问题:
调用jenkins api部署时,一直提示pending-Finished waiting

解决方案:

这个问题困扰了很久,一直没有思路,后面看到调用jenkinsAPI本身会出现一段提示,pending in the quiet period,通过搜索这个提示,才了解到是静默期的问题,通过把静默期取消,就可以解决了
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问题:
调用jenkins api部署时,一直提示pending-Finished waiting

解决方案:

这个问题困扰了很久,一直没有思路,后面看到调用jenkinsAPI本身会出现一段提示,pending in the quiet period,通过搜索这个提示,才了解到是静默期的问题,通过把静默期取消,就可以解决了
Grok Build 1.0.8 子代理与多任务优化:构建复杂项目的高效实践
在软件工程领域,持续集成与自动化构建是保障研发效能和质量的核心环节。其基本原理是通过自动化脚本和工具链,将代码变更快速、可靠地集成到主干,并进行构建、测试与部署。这项技术的核心价值在于减少人工干预、加速反馈循环并确保软件的可重复构建。随着项目规模扩大,尤其是微服务架构的普及,构建环境异构、任务依赖复杂、资源调度不均成为普遍痛点。Grok Build 1.0.8版本针对性地优化了子代理与多任务机制,通过环境隔离和智能并行调度,有效解决了这些工程难题。本文聚焦于子代理配置与多任务工作流编排,为管理多模块、异构环
Jenkins执行任务一直显示pending—Waiting for next available executor
一 问题 Jenkins执行任务时一直显示pending—Waiting for next available executor . 二 排查问题 1.检查设置的执行者数量 并没有超过设置的值 2.检查节点 发现master有叉叉 点击名称进入详情页,能够看到具体信息。原因是磁盘满了 三 解决 1.自动丢弃构建历史数据 修改策略为以下 2.关于以前有些Jenkins Job被删除但是WorkSpace没有被清理的问题 正常的删除Jenkins Job的流程是 先清理工作空间 然后再删除掉Jenk
Python+Pytest+Requests+Allure构建高可用接口自动化测试框架实战
接口自动化测试是现代软件工程中保障质量与提升效率的核心实践。其基本原理是通过编写脚本模拟客户端请求,自动执行接口调用并验证响应,从而替代重复的手工测试。这项技术的核心价值在于将测试人员从繁琐的回归验证中解放出来,实现快速、可靠的质量反馈,为持续集成和敏捷开发提供坚实支撑。典型的应用场景包括日常构建验证、版本发布回归、核心业务流程的冒烟测试等。本文以当前业界主流的技术栈组合——Python语言、Requests库处理HTTP通信、Pytest框架组织用例、以及Allure生成可视化报告——为基础,深入探讨如何
Jenkins触发任务一直报错(pending—Waiting for next available executor on
一开始理解,任务a完成后,节点机器应该就被释放了,可以继续完成任务b,实际上现在构建的a触发b是在一个任务里,要这个整体的任务完成后,才能继续执行下一个任务,而在这个任务里走到任务b的时候,虽然任务a已经完成了,但是整体的任务没有完成,导致任务b一直在pending状态,陷入死循环。jenkins构建任务a,把代码从库里拉下来后编译版本并上传到ftp服务器,任务a完成后,自动触发任务b运行自动化用例。设置了1,执行器的数量定义了这个节点可以执行的并发数,所以这里只需要把执行器的数量改一下就行了。
k8s 重新部署 jenkins 后一直 Pending【排查分析】
K8s 中重新部署 jenkins,发现一直Pending,怎么破?
【信息科学与工程学】计算机科学与自动化 第二百三十三篇 凤凰架构01
编号类型领域系统软件/硬件或系统集成方案及系统架构模块子模块函数名称/算法名称算法的数学分析及计算机体系架构及数据结构与算法详细设计及参数列表及数值范围设计关联知识1共识算法分布式基石状态机复制架构:Proposer/Acceptor/Learner 多节点角色模型,基于操作转移(Operation Transfer)分布式共识PaxosPaxos 协议(Prepare/Promise/Accept/Accepted 两阶段)数学基础:多数派(Quorum)投票,基于鸽巢原理保证 W+R>N 时读写集合必有
Jenkins持续集成显示pending—Waiting for next available executor
问题:大意是等待下个执行,当前节点的可以执行的数量已经达到了最大量,所以,jenkins再添加一个是,需要一直等待。点击系统管理–》节点配置—》选择master配置从节点,将执行器数量增大即可。...
