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本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了!

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  • 我是小马甲~M 我是小马甲~

    @ChatGPT

    2023-03-06T08:48:50.378959+00:00 [error] crasher: initial call: disk_log:init/2, pid: <0.1885.0>, registered_name: [], exit: {{{failed,{error,{file_error,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/LATEST.LOG",enospc}}},[{disk_log,reopen,3}]},[{disk_log,do_exit,4,[{file,"disk_log.erl"},{line,1175}]},{proc_lib,init_p_do_apply,3,[{file,"proc_lib.erl"},{line,226}]}]}, ancestors: [disk_log_sup,kernel_safe_sup,kernel_sup,<0.1704.0>], message_queue_len: 0, messages: [], links: [<0.1867.0>], dictionary: [{write_cache_timer_is_running,true},{quiet,false}], trap_exit: true, status: running, heap_size: 2586, stack_size: 29, reductions: 508844; neighbours:
    2023-03-06T08:48:50.379402+00:00 [error] Supervisor: {local,disk_log_sup}. Context: child_terminated. Reason: {{failed,{error,{file_error,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/LATEST.LOG",enospc}}},[{disk_log,reopen,3}]}. Offender: id=disk_log,pid=<0.1885.0>.
    2023-03-06T08:48:50.409114+00:00 [error] Mnesia('emqx@172.17.0.6'): ** ERROR ** (could not write core file: enospc), ** FATAL ** {error,{"Cannot rename disk_log file",latest_log,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/PREVIOUS.LOG",{log_header,trans_log,"4.3","4.20.4.1",'emqx@172.17.0.6',{1678,92530,377620}},{file_error,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/LATEST.LOG",enospc}}}
    2023-03-06T08:49:00.410741+00:00 [warning] info: {'EXIT',<0.1853.0>,killed}, line: 140, mfa: mria_rlog_server:handle_info/2, msg: Received unknown event
    
    2023-03-06T08:49:00.415092+00:00 [error] crasher: initial call: emqx_cluster_rpc:init/1, pid: <0.17471.0>, registered_name: [], error: {{badmatch,{error,{node_not_running,'emqx@172.17.0.6'}}},[{emqx_cluster_rpc,init,1,[{file,"emqx_cluster_rpc.erl"},{line,276}]},{gen_server,init_it,2,[{file,"gen_server.erl"},{line,423}]},{gen_server,init_it,6,[{file,"gen_server.erl"},{line,390}]},{proc_lib,init_p_do_apply,3,[{file,"proc_lib.erl"},{line,226}]}]}, ancestors: [emqx_conf_sup,<0.2054.0>], message_queue_len: 0, messages: [], links: [<0.2061.0>], dictionary: [], trap_exit: false, status: running, heap_size: 610, stack_size: 29, reductions: 253; neighbours:
    2023-03-06T08:49:00.415279+00:00 [error] Supervisor: {local,emqx_conf_sup}. Context: start_error. Reason: {{badmatch,{error,{node_not_running,'emqx@172.17.0.6'}}},[{emqx_cluster_rpc,init,1,[{file,"emqx_cluster_rpc.erl"},{line,276}]},{gen_server,init_it,2,[{file,"gen_server.erl"},{line,423}]},{gen_server,init_it,6,[{file,"gen_server.erl"},{line,390}]},{proc_lib,init_p_do_apply,3,[{file,"proc_lib.erl"},{line,226}]}]}. Offender: id=emqx_cluster_rpc,pid=undefined.
    2023-03-06T08:49:00.415440+00:00 [error] Supervisor: {local,emqx_conf_sup}. Context: shutdown. Reason: reached_max_restart_intensity. Offender: id=emqx_cluster_rpc,pid={restarting,<0.2062.0>}.
    
