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XAMPP-MySQL意外关闭

保持可爱mmm 2020-05-10 19:34:07 0 浏览量 回答数 1

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通过自动重连方式解决RDS闪断问题

nono20011908 2019-12-01 21:07:16 27529 浏览量 回答数 1

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Netty的worker线程只负责nio,在收到完整数据后将数据按要求封装并放入到业务数据队列;业务处理类负责从该队列中取出数据并处理。 这里的业务处理类现在是如何实现的?按你的说法,单线程和多线程 在这个类中都试验过,并且都没能解决问题,由此来看 可以得出2个结论:(1)需要再努力优化业务处理过程以节省处理时间;(2)提升服务器硬件性能。######回复 @阿森lin1991 : 我也是碰到这个问题,单位时间内大量客户端同时连接上来,服务端线程来不及处理。就大量堆积在队列里,请问有办法解决吗?######回复 @阿森lin1991 : 你netty什么版本?netty3和4的线程模型有不小区别,推荐infoq上李林峰写的《netty升级血泪史》######如果netty没有相应api接口的话,那就无解了。看看新版本中是否有,或者可以参考下######回复 @阿森lin1991 : 回复 @阿森lin1991 : 关键是netty接收消息队列消息时造成的阻塞;netty3.0中有ExecutionHandler可以使用(其实也是一个线程池,work执行到ExecutionHandler时直接返回执行下一个channel);我现在也遇到这样的问题,希望可以找到一起其他的解决办法,比如非阻塞接收消息队列消息。######2:接第1条...所以想把消息输出也放在nioEventLoopGroup(worker)线程中执行,即业务处理完后把输出消息压入输出队列,但是怎样才能调用nioEventLoopGroup(worker)线程去处理这个输出队列了?好像没有相关接口###### 1  netty本身的 worker线程的个数是根据CPU来的,直接在 worker线程里做业务逻辑处理不好么? 2 如果不想并发,修改源码,让worker线程个数为1,就没有并发了,这一点跟redis一样的,redis单线程的处理能力貌似也够用了,redis的作者是这么说的。 3 为啥要自定义多个业务逻辑线程?netty本身的worker线程拿到消息后就可以处理了啊 ######回复 @阿森lin1991 : 没必要为每个消息加业务逻辑处理线程,并发量多,线程自然多,这样跟IO模型就没区别了。收到数据后消息处理直接用worker线程,当你预估的业务逻辑实在是太费资源才开一个线程,这个线程中尽量不要有类变量已减少并发错误或人为加锁。实在不能满足需求,可以考虑用RMI把复杂逻辑放到另外的机器上做分布式处理######1.worker线程更多的负责读写网络数据,对于复杂或耗时的业务处理都交由自定义的逻辑线程处理,不然很可能阻塞nio线程,大大减少并发量。 2.我现在的情况不是worker线程并发有问题,而是自定义了逻辑线程并发有问题(阻塞情况比较严重) 3.同1 不过谢谢你...###### 你现在的问题跟Netty没有关系,主要是你的业务处理速度跟不上你所要求的请求速度,单线程也好,多线程也好,都没有关系。 处理不过来, 1,要不把超时的改掉或做优化处理 2,增强处理速度:找到瓶颈优化或者做请求分发到不同服务器处理 ######同意这种说法,最好是将业务线程能够优化######(2)提升服务器硬件以提高业务处理性能。######楼主你好,请问这个问题解决了吗?我先在也是遇到了这问题。######单机环境调优讲一种方法吧。 1. 明确你的优化目标(优化是永无止境的,但必须适可而止) 2. 分析你的硬件瓶颈(归根到底,还是你的硬件在执行软件代码), 比如你的核,内存,带宽(本例中注意下你的带宽拥挤是否延迟你的消息返回) 3. 根据你的目标调整Netty的BoosEventLoop, WorkEvnetLoop,Buffer大小。 4. 优化你的消息包,尽量在一个MTU大小,优化你的编解码工具类,比如使用Protobuffer(传输小,解码快)代替Json.  另外,特别注意Bytebuf转Message后,是否有被ReferenceCountUtil.release() 5. 消息的返回注意 chanel的write跟writeAndFlush的区别。一个是等缓冲区满了才返回,一个是立刻返回。 上面做完了,就跟netty没啥关系了。 针对你的 编解码Loop线程组 与 工作线程组 的优化 Netty WorkEvnetGroup = M,   BusinessWorkerGroup = N  ( M, N >1) 这种情况就是一个生产消费模型,M, N之间有一个ArrayBlockingQueue(必需限制上限)做消息缓存。 1. 为了减少锁竞争,可以使用 无锁队列 Disruptor代替 java的 ArrayBlockingQueue, 据说效率是后者的10倍 2.工作任务代码优化,可以全内存操作以及算法优化。######业务服务是否可以分析出单独微服务啊

