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标题: 【项目场景】请求数据时测试环境比生产环境多花了1秒是怎么回事？ [打印本页]

作者: 王海鱼 时间: 2024-11-11 16:34
标题: 【项目场景】请求数据时测试环境比生产环境多花了1秒是怎么回事？

威哥，第一次给你发消息就是求教一个问题呢，近期我在优化体系查询的时候，在测试环境优化达标，但是发布到生产后，发现从客户端发起请求到接收相应，多花了1秒（测试环境的库数据量和生产一致）。测试环境的库在内网，服务器的库是阿里云的RDS杭州节点。我们的服务器机房在成都，利用体系群体也绝大部分在成都区域。经过在服务器上的抓包，一个mysql的request和response，相差了500毫秒，一个列表查询来回就是1秒左右。脚本在RDS上运行也只是需要100ms以下。故怀疑这中间的几百毫秒都浪费在了网络传输的开销上，我通过普罗米修斯看到，我们机房的带宽也并没有拉大。我的建议是把数据库迁移到内网来或者成都区域的RDS上。
请教威哥，还有更好的办法吗？在不迁移数据库的情况下(数据库较大)。
感谢威哥花宝贵的时间查看这条消息，威哥空了帮助看看呢。

这是一位粉丝（谢同砚）给V哥的留言，感谢长时间对 V 哥的关注，给你几点优化建议去试试，看能否解决：
在不迁移数据库的情况下，你可以考虑以下几种优化战略：
1. 数据库连接优化

连接池设置：确保你利用了符合的数据库连接池（如 HikariCP 或 DBCP），并调整其设置（例如连接池大小、连接超时、最大空闲连接等）。假如连接池设置不当，可能导致频繁的连接创建和释放，进而增加延迟。
持久连接：对于频繁访问数据库的服务，可以尝试增加数据库连接的持久性，减少每次请求时的创建连接的时间。

数据库连接优化对于提高体系的性能和减少延迟至关重要。针对所提到的场景（测试和生产环境的延迟差异，数据库在阿里云RDS杭州节点，服务器在成都），V 哥想从几个方面给出具体的优化战略和具体操作步骤，在不迁移数据库的情况下实现更好的连接优化。
1. 数据库连接池优化

利用数据库连接池可以有用减少连接的创建和烧毁开销，特别是在高并发的情况下，数据库连接池能够复用连接，减少每次请求时的连接创建时间。常用的数据库连接池有 HikariCP、DBCP 和 C3P0，其中 HikariCP 是性能最优的连接池之一。
步骤：

选择符合的连接池
- 推荐利用 HikariCP，由于它性能高效且设置简单。
- 假如你利用的是Spring框架，可以通过 Spring Boot 内置的 HikariCP 连接池来简化设置。
设置数据库连接池
这里以 Spring Boot 和 HikariCP 为例，具体设置步骤如下：
- 在 application.properties 或 application.yml 设置文件中设置 HikariCP

# 数据源配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://your-database-url:3306/weige_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.datasource.username=weige
spring.datasource.password=wg123123
# HikariCP 配置
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20 # 设置连接池最大连接数
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5 # 设置连接池最小空闲连接数
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000 # 设置连接最大空闲时间（单位：毫秒）
spring.datasource.hikari.max-lifetime=60000 # 设置连接最大生命周期（单位：毫秒）
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000 # 设置连接超时时间（单位：毫秒）
spring.datasource.hikari.validation-timeout=3000 # 设置连接验证超时时间（单位：毫秒）
spring.datasource.hikari.leak-detection-threshold=15000 # 设置泄漏检测时间（单位：毫秒）

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注释分析：
- maximum-pool-size: 控制连接池的最大连接数。
- minimum-idle: 控制连接池中最小的空闲连接数。
- connection-timeout: 连接池中获取连接时的最大等待时间。
- validation-timeout: 连接验证超时的时间。