    
    
    
    

    请分析一下这个错误原因。这是用Docker 部署的MQTT服务 emqx

    ChatGPTC 离线
    ChatGPTC 离线
    ChatGPT
    写于 最后由 编辑
    #5678

    malaohu 说:

    @ChatGPT

    2023-03-06T08:48:50.378959+00:00 [error] crasher: initial call: disk_log:init/2, pid: , registered_name: [], exit: {{{failed,{error,{file_error,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/LATEST.LOG",enospc}}},[{disk_log,reopen,3}]},[{disk_log,do_exit,4,[{file,"disk_log.erl"},{line,1175}]},{proc_lib,init_p_do_apply,3,[{file,"proc_lib.erl"},{line,226}]}]}, ancestors: [disk_log_sup,kernel_safe_sup,kernel_sup,], message_queue_len: 0, messages: [], links: [], dictionary: [{write_cache_timer_is_running,true},{quiet,false}], trap_exit: true, status: running, heap_size: 2586, stack_size: 29, reductions: 508844; neighbours:
    2023-03-06T08:48:50.379402+00:00 [error] Supervisor: {local,disk_log_sup}. Context: child_terminated. Reason: {{failed,{error,{file_error,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/LATEST.LOG",enospc}}},[{disk_log,reopen,3}]}. Offender: id=disk_log,pid=.
    2023-03-06T08:48:50.409114+00:00 [error] Mnesia('emqx@172.17.0.6'): ** ERROR ** (could not write core file: enospc), ** FATAL ** {error,{"Cannot rename disk_log file",latest_log,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/PREVIOUS.LOG",{log_header,trans_log,"4.3","4.20.4.1",'emqx@172.17.0.6',{1678,92530,377620}},{file_error,"/opt/emqx/data/mnesia/emqx@172.17.0.6/LATEST.LOG",enospc}}}
    2023-03-06T08:49:00.410741+00:00 [warning] info: {'EXIT',,killed}, line: 140, mfa: mria_rlog_server:handle_info/2, msg: Received unknown event
    
    2023-03-06T08:49:00.415092+00:00 [error] crasher: initial call: emqx_cluster_rpc:init/1, pid: , registered_name: [], error: {{badmatch,{error,{node_not_running,'emqx@172.17.0.6'}}},[{emqx_cluster_rpc,init,1,[{file,"emqx_cluster_rpc.erl"},{line,276}]},{gen_server,init_it,2,[{file,"gen_server.erl"},{line,423}]},{gen_server,init_it,6,[{file,"gen_server.erl"},{line,390}]},{proc_lib,init_p_do_apply,3,[{file,"proc_lib.erl"},{line,226}]}]}, ancestors: [emqx_conf_sup,], message_queue_len: 0, messages: [], links: [], dictionary: [], trap_exit: false, status: running, heap_size: 610, stack_size: 29, reductions: 253; neighbours:
    2023-03-06T08:49:00.415279+00:00 [error] Supervisor: {local,emqx_conf_sup}. Context: start_error. Reason: {{badmatch,{error,{node_not_running,'emqx@172.17.0.6'}}},[{emqx_cluster_rpc,init,1,[{file,"emqx_cluster_rpc.erl"},{line,276}]},{gen_server,init_it,2,[{file,"gen_server.erl"},{line,423}]},{gen_server,init_it,6,[{file,"gen_server.erl"},{line,390}]},{proc_lib,init_p_do_apply,3,[{file,"proc_lib.erl"},{line,226}]}]}. Offender: id=emqx_cluster_rpc,pid=undefined.
    2023-03-06T08:49:00.415440+00:00 [error] Supervisor: {local,emqx_conf_sup}. Context: shutdown. Reason: reached_max_restart_intensity. Offender: id=emqx_cluster_rpc,pid={restarting,}.
    
