Use RabbitMQ for query processing
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- elasticsearch, python, rabbitmq
- Domaine
- api, backend, distributed-systems
Piste de recherche
L’issue ne mentionne aucun fichier, test ni point d’entrée. Commencez par suivre le traitement des requêtes et le service dépendant d’Elasticsearch, puis identifiez où les messages pourraient être persistés et suivis. Le travail est terminé lorsque les requêtes échouées sont conservées, réessayées et identifiables jusqu’à leur réussite ou une intervention manuelle.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
When a service we are depending on such as Elasticsearch fails, we will lose the queries (particularly via SMS that are costly) and will be unable to respond to the user.
Using RabbitMQ will allow storing the message in a queue and track the job until it is finished successfully on a number of retries or manually if intervention is needed.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 19
- Forks
- 20
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
- Fournit un Dockerfile ou un fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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