NVMe 盘故障排查 5 步速查

5. 检查文件系统是否只读或掉盘lsblk | grep nvme9n1mount | grep nvme9n1如果盘已掉线（lsblk 看不到），或文件系统变只读，说明盘已不可恢复。

PostgreSQL算法场景5大性能陷阱与排查清单

ON user_behavior(user_id); CREATE INDEX idx_user_behavior_item_id ON user_behavior(item_id); -- 步骤5： FROM user_behavior WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '7 days' GROUP BY user_id HAVING count(*) >= 5 -- 步骤5：JSONB查询中的函数问题 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT user_id, tags FROM user_profile WHERE tags->>' min 110% 1500ms→800ms 低 ⭐⭐⭐ COPY替换INSERT 15/min → 0/min 180% 1500ms→30ms 高 ⭐⭐⭐⭐⭐ 六、排查清单与自动化监控体系 6.1 性能陷阱排查总清单 陷阱类型 检测SQL/命令 关键指标 立即行动 长期方案 I.

H5页面兼容性问题排查思路

但由于C端设备种类多，网络情况复杂，经常出现一些测试覆盖不到的情况，并且调试及复现非常麻烦，有时候排查一个问题并解决可能以天计数。 所以当遇到不兼容问题或线上 bug 时怎么解决，该遵循怎么样的思路排查，这其实是一门学问。把自己的排查思路及经验在此列举一二，相当于一份 debug 手册，抛砖引玉，大家也可以斧正交流。 当你凝视 BUG 时，BUG 也在凝视你按需求写代码其实难度不大，大的是等服务正式上线，在不同终端设备运行后出现的问题如何排查和修复。 我可以在本地代码中增加断点和 log 信息，具体排查出现问题的代码语句。因为平时涉及到的移动端开发居多，本身没办法使用类似 Chrome 浏览器内置的检查面板进行调试，所以代理工具是必要的。 .parent { border-radius: 5px; overflow: hidden; img { width: 100%; height: 100%

5分钟拿到诊断结果，眼动测试排查脑部问题

一次基本眼动测试EyeQ耗时5分钟。还可以马上拿到结果。 这个测试特别好玩，被设计成一个守卫空间站的游戏，如果有外来飞船入侵的话，被试可以用“眼神”消灭他们。 还能在几分钟内，检测或排查视力问题。而且测试设计成游戏那样，对于孩纸来说，是件好玩有趣的事情。 这点Barclay身同感受。 她自己的女儿有过这方面的问题。

手眼标定问题排查_圆网格数据排查

0.9485724334020924] 第4幅图像的平移向量： [28.44445433363878; -49.18942620735547; 426.3713721031345] 第5幅图像的旋转向量 Rodrigues ： [0.3555109122278653; 0.04836697594420068; -0.7670684387422099] 第5幅图像的旋转矩阵： [0.7218678956797957 0.6634626773975407, -0.3319859417791634; -0.171184494114785, 0.2970499824549174, 0.9393919186889987] 第5幅图像的平移向量

线上问题排查一接口拒绝连接排查思路

排查思路： 检查目标服务器防火墙配置，开启目标端口，重启防火墙 检查目标服务器服务状态 解决过程： 查看服务器调用者日志，当出现接口拒绝连接时，可参考以下方案： 使用ping IP命令查看目标服务器是否宕机

排查这 5 个 Webhook 配置“隐形坑”

这里直接列出最容易踩的 5 个坑，对照排查即可解决。 1. 容器网络隔离：Localhost 的陷阱 这是新手最常犯的错误。 »OpenClaw 专属优惠购买入口：https://cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse-moltbot« 5.

JAVA死锁排查-性能测试问题排查思路

Java发生死锁的根本原因是：在申请锁时发生了交叉闭环申请。即线程在获得了锁A并且没有释放的情况下去申请锁B，这时，另一个线程已经获得了锁B，在释放锁B之前又要先获得锁A，因此闭环发生，陷入死锁循环。

JVM排查定位

可以定位哪个类溢出 5. jsatck 生成当前线程存储快照（Threaddump），常用于定于线程长时间停顿 6. 可视化工具 6.1 JConsole 查看各种堆、方法区、线程等信息 ? 排查总结 7.1 CPU过高 top P M X 找到占用高的进程id top -Hp pid 找到占用高的线程nid，转换16进制，（printf '%x\n' pid） jstack pid 来查看线程的详细信息 自动设置的快照-XX：-XX：+HeadDumpOnOutOfMemoryError 用分析工具分析：查看哪个类和实例数过大，本来就定位线程了，只需看该线程的对象信息即可 7.3 死锁 直接JConsole排查死锁

