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items: Nginx 反向代理配置错误导致磁盘空间耗尽故障复盘
items: EMQX监控指标完整指南
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Nginx 反向代理配置错误导致磁盘空间耗尽故障复盘
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date: 2026-04-17T03:00:46+00:00
description: Nginx 反向代理配置错误导致磁盘空间耗尽故障复盘一、事件概述1. 事件背景2026 年 3 月 31 日晚，作者在 Hetzner 小型服务器上部署了数字产品下载服务。服务器配置为 4GB RAM 和 40GB 磁盘空间，提供包括一个 2.2GB 大文件在内的多个文件下载功能。系统架构采用 Haskell 程序处理静态文件服务（包含授权验证），前端使用 nginx 反向代理。2. 影响范围A. 影响用户数数百名付费用户B. 影响时长20:40 - 23:00，持续约 2 小时C. 影响功能所有文件下载功能完全中断（前 2 小时）大文件（2.2GB）下载失败（后续）3. 严重程度P1 级故障（核心业务受损，付费用户无法访问已购买产品）二、事件时间线1. 故障发生（20:40）A. 现象描述产品发布后几分钟内，数百名用户同时访问服务器，系统立即出现磁盘空间不足错误。B. 监控告警日志中出现重复错误信息：user error (Unexpected reply to: MAIL "<...> at kanjideck.com", Expected reply code: 250, Got this instead: 452 "4.3.1 Insufficient system storage")Grafana 显示磁盘使用率 100%（40GB/40GB），df -h 显示 /dev/sda 100% 使用。2. 应急响应（20:40-21:00）A. 初步排查使用 du -sh 分析磁盘占用，发现：/var/lib 下的 Plausible Analytics（ClickHouse 数据库）：8.5GB/nix/store（NixOS 系统配置和可执行文件）：15GB剩余约 20GB 空间来源不明，未进一步分析。B. 处理措施尝试清理 Nix store：nix-collect-garbage -d因磁盘空间不足而失败。清理日志释放空间：journalctl --vacuum-time=1s尝试清理 ClickHouse 日志表：clickhouse-client -q "TRUNCATE TABLE system.query_log"因磁盘空间不足失败。C. 效果评估临时释放少量空间，但系统仍持续消耗磁盘空间，根因未定位。3. 扩容方案（21:00-23:00）A. 实施措施Hetzner 无更大规格实例可用，采用方案 B：购买独立 Volume 挂载 /nix/store。按照 NixOS Wiki 指南迁移 store：fileSystems."/nix" = { device = "/dev/disk/by-label/nix"; fsType = "ext4"; neededForBoot = true; options = [ "noatime" ]; };B. 效果评估服务器重启后，磁盘使用率降至 50%，服务恢复。但大文件下载问题未解决。4. 根本解决（次日）A. 问题定位用户反馈大文件下载中途失败。通过调整 proxy_max_temp_file_size 从默认的 1024m 提升到 5000m，大文件可下载。使用 lsof +L1 发现 14.5GB 已删除但仍被 nginx 占用的临时文件：lsof +L1 | grep nginx # 显示大量 /tmp/nginx_proxy/ 目录下的 deleted 文件B. 根本原因nginx 默认启用响应缓冲，将后端服务器返回的大文件内容缓存到临时文件。proxy_max_temp_file_size 默认值 1024m 限制单个临时文件大小，但多用户并发时产生大量临时文件。C. 解决方案在 nginx 配置中禁用缓冲：extraConfig = '' proxy_buffering off; proxy_max_temp_file_size 0; '';D. 验证结果磁盘使用率降至 20%，不再出现波动。sequenceDiagram participant U as 用户 participant N as Nginx participant T as 临时文件 participant H as Haskell 应用 participant D as 磁盘 U->>N: 下载 2.2GB 文件 N->>H: 代理请求 H-->>N: 返回文件流 N->>T: 写入临时文件（缓冲） T->>D: 占用 1GB 空间 Note over D: 并发 20 用户 = 20GB D-->>N: 磁盘满 N-->>U: 下载失败三、问题分析1. 直接原因nginx 的 proxy_max_temp_file_size 配置不当。默认值 1024m 允许单个请求缓冲最…

