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FabricClient.ClusterManagementClient.RecoverPartitionsAsync 方法
定义
重要
一些信息与预发行产品相关,相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息,Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
重载
RecoverPartitionsAsync(TimeSpan, CancellationToken) |
向 Service Fabric 群集指出应该尝试恢复当前停滞在仲裁丢失状态的所有服务(包括系统服务)。 |
RecoverPartitionsAsync() |
向 Service Fabric 群集指出应该尝试恢复当前停滞在仲裁丢失状态的所有服务(包括系统服务)。 |
RecoverPartitionsAsync(TimeSpan, CancellationToken)
向 Service Fabric 群集指出应该尝试恢复当前停滞在仲裁丢失状态的所有服务(包括系统服务)。
public System.Threading.Tasks.Task RecoverPartitionsAsync (TimeSpan timeout, System.Threading.CancellationToken cancellationToken);
member this.RecoverPartitionsAsync : TimeSpan * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task
Public Function RecoverPartitionsAsync (timeout As TimeSpan, cancellationToken As CancellationToken) As Task
参数
- timeout
- TimeSpan
定义最大时间量的时间跨度将允许此操作在返回 TimeoutException之前继续。
- cancellationToken
- CancellationToken
操作正在观察的可选取消标记。 它可用于发送应取消操作的通知。 请注意,取消是建议性的,即使取消了操作,操作仍可能已完成。
返回
表示意向确认的任务。
例外
有关处理常见 FabricClient 故障,请参阅 https://azure.microsoft.com/documentation/articles/service-fabric-errors-and-exceptions/ 。
有关处理常见 FabricClient 故障,请参阅 https://azure.microsoft.com/documentation/articles/service-fabric-errors-and-exceptions/ 。
另 https://azure.microsoft.com/documentation/articles/service-fabric-errors-and-exceptions/ 请参阅处理常见的 FabricClient 故障。
注解
仅当确定已关闭的副本无法恢复时,才执行此操作。 不当地使用此 API 可能导致潜在的数据丢失。
适用于
RecoverPartitionsAsync()
向 Service Fabric 群集指出应该尝试恢复当前停滞在仲裁丢失状态的所有服务(包括系统服务)。
public System.Threading.Tasks.Task RecoverPartitionsAsync ();
member this.RecoverPartitionsAsync : unit -> System.Threading.Tasks.Task
Public Function RecoverPartitionsAsync () As Task
返回
表示意向确认的任务。
例外
有关处理常见 FabricClient 故障,请参阅 https://azure.microsoft.com/documentation/articles/service-fabric-errors-and-exceptions/ 。
有关处理常见 FabricClient 故障,请参阅 https://azure.microsoft.com/documentation/articles/service-fabric-errors-and-exceptions/ 。
另 https://azure.microsoft.com/documentation/articles/service-fabric-errors-and-exceptions/ 请参阅处理常见的 FabricClient 故障。
注解
仅当确定已关闭的副本无法恢复时,才执行此操作。 不当地使用此 API 可能导致潜在的数据丢失。