策略对比
策略适用场景推荐值
短超时+重试内部微服务调用1s + 2次重试
长超时+熔断外部API依赖5s + 熔断器

2.3 传输阶段超时控制:避免被慢响应拖垮服务

在分布式系统中,网络请求的不确定性要求必须对传输阶段实施精确的超时控制,防止因个别慢响应导致线程阻塞或资源耗尽。
设置合理的超时策略
常见的超时类型包括连接超时和读写超时。以 Go 语言为例:
client := &http.Client{
    Timeout: 10 * time.Second,
    Transport: &http.Transport{
        DialContext: (&net.Dialer{
            Timeout:   2 * time.Second, // 连接超时
            KeepAlive: 30 * time.Second,
        }).DialContext,
        ResponseHeaderTimeout: 3 * time.Second, // 响应头超时
    },
}
上述配置中,全局 Timeout 限制整个请求周期,而 ResponseHeaderTimeout 防止服务器建立连接后迟迟不返回数据。
超时分级与熔断联动
  • 短超时适用于高频核心接口(如 500ms)
  • 长超时保留给异步或批量任务
  • 结合熔断器(如 Hystrix)可自动隔离故障依赖
合理设置超时时间,既能提升系统弹性,又能避免雪崩效应。

2.4 实践案例:从本地调试到生产环境的超时行为对比

在实际开发中,本地调试与生产环境的网络条件差异显著,常导致超时行为不一致。本地通常延迟低、连接稳定,而生产环境可能面临高并发、网络抖动等问题。
典型HTTP请求超时配置
client := &http.Client{
    Timeout: 5 * time.Second,
    Transport: &http.Transport{
        DialTimeout:   2 * time.Second,
        MaxIdleConns:  100,
        IdleConnTimeout: 30 * time.Second,
    },
}
该配置在本地可能表现良好,但在生产环境中,由于DNS解析延迟或连接池竞争,DialTimeout易触发。建议生产环境单独设置更合理的超时阈值。
环境间超时差异对比
环境平均RTT超时频率推荐超时值
本地10ms极低5s
生产80ms中等15s

2.5 超时值设置的常见误区与基准建议

常见配置误区
开发人员常将超时值设为“无限”或极大数值,以避免请求中断,但这会加剧资源堆积。另一极端是设置过短超时,导致正常请求频繁失败。
  • 忽略网络延迟波动,使用固定超时值
  • 未区分读写超时,统一配置
  • 在重试机制中未指数退避,加剧服务雪崩
推荐基准值
根据不同场景设定合理范围:
场景建议超时(秒)
内部微服务调用2-5
外部API调用10-30
文件上传/下载60+
client := &http.Client{
    Timeout: 30 * time.Second, // 总超时
    Transport: &http.Transport{
        ResponseHeaderTimeout: 5 * time.Second,
    },
}
该配置明确分离响应头等待与整体超时,防止连接挂起。Timeout 应综合考虑依赖服务的P99延迟及重试策略。

第三章:PHP运行环境对cURL超时的影响

3.1 PHP-FPM配置如何覆盖或干扰cURL超时设定

在高并发Web服务中,PHP-FPM的进程管理机制可能间接影响cURL请求的超时行为。即使在代码中显式设置了cURL的`CURLOPT_TIMEOUT`,PHP-FPM的请求生命周期控制仍可能提前终止执行。
超时冲突场景
当PHP-FPM的request_terminate_timeout被设置为较短时间(如10秒),即使cURL设置了30秒超时,请求也可能在10秒时被强制中断。
; php-fpm.d/www.conf
request_terminate_timeout = 10
该配置表示:单个请求最长运行10秒,超时后FPM主进程将杀掉worker进程,导致cURL请求非正常退出。
关键配置对照表
配置项作用范围对cURL的影响
default_socket_timeoutPHP全局影响file_get_contents等流操作
request_terminate_timeoutFPM进程级强制终止长时间运行的cURL请求