kun坤 2020-06-08 19:18:03 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。

小旋风柴进 2019-12-02 01:20:20 0 浏览量 回答数 0

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本文总结了常见的 Linux 内核参数及相关问题。修改内核参数前,您需要: 从实际需要出发,最好有相关数据的支撑,若您的业务没有受到影响不建议调整内核参数。 了解每一个参数的具体作用,并且同类型或版本操作系统下内核参数可能有所不同。 备份 ECS 实例中的重要数据。参阅文档 创建快照。 Linux 常用内核网络参数 参数 描述 net.core.rmem_default 默认的 TCP 数据接收窗口大小(字节)。 net.core.rmem_max 最大的 TCP 数据接收窗口(字节)。 net.core.wmem_default 默认的 TCP 数据发送窗口大小(字节)。 net.core.wmem_max 最大的 TCP 数据发送窗口(字节)。 net.core.netdev_max_backlog 在每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时,允许送到队列的数据包的最大数目。 net.core.somaxconn 定义了系统中每一个端口最大的监听队列的长度,这是个全局的参数。 net.core.optmem_max 表示每个套接字所允许的最大缓冲区的大小。 net.ipv4.tcp_mem 确定 TCP 栈应该如何反映内存使用,每个值的单位都是内存页(通常是 4KB)第一个值是内存使用的下限;第二个值是内存压力模式开始对缓冲区使用应用压力的上限;第三个值是内存使用的上限。在这个层次上可以将报文丢弃,从而减少对内存的使用。对于较大的 BDP 可以增大这些值(注意:其单位是内存页而不是字节)。 net.ipv4.tcp_rmem 为自动调优定义 socket 使用的内存。第一个值是为 socket 接收缓冲区分配的最少字节数;第二个值是默认值(该值会被 rmem_default 覆盖),缓冲区在系统负载不重的情况下可以增长到这个值;第三个值是接收缓冲区空间的最大字节数(该值会被 rmem_max 覆盖)。 net.ipv4.tcp_wmem 为自动调优定义 socket 使用的内存。第一个值是为 socket 发送缓冲区分配的最少字节数;第二个值是默认值(该值会被 wmem_default 覆盖),缓冲区在系统负载不重的情况下可以增长到这个值;第三个值是发送缓冲区空间的最大字节数(该值会被 wmem_max 覆盖)。 net.ipv4.tcp_keepalive_time TCP 发送 keepalive 探测消息的间隔时间(秒),用于确认 TCP 连接是否有效。 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl 探测消息未获得响应时,重发该消息的间隔时间(秒)。 net.ipv4.tcp_keepalive_probes 在认定 TCP 连接失效之前,最多发送多少个 keepalive 探测消息。 net.ipv4.tcp_sack 启用有选择的应答(1 表示启用),通过有选择地应答乱序接收到的报文来提高性能,让发送者只发送丢失的报文段,(对于广域网通信来说)这个选项应该启用,但是会增加对 CPU 的占用。 net.ipv4.tcp_fack 启用转发应答,可以进行有选择应答(SACK)从而减少拥塞情况的发生,这个选项也应该启用。 net.ipv4.tcp_timestamps TCP 时间戳(会在 TCP 包头增加 12 B),以一种比重发超时更精确的方法(参考 RFC 1323)来启用对 RTT 的计算,为实现更好的性能应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_window_scaling 启用 RFC 1323 定义的 window scaling,要支持超过 64KB 的 TCP 窗口,必须启用该值(1 表示启用),TCP 窗口最大至 1GB,TCP 连接双方都启用时才生效。 net.ipv4.tcp_syncookies 表示是否打开 TCP 同步标签(syncookie),内核必须打开了 CONFIG_SYN_COOKIES 项进行编译,同步标签可以防止一个套接字在有过多试图连接到达时引起过载。默认值 0 表示关闭。 net.ipv4.tcp_tw_reuse 表示是否允许将处于 TIME-WAIT 状态的 socket (TIME-WAIT 的端口)用于新的 TCP 连接。 net.ipv4.tcp_tw_recycle 能够更快地回收 TIME-WAIT 套接字。 net.ipv4.tcp_fin_timeout 对于本端断开的 socket 连接,TCP 保持在 FIN-WAIT-2 状态的时间(秒)。对方可能会断开连接或一直不结束连接或不可预料的进程死亡。 net.ipv4.ip_local_port_range 表示 TCP/UDP 协议允许使用的本地端口号。 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog 对于还未获得对方确认的连接请求,可保存在队列中的最大数目。如果服务器经常出现过载,可以尝试增加这个数字。