EMQX监控指标完整指南
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date: 2026-04-15T00:50:38+00:00
description: EMQX 监控指标完整指南一、概述1. 简介A. 是什么EMQX 监控指标是一套用于监控 EMQX 消息服务器运行状态的数据采集系统。通过调用 EMQX Dashboard API，可以获取节点状态、客户端连接、消息流量、订阅关系等关键指标，并以 Prometheus 格式输出，便于接入监控平台如 Grafana、Prometheus 等。B. 为什么需要EMQX 作为物联网消息中间件，承载着设备连接和数据转发的重要任务。通过监控指标可以：实时掌握集群健康状态及时发现性能瓶颈快速定位故障原因评估系统容量规划C. 学完能做什么部署 EMQX 监控采集脚本理解各项监控指标的含义配置 Grafana 监控面板建立告警规则保障系统稳定2. 前置知识A. 必备技能基本 Linux 命令操作了解 MQTT 协议基础概念熟悉 Prometheus 监控体系B. 推荐知识Categraf 采集器使用Grafana 面板配置Shell 脚本基础二、环境准备1. 系统要求EMQX 5.x 版本Linux 操作系统（Ubuntu、CentOS 等）具备访问 EMQX Dashboard API 的权限已安装 Categraf 或其他 Prometheus 兼容的采集器2. 组件说明监控脚本通过调用 EMQX RESTful API 获取数据，主要涉及以下端点：/api/v5/nodes：获取节点基础信息/api/v5/metrics：获取详细指标数据/api/v5/clients：获取客户端统计/api/v5/subscriptions：获取订阅统计/api/v5/topics：获取 Topic 统计3. 认证配置EMQX API 使用 HTTP Basic Authentication，需要提供 API Key 和 Secret：export EMQX_API_KEY="your_api_key" export EMQX_API_SECRET="your_api_secret" export EMQX_API_URL="http://emqx-server:18083/api/v5/nodes"三、监控架构1. 数据采集流程graph LR A[Categraf] -->|定时执行| B[监控脚本] B -->|HTTP请求| C[EMQX API] C -->|JSON响应| B B -->|Prometheus格式| D[采集器] D -->|推送| E[后端存储]2. 指标分类体系EMQX 监控指标按功能划分为 8 大类：mindmap root((EMQX监控指标)) 节点基础 连接数 内存使用 系统负载 进程状态 客户端 连接统计 认证状态 授权记录 消息 收发统计 QoS分布 丢弃率 数据包 包类型统计 传输状态 会话 创建终止 状态管理 订阅 订阅数量 创建统计 Topic 活跃数量 分布统计 字节 流量统计 带宽使用四、指标详解1. 节点基础指标节点基础指标反映 EMQX 集群中每个节点的运行状态，是监控系统最核心的部分。A. 连接类指标指标名称指标类型说明emqx_connectionsgauge当前连接数，反映当前客户端连接总数emqx_live_connectionsgauge活跃连接数，排除空闲连接emqx_cluster_sessionsgauge集群会话总数，跨节点的会话汇总B. 系统资源指标指标名称指标类型说明emqx_load1gauge系统 1 分钟平均负载emqx_load5gauge系统 5 分钟平均负载emqx_load15gauge系统 15 分钟平均负载emqx_memory_usedgauge已使用内存（字节）emqx_memory_totalgauge总内存（字节）emqx_process_usedgaugeErlang 进程已使用数emqx_process_availablegaugeErlang 进程可用数C. 运行状态指标指标名称指标类型说明emqx_uptimegauge节点运行时长（秒）emqx_max_fdsgauge最大文件描述符数emqx_node_statusgauge节点状态，1 表示运行，0 表示停止2. 客户端指标客户端指标用于监控连接到 EMQX 的设备状态和认证情况。A. 连接统计指标名称指标类型说明emqx_clients_countgauge当前连接的客户端总数emqx_clients_connected_totalcounter累计连接的客户端数，自节点启动以来emqx_clients_disconnected_totalcounter累计断开的客户端数B. 认证授权指标名称指标类型说明emqx_clients_authenticate_totalcounter认证…