动态调整连接池参数
- 根据实际负载动态调整连接池的参数，避免连接池过大或过小导致性能瓶颈或资源浪费。
- 利用监控工具（如 Prometheus 或 阿里云 CloudMonitor）来实时监控数据库连接池的状态，并根据实时情况调整连接池的参数。
优化连接池的创建和烧毁过程
- 避免频繁创建和烧毁数据库连接，连接池应尽量保持一定的活跃连接数。频繁的连接和烧毁会增加数据库的压力。
- 设置合理的连接池大小，既能满意高并发需求，又不会浪费资源。

2. 数据库连接设置优化

确保数据库连接的设置是最佳的，以减少连接时的延迟和错误。
步骤：

连接利用内网而非公网
- 假如你的应用服务器和数据库都在阿里云上，应该尽可能利用阿里云内网连接，而非公网连接。
- 内网连接的延迟远低于公网连接，且更加稳定。
- 设置连接 URL 利用内网 IP 所在：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://<internal-ip>:3306/weige_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false

复制代码

这样，应用和数据库之间的连接不需要通过公网，减少了网络传输的延迟。

数据库连接池的连接验证
- 在高负载下，数据库可能会在连接空闲一段时间后关闭，因此需要启用连接验证，以确保每次获取连接时，连接是可用的。
- 在 HikariCP 中可以通过设置 connection-test-query 来定期验证连接：

spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1

复制代码

启用连接重试机制
- 在出现连接丢失或网络不稳定时，可以启用连接重试机制，确保在一定时间内自动重试连接。
利用长连接（假如有需要）
- 假如你的应用场景是需要频繁访问数据库的应用，可以考虑利用数据库连接的长连接，减少每次请求时的连接创建和烧毁开销。

3. 数据库查询优化

虽然你提到测试环境和生产环境的数据量一致，但仍然需要确保数据库查询本身的效率。优化数据库查询可以减少数据库访问时间，从而缩短整体相应时间。
步骤：

利用数据库索引
- 确保查询所涉及的字段已经加上了索引，特别是那些经常作为查询条件的字段。
- 利用 EXPLAIN 来查看查询的实行计划，确保没有利用全表扫描（Full Table Scan）。

EXPLAIN SELECT * FROM mytable WHERE my_column = 'value';

复制代码

避免N+1查询问题
- 假如你的查询涉及到多表连接或多次查询同一数据，应该尽量避免N+1查询问题。可以通过适当的 SQL 联接（JOIN）或批量查询来避免。
查询分页优化
- 对于分页查询，确保利用 LIMIT 和 OFFSET 优化分页查询性能，避免查询过多数据。
- 大数据量的分页查询建议利用基于 ID 或时间的范围查询（而非 OFFSET）。
利用查询缓存
- 假如某些查询非常频繁且结果不经常变化，可以利用 Redis 或 Memcached 来缓存查询结果，避免每次都访问数据库。

// 示例：使用 Redis 缓存查询结果
String cacheKey = "user:" + userId;
User user = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (user == null) {
user = userService.getUserById(userId);
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, user);
}
return user;

复制代码

4. 数据库连接池与查询优化结合

在利用连接池的同时，包管每次获取连接后的查询是高效的，避免在每次查询时都创建新的连接或浪费时间在不必要的查询上。
定期分析数据库的慢查询日志，辨认性能瓶颈并举行针对性的优化。

以上小结一下

选择并设置符合的数据库连接池（如 HikariCP）。
优化数据库连接的设置，确保利用内网连接，并启用连接验证。
优化数据库查询，确保查询实行计划高效，避免 N+1 查询，利用缓存减少频繁查询。
动态调整连接池参数，并监控数据库连接池的运行状态。

通过这些优化战略，你能够显著减少请求和相应之间的延迟，提高体系的相应速度和稳定性。
2. 网络优化

加快网络连接：你提到普罗米修斯监控了带宽利用情况，可以检查一下是否存在网络瓶颈。例如，是否存在网络跳数较多、延迟较高的路由问题，或者是阿里云和你们机房之间的链路本身不敷稳定。
CDN加快：虽然CDN通常用于静态资源加快，但一些服务也支持数据库请求的优化（如通过加快特定类型的HTTP请求等）。可以考虑利用阿里云的Cloud Link（云链路加快）来优化跨地域的连接。
TCP优化：在数据库和应用服务器之间的连接中，利用TCP协议时可以调整TCP窗口大小、重传战略等，来减少网络延迟。