默认为 1024。 net.ipv4.tcp_low_latency 允许 TCP/IP 栈适应在高吞吐量情况下低延时的情况,这个选项应该禁用。 net.ipv4.tcp_westwood 启用发送者端的拥塞控制算法,它可以维护对吞吐量的评估,并试图对带宽的整体利用情况进行优化,对于 WAN 通信来说应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_bic 为快速长距离网络启用 Binary Increase Congestion,这样可以更好地利用以 GB 速度进行操作的链接,对于 WAN 通信应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 该参数设置系统的 TIME_WAIT 的数量,如果超过默认值则会被立即清除。默认为 180000。 net.ipv4.tcp_synack_retries 指明了处于 SYN_RECV 状态时重传 SYN+ACK 包的次数。 net.ipv4.tcp_abort_on_overflow 设置改参数为 1 时,当系统在短时间内收到了大量的请求,而相关的应用程序未能处理时,就会发送 Reset 包直接终止这些链接。建议通过优化应用程序的效率来提高处理能力,而不是简单地 Reset。默认值: 0 net.ipv4.route.max_size 内核所允许的最大路由数目。 net.ipv4.ip_forward 接口间转发报文。 net.ipv4.ip_default_ttl 报文可以经过的最大跳数。 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established 让 iptables 对于已建立的连接,在设置时间内若没有活动,那么则清除掉。 net.netfilter.nf_conntrack_max 哈希表项最大值。 查看和修改 Linux 实例内核参数 方法一、通过 /proc/sys/ 目录 /proc/sys/ 目录是 Linux 内核在启动后生成的伪目录,其目录下的 net 文件夹中存放了当前系统中生效的所有内核参数、目录树结构与参数的完整名称相关,如 net.ipv4.tcp_tw_recycle,它对应的文件是 /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle,文件的内容就是参数值。 查看内核参数:使用 cat 查看对应文件的内容,例如执行命令 cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle 查看 net.ipv4.tcp_tw_recycle 的值。 修改内核参数:使用 echo 修改内核参数对应的文件,例如执行命令 echo "0" > /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle 将 net.ipv4.tcp_tw_recycle 的值修改为 0。 注意:方法一修改的参数值仅在当次运行中生效,系统重启后会回滚历史值,一般用于临时性的验证修改的效果。若需要永久性的修改,请参阅方法二。 方法二、通过 sysctl.conf 文件 查看内核参数:执行命令 sysctl -a 查看当前系统中生效的所有参数,如下所示: net.ipv4.tcp_app_win = 31 net.ipv4.tcp_adv_win_scale = 2 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 0 net.ipv4.tcp_frto = 2 net.ipv4.tcp_frto_response = 0 net.ipv4.tcp_low_latency = 0 net.ipv4.tcp_no_metrics_save = 0 net.ipv4.tcp_moderate_rcvbuf = 1 net.ipv4.tcp_tso_win_divisor = 3 net.ipv4.tcp_congestion_control = cubic net.ipv4.tcp_abc = 0 net.ipv4.tcp_mtu_probing = 0 net.ipv4.tcp_base_mss = 512 net.ipv4.tcp_workaround_signed_windows = 0 net.ipv4.tcp_challenge_ack_limit = 1000 net.ipv4.tcp_limit_output_bytes = 262144 net.ipv4.tcp_dma_copybreak = 4096 net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle = 1 net.ipv4.cipso_cache_enable = 1 net.ipv4.cipso_cache_bucket_size = 10 net.ipv4.cipso_rbm_optfmt = 0 net.ipv4.cipso_rbm_strictvalid = 1 修改内核参数: 执行命令   /sbin/sysctl -w kernel.domainname="example.com"  来修改指定的参数值,如 sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_recycle="0" 执行命令   vi /etc/sysctl.conf  修改   /etc/sysctl.conf  文件中的参数。 