Linux MCE 硬件错误监控完全指南
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date: 2026-04-02T22:02:09+00:00
description: Linux MCE 硬件错误监控完全指南一、概述1. 简介A. 是什么MCE（Machine Check Exception）是 x86/x86-64 架构的硬件错误检测机制，用于捕获和记录 CPU、内存、电源等硬件故障。B. 为什么需要硬件故障可能导致系统突然崩溃，启用 MCE 可以：记录详细的硬件错误信息定位故障根源（CPU、内存、电源等）避免盲目排查浪费时间C. 学完能做什么检查系统 MCE 启用状态定位 MCE 日志存储位置分析硬件错误类型编写自动化检查脚本2. 前置知识A. 必备技能基本 Linux 命令操作了解 journalctl 和 dmesg 基础用法B. 推荐知识系统日志管理硬件监控概念二、核心概念1. 基本术语MCE：Machine Check Exception，机器检查异常mcelog：MCE 日志守护进程（可选）/dev/mcelog：MCE 字符设备，用于读取错误信息2. 工作原理graph TD A[硬件错误发生] --> B{MCE 是否启用?} B -->|是| C[内核捕获错误] C --> D[记录到 /dev/mcelog] D --> E[写入 dmesg] E --> F[写入 systemd journal] F --> G[系统优雅处理或重启] B -->|否| H[错误未被捕获] H --> I[系统直接崩溃] I --> J[无日志记录]3. GRUB 参数mce=off：禁用 MCE 机制（不推荐）mce=on：启用 MCE（默认）mce=bootlog：仅记录启动时的 MCEmce=infinite：只记录一次，不中断系统三、MCE 日志存储位置1. 日志存储架构graph LR A[硬件错误] --> B[/dev/mcelog 字符设备] B --> C[dmesg 内核缓冲区] B --> D[systemd journal 持久化存储] C --> E[重启后丢失] D --> F[持久保存]2. 各位置详解A. /dev/mcelog（字符设备）位置：/dev/mcelog类型：字符设备 (10, 227)权限：crw-------（仅 root 可读）持久性：实时输出，设备级# 检查设备是否存在 ls -l /dev/mcelog # 读取原始内容（无错误时为空） dd if=/dev/mcelog bs=64 count=1B. dmesg（内核消息缓冲区）位置：内核 ring buffer持久性：重启后丢失用途：快速查看当前启动的错误# 查看 MCE 相关消息 dmesg | grep -i 'mce\|machine check' # 带时间戳查看 dmesg -T | grep -i mceC. systemd journal（持久化日志）⭐ 推荐位置：/var/log/journal/*/system.journal持久性：持久保存用途：历史查询和长期存储# 查看当前启动的 MCE 日志 journalctl -k -b 0 | grep -i 'mce\|hardware machine' # 查看上次启动的 MCE 日志 journalctl -k -b -1 | grep -i mce # 查看所有历史 MCE 日志 journalctl -k | grep -i mce四、检查 MCE 状态1. 验证 MCE 是否启用A. 检查内核启动参数# 查看当前内核参数 cat /proc/cmdline # 检查是否包含 mce=off cat /proc/cmdline | grep -o 'mce=[^ ]*' # 如果没有输出，说明 MCE 未被禁用（正常）B. 检查 MCE 设备# 检查 /dev/mcelog 设备 ls -l /dev/mcelog # 正常输出示例 # crw------- 1 root root 10, 227 Apr 2 21:45 /dev/mcelog # 如果设备不存在，说明 MCE 被禁用或初始化失败C. 检查内核初始化日志# 查看是否有 MCE 初始化错误 journalctl -k | grep 'mce: Unable' # 如果看到 "mce: Unable to init MCE device" 说明 MCE 被禁用2. 快速检查脚本创建 /root/check_mce.sh：#!/bin/bash echo '=== MCE 硬件错误检查 ===' echo '' echo '1. 检查 /dev/mcelog 设备:' ls -l /dev/mcelog 2>/dev/null || echo ' ❌ MCE设备不存在' echo '' echo '2. 检查内核启动参数:' cat /pro…