linux操作系统使用以太网连接ubuntu,设置固定ipv4
首先,您需要确定要配置的网络接口。可以使用ifconfig -a或ip addr命令来列出当前系统上的所有网络接口及其相关信息。找到您要配置的网络接口名称,例如eth0、ens33或enp0s3;保存并关闭文件后,您需要重启网络服务以使更改生效。在linux操作系统中,要使用交换机连接以太网可以直接使用交互界面;如果你的操作系统没有交互界面,你可以使用命令方式配置;点击ipv4,方式为手动,可以设置ip和子网了;开头,后接网络接口名称。第三步:点击有线最右边圆形控件;第二步:点击有线设置;
Jenkins构建时提示pending—Waiting for next available executor
Jenkins重启后,导致所有项目构建时都提示pending—Waiting for next available executor,选择master配置,点击“刷新状态”,发现其他项目都能正常构建,但是有一个项目还是会一直提示。1. 点击系统管理–》节点配置—》选择master配置从节点,将执行器数量增大即可。索性将该异常的项目删除掉重新创建一次,再次构建正常。2.删除了一些之前构建的记录,也没有解决问题。最终也没有找到什么原因,删除重建也是一种方法。配置自动丢弃构建历史数据,3.前面操作那些之后。
揭秘无人机前沿领域的科技新突破
本文旨在系统性地介绍无人机技术在前沿领域的最新突破,涵盖从基础理论到实际应用的各个方面。我们将重点关注那些正在改变无人机行业面貌的关键技术创新,并分析它们对未来发展的影响。文章首先介绍无人机技术的基础概念和背景,然后深入探讨六个关键领域的技术突破,接着分析实际应用案例,最后展望未来发展趋势。自主导航系统(SLAM):同时定位与地图构建技术,使无人机能在未知环境中自主导航计算机视觉(CV):使无人机能够"看"和理解周围环境的技术5G通信:第五代移动通信技术,提供高速、低延迟的数据传输能源管理。
【SABRE 3D, SABRE 3DxT,LAM设备】2025年9月14日-Clamshell 拆卸与安装
Clamshell 拆卸与安装。
从源代码出发,Jenkins 任务排队时间过长问题的解决过程
最近开发了一个部署相关的工具,使用 Jenkins 来构建应用。Jenkins 的任务从模板中创建而来。每次部署时,通过 Jenkins API 来触发构建任务。在线上运行时发现,通过 API 触发的 Jenkins 任务总是会时不时在队列中等待较长的时间。某些情况下的等待时间甚至长达几分钟。直接在 Jenkins 界面上触发的任务却几乎不需要排队,直接马上就可以执行。过长的等待时间影响了构建的效...
CTP开发实战:如何高效处理预埋单与委托单的完整流程(附代码示例)
本文深入探讨了CTP开发中预埋单与委托单的完整处理流程,从订单生命周期理解、核心代码实现到异步事件处理与系统健壮性构建。通过详细的代码示例和状态机分析,为开发者提供了构建高可靠订单处理系统的实战指南,重点解决了状态同步、异常恢复等关键工程挑战。
Inso CLI:命令行界面的Insomnia自动化工具
Inso CLI 是 Insomnia API 客户端的命令行工具,为开发者和 DevOps 团队提供强大的自动化能力,支持 API 测试、OpenAPI 规范验证、API 规范导出转换和环境管理等功能,能够无缝集成到 CI/CD 管道中。 ## Inso CLI核心功能与使用场景 Inso CLI作为Insomnia API客户端的命令行界面工具,为开发者和DevOps团队提供了强大的自动
立创EDA实战:基于NE555的夜间氛围呼吸灯电路设计与模式切换
本文详细介绍了使用立创EDA设计基于NE555芯片的夜间氛围呼吸灯电路。项目核心是利用NE555产生PWM信号,并通过RC充放电电路实现LED亮度的缓慢周期性变化,形成呼吸效果。文章手把手教学,涵盖从电路原理分析、元件参数计算,到在立创EDA中进行原理图绘制、PCB布局布线,直至焊接调试的完整硬件设计流程,是电子爱好者入门实战的经典项目。
射频指纹识别技术:原理、应用与深度学习实现
射频指纹识别(RFFI)是一种基于硬件特征的设备身份认证技术,通过分析无线设备发射信号中的独特硬件特征实现设备识别。其核心原理源于发射器硬件电路的非线性特性,如功率放大器的相位噪声和混频器的非线性失真,这些特征具有难以伪造的特点。在物联网和边缘计算场景中,RFFI技术展现出独特优势,尤其在智能家居和工业物联网中,能有效防止非法接入和设备伪造。深度学习方法的引入进一步提升了RFFI的性能,通过自动特征提取和端到端优化,显著提高了识别准确率。本文详细探讨了RFFI的技术原理、应用场景及实现方法,为相关领域的研究
Jenkinsfile 反模式图鉴:17 个把 CI/CD 流水线写崩的姿势
Jenkinsfile 十七大反模式图鉴,分四类:① 流水线骗自己(sleep N 等时间不等状态、break 取第一个、单态漏中间态、缺二次校验、构建不可复现);② 出事没人知道(失败不通知不 @ 人、日志无时间戳、清理把通知铲了、通知发了但没到、只报状态不报原因);③ 把 Jenkins 拖垮(poll 无上限、无界重试、input 占 executor、Groovy 跑在 controller);④ 写法本身是雷(硬编码路径、引号嵌套破裂、密钥插值裸奔)。配反例代码、真实双开事故与官方口径。
