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为什么Oanda订单请求会给出错误消息？

Oanda订单请求可能会给出错误消息的原因有多种可能性，以下是一些常见的原因和解决方法：

无效的请求参数：订单请求中可能包含无效或缺失的参数，导致Oanda返回错误消息。解决方法是仔细检查请求参数，确保它们符合Oanda的要求。
账户权限不足：如果您的账户没有足够的权限执行特定的订单请求，Oanda会返回错误消息。解决方法是检查您的账户权限，并确保您有足够的权限执行该请求。
资金不足：如果您的账户余额不足以执行订单请求，Oanda会返回错误消息。解决方法是确保您的账户有足够的资金来执行该请求，或者调整订单参数以适应可用资金。
交易市场关闭：如果您尝试在交易市场关闭时提交订单请求，Oanda会返回错误消息。解决方法是确保您在交易市场开放时提交订单请求。
API限制：Oanda的API可能会对请求频率、数据量等方面设置限制，如果您超过了这些限制，Oanda会返回错误消息。解决方法是遵守API的使用限制，确保您的请求在允许的范围内。

请注意，以上只是一些可能的原因，具体的错误消息和解决方法可能需要根据实际情况进行调查和分析。如果问题仍然存在，建议参考Oanda的官方文档或联系他们的技术支持团队以获取更详细的帮助和支持。

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云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
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人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网开发平台（IoT Explorer）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
移动应用开发平台（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
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高并发服务遇 redis 瓶颈引发的事故

元旦期间订单业务线告知推送系统无法正常收发消息，作为推送系统维护者的我正外面潇洒，无法第一时间回去，直接让 ops 帮忙重启服务，一切好了起来，重启果然是个大杀器。...由于推送系统本身是分布式部署，消息有做各种的可靠性策略，所以重启是不会丢失消息事件的。 ? 事后通过日志分析有大量的 redis 的报错，十分钟内有 16w 次的错误。...为什么会产生这么多 time-wait？...已经够快了，但为什么还会有大量因 redis client 连接池无空闲连接而建立新连接的情况？...话说，如果对推送系统平时多上点心也不至于出这个问题。我曾经开发过相对高规格的推送系统，而现在公司的推送系统我是后接手的，由于它的架子一般，但业务性又太强，看着脑仁疼，所以就没有推倒来重构。

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作者 | 峰云出品 |码农桃花源元旦期间订单业务线告知推送系统无法正常收发消息，作为推送系统维护者的我正外面潇洒，无法第一时间回去，直接让 ops 帮忙重启服务，一切好了起来，重启果然是个大杀器...由于推送系统本身是分布式部署，消息有做各种的可靠性策略，所以重启是不会丢失消息事件的。 ? 事后通过日志分析有大量的 redis 的报错，十分钟内有 16w 次的错误。...为什么会产生这么多 time-wait？...已经够快了，但为什么还会有大量因 redis client 连接池无空闲连接而建立新连接的情况？...话说，如果对推送系统平时多上点心也不至于出这个问题。我曾经开发过相对高规格的推送系统，而现在公司的推送系统我是后接手的，由于它的架子一般，但业务性又太强，看着脑仁疼，所以就没有推倒来重构。

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性能压测诡异的Requestssecond 响应刺尖问题

预订单查询主要是订单的前置状态的结算页汇总计算（不仅是结算页），不落具体订单，如，各种促销、卡券码、虚拟币的规则计算等等。...我们分析下，receive、send不配对意味着什么，我们有200并发，延迟1秒启动，基本上跑上个十几分钟，你能大概想象出200并发的请求空间路线图么。...其实它会呈现出每秒钟都有请求进来，这是压力机的请求，每秒也会有请求出去，去访问它所依赖的服务或者中间件。...开始排查日志，restful-slow.log，jdbc-slow.log、错误日志等等，一顿cat… grep…wc –l，啥也没有异常。(shit开始冒汗了。。。)...为什么会有那么大的disk write。由于大量的磁盘写入，导致publish消息的时候block了。具体为什么会这样就要去研究rabbtimq源码了。