服务器硬件传感器监控部署实战
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date: 2026-04-02T00:53:39+00:00
description: 服务器硬件传感器监控部署实战一、概述1. 简介A. 是什么硬件传感器监控是通过 lm-sensors 工具采集服务器硬件数据，包括 CPU 温度、风扇转速、电压等信息，并通过 Categraf 采集上报到监控系统的解决方案。B. 为什么需要及时发现硬件异常，如温度过高、风扇故障预防性维护，避免硬件损坏导致服务中断建立硬件性能基线，辅助容量规划C. 实现目标监控 CPU 温度（Package 和各核心）监控风扇转速（RPM）输出 Prometheus 格式指标，接入夜莺监控系统2. 环境信息A. 目标服务器192.168.86.153（已部署）192.168.86.152（已部署）B. 基础环境操作系统：Ubuntu 22.04Categraf 目录：/opt/categraf/conf/input.exec/Python 版本：3.10+二、技术方案1. 架构设计graph LR A[lm-sensors] -->|sensors -j| B[Python监控脚本] B -->|Prometheus格式| C[Categraf exec插件] C -->|上报| D[夜莺监控系统]2. 技术选型A. 数据采集：lm-sensors + jqsensors 命令支持 -j 参数输出 JSON 格式jq 工具用于后续可能的 JSON 处理B. 脚本语言：Python 3执行效率高（0.1秒内完成）JSON 处理方便异常处理完善C. 上报方式：Categraf exec 插件支持 Prometheus 格式解析与现有监控体系无缝集成三、部署步骤1. 安装依赖A. 安装 jqapt-get update && apt-get install -y jqB. 验证依赖sensors --version python3 --version jq --version2. 部署监控脚本A. 创建脚本文件将以下内容保存到 /opt/categraf/conf/input.exec/sensors_monitor.py：#!/usr/bin/env python3 import subprocess import json import re import sys _SENSOR_PATTERN = re.compile(r"^(temp|fan)(d+)_(.+)$") def sanitize_label(s: str) -> str: s = s.replace("\\", "\\\\").replace('"', '\\"') s = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9_]", "_", s) return s.strip("_") def get_metric_info(key: str) -> tuple: m = _SENSOR_PATTERN.match(key) if not m: return None, None t, suffix = m.group(1), m.group(3) if t == "temp": mapping = { "input": ("hw_temperature_celsius", "input"), "max": ("hw_temperature_max_celsius", "max"), "crit": ("hw_temperature_crit_celsius", "crit"), "alarm": ("hw_sensor_alarm", "alarm"), } else: mapping = { "input": ("hw_fan_rpm", "input"), "min": ("hw_fan_min_rpm", "min"), "max": ("hw_fan_max_rpm", "max"), } return mapping.get(suffix, (None, None)) def format_value(v) -> str: if isinstance(v, (int, float)): if v == 0: return "0" if 0.001 <= abs(v) < 10000: s = f"{v:.6g}" if "." in s: s = s.rstrip("0").rstrip(".") return s return f"{v:.6g}" return str(v) def main() -> None: try: data = json.loads(subprocess.check_output(["sensors", "-j"], timeout=5, text=True)) for chip, chip_data in data.items(): chip…