执行命令   /sbin/sysctl -p  使配置生效。 Linux 网络相关内核参数引发的常见问题及处理 问题现象 原因分析 解决方案 无法在本地网络环境通过 SSH 连接 ECS Linux 实例,或者访问该 Linux 实例上的 HTTP 业务出现异常。Telnet 测试会被 reset。 如果您的本地网络是 NAT 共享方式上网,该问题可能是由于本地 NAT 环境和目标 Linux 相关内核参数配置不匹配导致。尝试通过修改目标 Linux 实例内核参数来解决问题:1. 远程连接目标 Linux 实例;2. 查看当前配置: cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recyclecat /proc/sys/net/ipv4/tcp_timestamps 查看上述两个配置的值是不是 0,如果为 1的话,NAT 环境下的请求可能会导致上述问题。 通过如下方式将上述参数值修改为 0:1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf。2. 添加如下内容:net.ipv4.tcp_tw_recycle=0net.ipv4.tcp_timestamps=0。3. 输入指令 # sysctl -p 使配置生效。4. 重新 SSH 登录实例或者业务访问测试。 服务端 A 与 客户端 B 建立了 TCP 连接,之后服务端 A 主动断开了连接,但是在客户端 B 上仍然看到连接是建立的。示例见图一,图二。 通常是由于修改了服务端内核参数 net.ipv4.tcp_fin_timeout 默认设置所致。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf,修改配置:net.ipv4.tcp_fin_timeout=30。2. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 通过 netstat 或 ss 可以看到大量处于 TIME_WAIT 状态的连接。 通过 netstat -n | awk ‘/^tcp/ {++y[$NF]} END {for(w in y) print w, y[w]}’ 查看 TIME_WAIT 数量。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf,修改或加入以下内容: net . ipv4 . tcp_syncookies = 1 net . ipv4 . tcp_tw_reuse = 1 net . ipv4 . tcp_tw_recycle = 1 net . ipv4 . tcp_fin_timeout = 30 2. 执行命令 /sbin/sysctl -p  使配置生效。 云服务器上出现大量 CLOSE_WAIT 状态的连接数。 根据实例上的业务量来判断 CLOSE_WAIT 数量是否超出了正常的范围。TCP 连接断开时需要进行四次挥手,TCP 连接的两端都可以发起关闭连接的请求,若对端发起了关闭连接,但本地没有进行后续的关闭连接操作,那么该链接就会处于 CLOSE_WAIT 状态。虽然该链接已经处于半开状态,但是已经无法和对端通信,需要及时的释放该链接。建议从业务层面及时判断某个连接是否已经被对端关闭,即在程序逻辑中对连接及时进行关闭检查。 通过命令 netstat -an|grep CLOSE_WAIT|wc -l 查看当前实例上处于 CLOSE_WAIT 状态的连接数。Java 语言:1. 通过 read 方法来判断 I/O 。当 read 方法返回 -1 时则表示已经到达末尾。2. 通过 close 方法关闭该链接。C 语言:1. 检查 read 的返回值,若是 0 则可以关闭该连接,若小于 0 则查看一下 errno,若不是 AGAIN 则同样可以关闭连接。 ECS Linux FIN_WAIT2 状态的 TCP 链接过多。 HTTP 服务中,SERVER 由于某种原因关闭连接,如 KEEPALIVE 的超时。这样,作为主动关闭的 SERVER 一方就会进入 FIN_WAIT2 状态。但 TCP/IP 协议栈中,FIN_WAIT2 状态是没有超时的(不像 TIME_WAIT 状态),如果 Client 不关闭,FIN_WAIT_2 状态将保持到系统重启,越来越多的 FIN_WAIT_2 状态会致使内核 Crash。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf,修改或加入以下内容: net . ipv4 . tcp_syncookies = 1 net . ipv4 . tcp_fin_timeout = 30 net . ipv4 . tcp_max_syn_backlog = 8192 net . ipv4 . tcp_max_tw_buckets = 5000 2. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 查询服务器 /var/log/message 日志,发现全部是类似如下 kernel: TCP: time wait bucket table overflowt 的报错信息,报错提示 TCP time wait 溢出,见图三。 TCP 连接使用很高,容易超出限制。