3.2 max_execution_time与set_time_limit的隐式干预

PHP 的执行时间控制依赖于 `max_execution_time` 配置指令,该值定义了脚本最大允许运行时间(单位:秒)。当脚本执行超过此限制时,PHP 会抛出致命错误并终止进程。
动态调整执行时限
可通过 `set_time_limit(int $seconds)` 函数在运行时动态修改当前脚本的超时限制。若传入 0,表示移除时间限制:

// 允许脚本无限执行
set_time_limit(0);

// 设置最多运行 60 秒
set_time_limit(60);
此函数仅影响当前脚本上下文,且需在未启用安全模式的前提下生效。值得注意的是,`max_execution_time` 的初始值受 php.ini 配置影响,而 `set_time_limit()` 可覆盖其值。
常见应用场景对比
  • CLI 脚本常调用 set_time_limit(0) 避免超时中断
  • Web 请求中默认 30 秒限制可防止资源滥用
  • 大文件处理或数据迁移任务需显式延长时限

3.3 生产环境网络拓扑与代理层引入的额外延迟

在复杂生产环境中,微服务通常通过多层代理(如 API 网关、Sidecar 代理)进行通信,导致请求链路延长。每一跳都会引入序列化、反序列化、TLS 握手及策略检查等开销。
典型延迟来源分析
  • 代理间 TLS 加密传输增加握手延迟
  • 策略引擎(如鉴权、限流)带来 CPU 开销
  • 跨可用区调用引发网络跃点延迟累积
代码示例:gRPC 超时设置优化
conn, err := grpc.Dial(
    "service.example.svc.cluster.local:50051",
    grpc.WithInsecure(),
    grpc.WithTimeout(500*time.Millisecond), // 防止长时间阻塞
    grpc.WithChainUnaryInterceptor(retry.UnaryClientInterceptor()),
)
该配置通过显式设置连接超时和重试机制,缓解因代理层抖动导致的瞬时延迟高峰,提升整体链路稳定性。

第四章:构建健壮的cURL请求容错体系

4.1 结合重试机制与指数退避策略优化超时处理

在分布式系统中,网络波动和短暂的服务不可用是常见问题。直接失败请求会降低系统韧性,因此引入重试机制成为必要选择。但简单的立即重试可能加剧服务压力,导致雪崩效应。
指数退避策略的优势
通过指数退避,每次重试间隔随失败次数指数增长,有效缓解服务器压力。例如初始延迟1秒,随后2、4、8秒递增,结合随机抖动避免“重试风暴”。
  • 提升系统容错能力
  • 减少无效请求频次
  • 避免瞬时高峰对后端的冲击
func retryWithBackoff(operation func() error, maxRetries int) error {
    var err error
    for i := 0; i < maxRetries; i++ {
        if err = operation(); err == nil {
            return nil
        }
        delay := time.Second << uint(i) // 指数退避:1, 2, 4, 8...
        time.Sleep(delay + jitter())      // 添加随机抖动
    }
    return fmt.Errorf("operation failed after %d retries: %v", maxRetries, err)
}
上述代码实现了一个通用的重试函数,time.Second << uint(i) 实现指数增长,jitter() 引入随机偏移防止并发重试同步。该模式广泛应用于微服务通信、API调用等场景。

4.2 使用curl_getinfo分析故障阶段并定位瓶颈

在排查cURL请求性能问题时,`curl_getinfo` 是关键工具,可用于获取请求各阶段的详细耗时数据。
关键阶段耗时分析
通过 `curl_getinfo($ch, CURLINFO_TOTAL_TIME)` 等参数,可提取连接时间、首字节响应时间等指标:

$ch = curl_init('https://api.example.com/data');
curl_exec($ch);
$info = curl_getinfo($ch);
echo "DNS解析: {$info['namelookup_time']} 秒\n";
echo "连接建立: {$info['connect_time']} 秒\n";
echo "首字节响应: {$info['starttransfer_time']} 秒\n";
curl_close($ch);
上述代码输出各阶段延迟,帮助识别瓶颈所在。例如,若 `namelookup_time` 过高,说明DNS解析成问题;若 `starttransfer_time` 显著大于 `connect_time`,则服务端处理缓慢。
常见瓶颈对照表
阶段可能瓶颈
DNS解析本地DNS缓存缺失、网络延迟
TCP连接服务器负载高、防火墙限制
首字节响应后端处理慢、API限流