Zookeeper 容器连接超时故障复盘
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date: 2026-04-01T11:59:37+00:00
description: Zookeeper 容器连接超时故障复盘一、事件概述1. 事件背景生产环境 Zookeeper 容器每天需要手动重启一次，否则会出现端口通但无法连接的问题。容器已运行 20 个月，问题近期频繁出现。2. 影响范围A. 影响用户数依赖 Zookeeper 的所有业务系统B. 影响时长问题累积约 24 小时后必须重启C. 影响功能服务注册发现、分布式协调、配置管理3. 严重程度P2 级故障（影响业务可用性，需每日人工干预）二、事件时间线1. 问题发现A. 现象描述端口 2181 可以 telnet 通客户端连接超时或失败重启容器后恢复正常B. 问题特征容器运行时间越长，问题越严重每天需要手动重启一次服务器：192.168.124.48（已脱敏）容器：confluentinc/cp-zookeeper:7.3.22. 问题诊断A. 日志分析通过日志分析发现配置问题：tickTime=3000 minSessionTimeout=6000 maxSessionTimeout=60000 (只有 60 秒) clientPortListenBacklog=-1B. 根因定位maxSessionTimeout 只有 60 秒，长连接客户端被断开clientPortListenBacklog 使用系统默认值，高负载时连接队列问题无自动重启策略，异常时无法自动恢复3. 解决方案实施sequenceDiagram participant O as 运维人员 participant S as 服务器 participant Z as Zookeeper O->>S: 创建配置文件 O->>Z: 停止旧容器 Note over Z: 容器卡住需强制删除 O->>S: kill 僵死进程 O->>Z: 强制删除容器 O->>Z: 创建新容器 Z-->>O: 启动成功 O->>Z: 验证配置三、问题分析1. 直接原因A. Session Timeout 配置过小maxSessionTimeout 只有 60 秒（20 × tickTime），对于需要长连接的客户端来说太短。B. 连接队列配置不当clientPortListenBacklog=-1，使用系统默认值，在高负载或连接累积情况下可能导致连接队列问题。C. 无自动重启机制RestartPolicy=no，容器异常时不会自动重启。2. 根本原因（5 Whys 分析）A. 为什么出现连接问题？Session 超时时间过短，客户端长连接被服务端主动断开。B. 为什么超时时间过短？使用默认配置，未根据业务场景调整参数。C. 为什么没有自动恢复？容器未配置自动重启策略。D. 为什么配置不当？缺乏容器化中间件的配置规范和最佳实践。3. 配置影响分析graph TB A[配置不当] --> B[maxSessionTimeout=60s] A --> C[clientPortListenBacklog=-1] A --> D[RestartPolicy=no] B --> E[长连接断开] C --> F[连接队列溢出] D --> G[异常无法自愈] E --> H[客户端连接失败] F --> H G --> I[需人工重启] H --> J[业务受影响] I --> J四、解决方案1. 临时方案A. 实施措施每天手动重启容器B. 效果评估临时恢复服务需持续人工干预治标不治本2. 永久方案A. 配置优化创建自定义配置文件 zookeeper.properties：tickTime=2000 dataDir=/var/lib/zookeeper/data dataLogDir=/var/lib/zookeeper/log clientPort=2181 initLimit=10 syncLimit=5 maxSessionTimeout=300000 minSessionTimeout=4000 clientPortListenBacklog=1024 server.1=zookeeper:2888:3888B. 