深入解析EtherCAT通讯DS402协议下的伺服电机控制模式选择与配置
本文深入解析了EtherCAT通讯DS402协议下的伺服电机控制模式选择与配置,详细介绍了六种核心控制模式(如PPM、CSP、CSV、CST)的应用场景及实战技巧。通过EtherCAT和DS402协议的高效配合,实现工业自动化中伺服电机的精准控制,提升设备性能与稳定性。
Python实战:AIVideo项目CI/CD自动化测试流水线搭建指南
持续集成与持续交付(CI/CD)是现代软件工程的核心实践,旨在通过自动化流程提升软件交付效率与质量。其核心原理在于将代码集成、构建、测试和部署等环节串联成自动化流水线,确保每次变更都能快速、可靠地验证。对于AIVideo这类涉及AI模型推理与多媒体处理的复杂应用,自动化测试的价值尤为凸显,它能有效应对AI输出的非确定性和多维度的质量验证挑战。在工程实践中,结合Pytest测试框架与Docker环境隔离技术,可以构建稳定的测试套件。具体到AIVideo项目,通过设计涵盖基础属性校验、内容合规性检查的端到端测试
【BIM入门实战】Revit创建地形的几种方法及优缺点
Revit在体量和场地选项卡的【地形表面】工具可以创建三维地形,有三种方法:放置点、指定点文件和导入实例文件、倾斜摄影点云技术和InfraWorks地形生成。 文章目录1. 放置点2. 指定点文件3. 导入实例文件4. 倾斜摄影点云技术5. InfraWorks地形生成 1. 放置点 放置点功能位于体量和场地选项卡下地形表面,点开找到放置点,并通过自定义设置点的高程值来创建地形的高程数据。 优点:通过用户自定义高程点来绘制模型,使地形更为精确。 缺点:只适用于面积小的项目,面积太大,人工效率低下。 .
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载
QT跨平台开发框架安装与配置全指南
QT作为跨平台C++ GUI开发框架,通过其强大的信号槽机制和元对象系统实现高效界面开发。其核心价值在于一次编写多平台部署的能力,大幅降低Windows、Linux和macOS多平台适配成本。开发者在工业控制、嵌入式系统和金融交易等领域广泛应用QT框架时,首先需要完成正确的环境安装与配置。本文以QT 5.15.2为例,详细解析Windows平台MSVC编译环境配置、Linux下gcc工具链集成以及macOS的Xcode环境准备等关键技术要点,特别针对国内开发者提供了清华镜像源加速方案。通过正确配置QTDIR
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。
从“能跑”到“做完”:批量脚本工程化实战指南
在软件开发与数据处理领域,批量处理是常见的需求,但脚本从单次执行成功到稳定可靠运行,往往需要跨越工程化的鸿沟。其核心原理在于将一次性验证的逻辑,转化为具备容错性、可观测性和可维护性的生产级组件。这背后的技术价值在于提升自动化任务的可靠性,降低运维成本,并确保数据处理流程的完整性。典型的应用场景包括数据清洗、文件格式转换、日志分析等需要处理大量输入的任务。本文聚焦于批量脚本的健壮性实现,深入探讨了异常处理、状态管理和日志记录等关键实践,特别是如何通过结构化日志和检查点机制来应对“环境依赖”和“输入不确定性”等
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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从脚本到服务:自动化项目工程化升级的四大支柱与避坑指南
自动化脚本是验证技术可行性的起点,其核心在于通过代码实现特定任务的自动执行。然而,当脚本需要从个人工具转变为团队共享的可靠服务时,就面临着工程化的严峻挑战。这要求我们深入理解从‘能跑’到‘好用’的价值跃迁,其本质是从功能实现转向提供稳定、可协作的服务。为实现这一目标,必须构建四大核心支柱:输入输出的标准化与契约化确保数据交互清晰可靠;任务调度与状态管理的显式化处理并发与容错;全面的可观测性体系(包括结构化日志和监控告警)让系统运行透明可控;以及配置与依赖的外部化管理保障环境一致性。在此基础上,结合容器化、C
Go语言构建AI安全合规自动化检测系统:CAIDCP认证与工程实践
在人工智能技术大规模应用的背景下,模型安全与数据隐私已成为系统工程的核心议题。其原理在于将安全与合规要求内嵌至软件开发生命周期,通过自动化检测实现风险左移。这一实践的技术价值在于将抽象的伦理框架转化为可度量、可验证的工程控制点,从而系统性降低数据泄露、偏见歧视等风险。典型的应用场景包括金融风控、医疗诊断及内容生成等领域的AI系统监管。本文聚焦于使用Go语言实现企业级AI智能体安全合规自动化检测引擎,通过插件化架构与异步任务处理,为CAIDCP认证所涵盖的数据安全、模型安全等核心能力域提供可落地的工程解决方案
并行分布式框架:Celery、rq、funboost
Celery是一个异步任务的调度工具,也可以叫做 "分布式任务队列(Distributed Task Queue)"。
jenkins Pending quiet period关闭静默期
关掉静默期 Manage jenkins-> Configure System ->Quiet Period
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