4.3 多种超时组合测试:模拟高负载下的请求表现

在高并发场景下,合理的超时配置能有效避免资源堆积。通过组合连接超时、读写超时与整体请求超时,可全面评估系统稳定性。
超时参数配置示例
client := &http.Client{
    Timeout: 10 * time.Second,
    Transport: &http.Transport{
        DialContext: (&net.Dialer{
            Timeout:   2 * time.Second,  // 连接超时
            KeepAlive: 30 * time.Second,
        }).DialContext,
        ResponseHeaderTimeout: 3 * time.Second, // 响应头超时
    },
}
该配置定义了从建立连接到接收响应全过程的多重保护机制,防止请求无限阻塞。
测试策略对比
测试场景连接超时读写超时请求结果成功率
低负载5s3s99.8%
高负载2s1s94.5%
快速失败策略在高负载下显著降低平均延迟,提升服务整体可用性。

4.4 监控与日志记录:将超时事件转化为可观测数据

在分布式系统中,超时事件频繁发生但常被忽视。通过精细化的日志记录与监控体系,可将其转化为有价值的可观测性数据。
结构化日志输出
为每次请求注入唯一追踪ID,并记录超时上下文:

{
  "trace_id": "abc123",
  "service": "payment-service",
  "upstream": "order-service",
  "timeout_ms": 5000,
  "error": "context deadline exceeded"
}
该日志格式便于ELK栈采集与分析,结合Trace ID可实现全链路追踪。
关键监控指标
使用Prometheus暴露以下核心指标:
  • http_client_timeout_total:累计超时次数
  • request_duration_seconds:请求耗时分布
  • upstream_response_time:依赖服务响应延迟
告警策略
当超时率连续5分钟超过5%时触发告警,结合Grafana可视化趋势变化,辅助定位网络抖动或服务性能退化问题。

第五章:总结与生产环境最佳实践建议

监控与告警机制的建立
在生产环境中,系统稳定性依赖于实时监控和快速响应。推荐使用 Prometheus + Grafana 组合进行指标采集与可视化,并通过 Alertmanager 配置关键阈值告警。
  • 监控 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络延迟等基础资源
  • 对应用层指标如请求延迟、错误率、QPS 进行追踪
  • 设置分级告警策略,区分 P0 紧急事件与普通预警
配置管理与环境隔离
避免开发、测试与生产环境混用配置。使用集中式配置中心(如 Consul 或 Apollo)管理不同环境的参数。
# 示例:Kubernetes ConfigMap 中的环境变量注入
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config-prod
data:
  LOG_LEVEL: "error"
  DB_CONNECTION_STRING: "postgresql://prod-db:5432/app"
灰度发布与回滚策略
采用渐进式发布降低风险。可通过服务网格 Istio 实现基于流量比例的灰度发布:
版本流量占比观察指标
v1.2.05%错误率、延迟、GC 次数
v1.2.050%业务指标平稳后继续放量
安全加固建议

最小权限原则:所有服务账户应仅拥有必要权限;启用 mTLS 加密服务间通信;定期轮换密钥与证书。

C语言HTTP编程实战:从libcurl到libmicrohttpd的选型与应用 HTTP协议作为应用层通信的基础,其核心原理基于客户端-服务器模型,通过请求-响应机制实现数据交换。在C/C++生态中,网络编程常涉及Socket API、协议解析与内存管理等底层技术,这对嵌入式系统和高性能服务开发至关重要。针对不同应用场景,开发者需选择合适的开源库:libcurl作为成熟的HTTP客户端库,支持多协议与异步操作,适合需要稳定网络通信的项目;libmicrohttpd则以轻量级HTTP服务器库著称,适用于资源受限的嵌入式环境。通过合理选型与优化,开发者能高效实现数据抓取、API调用或构建轻 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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