如果客户端向服务器发出了某项请求要求显示网站上的某个网页,那么,服务器会返回 HTTP 状态代码以响应该请求。 一些常见的状态代码为: 200 - 服务器...
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2fuasmaabviamptgiqnpvclodeywqcjqa.f10002.mp4?dis_k=653...
[2] 必须在 0-255 之间 0 表示正常退出 外界中断将程序退出的时候状态码区间在 129-255,(操作系统给程序发送中断信号,比如 kill -9 是 SIGKILL,ctrl+c 是 SIGINT...转换公式如下,code 表现退出的状态码: 当指定的退出时状态码为负数,转换公式如下: 256 - (|code| % 256) 当指定的退出时状态码为正数,转换公式如下: code % 256 下面是异常状态码区间表...查看 Pod 退出状态码 $ kubectl describe pods ${pod-name} 下面 Pod 退出状态码是为0,说明容器是正常退出的。 ?...常见的容器退出状态码解释 [3] Exit Code 0 退出代码0表示特定容器没有附加前台进程 该退出代码是所有其他后续退出代码的例外 这不一定意味着发生了不好的事情。...小结 在排查Pod为什么创建失败时,首先看 Pod 容器退出状态码是非常有用的,能快速的定位问题原因。
官网DescribeCdnData 接口,不能查询多域名,状态码明细,只能查询单域名明细。...https://cloud.tencent.com/document/product/228/30986 接口:DescribeCdnData 只能查询单个域名,暂不支持查询多个域名。...image.png 未公开接口:DescribeCdnDetailData Metric 选statusCode 不能打印状态码明细,Metric 选2xx这类的可以,如果要查询所有状态码得分别查询...2xx/3xx/4xx/5xx ,客户希望: 当Metric 选statusCode 可以打印状态码明细 如:200/206/302/304/403/404/502/503...
共阴数码管段码值 利用“LED数码管段码查询工具”可以查询到共阴极数码管的段码值,如图所示。...在图中,LED接线一般采用“P0.0口接A引脚,P0.1口接B引脚……P0.6口接G引脚,P0.7口接DP引脚”的方式,并选择共阴极就可以查出共阴极数码管的段码值,与下面的对应。...共阳数码管段码值 利用“LED数码管段码查询工具”可以查询到共阳极数码管的段码值,如图所示。...在图中,LED接线一般采用“P0.0口接A引脚,P0.1口接B引脚……P0.6口接G引脚,P0.7口接DP引脚”的方式,并选择共阳极就可以查出共阳极数码管的段码值,与下面的对应。...“LED数码管段码查询工具”百度云下载链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/176ksvdKKHX3wb-6xOZ8mBg 提取码:7w1w
我们可以利用Leveldb适合前缀查询的特点进行前缀查询,而且由于Leveldb底层结构的特点,进行前缀查询的效率是特别高的。...要进行前缀查询,那么我们在PutState的时候要合理设计前缀值,从而能够利用前缀查询。以一个会议签到存证系统为例,我们在Fabric的链码中设计了两个对象Meeting和CheckinLog。...接下来是对某个会议的签到记录的查询了。...这么我们知道会议ID的情况下,查询签到记录返回的是一个集合,那么我们可以基于stub.GetStateByRange接口来进行查询,该操作的核心就是要构造其两个参数startKey和endKey。...limit[i] = c + 1 break } } return limit } 就是这样的逻辑,我们就可以在Fabric链码中通过前缀进行批量查询
在加入到数据库的时候,对应的字段是代码编号,但是查询的时候,我们要展示,不能只是展示编号,要展示的是编号对应的具体的值,所以,我们需要在xml里面进行套语句。...也就是在查询语句里面套 (select name from SCHOOK where name='11' and CODE=DM)as dm,
| Sergio De Simone 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 作为即将发布的 Grafana Tempo 2.0 的一部分,TraceQ 是一种旨在简化交互式搜索和提取跟踪信息的查询语言...根据 Grafana 官方的说法,这将有助于加快诊断故障根源的过程。 分布式跟踪包含了丰富的信息,可以帮助开发者跟踪错误、确定故障根源、分析性能,等等。...查询由一组被选中或被丢弃的 span 集合的链式表达式组成,例如: { .http.status = 200 } | by(.namespace) | count() > 3 它支持属性字段、包含字段的表达式...下面的示例展示了如何过滤所有按照特定的顺序经过两个区域的跟踪信息: { .region = "eu-west-0" } >> { .region = "eu-west-1" } TraceQL 可感知数据类型,这意味着你可以使用文本、整数和其他数据类型来表示查询
我真服了这个老6 map1['status']=['is null']; map1['status']=['is null']; 甚至还有这种的: map[] = ['字段名','null',''];//查询为...NULL时的条件 $map[] = ['字段名','not null',''];//查询不是NULL时的条件 大哥,咱们给答案要么不给,要么测试完走通走正确再给行不?...这是啊码经过测试后得到的答案:【适用于thinkphp6,其他版本的我不知道哈,或许跟着上边老6的答案可以用,我没去做具体测试,或许我可能也是个老6】 Null的写法 $map1['status']...我是黄啊码,码字的码,退。。。退。。。退。。。朝!