见图四。 1. 执行命令 netstat -anp |grep tcp |wc -l统计 TCP 连接数。2. 对比 /etc/sysctl.conf 配置文件的 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 最大值,看是否有超出情况。3. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf,查询 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 参数。如果确认连接使用很高,容易超出限制。4. 调高参数 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets,扩大限制。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 ECS Linux 实例出现间歇性丢包的情况,通过 tracert, mtr 等手段排查,外部网络未见异常。同时,如下图所示,在系统日志中重复出现大量kernel nf_conntrack: table full, dropping packet.错误信息。见图五。 ip_conntrack 是 Linux 系统内 NAT 的一个跟踪连接条目的模块。ip_conntrack 模块会使用一个哈希表记录 TCP 通讯协议的 established connection 记录,当哈希表满了的时候,会导致 nf_conntrack: table full, dropping packet 错误。需要通过修改内核参数来调整 ip_conntrack 限制。 Centos 5.x 系统1. 使用管理终端登录实例。2. 执行命令 # vi /etc/sysctl.conf 编辑系统内核配置。3. 修改哈希表项最大值参数:net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_max = 655350。4. 修改超时时间参数:net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_tcp_timeout_established = 1200,默认情况下 timeout 是5天(432000秒)。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。Centos 6.x 及以上系统:1. 使用管理终端登录实例。2. 执行命令 # vi /etc/sysctl.conf 编辑系统内核配置。3. 修改哈希表项最大值参数:net.netfilter.nf_conntrack_max = 655350。4. 修改超时时间参数:net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established = 1200,默认情况下 timeout 是5天(432000秒)。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 客户端做了 NAT 后无法访问 ECS、RDS,包括通过 SNAT VPC 访问外网的 ECS 。无法访问连接其他 ECS 或 RDS 等云产品,抓包检测发现远端对客户端发送的 SYN 包没有响应。 若远端服务器同时开启 net.ipv4.tcp_tw_recycle 和 net.ipv4.tcp_timestamps,即参数取值为 1 时,服务器会检查每一个报文的时间戳(Timestamp),若 Timestamp 不是递增的关系,则不做处理。做了 NAT 后,服务器看到来自不同的客户端的 IP 相似,但 NAT 前每一台客户端的时间可能会有偏差,在服务器上就会看到 Timestamp 不是递增的情况。 - 远端服务器为 ECS:修改参数 net.ipv4.tcp_tw_recycle 为 0。- 远端服务器为 RDS 等 PaaS 服务:RDS 无法直接修改内核参数,需要在客户端上修改参数 net.ipv4.tcp_tw_recycle 和 net.ipv4.tcp_timestamps 为 0。 参考链接 Linux man-pages kernel/git/torvalds/linux.git_proc kernel/git/torvalds/linux.git_proc_net_tcp kernel/git/torvalds/linux.git_ip-sysctl kernel/git/torvalds/linux.git_netfilter-sysctl kernel/git/torvalds/linux.git_nf_conntrack-sysctl 图一: 客户端 B TCP 连接 图二: 客户端 A TCP 连接 图三: 报错提示 TCP time wait 溢出 图四: 查询 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 参数 图五: ECS Linux 实例间歇性丢包

KB小秘书 2019-12-02 02:05:57 0 浏览量 回答数 0

问题

第6篇 指针数组字符串(下):报错

kun坤 2020-06-08 11:01:44 4 浏览量 回答数 1
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