RocketMQ消费者在macOS中出现类似RemotingTimeoutException: invokeSync call timeout错误处理办法:
- 命令行中执行脚本
scutil --set HostName $(scutil --get LocalHostName)
- 重启应用
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Tried 1 times of the providers [192.168.0.123:20880] (1/1) from the registry 127.0.0.1:2181 on the consumer 192.168.0.123 using the dubbo version 2.7.22. Last error is: Invoke remote method timeout. method: $invoke, provider: dubbo://192.168.0.123:20880/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi?anyhost=true&application=pamirs-demo&application.version=1.0.0&check=false&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=true&group=pamirs&interface=ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi&metadata-type=remote&methods=*&payload=104857600&pid=69748&qos.enable=false®ister.ip=192.168.0.123&release=2.7.15&remote.application=pamirs-test&retries=0&serialization=pamirs&service.name=ServiceBean:pamirs/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi:1.0.0&side=consumer&sticky=false&timeout=5000×tamp=1701136088893&version=1.0.0, cause: org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-11-28 10:23:05.835, end time: 2023-11-28 10:23:10.856, client elapsed: 695 ms, server elapsed: 4326 ms, timeout: 5000 ms, request: Request [id=0, version=2.0.2, twoway=true, event=false, broken=false, data=null], channel: /192.168.0.123:49449 -> /192.168.0.123:20880 at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker.doInvoke(FailoverClusterInvoker.java:110) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker.invoke(AbstractClusterInvoker.java:265) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.interceptor.ClusterInterceptor.intercept(ClusterInterceptor.java:47) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.AbstractCluster$InterceptorInvokerNode.invoke(AbstractCluster.java:92) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.MockClusterInvoker.invoke(MockClusterInvoker.java:98) at org.apache.dubbo.registry.client.migration.MigrationInvoker.invoke(MigrationInvoker.java:170) at org.apache.dubbo.rpc.proxy.InvokerInvocationHandler.invoke(InvokerInvocationHandler.java:96) at org.apache.dubbo.common.bytecode.proxy0.$invoke(proxy0.java) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.distribution.computer.RemoteComputer.compute(RemoteComputer.java:124) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.FunEngine.run(FunEngine.java:80) at pro.shushi.pamirs.distribution.faas.remote.spi.service.RemoteFunctionHelper.run(RemoteFunctionHelper.java:68) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:109) … 20 more Caused…
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目录 1. 流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数1.1 工作流【撤销】回调钩子1.2 撤销【回退】回调钩子1.3 工作流【拒绝】回调钩子1.4 工作流【同意】回调钩子1.4 工作流【反悔】回调钩子1.4 回调钩子在业务系统中的调用示例2. 自定义审批方式、自定义审批节点名称 1.流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数 1.1工作流【撤销】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：当流程实例被撤销时调用入口：pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.impl.WorkflowInstanceServiceImpl#undoInstance /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型、 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX recall(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.2撤销【回退】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行回退操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX fallBack(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.3工作流【拒绝】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行拒绝操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX reject(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.4 工作流【同意】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行同意操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.util.ArtificialTaskUtils @Function(summary = "发起的审批同意时会自动调用此方法") @Function.Advanced(displayName = "审批同意") public Teacher agree(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 // WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new Teacher(); } 1.4 工作流【反悔】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行反悔操作时使用场景：流程待办进行反悔操作时，需要额外更改其他的业务数据逻辑时可用该回调钩子。 注意：该函数的namespace需要设置为流程触发模型。 调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ArtificialRetractOperatorService @Function @Function.fun(WorkflowBizCallConstants.retract) public void retract(WorkflowUserTask workflowUserTask) { // 获取流程实例 workflowUserTask.fieldQuery(WorkflowUserTask::getInstance); WorkflowInstance instance = workflowUserTask.getInstance(); // 获取用户任务实例 WorkflowUserInstance userInstance = new WorkflowUserInstance() .setId(workflowUserTask.getWorkflowUserInstanceId()) .queryById(); // 反悔的用户id…
