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GCS Backup times out at 120s

Aperta
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I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
google-cloud, kubernetes, postgresql

Direzione di ricerca

Parti dal percorso di upload su Google Cloud Storage del comando barman-cloud-backup e traccia dove viene impostato il timeout di 120 secondi. Confronta quel valore con --read-timeout e verifica come viene gestito un upload lento. Il lavoro è completo quando il timeout configurato controlla l’operazione di upload e il comportamento di timeout segnalato è coperto da test appropriati.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug

We have kubernetes clusters at remote locations that are connected to the cloud via slow connections. The database size is also small (approx 40MB compressed). However the upload to GCS buckets is timing out. Despite setting the --read-timeout to 600, it times out after 120s.

The command used is as follows
barman-cloud-backup --user postgres --name <name>--gzip --read-timeout 600 --cloud-provider google-cloud-storage gs://<gcs bucket/folder> <cluster name>

The error is as follows
ERROR: <class 'google.api_core.exceptions.RetryError'>
ERROR: Timeout of 120.0s exceeded, last exception: ('Connection aborted.', timeout('The write operation timed out'))
ERROR: Upload error: Timeout of 120.0s exceeded, last exception: ('Connection aborted.', timeout('The write operation timed out')) (worker 0)

It looks like the timeout is hard coded and cannot be changed. I have also tried setting the read-timeout to 0 without any success.

Lingua principale
Go
Stelle
192
Fork
75
Merge medio
1g 10h
PR unite (30g)
5

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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