Jackett项目中YGG Cookie索引器延迟问题的技术分析
2025-05-17 08:13:47作者:滕妙奇
问题背景
在使用Jackett作为种子索引器时,部分用户发现YGG Cookie索引器存在1-2小时的延迟现象。具体表现为:通过网站直接访问或RSS订阅可以即时获取最新种子,但通过Jackett的搜索功能获取的结果却存在明显延迟。
技术现象
经过详细测试和验证,发现以下关键现象:
- 网站搜索结果与RSS订阅结果不一致
- Jackett搜索结果与网站RSS订阅结果存在1-2小时时间差
- 日志显示无任何错误信息,仅显示正常调用记录
- 每次搜索请求会被执行两次(可能是重试机制)
根本原因分析
通过与YGG团队的沟通确认,问题的根源在于YGG网站自身的搜索机制设计:
- 搜索缓存机制:YGG网站的搜索功能使用了独立的缓存系统,更新频率低于主数据库
- 数据同步策略:网站展示、RSS订阅和搜索功能使用了不同的数据同步策略
- 更新周期差异:RSS订阅实时更新,而搜索结果的更新周期约为1-2小时
解决方案建议
对于依赖实时数据的用户,建议采用以下解决方案:
- 优先使用RSS订阅:通过配置Jackett使用YGG的RSS源而非搜索功能
- 分类订阅策略:为不同内容类型设置独立的RSS订阅
- 混合使用策略:对于时效性要求高的内容使用RSS,其他内容使用搜索
技术验证方法
开发者和用户可以通过以下方法验证问题:
- 同时进行网站直接搜索和Jackett搜索,比较结果时间戳
- 检查网站RSS源内容与搜索结果差异
- 使用不同关键词测试响应时间
- 观察日志中的请求响应时间
总结
这一问题并非Jackett本身的缺陷,而是源于上游数据源的实现策略差异。理解这种差异有助于用户合理配置和使用索引器。对于时效性要求高的应用场景,建议优先考虑RSS订阅方式获取数据。
该案例也提醒我们,在使用第三方索引服务时,了解其底层数据更新机制对于构建稳定可靠的自动化系统至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
301
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
130
152
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
457
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
610
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
613
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.42 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205