网络优化战略的具体实现操作步骤

网络优化是提拔应用性能、降低延迟的重要手段。针对你提到的跨地域访问延迟问题（测试环境和生产环境的数据库在不同的区域），网络优化战略可以帮助减少网络传输的瓶颈和延迟。
1. 优化网络架构和通信路径

跨地域访问时，网络架构和通信路径会影响延迟，因此需要确保通信路径尽可能简洁和快速。
步骤：

利用内网通信：
- 确保数据库和应用服务器之间利用 内网通信，而不是通过公网举行连接。尤其在阿里云环境中，内网通信的延迟要比公网通信低得多。
- 通过阿里云提供的 VPC（Virtual Private Cloud）可以在内网中创建假造网络，从而确保数据库和应用之间的通信完全通过内网而不经过公网。
操作步骤：
- 登录阿里云控制台，进入 VPC 管理控制台。
- 创建 VPC（假造专有网络），并为应用服务器和数据库服务器分配内网 IP。
- 设置 VPC 的路由规则，确保应用和数据库实例在同一内网中，避免跨地域访问。
- 利用数据库内网所在而非公网所在举行连接。

# 示例：使用内网 IP 地址连接数据库
spring.datasource.url=jdbc:mysql://<我的IP>:3306/weige_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false

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优化区域选择：
- 假如你的应用服务器和数据库分别位于阿里云不同的区域（例如应用服务器在成都，数据库在杭州），可能会有较高的网络延迟。为了减少这种跨区域的延迟，可以考虑将数据库和应用服务器摆设在同一区域，或者利用阿里云的跨区域加快服务。
- 阿里云的跨区域加快（例如 CloudLink）可以优化区域间的网络通信，降低网络延迟。
操作步骤：
- 评估不同区域之间的延迟。你可以通过阿里云提供的 Ping 或 Traceroute 工具来测试网络延迟。
- 在选择数据库或应用服务器摆设时，优先考虑将它们摆设在同一数据中心或同一地区。
- 利用阿里云 CloudLink 或类似的跨区域加快服务。
网络路由优化：
- 网络延迟不仅仅与物理间隔有关，还和路由路径有关。通过利用专线（Direct Connect）和 VPC Peering，可以优化数据流的路由，避免经过不必要的中转节点，减少延迟。
操作步骤：
- 设置 Direct Connect：阿里云提供专线连接服务，可以通过专线优化你的数据传输路径，避免平凡的互联网传输路径带来的延迟。
- 设置 VPC Peering：假如你的应用和数据库分别位于不同的 VPC，可以通过 VPC Peering 连接不同的 VPC，减少跨 VPC 的路由延迟。

2. 调整网络协议和TCP参数

网络传输性能不仅取决于物理连接，还取决于传输协议的效率。特别是利用 TCP/IP 协议时，适当的参数调优可以显著提拔网络性能。
步骤：

优化 TCP/IP 设置：

TCP 窗口大小：在高带宽高延迟的网络环境下，TCP 窗口大小对网络传输效率影响较大。可以通过调整操作体系的 TCP 窗口大小来提高网络吞吐量。
TCP 重传与超时设置：降低 TCP 连接重传的超时时间，有助于减少网络不稳定时的传输延迟。
操作步骤：
修改操作体系的 TCP 参数：
- Linux：编辑 /etc/sysctl.conf 文件，设置以下参数：（Windows 利用 netsh 命令来调整 TCP 缓冲区大小。）

net.core.rmem_max = 16777216 # 设置接收缓冲区的最大值
net.core.wmem_max = 16777216 # 设置发送缓冲区的最大值
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216 # 设置TCP接收缓冲区的最小、默认和最大值
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 16384 16777216 # 设置TCP发送缓冲区的最小、默认和最大值