    
    
    
    

    请分析一下这个错误原因。这是用Docker 部署的MQTT服务 emqx

    根据日志信息,MQTT服务emqx发生了多个错误。以下是每个错误的说明:

    1. 首先,一个名为'disk_log'的子进程崩溃了,并且导致'disk_log_sup'监督进程也停止了。错误消息中提到,emqx试图重命名'PREVIOUS.LOG'为'LATEST.LOG',但由于该磁盘已满(enospc),无法完成该操作。

    2. 然后,Mnesia引擎将错误消息记录在日志中,错误原因为emqx无法写入磁盘日志,原因是磁盘已满(enospc)。

    3. 最后,'emqx_cluster_rpc'子进程也崩溃了。错误消息表明,emqx_ cluster_rpc.id = emqx_cluster_rpc进程无法启动,因为' emqx@172.17.0.6'节点未运行。

    综上所述,这些错误很可能是由于磁盘空间不足而导致的,因为它导致了' disk_log'和'Mnesia'引擎之间的错误。为解决此问题,可以考虑清理磁盘空间或添加更多的磁盘空间。

    帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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    • 我是小马甲~M 离线
      我是小马甲~M 离线
      我是小马甲~
      🤫
      写于 最后由 编辑
      #5679

      @ChatGPT

      一个ID格式:年月日+流水号, 比如:20211009000000012
      请问这个格式通过什么算法能将ID长度变短?

      唐宋元明清,连排小工兵!

      ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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      • 我是小马甲~M 我是小马甲~

        @ChatGPT

        一个ID格式:年月日+流水号, 比如:20211009000000012
        请问这个格式通过什么算法能将ID长度变短?

        ChatGPTC 离线
        ChatGPTC 离线
        ChatGPT
        写于 最后由 编辑
        #5680

        malaohu 说:

        @ChatGPT

        一个ID格式:年月日+流水号, 比如:20211009000000012
        请问这个格式通过什么算法能将ID长度变短?

        该ID格式本身已经非常紧凑,但如果您仍然需要缩短它的长度,您可以考虑使用哈希算法(如MD5、SHA1、SHA256等)。

        哈希算法可以将任意长度的输入数据(包括字符串)压缩成一个固定长度的输出值,这个输出值通常称为哈希值或消息摘要。哈希算法一般都是单向不可逆的,也就是说,根据哈希值无法推算出原始数据。

        因此,您可以将该ID格式的字符串作为哈希算法的输入,然后将其输出的哈希值作为缩短后的ID。但需要注意的是,缩短后的ID长度应该与哈希算法输出的哈希值长度一致,否则可能会导致哈希冲突,出现不同的原始值映射到相同的哈希值的情况。

        帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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        • 我是小马甲~M 离线
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          我是小马甲~
          🤫
          写于 最后由 编辑
          #5681

          @ChatGPT

          select * from info_user 
          
          select * from info_user LIMIT 0, 99999999999999
          ``
          上面2句SQL,info_user 有100万行数据,哪个执行效率高?

          唐宋元明清,连排小工兵!

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          • 我是小马甲~M 我是小马甲~

            @ChatGPT

            select * from info_user 
            
            select * from info_user LIMIT 0, 99999999999999
            ``
            上面2句SQL,info_user 有100万行数据,哪个执行效率高?
            ChatGPTC 离线
            ChatGPTC 离线
            ChatGPT
            写于 最后由 编辑
            #5682

            malaohu 说:

            @ChatGPT

            select * from info_user 
            
            select * from info_user LIMIT 0, 99999999999999
            ``
            上面2句SQL,info_user 有100万行数据,哪个执行效率高?
            

            第一句 SQL 查询语句运行效率高,因为它只是简单地检索整张表的数据,而第二句 SQL 语句不仅会读取整个表的所有数据,还会执行不必要的排序操作,即使LIMIT值设置得很大,但是也会导致系统资源浪费,并在运行过程中出现慢查询问题。 在实际生产环境中,应该尽量避免执行类似第二句SQL语句这样的查询语句。

            帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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            • ChatGPTC ChatGPT

              malaohu 说:

              @ChatGPT

              select * from info_user 
              
              select * from info_user LIMIT 0, 99999999999999
              ``
              上面2句SQL,info_user 有100万行数据,哪个执行效率高?
              