容器重新创建docker run -d \ --name zookeeper \ --restart=unless-stopped \ --network root_yewu-network \ -p 2181:2181 \ -p 1812:2181 \ -v /root/data/zookeeper/data:/var/lib/zookeeper/data \ -v /root/data/zookeeper/log:/var/lib/zookeeper/log \ -v /root/data/zookeeper/secrets:/etc/zookeeper/secrets \ -v /root/…

服务器 MCE 硬件错误诊断与监控实施案例
type: item
date: 2026-04-01T01:30:00+00:00
description: 服务器 MCE 硬件错误诊断与监控实施案例一、事件概述1. 事件背景服务器 xlab-ecs-node2（192.168.86.152）在运行过程中出现 MCE（Machine Check Exception）硬件错误，系统自动重启。该服务器是一台使用超过 10 年的老旧设备，配备 Intel Xeon E5-2697 v2 处理器。2. 影响范围A. 影响用户数内部开发测试环境用户B. 影响时长系统频繁重启，单次运行时间仅 2-5 分钟C. 影响功能所有部署在该服务器上的服务3. 严重程度P2 级故障（硬件老化，存在服务中断风险）二、事件时间线1. 问题发现（2026-04-01 01:18）A. 现象描述系统日志显示大量 MCE 错误，服务器自动重启B. 监控告警journalctl -b -p err | grep mce显示超过 300 条 MCE 硬件错误记录2. 初步诊断（2026-04-01 01:19）A. 发现途径SSH 登录服务器查看内核日志B. 初步判断MCE Bank 7：QPI/L3 缓存错误MCE Bank 10：内存控制器错误错误类型：已纠正的 ECC 错误3. 监控方案实施（2026-04-01 01:20-01:24）A. 处理措施安装 rasdaemon（Ubuntu 22.04 已弃用 mcelog）配置 RAS 子系统监控创建自动化监控脚本设置定时任务每 5 分钟检查B. 效果评估监控体系建立完成，可实时追踪硬件错误变化4. 诊断完成（2026-04-01 01:25）A. 诊断结论问题定位于 CPU 内存控制器子系统退化，非内存条故障B. 验证结果EDAC 显示所有 DIMM 的 ECC 错误计数为 0sequenceDiagram participant S as 服务器 participant O as 运维人员 participant M as 监控系统 S->>O: 01:18 MCE 错误告警 O->>S: 01:19 SSH 登录诊断 S->>O: 返回内核日志 O->>S: 01:20 安装 rasdaemon S->>M: 01:22 启动 RAS 监控 O->>S: 01:23 部署监控脚本 S->>M: 01:24 定时任务就绪 O->>O: 01:25 生成诊断报告三、问题分析1. 直接原因MCE Bank 7 和 Bank 10 错误表明问题发生在 CPU 内存控制器子系统，具体包括：QPI（QuickPath Interconnect）链路错误内存控制器内部 ECC 错误L3 缓存错误2. 根本原因（5 Whys 分析）A. 为什么出现这个问题？CPU 内存控制器电气特性退化，信号完整性下降B. 为什么信号完整性下降？硬件使用超过 10 年（2013 年发布），超过设计寿命C. 为什么 EDAC 显示 DIMM 无错误？MCE Bank 7/10 错误发生在 CPU 内部，而非 DIMM 模块D. 为什么没有提前发现？缺少硬件监控告警机制E. 深层反思老旧硬件缺少完善的监控体系，无法提前预警硬件退化3. 数据分析错误分布统计错误类型数量占比Bank 7（QPI/L3）15250.2%Bank 10（内存控制器）15149.8%受影响 CPU 核心CPU 23、22、20、19、18：各 36 个错误其他核心：1-4 个错误不等错误率评估303 个错误 / 5 分钟运行时间 ≈ 60 错误/分钟四、解决方案1. 监控方案（已实施）A. 实施措施# 安装 RAS 守护进程 apt-get install -y rasdaemon systemctl enable rasdaemon systemctl start rasdaemon # 部署监控脚本 /usr/local/bin/mce-monitor.sh # 每 5 分钟检查 /usr/local/bin/mce-analyze.sh # 手动详细分析B. 