复制代码

启用 TCP 快速打开（TCP Fast Open）：
- TCP 快速打开允许在三次握手期间开始发送数据，减少了连接创建的时间。特别适合低延迟、高吞吐量的网络应用。
操作步骤：
- 在 Linux 体系中启用 TCP 快速打开：

echo 3 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_fastopen

复制代码

利用 Keep-Alive 机制：
- TCP Keep-Alive 可以保持连接的活跃，避免频繁的连接创建和烧毁。在高延迟或跨地域的环境中，利用 Keep-Alive 可以减少连接创建的延迟。
操作步骤：
- 在应用程序中启用 TCP Keep-Alive 机制，确保在长时间没有数据传输时，连接依然保持活跃。
- Java 中可以通过设置连接池来开启 TCP Keep-Alive：

spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.keepalive-time=300000 # 设置连接空闲保持时间

复制代码

3. 利用内容分发网络 (CDN) 优化

只管 CDN 重要用于加快静态资源的加载，但一些高级 CDN 服务还可以对网络请求举行优化，特别是跨地域访问时。
步骤：

设置 CDN 加快跨地域请求：
- 利用 阿里云 CDN 或 Cloudflare CDN，可以加快跨地域请求的相应速度。即使是非静态资源，也可以通过 CDN 提供加快服务。
操作步骤：
- 在阿里云控制台创建并设置 CDN 加快服务，将需要加快的 HTTP 请求（例如 API 请求）通过 CDN 转发。
- 设置缓存战略，确保常用的数据能够被 CDN 缓存，避免每次都需要从源服务器获取。
优化 CDN 缓存规则：
- 对于动态请求，可以设置缓存较短时间，或者设置为缓存频繁请求的数据。例如，API 请求返回的数据可以设置缓存战略，以避免重复请求。

4. 增加带宽和网络监控

带宽不足会成为网络延迟的瓶颈，因此监控带宽利用情况并合理增加带宽，能够有用提拔网络性能。
步骤：

监控带宽利用：
- 利用 阿里云的 CloudMonitor 或 Prometheus 监控带宽的利用情况。通过监控可以清晰看到网络流量的瓶颈。
增加带宽：
- 根据监控结果，假如带宽已经达到上限，可以考虑增加带宽。阿里云提供了机动的带宽扩展选项，可以根据需求动态调整带宽。

以上小结一下

通过优化网络架构、调整网络协议、利用 CDN 加快以及增加带宽，可以有用地减少网络延迟，提拔体系相应速度：

优化网络架构，利用内网连接和跨区域加快服务。
调整 TCP 参数，启用 TCP 快速打开和 Keep-Alive 机制。
设置 CDN 加快和缓存战略，优化跨地域请求。
监控带宽利用，确保带宽充足。

3. 数据库查询优化

查询性能分析：即使测试环境的数据库查询表现良好，但在生产环境中，由于数据量或查询频繁，查询的实行计划可能有所不同。你可以利用MySQL的EXPLAIN来查看查询的实行计划，并确保没有全表扫描等低效操作。根据实行计划，你可以增加索引，或优化SQL语句。
查询缓存：确保你的查询有适当的缓存战略，利用Redis等缓存服务来存储频繁查询的数据，减少直接访问数据库的次数。你可以对常用的列表查询举行缓存，定时更新缓存，避免每次都需要从数据库读取。

4. 异步化处理

异步查询：假如是列表查询等非实时要求非常高的请求，可以考虑将请求改为异步处理，客户端可以在后台继续处理其他操作，查询结果可以在后台完成并通过消息队列推送给客户端。这样不会壅闭客户端的主线程，也能提高用户体验。
消息队列：假如你的查询是批量查询或者是依赖多个数据库查询的结果，可以通过消息队列（如Kafka、RabbitMQ）异步处理，从而减少直接的同步等待时间。

5. 数据库内网通信

RDS内网连接：尽量包管应用服务器与数据库之间利用阿里云内网通信而非公网通信。假如你的应用和数据库都在阿里云上，利用内网连接而不是公网连接会减少网络延迟，降低跨地域访问的延迟。