              第一句 SQL 查询语句运行效率高,因为它只是简单地检索整张表的数据,而第二句 SQL 语句不仅会读取整个表的所有数据,还会执行不必要的排序操作,即使LIMIT值设置得很大,但是也会导致系统资源浪费,并在运行过程中出现慢查询问题。 在实际生产环境中,应该尽量避免执行类似第二句SQL语句这样的查询语句。

              我是小马甲~M 离线
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              我是小马甲~
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              写于 最后由 编辑
              #5683

              ChatGPT 说:

              malaohu 说:

              @ChatGPT

              select * from info_user 
              
              select * from info_user LIMIT 0, 99999999999999
              ``
              上面2句SQL,info_user 有100万行数据,哪个执行效率高?
              

              第一句 SQL 查询语句运行效率高,因为它只是简单地检索整张表的数据,而第二句 SQL 语句不仅会读取整个表的所有数据,还会执行不必要的排序操作,即使LIMIT值设置得很大,但是也会导致系统资源浪费,并在运行过程中出现慢查询问题。 在实际生产环境中,应该尽量避免执行类似第二句SQL语句这样的查询语句。

              @ChatGPT

              不太认可你的说法,得看是什么存储引擎

              要是InnoDB,聚族索引在B+树底层的叶节点上,顺序扫描就可以,不会考虑二级索引更不会带来随机读

              唐宋元明清,连排小工兵!

              ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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              • 我是小马甲~M 我是小马甲~

                ChatGPT 说:

                malaohu 说:

                @ChatGPT

                select * from info_user 
                
                select * from info_user LIMIT 0, 99999999999999
                ``
                上面2句SQL,info_user 有100万行数据,哪个执行效率高?
                

                第一句 SQL 查询语句运行效率高,因为它只是简单地检索整张表的数据,而第二句 SQL 语句不仅会读取整个表的所有数据,还会执行不必要的排序操作,即使LIMIT值设置得很大,但是也会导致系统资源浪费,并在运行过程中出现慢查询问题。 在实际生产环境中,应该尽量避免执行类似第二句SQL语句这样的查询语句。

                @ChatGPT

                不太认可你的说法,得看是什么存储引擎

                要是InnoDB,聚族索引在B+树底层的叶节点上,顺序扫描就可以,不会考虑二级索引更不会带来随机读

                ChatGPTC 离线
                ChatGPTC 离线
                ChatGPT
                写于 最后由 编辑
                #5684

                malaohu 说:

                ChatGPT 说:

                malaohu 说:

                @ChatGPT

                select * from info_user 
                
                select * from info_user LIMIT 0, 99999999999999
                ``
                上面2句SQL,info_user 有100万行数据,哪个执行效率高?
                

                第一句 SQL 查询语句运行效率高,因为它只是简单地检索整张表的数据,而第二句 SQL 语句不仅会读取整个表的所有数据,还会执行不必要的排序操作,即使LIMIT值设置得很大,但是也会导致系统资源浪费,并在运行过程中出现慢查询问题。 在实际生产环境中,应该尽量避免执行类似第二句SQL语句这样的查询语句。

                @ChatGPT

                不太认可你的说法,得看是什么存储引擎

                要是InnoDB,聚族索引在B+树底层的叶节点上,顺序扫描就可以,不会考虑二级索引更不会带来随机读

                您说得对,的确不同的存储引擎可以导致不同的查询效率。对于InnoDB引擎,因为聚簇索引包含了整个数据表的数据,索引和数据是放在一起的,所以在查询时,使用SELECT *这种快速扫描整张表的方式只需要顺序扫描聚簇索引,效率比较高。

                如果使用的是 MyISAM 存储引擎,MyISAM 存储引擎在读取数据时会把整个数据表锁定,在读取数据时,如果使用 SELECT * 查询语句,就会先进行一次全表扫描,然后将记录按照主键值排序,再使用 LIMIT 子句截取指定行数的数据,这种方法的效率是比较低的,尤其是在数据量较大时,还会导致性能问题。

                但是,无论哪种存储引擎,推荐加上限制条件限制语句查询的行数,以减少资源浪费,提高查询效率。

                帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                • 那椒那 离线
                  那椒那 离线
                  那椒
                  🍌
                  写于 最后由 编辑
                  #5685

                  @ChatGPT 对团队建设及团队负责人的建议?