监控指标MCE 错误总数错误分布（按 CPU 核心）错误类型（Bank 7 / Bank 10）系统运行时间2. 临时缓解措施（建议）A. 实施措施降低内存负载，减少运行服务数量增加 swap 分区缓解内存压力确保数据备份完整B. 效果评估可延长系统稳定运行时间，但无法根治3. 永久解决方案（推荐）A. 硬件维护检查主板电容和供电模块清理灰尘，改善散热重插所有内存模块B. 硬件更换1-3 个月内更换服务器，迁移到更新的硬件平台五、监控体系架构1. 监控组件graph TB Kernel[Linux 内核] -->|MCE 事件| RAS[RAS 子系统] RAS --> rasdaemon[rasdaemon 服务] rasdaemon --> EDAC[…

GitHub 可用性危机分析：三个九都难以维持
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date: 2026-03-23T14:29:54+00:00
description: GitHub 可用性危机分析：三个九都难以维持一、新闻概述1. 标题GitHub 在勉强维持三个九的可用性方面举步维艰2. 发布时间2026 年 2 月 10 日 12:39 UTC3. 来源The Register（技术媒体）二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容GitHub 近期频繁出现服务中断和性能问题，其可用性甚至难以维持三个九（99.9%）的标准。B. 核心亮点2026 年 2 月 9 日发生多起服务故障Actions、Pull Requests、通知和 Copilot 全部受影响通知延迟长达 50 分钟Copilot 策略传播问题持续 17 小时2025 年某个时段正常运行时间曾降至 90% 以下2. 关键信息A. 故障时间2026 年 2 月 9 日 15:54 UTC 开始确认问题B. 受影响服务GitHub ActionsPull Requests通知服务GitHub CopilotC. 恢复时间2026 年 2 月 9 日 19:29 UTC 确认恢复正常3. 背景介绍A. 服务等级协议GitHub Enterprise Cloud 的 SLA 规定 99.9% 的正常运行时间，但不对所有用户做出保证。B. 行业标准五个九（99.999% 的正常运行时间）是云计算行业的金标准，但许多供应商连 90% 都难以维持。三、详细报道1. 主要故障事件A. 2026 年 2 月 9 日服务中断graph LR T1[15:54 UTC] --> A[确认部分 GitHub 服务出现问题] T2[16:29 UTC] --> B[Copilot 策略传播问题开始] T3[17:57 UTC] --> C[通知延迟降至约 30 分钟] T4[19:29 UTC] --> D[确认服务恢复正常] T5[次日 09:57 UTC] --> E[Copilot 问题完全解决] style T1 fill:#e1f5ff style T2 fill:#ffe1e1 style T3 fill:#fff4e1 style T4 fill:#e1ffe1 style T5 fill:#e1e1ff问题详情：通知延迟：最高达 50 分钟Copilot 策略传播：新启用的模型无法在用户访问时显示故障持续时间：约 3.5 小时（主要服务）Copilot 故障：持续约 17 小时B. 历史可用性问题根据非官方重建的状态页面数据，GitHub 在 2025 年某个时段的正常运行时间曾降至 90% 以下。2. 技术细节A. 可用性标准对比可用性等级正常运行时间年度停机时间适用场景一个九90%36.5 天消费级服务两个九99%3.65 天一般业务三个九99.9%8.76 小时企业服务（GitHub SLA）四个九99.99%52.56 分钟高可用服务五个九99.999%5.26 分钟关键基础设施B. 状态页面变更GitHub 更新了其状态页面的设计，使得以下操作变得更加困难：查看过去 90 天的整体运行情况可视化服务的整体可用性快速评估系统稳定性3. 相关事件graph LR A[GitHub 服务问题] --> B[Actions 故障] A --> C[Pull Requests 故障] A --> D[通知延迟] A --> E[Copilot 故障] B --> F[CI/CD 中断] C --> G[代码协作受阻] D --> H[团队沟通延迟] E --> I[AI 编程助手失效]四、影响分析1. 对开发者的影响A. 开发工作流中断CI/CD 管道因 Actions 故障而停止代码审查和合并流程受阻团队协作效率下降B. AI 编程辅助失效Copilot 服务中断影响开发者生产力策略传播问题导致新模型无法访问2. 