5. 数据库内网通信战略的具体实现操作步骤

在云环境中，尤其是利用阿里云 RDS 等云数据库服务时，尽量包管应用服务器与数据库之间利用内网通信，而非公网通信，可以显著减少网络延迟并提高通信效率。以下是关于如何设置和优化数据库内网通信的具体操作步骤。
1. 确保应用服务器和数据库在同一内网

首先要确保你的应用服务器和数据库都摆设在同一个阿里云 VPC（假造私有云）内，这样才能确保内网通信而不是公网通信。
步骤：

检查应用服务器和数据库是否在同一 VPC 中：
- 登录到 阿里云控制台，选择 ECS 或 RDS 服务，查看应用服务器和数据库实例所在的 VPC。
- 确保它们处于雷同的 VPC 或者已经创建了 VPC 之间的互通。
创建 VPC 并将资源摆设到 VPC 中：
- 假如还没有 VPC，可以在 阿里云控制台 中创建一个新的 VPC，并确保将应用服务器和数据库都摆设到该 VPC 中。
确认数据库实例是否启用了内网访问：
- 在 阿里云 RDS 控制台 中，确认数据库实例启用了内网访问。大多数 RDS 实例默认提供内网和公网的双重访问方式。
操作步骤：
- 打开 RDS 控制台 → 选择目标数据库实例 → 设置访问方式为内网。

2. 利用 VPC 内网 IP 所在连接数据库

一旦确保应用服务器和数据库都在同一 VPC 内，可以利用内网 IP 所在来连接数据库，从而减少公网通信带来的延迟和带宽开销。
步骤：

获取数据库实例的内网 IP 所在：
- 登录到 阿里云 RDS 控制台，选择你的数据库实例。
- 找到 内网连接信息，记录下数据库的内网 IP 所在和端口号。
在应用服务器中设置数据库连接：
- 修改应用中的数据库连接设置，确保连接利用数据库的内网 IP 所在而非公网 IP 所在。例如：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://<RDS内网IP>:3306/your_database_name
spring.datasource.username=your_db_username
spring.datasource.password=your_db_password

复制代码

确保应用服务器的网络可以访问 RDS 的内网 IP 所在。假如应用服务器和数据库实例在不同的子网内，确保它们之间的网络路由没有问题。

3. 利用专有网络（VPC）中的私有链接

为了增强安全性和减少跨区域访问的延迟，阿里云支持通过 专有网络（VPC）私有链接 将 RDS 实例暴露给同一个 VPC 中的其他服务，确保数据通信在专有网络内完成。
步骤：

创建专有网络链接：
- 登录到 阿里云控制台 → 选择 VPC → 选择 私有链接。
- 创建新的私有连接，将 RDS 实例作为服务提供者，其他 ECS 实例可以通过私有链接访问该 RDS 实例。
设置专有网络访问：
- 在应用服务器中，利用私有链接提供的 DNS 域名或者内网 IP 所在连接到 RDS 实例。
- 确保数据库实例的安全组规则允许内网访问，并且在连接字符串中利用私有 DNS 举行访问。

4. 设置安全组和网络 ACL

确保内网通信不受安全组或网络 ACL（访问控制列表）等网络安全设置的阻止。安全组设置允许控制内网通信的流量。
步骤：

检查并设置安全组：
- 登录到 阿里云控制台，选择 ECS 和 RDS 实例所在的安全组。
- 确保应用服务器和数据库实例的安全组规则允许相互之间的网络通信。通常需要确保应用服务器的安全组允许向数据库实例的内网 IP 所在和端口发起连接请求。
示例：允许应用服务器向 RDS 数据库实例发送 MySQL 请求（默认端口 3306）：
- 来源 IP：应用服务器的内网 IP 或安全组
- 目标端口：3306
- 协议：TCP
检查并设置网络 ACL：
- 假如利用了 VPC 网络 ACL，请确保它允许应用服务器和数据库实例之间的流量通过。网络 ACL 可以在 VPC 控制台中设置。