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为什么要使用MQ消息中间件？它解决了什么问题？

(3)消息队列引入消息队列后，把发送邮件,短信不是必须的业务逻辑异步处理由此可以看出,引入消息队列后，用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后...1.2 应用解耦场景：双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口. 这种做法有一个缺点: 当库存系统出现故障时,订单就会失败。...(这样马云将少赚好多好多钱^ ^) 订单系统和库存系统高耦合. 引入消息队列订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。...作用: 1.可以控制活动人数，超过此一定阀值的订单直接丢弃(我为什么秒杀一次都没有成功过呢^^) 2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单) 1.用户的请求,服务器收到之后...,首先写入消息队列,加入消息队列长度超过最大值,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面. 2.秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理.

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浅谈网络中接口幂等性设计问题

如果超时了，微服务框架会进行重试；用户交互的时候多次点击，无意地触发多笔交易； MQ消息中间件，消息重复消费；第三方平台的接口（如：支付成功回调接口），因为异常也会导致多次异步回调；其他中间件/应用服务根据自身的特性...当这笔订单开始支付，在支付请求发出之后，在服务端发生了扣钱操作，接口响应超时了，调用方重试了一次。是否会多扣一次钱？因为系统超时，而调用户方重试一下，会给我们的系统带来不一致的副作用。...订单发起支付时，支付系统先去 Redis 中查询是否存在该订单号的 Key。若不存在，则在 Redis 中新增这个Key。接着查询订单是否已支付，若未支付，则支付完成后删除该订单的Key。...对于防重表的解决方案，可能有人会说为什么不使用悲观锁。悲观锁在使用的过程中也是会发生死锁的。悲观锁是通过锁表的方式实现的。...缺点：就是在操作业务前，需要先查询出当前的 version 版本。

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【Kafka专栏 03】Kafka幂等性：为何每条消息都独一无二？

幂等性的重要性不言而喻，它可以确保数据的准确性和一致性，特别是在金融交易、订单处理等关键业务场景中，如果消息被重复处理，可能会导致交易重复、订单状态错误等问题，给企业和用户带来损失 03 Kafka幂等性实现原理...当用户在电商平台下单时，由于网络波动、系统错误或用户误操作等原因，订单请求可能会被重复发送。...引入幂等性保障机制后，订单处理系统能够识别并拒绝处理重复的订单请求。具体实现上，系统可以为每个订单请求分配一个唯一的标识符（如订单号），并在处理请求前检查该标识符是否已存在于系统中。...如果标识符已存在，说明该订单已被处理过，系统则直接拒绝该请求；如果标识符不存在，系统则正常处理该请求并生成新的订单。此外，结合使用Kafka等消息队列系统，订单处理系统可以进一步增强幂等性保障。...Kafka通过PID和序列号等机制确保消息的唯一性，从而避免了消息的重复处理。当订单请求被发送到Kafka时，系统可以利用这些机制来确保相同的订单请求只被处理一次。

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是的！一篇文章就能带你看完ZooKeeper！

这个时候就引申出一个概念—— 拜占庭将军问题。它意指在不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的，所以所有的一致性算法的必要前提就是安全可靠的消息通道。...而为什么要去解决数据一致性的问题？你想想，如果一个秒杀系统将服务拆分成了下订单和加积分服务，这两个服务部署在不同的机器上了，万一在消息的传播过程中积分系统宕机了，总不能你这边下了订单却没加积分吧？...如果我们仅仅是发送一个消息也不收回复，那么我们的订单系统怎么能知道积分系统的收到消息的情况呢？...如果我们增加一个收回复的过程，那么当积分系统收到消息后返回给订单系统一个 Response ，但在中间出现了网络波动，那个回复消息没有发送成功，订单系统是不是以为积分系统消息接收失败了？...比如这个时候所有的参与者都返回了准备好了的消息，这个时候就进行事务的提交，协调者此时会给所有的参与者发送 Commit 请求，当参与者收到 Commit 请求的时候会执行前面执行的事务的提交操作