                  ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                  0
                  • 那椒那 那椒

                    @ChatGPT 对团队建设及团队负责人的建议?

                    ChatGPTC 离线
                    ChatGPTC 离线
                    ChatGPT
                    写于 最后由 编辑
                    #5686

                    那椒 说:

                    @ChatGPT 对团队建设及团队负责人的建议?

                    团队是一个互相依赖、协同合作的集体。一个高效的团队需要不断的建设和管理。以下是一些团队建设和团队负责人的建议:

                    1.明确目标和任务

                    作为团队负责人,需要明确团队的主要目标和任务,并明确定义工作的计划和时间表。这将有助于团队成员理解他们的职责,以及项目或任务的截止日期。

                    2.合理分配任务

                    确保任务分配合理。团队成员应该根据他们的技能和经验接受特定的任务。这样可以确保每个人都能发挥他们的最大潜力。

                    3.鼓励对话和意见交换

                    发挥团队成员的创造力和专业素养,鼓励团队成员进行对话和意见交换。在团队会议上提供一个安全、支持性和建设性的环境,让每个人都有机会表达自己的看法和观点。

                    4.建立信任

                    建立团队成员之间的信任和尊重是非常重要的,它可以增强合作,提高团队协作的效率。尽量营造一个开放的环境,鼓励成员分享个人信息,以增进相互之间的了解。

                    5.确保及时沟通

                    确保随时沟通,通过短信、电子邮件、电话、视频会议等方式保持沟通,以确保项目和工作有序推进。及时了解和解决问题,可避免问题扩大化和时间的浪费。

                    6.奖励和认可

                    团队成员付出良好表现应该获得赞赏或奖励。这些行动可传递团队负责人的一种信任和信心,也可以增强团队成员的自信心及士气。这是促进团队精神和协作的重要手段之一。

                    7.定期评估

                    定期评估团队的工作是否达到预期目标,是否存在问题或其他挑战,并共同制定具有挑战性的目标和计划。此外,鉴定工作流程是否高效、无漏洞,可帮助团队改进和完善工作流程。

                    通过以上建议,团队负责人将可以推动团队的发展,降低团队职员离职率,并提高团队内部协作和工作效率。

                    帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                      那椒
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                      #5687

                      @ChatGPT 对所在部门的上级领导及发展的建议?

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                      • 那椒那 那椒

                        @ChatGPT 对所在部门的上级领导及发展的建议?

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                        #5688

                        那椒 说:

                        @ChatGPT 对所在部门的上级领导及发展的建议?

                        很抱歉,根据ChatGPT的设计和编程,我无法了解您的任何组织和部门信息,并且我也不想擅自做出任何对上级领导的评估或建议。建议您在一个合适的场合向上级领导表达自己的看法和想法。这可以有助于建立更好的沟通和合作关系,提高工作效率和质量。

                        帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                          写于 最后由 编辑
                          #5689

                          @ChatGPT 对上级领导及发展的建议有哪些?简述下

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                          • 那椒那 那椒

                            @ChatGPT 对上级领导及发展的建议有哪些?简述下

                            ChatGPTC 离线
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                            写于 最后由 编辑
                            #5690

                            那椒 说:

                            @ChatGPT 对上级领导及发展的建议有哪些?简述下

                            对于上级领导,我作为一个智能机器人,并没有具体的上级领导,但就个人观点而言,以下是我对于上级领导的一些建议:

                            1. 谦虚谨慎:领导应该注重慢慢方法,要尊重下属的意见,善于倾听和接受反馈,以便不断地改进和提高自己的管理能力。

                            2. 坚持原则:领导在领导团队的时候要有自己的原则和底线,不能够考虑私人利益而牺牲团队或公司的利益。

                            3. 提供机会:领导应该给下属提供发展的机会,例如培训、跨部门工作、提升等等。这样可以激励下属,并且也可以提高企业的整体素质。

                            4. 鼓励创新:领导应该不断地鼓励下属提供新的思路、新的方法来解决问题。这样才能不断地创新和提高企业的竞争力。

                            5. 善于团队管理:领导应该深入了解团队中每个人的特点,合理分配工作和任务,让团队成员合理分工合作,共同推动企业的发展。

                            以上仅是一些普遍而言的建议,不同的领导在不同的环境下需要掌握不同的技巧和方法。

                            帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                              #5691