5. 确保数据库和应用的带宽和延迟优化

虽然数据库和应用在同一内网中，确保它们之间的带宽和延迟仍然至关重要。对带宽和网络延迟举行优化可以进一步提拔数据库通信性能。
步骤：

选择适当的实例规格：
- 根据应用的负载要求，选择符合的数据库实例规格和网络带宽。在阿里云 RDS 控制台中，可以根据性能需求调整数据库的规格（如 I/O 性能和带宽）：
  - 假如数据库的读写压力较大，可以考虑利用高性能的 SSD 存储。
  - 对于大规模的并发查询，选择较高规格的实例以提供更大的网络带宽。
优化 RDS 网络设置：
- 对于 RDS 实例，选择 Enhanced Networking（增强型网络） 或 专用网络带宽，以提高数据库的吞吐量和降低延迟。
操作步骤：
- 在 阿里云 RDS 控制台 中，选择 网络和安全，启用增强型网络并调整带宽设置。

6. 避免利用公网访问数据库

假如数据库和应用服务器之间的通信通过公网举行，可能会带来额外的延迟和带宽消耗。为了最大化内网通信的性能，确保所有的数据库连接都通过内网举行。
步骤：

确保数据库实例不暴露于公网：
- 在 阿里云 RDS 控制台 中，确保数据库实例没有开启公网 IP 或关闭公网访问功能。利用内网 IP 所在举行通信。
操作步骤：
- 打开 RDS 控制台 → 选择目标数据库实例 → 在 连接方式 中选择 仅内网访问。
检查应用服务器是否通过公网访问数据库：
- 确保应用服务器通过内网 IP 所在访问数据库，而不是利用公网 IP。假如发现应用服务器错误地利用了公网 IP 所在，可以更新设置文件，确保利用内网所在。

以上小结一下

通过确保应用服务器和数据库实例都摆设在同一阿里云 VPC 内，并通过内网 IP 举行通信，可以显著减少网络延迟和带宽开销，提高跨地域访问的性能。具体操作步骤包括：

确保应用服务器和数据库实例在同一 VPC 内。
利用内网 IP 所在举行数据库连接，避免利用公网连接。
设置专有网络链接，增加网络通信的安全性和可靠性。
设置安全组和网络 ACL，确保内网通信不被壅闭。
优化带宽和延迟，选择适当的实例规格并利用增强型网络。
避免通过公网访问数据库，确保数据传输路径最优化。

通过这些战略的实行，可以有用降低网络延迟，提拔数据库查询性能，并减少因跨地域网络通信带来的性能瓶颈。
6. 高并发读写分离

读写分离：假如你体系的读操作较多，可以考虑将数据库举行主从分离，将读请求指向只读的从库，减轻主库的压力，从而提拔读请求的相应速度。
负载均衡：假如有多个数据库实例，可以通过负载均衡分发请求，减少单一数据库的负载和延迟。

高并发读写分离战略可以显著提高数据库的性能和可扩展性，特别是在高并发场景下。以下是实现该战略的关键步骤：

计划主从架构：将数据库分为主库（写）和从库（读），并设置负载均衡。
数据同步与一致性：设置主从数据库的数据同步，包管数据一致性。
缓存与优化：利用分布式缓存和查询优化，减少数据库的访问压力。
负载均衡与流量控制：合理分配读请求到多个从库，确保数据库负载均衡。

7. 监控与调优

深入监控：除了普罗米修斯外，可以借助阿里云的CloudMonitor等监控工具，结合数据库的性能指标（如 QPS、相应时间、连接数等）举行持续优化。
慢查询日志：查看阿里云RDS的慢查询日志，找出实行时间较长的查询，优化这些查询的SQL实行计划。

总结

优化数据库连接和查询效率，确保网络传输过程中没有瓶颈。这个需要持续监控和调试，直到满意项目要求为止。
利用缓存机制减少数据库访问。这条相信这位兄弟已经做了，可以再分析一下哪些数据在缓存。
改进异步处理和负载均衡，避免对数据库的单点压力。
考虑利用内网连接和跨区域加快服务来降低跨地域的网络延迟。

在多方位诊断优化后不知道能否解决谢同砚的问题，小伙伴们，你们觉得还有更好的解决方案吗，可以说说你的见解，让谢同砚试试，关注威哥爱编程，一起解决 BUG。

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