emqtt 启动报错 Erlang closed the connection 查看状态报错

简介: emqtt 启动报错 Erlang closed the connection 查看状态报错 Node 'emq@192.168.*.*' not responding to pings.

现象:

Node 'emq@192.168.xx.xx' not responding to pings.

Node 'emqx@192.168.xx.xx' not responding to pings.
造成原因:没有正常停止Emqtt,进程资源没有释放。

报错情形,不管是stop再shart,还是直接kill再start 都是如下报错,emqtt运行不起来,如下图:
图片.png
图片.png
解决办法:

第一种:
./bin/emqttd start 之后直接回车直到回到命令行,不要Ctrl + C
第二种
先把emq进程kill -9 掉
然后用console启动emq
./bin/emqttd console
一直到页面 18083能访问,然后 Ctrl+ C 结束掉,再用 start启动
./bin/emqttd start
成功之后问题就解决了
图片.png

相关实践学习
快速体验阿里云云消息队列RocketMQ版
本实验将带您快速体验使用云消息队列RocketMQ版Serverless系列实例进行获取接入点、创建Topic、创建订阅组、收发消息、查看消息轨迹和仪表盘。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
运维 NoSQL 安全
【最佳实践】高可用mongodb集群(1分片+3副本):规划及部署
结合我们的生产需求,本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程,具有较大的参考价值,基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景,由于设计了分片支撑,后续如有大数据量需求,可分片横向扩展。
2081 1
|
物联网 Linux 开发者
快速部署自己私有MQTT-Broker-下载安装到运行不到一分钟,快速简单且易于集成到自己项目中
本文给物联网开发的朋友推荐的是GMQT,让物联网开发者快速拥有合适自己的MQTT-Broker,本文从下载程序到安装部署手把手教大家安装用上私有化MQTT服务器。
2462 5
|
8月前
|
存储 API 网络安全
vCenter Server 8.0U3h 新增功能简介
VMware vCenter Server 8.0U3h 发布 - 集中管理 vSphere 环境
359 0
vCenter Server 8.0U3h 新增功能简介
|
Ubuntu Linux Shell
Linux环境下VSCode快速安装终极指南:debian/ubuntu/linux平台通用
以上就是在Linux环境下安装VSCode的终极指南,抛开繁复的专业词汇,以平易近人的文字、形象生动的比喻让你轻松学会这一过程。别忘了,你的小伙伴VSCode已经在应用菜单里等你了!
3440 23
非对称式多谐振荡电路的介绍
非对称式多谐振荡电路:实现多频率稳定振荡的关键 引言: 非对称式多谐振荡电路是一种能够产生多个频率的振荡信号的电路结构。它通过非对称的反馈回路和多个谐振网络的组合来实现多频率的振荡。本文将介绍非对称式多谐振荡电路的原理、应用、设计与实现方法,以及其优缺点。 一、原理 非对称式多谐振荡电路的原理是通过放大器和反馈回路的相互作用来实现多频率的振荡。具体原理如下: 1. 初始状态:当电路开始工作时,放大器的输出信号为零。 2. 放大器放大信号:输入信号经过放大器放大后,形成一个较大的输出信号。 3. 反馈信号:放大器的输出信号被送回到反馈回路中,与输入信号相叠加形成反馈信号。 4. 正反
642 0
|
传感器 网络协议 物联网
手把手教你在 Windows 环境中搭建 MQTT 服务器
手把手教你在 Windows 环境中搭建 MQTT 服务器
3323 0
|
数据采集 人工智能 运维
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。
1243 5
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
深度学习中的模型压缩技术:精度与效率的平衡
在深度学习领域,模型压缩技术已经成为一项关键技术。它通过减少模型的参数数量和计算量,实现了模型的轻量化和高效化。本文将介绍几种常见的模型压缩方法,包括参数剪枝、量化、知识蒸馏等,并探讨这些方法如何帮助模型在保持精度的同时提高运行效率。我们将分析每种方法的原理、实现步骤以及优缺点,并通过实验结果对比不同方法的性能表现。最后,我们将讨论模型压缩技术在未来可能的发展方向及其应用前景。
673 1
|
网络协议 Ubuntu Unix
Linux 下使用 socket 实现 TCP 客户端
Linux 下使用 socket 实现 TCP 客户端
693 1
|
网络协议 网络安全 开发工具
VMware 虚拟机 - NAT模式下设置静态 IP 地址
VMware 虚拟机 - NAT模式下设置静态 IP 地址
2812 0
VMware 虚拟机 - NAT模式下设置静态 IP 地址