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azure - 启用 Azure Redis 缓存的诊断

我正在尝试为AzureRedis缓存启用诊断。Redis和存储帐户都在同一区域(美国西部)。根据thisarticle它应该工作。选择存储帐户后,出现以下一般错误。知道如何进一步调查或向何处报告吗? 最佳答案 您尝试映射的存储帐户应该支持表。您可以通过访问Redis缓存来检查错误。操作>>事件图表>>microsoft.insights/diagnosticSettings/writestatusCode:BadRequestserviceRequestId:00000000-0000-0000-0000-000000000000s

c# - 诊断应用程序变慢和内存消耗(可能是 WCF 或 MongoDB C# 驱动程序)?

大约3周后,我们的应用程序遇到了一般性能和内存消耗问题。此问题以前从未发生过,我们不知道如何诊断这种情况。这种情况“有时”发生,每周大约1到2次,症状如下:对应用程序的所有访问都很慢服务器部分使用的内存显着增长但是,如果我们要求所有用户断开/关闭客户端部分,几分钟(大约10分钟)后一切正常,用户可以再次工作,就好像之前什么都没发生过一样。所以这不是内存泄漏。技术背景如下:.net4.6C#中的客户端/服务器/Mongodb架构。客户端是一个WPF应用服务器是作为Windows服务运行的自托管WCF服务WCF使用网络tcp绑定(bind)MongoDB3.6使用2.7C#驱动程序由于问题

CNN网络的故障诊断(轴承的多故障类型分类+Python代码)

1、背景知识:卷积神经网络        卷积神经网络作为深度学习的经典算法之一,凭借局部连接和权值共享的优点,有效地降低了传统神经网络的复杂度。卷积神经网络结构由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等构成。图卷积神经网络         卷积层采用多组卷积核与输入层进行卷积运算,从输入层的原始数据中提取出新的特征信息。        池化层通过缩小卷积层提取出的特征信息的大小,挖掘提取特征的深度信息,实现特征信息的降维。        全连接层在卷积网络中充当着“分类器”的作用,将全连接层全部神经元学到的目标对象特征,映射到目标对象的标记空间,实现分类的目的。2.数据集:轴承数据集数据集

performance - 如何使用 mongostats 诊断 mongodb 内部的性能问题

我一直在使用mongostats来诊断我的mongodb实例中的整体事件。我如何使用它来诊断性能问题/降级?我真正有兴趣深入了解的一个字段是锁定百分比和基于所有其他字段结果的预期行为。我觉得这个功能有点含糊,需要进一步完善。 最佳答案 锁定的%是全局写锁(记住,mongo有一个进程范围的写锁)在每个样本中被占用的时间百分比。当您增加写入次数(插入、更新、删除、db.eval()等)时,该百分比会增加。高值意味着数据库花费大量时间被锁定以等待写入完成,结果是在释放锁之前无法完成任何查询。因此,整体查询吞吐量将减少(有时会显着减少)。“

mongodb - 如何向 mongodb 中的用户提供诊断操作 listDatabases?

我正在尝试从java应用程序连接到openshift中的mongodb数据库,但我在允许的角色和操作方面遇到了一些问题。我像这样运行rchport-forward命令:rhcport-forward-atest一切顺利,我可以使用以下方式连接到数据库:mongoadmin-uadmin-p'*******'--host127.0.0.1--port44506我可以执行如下命令:>usetest>showdatabases但是如果我使用以下方法直接连接到我的数据库:mongotest-uadmin-p'*******'--host127.0.0.1--port44506我无法运行显示数据

python - Mongod 占用 100% CPU - 不确定如何诊断?

我有一个python(python和mongo新手)应用程序,它每小时通过cron运行以获取数据、清理数据并插入到mongo中。在执行期间,应用程序将查询mongo以检查重复项并在文档是新文档时插入。我最近注意到mongod的cpu利用率为100%...我不确定这是何时/为什么开始发生的。我在一个EC2微型实例上运行,该实例具有用于mongo的专用EBS卷,大小约为2.2GB。我不太确定从哪里开始诊断问题。这是系统上stats()和systemStatus()的输出:>db.myApp.stats(){"ns":"myApp.myApp","count":138096,"size":1

小景的工具使用--Java诊断工具Arthas的使用说明

小景最近在做程序和数据库的压测工作,期间监控压测数据,分析程序原因变成了一个待解决的问题,根据公司小伙伴的建议,接触了阿尔萨斯这个诊断工具,下面小景分别基于Linux操作系统和Windows操作系统,来详细的说下使用说明和使用心得。 Arthas(阿尔萨斯)是一个用于诊断Java应用程序的开源工具,它是一种命令行工具,用于实时分析和调试Java应用程序的运行时行为。它提供了丰富的功能,可以帮助开发人员诊断和解决各种Java应用程序中的性能问题和故障。基于Linux系统,以下是Arthas的详细使用方式:安装Arthas:首先,您需要安装Arthas。您可以从官方网站https://alibab

DOS命令之诊断网络

介绍常用的DOS命令进行诊断网络,基础知识,由于个人原因可能收集的并不全面请见谅,仅用来学习记录,懂得都懂😋。建议配合目录食用。DOS命令之诊断网络1、快速判断网卡故障2、诊断网络协议3、诊断路由器配置4、Ping命令网络攻击5、测试局域网连接情况6、获取局域网计算机的名称7、获取网站的IP地址8、自定义检测数据包的数量、大小9、检测远程计算机的路径10、利用nbtstat命令探测对方计算机名总结1、快速判断网卡故障ping127.0.0.1快速测试网卡是否正常工作,如上图则表示网卡及驱动程序正常。2、诊断网络协议计算机要正常连入网络,除了网卡及驱动程序正常外,还要正确配置网络协议。ping本

声音揭示健康秘密:新 AI 技术用六秒钟的录音即可诊断出 2 型糖尿病

10月22日消息,一项新的研究发现,只要对着智能手机说几句话,就能用声音诊断出2型糖尿病。这项新技术结合了声音技术和人工智能,可以帮助发现数百万未被诊断的2型糖尿病患者。这项研究发表在《梅奥诊所进展:数字健康(MayoClinicProceedings:DigitalHealth)》杂志上。这项研究由加拿大多伦多的Klick实验室进行,他们声称他们的测试对于女性有89%的准确率,对于男性有86%的准确率。其原理是,使用6到10秒的人的录音,以及一些基本的健康数据,如年龄、性别、身高和体重,来创建一个人工智能模型,可以区分出这个人是否患有2型糖尿病。研究人员让267名被诊断为非糖尿病或2型糖尿病

云原生周刊: 使用 Kubectl 执行 100 个 Kubernetes 诊断命令 | 2023.10.23

开源项目推荐SternStern是一个针对Kubernetes的多pod和容器日志跟踪工具。可以跟踪Kubernetes上的多个pod和pod中的多个容器。每个结果都用颜色编码,以便快速调试。LProbe在容器映像(ECS、Docker、Kubernetes)内执行本地健康检查探测的命令行工具。当你的容器被攻破时,入侵者/攻击者可以使用wget或curl等工具下载更多工具,以便在你的系统内进一步开发和横向移动。KpadKpad是一款简单的多平台终端编辑器,用于编辑Kubernetes声明性清单yaml文件。PuzzleFSPuzzleFS是一个容器文件系统,旨在解决现有OCI格式的局限性。该项