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合奥科技面经（含参考答案）

no5.为什么索引会快一些这道题目问的还是挺有水平的。...那为什么，索引结构要设计成树型呢？索引设计成树形，和SQL的需求相关。...使用消息队列方式。把生产出来的消息丢尽消息队列中，消费方这处理这些消息。定时任务方式。比如说：把收到的订单先入库，然后通过定时任务方式去处理这些订单，而当前线程就可以不用等等待订单的处理了。...传统模式有两大缺点：一是假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；二是订单系统与库存系统耦合。引入消息队列之后，在下单时库存系统不能正常使用。...RabbitMQ会给你回传一个ack消息，告诉你说这个消息ok了。

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消息队列杂谈

不想谈好吉他的撸铁狗，不是好的程序员本篇文章聊聊消息队列相关的东西，内容局限于我们为什么要用消息队列，消息队列究竟解决了什么问题，消息队列的选型。...我们知道，在一般的购物电商平台上，我们下单完成后，积分系统会给下单的用户增加积分，然后仓储系统会按照下单时填写的信息，发出用户购买的商品。那问题来了，积分系统、仓储系统如何感知到用户的下单操作？...同时，失败了订单系统是不是要去处理呢？否则因为其他的系统拉垮了整个主流程，谁还来你这买东西呢？那有什么办法，既能够减少调用的链路，又能够在发生错误的时候重试呢？...这虽然跟真实的消息的队列有些出入，但其思路是完成吻合的。 为什么需要消息队列通过上面的例子，我们大致就能够理解为什么要引入消息队列了，这里简单总结一下。...数据库能抗住的并发量是有限的，如果你的机器足够好的话，可能能够抗住5000的并发，如果服务A的所有请求全部打向数据库，会直接把数据打挂。

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重构系统的套路-微服务化

API 网关作为唯一出入口，又占据了最前沿的有利位置，所以有时还会承载别的公共功能，比如我们马上会提到的鉴权。...这就意味着我们需要再引入一个中心化的公共服务：消息中介（Message Broker）。当某个事件发生的时候（比如用户激活成功、订单创建成功），服务可以朝消息队列发一条消息。...而其他服务可以订阅这些消息，并针对这些消息做出反应。比如，仓储服务可以订阅订单创建成功的消息。...这样，订单成功创建后，订单服务将这个消息发到消息中介，消息中介通知仓储服务，仓储服务一看，就问订单服务要新的订单信息，最后，启动出库流程。消息中介除了能广播事件之外，还能做异步调用。...前置后端：按前端的需求拆解请求、调用服务，并汇总、转换结果。消息中介：全局通知机制；异步调用机制。回路熔断：隔离出问题的服务并等待其恢复；提供备用方案。负载均衡：避免服务过载。

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作为测试，你了解第三方支付吗？

如果从具体业务来说，大致分成入金类业务，出金类业务，清算对账类业务，差错处理类业务。支付业务涉及的方方面面很多，技术架构其实较复杂。今天，给大伙介绍第三方支付。...2 第三方支付步骤调用第3方支付，具体来说有如下步骤： 1.用户向商城网站发起确认订单的请求。 2.商城网站接收到保存订单数据到数据库。 3.返回订单确认页面，页面上应该显示订单金额信息。...协议生效后支付宝会给网站方一个合作ID加安全效验，然后就按照支付宝的的接口文档开发支付宝的接口，在上面的操作步骤中4是将数据发送到支付宝网关，7是通知验证部分，验证网关请求网站，网站验证规则对信息进行验证记录...并完成如下工作： 1.将订单信息（订单号，时间，金额，商户号等等）通过接口的形式传给第三方。 2.页面会跳转到第三方链接页面去进行支付。 3.支付完成后第三方会给到支付结果。...； 4.对账差错处理； 5.支付成功后，检查第三方系统返给我们的值是否正确； (2) 异常场景验证 1.使用错误的参数，修改每个需要上送的字段为错误的值看能否请求第三方接口下单； 2.退款时使用错误信息

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