堆栈溢出排查

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/d5000/eas/easDmSync/heapdump.hprof

centos磁盘排查

今天发现服务器磁盘满了，使用du命令排查，首先找到根目录 du -h --max-depth=1 / 然后发现/usr下面最大，接着找/usr目录下 du -h --max-depth=1 /usr 发现/usr/local目录最大，我们挨个排查下去，发现是jpom的历史构建产物占用空间太多，去Jpom里删除就好了

死锁问题排查

既然已知道异常服务，那可以从这里入手进行分析，又与同事沟通一番，确定了与该服务相关的一些后台模块，接下来重点排查这些模块。 排查方法 日志中出现了sync.

排查Maven问题

排查Maven问题 mvn dependency:tree 三大技巧 第一板斧:找到传递依赖的鬼出在哪里？

CPU 飙升排查

CPU飙升 线上资源cpu飙升是我们工作中常见的问题，一篇文章搞定排查方法 一、问题复现 现在我有两个接口，代码如下 @RestController public class CPUCheck { 二、测试 我们将项目打包部署在服务器上，并启动 测试接口 curl http://localhost:9901/thing-test/hello pid 三、排查 通过top命令可以查看到有一个java

排查挖矿病毒

排查分析 经top 查看原来是一个叫269 的进程一直抢占CPU，占比高达4000%。而该269 进程则是挖矿病毒进行高度伪装，即使是kill 掉该进程也无济于事，后面又会自动跑起来。 39 root rt 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.01 watchdog/5 40 root rt 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 migration/5 ；比如269； 2、kill 掉该挖矿进程；sudo kill -9 48124； 3、通过关键词查找挖矿病毒，一般在/tmp 目录底下，如果不清楚查找，直接删除/tmp 目录底下的所有文件； 4、要排查和删掉相关的定时脚本 /agent_installer.sh 5、执行完成，终端的agent程序将自动连接EDR管理中心 通过云查杀病毒 口令检测 SSH策略检测 身份鉴别策略组检测 对一些已感染的文件进行隔离病毒

Linux日志排查

因为懒，很多时候排查问题起来太依赖可视化工具了，就导致很多Linux命令忘记了。 里是否包含 某个文本 信息 grep -r "error" /var/log 查看并搜索日志 less less命令：http://linux.zanglikun.com/c/less.html#%E5%

jvm异常排查

Redis Bigkey排查

"key:7" 11) "key:1" redis 127.0.0.1:6379> scan 17 # 使用的是第一次迭代时返回的游标 17 开始新的迭代 1) "0" 2) 1) "key:5" 2) "key:18" 3) "key:0" 4) "key:2" 5) "key:19" 6) "key:13" 7) "key:6" 8) "key:9" > STRLEN 22de5ac4e8074ff4bf03d777850de62c 640 b. 集合类型：如果已知元素大小，乘上元素个数就是占用内存大小。 000010 2d 76 65 72 05 35 2e 30 2e 37 fa 0a 72 65 64 69 - v e r 005 5 当发现 Redis 变慢了，可以通过下面的 checklist 来排查问题： 使用复杂度过高的命令或一次查询全量数据； 操作 bigkey； 大量 key 集中过期； 内存达到 maxmemory； 客户端使用短连接和

先别重装，按这 5 层排查 Docker 和 Ollama

第一次在本地跑 Odysseus AI 时，最容易踩的坑不是模型选错，也不是 Docker 命令少敲了一个参数，而是把几个不同层级的问题混在一起排查。 下面这套排查顺序，适合正在本地安装 Odysseus AI、Docker Compose、Ollama 或类似本地 AI Agent 工作区的开发者。1. docker compose logs -f如果你需要更细的 Docker 安装排查路径，可以参考这份 Odysseus AI Docker 安装排障笔记。 5. 模型问题放到最后排查很多安装失败会被误判为“模型不行”。但模型选择应该在这些问题之后：1. 项目源确认无误2. Compose 能解析3. 容器状态正常4. UI 端口可访问5. 是否有服务监听 ↓容器内是否能访问 Ollama /v1 ↓再排查模型、API key、权限和业务配置这个顺序的价值不在于复杂，而在于防止你一开始就排查错层。

Goroutine 泄露排查

经过一番排查，问题最终定位在 reader 和 writer 在退出的时候没有正确关闭 channel 导致。修复后，可以看到 goroutine 的曲线明显趋于平缓： ?