Weblate项目中Google翻译API术语表并发创建问题的解决方案
在Weblate项目集成Google翻译API时,开发团队发现了一个与术语表(Glossary)创建相关的并发问题。当多个请求同时尝试创建相同名称的术语表时,系统会抛出"AlreadyExists: Glossary with this name already exists"异常。
问题背景
Weblate作为一款开源本地化平台,经常需要与第三方翻译服务如Google翻译API进行集成。在实现术语表同步功能时,系统需要将本地术语表上传至Google翻译服务。然而,在高并发场景下,多个工作进程可能同时尝试创建相同名称的术语表,导致服务端返回"AlreadyExists"错误。
技术分析
该问题的核心在于缺乏对并发创建请求的优雅处理机制。当多个线程或进程同时调用Google翻译API的create_glossary方法时,第一个请求成功创建术语表后,后续请求会因为名称冲突而失败。这种场景在分布式系统中十分常见,特别是在自动化翻译流程中。
从技术实现上看,Weblate的machinery/googlev3.py文件中create_glossary方法直接调用了Google API客户端,没有预先检查术语表是否已存在,也没有对并发创建做特殊处理。
解决方案
开发团队通过以下方式解决了这个问题:
-
异常捕获与处理:在create_glossary方法中添加了对AlreadyExists异常的捕获,当遇到术语表已存在的情况时,不再视为错误,而是正常继续流程。
-
幂等性设计:将术语表创建操作设计为幂等的,无论执行一次还是多次,最终结果都保持一致。这种设计模式在分布式系统中尤为重要。
-
前置检查:在可能的情况下,先查询术语表是否存在,再决定是否执行创建操作,减少不必要的API调用。
实现意义
这一改进带来了多方面的好处:
- 提高了系统的稳定性,避免了因并发操作导致的意外中断
- 增强了用户体验,用户不会看到因后端并发问题导致的错误信息
- 优化了API调用效率,减少了不必要的重复创建请求
- 为系统的高并发处理提供了更好的基础架构支持
最佳实践建议
对于类似的多服务集成场景,建议开发者:
- 充分考虑并发操作可能带来的问题
- 实现适当的重试和错误处理机制
- 尽可能使关键操作具备幂等性
- 在文档中明确说明接口的并发特性
- 考虑使用分布式锁等机制处理高并发场景
这个问题的解决体现了Weblate团队对系统稳定性和用户体验的持续关注,也为其他开发者处理类似问题提供了有价值的参考。
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
community
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息09GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0274get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java01Hunyuan3D-2
Hunyuan3D 2.0:高分辨率三维生成系统,支持精准形状建模与生动纹理合成,简化资产再创作流程。Python00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