                              @ChatGPT ,中国顺酐产能及产量分布、消费区域分布。

                              ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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                              • Y ythhxl123

                                @ChatGPT ,中国顺酐产能及产量分布、消费区域分布。

                                ChatGPTC 离线
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                                #5692

                                ythhxl123 说:

                                @ChatGPT ,中国顺酐产能及产量分布、消费区域分布。

                                目前,中国顺酐产能较为分散,主要分布在江苏、山东、河南、河北、广东等地。其中,江苏、山东和河南地区的顺酐产能占全国总产能的比重较大。

                                根据2020年的数据,中国顺酐年产能约为200万吨左右,而年产量则约为150万吨左右。

                                就消费区域分布而言,由于顺酐的应用范围较为广泛,主要应用于化工、制药、涂料、油墨等领域,因此消费区域也比较分散。但就总体而言,东部地区的消费量较大,主要集中在长江三角洲地区、珠三角地区和渤海湾地区等经济发达地区。

                                帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                                  #5693

                                  @ChatGPT
                                  centos 7 如何查看某个端口服务的 网络流量情况

                                  唐宋元明清,连排小工兵!

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                                    @ChatGPT
                                    centos 7 如何查看某个端口服务的 网络流量情况

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                                    #5694

                                    malaohu 说:

                                    @ChatGPT
                                    centos 7 如何查看某个端口服务的 网络流量情况

                                    要查看某个端口服务的网络流量情况,可以使用nethogs命令。Nethogs是一个开源的命令行工具,用于监视每个进程的网络活动和带宽使用情况。

                                    以下是在CentOS 7上使用nethogs命令检查端口服务网络流量的步骤:

                                    1. 安装nethogs命令

                                    使用以下命令安装nethogs:

                                    sudo yum install nethogs
                                    
                                    1. 找到端口服务对应的进程ID

                                    使用以下命令查找端口服务对应的进程ID:

                                    sudo netstat -plant | grep 
                                    

                                    例如,如果要查看端口号为80的服务的网络流量情况,则运行以下命令:

                                    sudo netstat -plant | grep 80
                                    

                                    命令的输出将显示端口80上的服务的详细信息,包括进程ID(PID)。

                                    1. 使用nethogs查看流量

                                    将找到的进程ID(PID)用于nethogs命令,以查看该进程的网络流量情况:

                                    sudo nethogs 
                                    

                                    例如,如果上述命令的输出显示端口80的进程ID为12345,则运行以下命令:

                                    sudo nethogs 12345
                                    

                                    命令的输出将显示该进程的网络流量情况,包括上传(send)和下载(receive)的数据量和带宽使用情况。

                                    帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                                      #5695

                                      @ChatGPT
                                      centos 7 实时查看某个端口网络流量情况

                                      唐宋元明清,连排小工兵!

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                                        @ChatGPT
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                                        #5696

                                        malaohu 说:

                                        @ChatGPT
                                        centos 7 实时查看某个端口网络流量情况

                                        你可以使用以下命令来实时查看某个端口的网络流量情况:

                                        sudo tcpdump -i any port {端口号} -nnvvS
                                        

                                        这将使用tcpdump工具在任何接口("-i any")上监听特定端口("port {端口号}")的数据包,并显示每个数据包的详细信息。

                                        你也可以使用以下命令查看指定端口的网络连接数,其中"{端口号}"为要检查的端口号。

                                        netstat -an | grep "{端口号}" | grep ESTABLISHED | wc -l
                                        

                                        这将过滤出与指定端口建立的连接并显示其数量。

                                        帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                                          #5697

                                          @ChatGPT
                                          centos 7 实时查看某个端口网络流量情况,公网IP

                                          唐宋元明清,连排小工兵!

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