因为知道,交易库数据量巨大,再加上业务刚上线,被交易那边限流,这哥们还特意进行了分页查询,每页查询50条数据,定时任务也采用主子任务的方式,拆分子任务处理拼团单,尽量减少每次查询交易单的数量。...这哥们理所当然的"喜提"P3故障!...,每一个拼团单只查询几十个交易单数据,但是在查询某一拼团交易成功的数量时,交易接口还是超时了(哥们公司规定,接口RT时间需要保证在50ms以内,查询交易单,还特意设置了RT时间为2000ms) 二、问题所在...为什么查询的订单量这么少就超时了?为什么??? 从上述的场景中,得出的结论就是,关键的接口超时没有做好重试处理,数据量上升的时候,查询超时的问题不能够自动解决!...重要接口,上线前记得压测,做好重试处理,做好监控报警配置,不要感觉自己的业务小,没有流量,一但出现问题,你就只能"喜提"故障了!
如用户在使用行程卡网页版、微信小程序或APP中遇到网络错误等服务不稳定的情况,用户仍然可以通过短信方式查询:发送短信CXMYD到所属运营商(电信10001/移动10086/联通10010)进行查询。...信通院称:行程卡查询量短时间内不断急剧增加,远远超过系统设计承载能力,导致行程卡查询服务受到影响。...经过中国信通院及中国电信、中国移动、中国联通三大运营商相关团队的紧急升级扩容,行程卡网页版、微信小程序及APP目前已经全部恢复查询功能。...据云头条了解:通信大数据行程卡,是2020年2月底由中国信息通信研究院和中国电信、中国移动、中国联通三家运营商推出的行程查询服务,用户可一键查询14天内国内停留4小时以上的城市,及去过的境外国家(地区)...据悉,UCloud已第一时间对数据库资源、网络带宽等资源进行积极扩容,并将密切关注和预测流量情况,随时进行下一步扩容,保障行程码服务稳定运营。 另外,据了解此次事故与UCloud云平台无关。
其中故障存在三种类别:Master故障、Segment故障、数据异常。之前我们已经聊过“Master故障”和“数据异常”的处理方式,今天将介绍Segment故障的处理方式。...二、本地模拟故障环境:2.1、第一种情况:段故障。...:master:gpadmin-[WARNING]:-4 mirror segment(s) acting as primaries are not synchronized2.2、第二种情况:表空间故障...gpadmin-[INFO]:- data05 56001 Up Process error -- database process may be down三、故障分析及解决
---一、前情提要:我们知道 cassandra 具有分区容错性和强一致性,但是当数据所在主机发生故障时,该主机对应的数据副本该何去何从呢?是否跟宿主机一样变得不可用呢?...测试并查看集群中出现故障节点后的数据分布情况:94机器关闭服务:systemctl stop cassandra[cassandra@data01 ~]$ nodetool statusDatacenter...,因此可以看到,在 dc1 数据中心中,数据随机仍只分布在其中三个节点上,而 dc2 数据中心的数据将分布在了仅有的三个节点上,发生了数据转移;如果此时 dc2 数据中心还有节点继续故障,那么故障节点上的数据不可能再移动到其他节点上了...,dc1 是不变的,owns 还是300% ,但是 dc2 的 owns都是100% ,没办法故障转移了,只能存在自身的数据了;此时重启所有主机,所有主机 Cassandra 服务都会开启,包括之前故障模拟的节点也会自启...,那么此时就会达到了另一种效果:故障模拟节点后的状态,再添加到了集群中,那么此时数据又会进行了自动的分发。
2)Master Server:Greenplum数据库的Master是整个Greenplum数据库系统的入口,它接受连接和SQL查询并且把工作分布到Segment实例上。...3)Segment Severs:Greenplum数据库的Segment实例是独立的数据库,每一个都存储了数据的一部分并且执行查询处理的主要部分。...auto postgres[gpadmin@standby01 ~]$ cd /greenplum/gpdata/master/[gpadmin@standby01 master]$ ll总用量 04、故障分析及解决...4.2、清除有故障的主机的(备库)配置信息:[gpadmin@master01 ~]$ gpinitstandby -r执行过程省略,但有个选项需要确认:Do you want to continue...5、额外补充:如果Greenplum集群中master节点故障,处理思路:1)先把standby提升为新master,确保集群第一时间可用,提供对外服务;2)修复旧master,并添加到集群中成为新standby
