Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как определить ClientTimeout при использовании DirectorySearcher

Как при использовании System.DirecoryServices.DirectorySearcher определить, произошел ли ClientTimeOut или что поиск естественным образом возвратил пустую коллекцию SearchResultCollection?

учитывая следующий фрагмент

 using (var searcher = new DirectorySearcher(adRoot))
                        {
                            searcher.Filter = "SomeFilter";
                            searcher.PropertiesToLoad.Add("givenname");
                            searcher.PropertiesToLoad.Add("sn");
                            searcher.PropertiesToLoad.Add("department");
                            searcher.PropertiesToLoad.Add("samaccountname");
                            searcher.ClientTimeout = TimeSpan.FromSeconds(10);

                            using (var results = searcher.FindAll())
                            {
                               //haldle results                            
                            }
                        }
                    }

Ответы:


1

Установка ClientTimeout полезна только в том случае, если для свойства Asynchronous задано значение true. Чего ты не делал. Документация для неуправляемого интерфейса IDirectorySearcher гораздо более подробная. Из статьи MSDN:

Предпочтение ограничения времени клиента полезно, когда клиент запрашивает асинхронный поиск. При асинхронном поиске клиент делает запрос, а затем приступает к другим задачам, ожидая, пока сервер вернет результаты. Возможно, что сервер может отключиться без уведомления клиента. В этом случае клиент не получит уведомления о том, обрабатывает ли сервер запрос или он больше не работает. Предпочтение ограничения времени клиента дает клиенту некоторый контроль над ситуациями, подобными этой.

Обратите внимание, что этот «некоторый контроль над ситуациями» далеко не идеален, когда вы используете управляемые классы. Класс-оболочка SearchResultCollection на самом деле не дает вам чистого способа асинхронного поиска, у него нет метода «BeginMoveNext» для итерации следующего результата. Угол «приступить к другим задачам» скорее теоретический. Лучше не использовать собственность.

19.01.2014
  • Спасибо за ваш ответ. ClientTimeout возникает, если поиск занимает более 10 секунд, даже если свойство Async не установлено. Если DirectorySearcher прервет поиск из-за достижения clienttimeout, мы хотели бы повторить поиск на одном из других контроллеров домена в сети. Кажется, один из контроллеров домена работает намного медленнее остальных, и нам нужно переключиться на другой контроллер, если превышено десятисекундное время. 20.01.2014
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..