对自己的一次警醒,引以为戒

故障处理过程:
18:06分生产环境上线。
测试更新,查询没有问题,显示没有问题。认为上线完成
18:55分复测功能的时候。删除就诊人,重新添加就诊人提示已绑定就诊人。第一反应代码出现问题。定位代码,发现本地测试代码因为权限校验。手动写死了用户id,并提交到了生产环境。
立马改回原有形式,提交代码
19:07分联系XX合并代码
19:11分部署生产环境问题解决
19:20分进入生产环境数据库确认数据是否有异常。
发现数据库中存在6条错误数据。
比对确认了其中5条对应的正确用户id。
慎重考虑重新部署以后数据无其他影响,需要这6位用户重新添加就诊人。

故障原因分析:
提交代码没有仔细检查改动的地方是否真的无误。
合并master版本没有仔细检查改动的代码是否无误。
部署以后测试的场景没有覆盖整个代码改动部分。

Ask 5 whys:
为什么本地测试的代码会提交? 提交没有认真核对所有改动的代码
为什么本地会写测试代码? 历史遗留因素,不好进行改动,沿用了测似乎代码
为什么不进行优化,继续使用错误的写法?没有去推动,壁垒有点高。。。不过那也得尝试去解决
为什么提交生产环境没有发现问题?线上版本合并没有系统的审查流程。
为什么测试没有发现问题?测试考虑不够周全,没有测试到所有的场景。没有找第二人进行复测

故障后续整改计划:

  1. 提交代码之前自己再比对代码改动记录审核一遍
  2. 测试多考虑其他可能的影响,不仅仅是改动的一个模块
  3. 部署生产要加入审查流程。审核仔细
  4. 生产环境进行复测,及时发现可能存在的问题

这次算不上大事故,自己主动发现了,影响也在可控范围内,但这种情况的发生是对自己的一次警醒。引以为戒!!!

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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