故障恢复指恢复业务连续性的应急操作,很多故障是在不断尝试验证解决恢复的动作,所以故障恢复环节与故障定位环节有一定的交叠,或在这两个环节之间不断试错的循环,即故障恢复操作可能和故障诊断是同时,也可能是诊断之后或诊断之前...1.已知预案下的恢复三把斧 在故障管理过程中,通常大部分故障有一些明确的故障恢复预案,比如基础设施、服务器、网络设备、网络线路,以及应用系统层中关于服务可用性等故障因素,以及基于历史故障经验积累的方案。...以一个复杂故障应急场景中,很多时候故障处置的决策人员通常一方面协调人员现场分析问题,另一方面指挥启动已知预案的应急。...、数据完整性的故障恢复,这些故障恢复通常需要现场临时决断恢复。...结束 注:“3.4 事中处置”另外3个环节内容链接: 1.故障发现、故障响应 2.故障定位
mysqld] read_only=1 1 2 通过sql命令(配合第一种方式使用) 该命令需要超级管理员才有权限执行,在自动切换主从时有用 set global read_only=1; 1 # 故障恢复
当你解决故障的时候,一定要防止对方对问题提前下结论,如果对方局部的证明是能证明结论是正确的,那从全局来看呢?不要在二手信息上深入讨论,不要用二手信息作为重要依据。...那从整体来看,需要怎么故障改进? 第一,优化故障获知和故障定位的时间。 从故障发生到我们知道的时间是否可以优化得更短? 定位故障的时间是否可以更短? 有哪些地方可以做到自动化?...第二,优化故障的处理方式。 故障处理时的判断和章法是否科学,是否正确? 故障处理时的信息是否全透明? 故障处理时人员是否安排得当? 第三,优化开发过程中的问题。...做个简短的总结:循序渐进的让故障定位时间变短,持续改善,不要出现好像又是人品的问题,莫名的日了狗,不存在的,归根结底是自己的基础理论修养不够。关于严谨程度,是工程师很重要的品质。
一、本文概述及主要术语 1.1 概述 本文基于 Pod 、Service 和 Ingress 三大模块进行划分,对于 Kubernetes 日常可能出现的故障问题,提供了较为具体的排查步骤,并附上相关解决方法或参考文献...二、故障诊断流程 2.1 Pods 模块检查 以下流程若成功则继续往下进行,若失败则根据提示进行跳转。...2.3.5 检查能否在外网通过 Ingress 进行访问 可从外网成功访问,故障排查结束。
故障解析丨Clone节点导致主从故障 1.背景概述 在一次主从复制架构中,由于主节点binlog损坏,导致从节点无法正常同步数据,只能重做从节点;因此使用MySQL 8.0.17开始提供的clone技术进行恢复...9.故障解决 greatsql> alter event event_test DISABLE; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 关闭从节点的定时任务event...3.总结 1.如果主库有定时任务,通过clone的方式搭建从库,在从库恢复之后需要关闭定时任务,避免主从同时执行定时任务导致主从故障。
故障定位指诊断故障直接原因或根因,故障定位有助于故障恢复动作更加有效。故障定位通常是整个故障过程中耗时最长的环节,定位的目标围绕在快速恢复的基础上,而非寻找问题根因,后者由问题管理负责。...通常大部分可用性故障,要借助运维专家经验的假设判断或已知预案的执行得到解决,但仍有部分故障,尤其是性能、应用逻辑、数据故障需要多方协同与工具支持。...判断应用逻辑层面的异常,比如功能、菜单级别的故障,如何更加主动、从容的找到逻辑上的故障点,并作出应急。...应用逻辑故障的问题定位与“故障传染”场景类似,如何在大量病态的功能中找到根因功能,并对功能进行降级等恢复是难点。...如果运维知识图谱准确性有保证,可以预见还能够支持数据源/指标/文本异常检测、基于人工故障库/数据挖掘的故障诊断、故障预测、故障自愈、 成本优化、资源优化、容量规划、性能优化等场景。
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