Electerm SFTP批量上传文件遗漏问题分析与修复
问题现象
在Electerm项目中,用户在使用SFTP批量上传功能时发现了一个长期存在的缺陷:当用户全选并上传一个目录下的所有文件时,系统经常会遗漏最后1-2个文件未能成功上传。这个问题在Windows 11平台上的Electerm 1.38.60版本中尤为明显。
技术分析
经过深入调查,我们发现这个问题的根源在于Electerm处理SFTP批量上传时的并发控制机制存在不足。具体表现为:
-
并发队列管理不当:系统在创建上传任务队列时,未能正确处理所有文件的入队操作,特别是在处理大量文件时,最后几个文件的入队操作可能被意外中断或丢弃。
-
任务完成判断不准确:上传过程中的任务完成回调机制可能存在逻辑问题,导致系统过早判断所有任务已完成,而实际上仍有文件未处理。
-
资源竞争问题:在多线程环境下,文件列表的遍历和任务创建之间可能存在资源竞争,导致部分文件被跳过。
解决方案
开发团队在最新版本中实施了以下修复措施:
-
改进队列管理:重构了文件上传队列的构建逻辑,确保所有选中的文件都能正确加入上传队列。
-
增强完成检测:实现了更精确的任务完成检测机制,通过双重验证确保所有文件上传任务确实完成。
-
优化并发控制:调整了并发上传的线程管理策略,避免了资源竞争导致的文件遗漏。
用户建议
对于遇到类似问题的用户,建议:
-
及时更新到最新版本的Electerm,该版本已包含对此问题的修复。
-
对于关键文件上传操作,建议分批进行或在上传完成后手动验证文件完整性。
-
如果仍遇到问题,可以尝试调整Electerm设置中的"并发上传数"参数,降低并发量可能有助于提高稳定性。
总结
Electerm团队快速响应并修复了这个长期存在的SFTP批量上传问题,体现了对用户体验的重视。这个案例也提醒我们,在开发文件传输工具时,需要特别注意并发控制和任务管理的可靠性,特别是在处理批量操作时。通过持续优化和改进,Electerm的文件传输功能将变得更加稳定可靠。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00