对企业客户的影响A. SLA 争议Enterprise Cloud SLA 规定 99.9% 正常运行时间实际可用性可能难以达到承诺标准B. 业务连续性风险频繁的服务中断影响关键开发项目需要制定故障应急预案3. 行业影响A. 云服务可靠性信任危机云服务难以维持基本的可用性标准五个九的承诺在现实中难以实现B. 微软旗下服务稳定性质疑GitHub 作为微软子公司，其服务质量引发关注与其他微软服务的稳定性问题相呼应五、各方反应1. 用户反馈社区对 GitHub 频繁故障表示不满开发者担心依赖单一平台的风险2. 行业观察云服务可靠性普遍下降企业应规划故障应对策略3. 相关报道Zig 编程语言因微软 AI 痴迷而退出 GitHubGitHub 计划对自托管运行器收费后撤回决定六、经验教训1. 服务设计启示A. 透明度问题状态页面设计变更降低了透明度用户难以评估服务的整体可用性B. 监控与告警需要独立的第三方监控用户应自行监控关键服务2…

修复 mcporter 与 n9e-mcp-server SSE 连接挂起问题
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date: 2026-03-02T06:29:19+00:00
description: 修复 mcporter 与 n9e-mcp-server SSE 连接挂起问题一、事件概述1. 事件背景用户在使用 mcporter 调用 Nightingale MCP 工具时，程序出现挂起现象。mcporter list 显示 nightingale 服务为 offline 状态，执行 mcporter call nightingale.list_active_alerts 命令时程序无响应。2. 影响范围A. 影响功能Nightingale MCP 工具调用全部失败无法通过 MCP 协议访问 Nightingale 监控数据影响 list_active_alerts、list_history_alerts 等所有监控工具B. 影响时长调试过程持续约 2 小时，涉及多次代码修改和验证3. 严重程度P2 级问题，影响特定 MCP 服务器的可用性二、事件时间线1. 问题发现（初始阶段）A. 现象描述执行 mcporter list 时，nightingale 显示为 "offline — unable to reach server"B. 初步判断根据计划文件，问题根源是配置不匹配：mcporter 配置使用 stdio 模式，但 n9e-mcp-server 已切换到 HTTP SSE 模式运行。2. 配置调整（第一阶段）A. 处理措施修改 /home/jacky/.claude/config/mcporter.json，将 nightingale 从 stdio 模式改为 HTTP SSE 模式B. 效果评估问题未解决，mcporter list 仍显示 nightingale 为 offline3. 用户关键反馈（第二阶段）A. 发现途径用户注意到服务器日志中 session_id 为空字符串：session_id=""B. 用户提问"from the log i see session_id is null, shall this is the problem?"4. SessionID 调查（第三阶段）A. 调研方法通过 zread 工具检查 go-sdk 源代码 mcp/sse.goB. 关键发现在 sseServerConn 和 sseClientConn 的 SessionID 方法中发现以下注释：// TODO(jba): get the session ID. (Not urgent because SSE transports have been removed from the spec.) func (s *sseServerConn) SessionID() string { return "" }C. 结论空的 session_id 是预期行为，SSE 传输已从 MCP 规范中移除，不是问题根源5. 真实问题定位（第四阶段）A. 处理措施使用 curl 直接测试 SSE 端点，验证服务器是否正常响应B. 关键发现curl 测试成功，SSE 流程正常工作。问题在于 mcporter 的传输模式回退逻辑：尝试 Streamable HTTP 模式：失败，提示 "sessionid must be provided"回退到 SSE 模式：挂起6. 配置文件定位（第五阶段）A. 处理措施搜索并确认 mcporter 的实际配置文件位置B. 关键发现mcporter 使用 /home/jacky/.mcporter/mcporter.json，而非 /home/jacky/.claude/config/mcporter.jsonC. 修复措施更新正确的配置文件，将 URL 从远程地址改为本地地址7. Token 认证逻辑修复（第六阶段）A. 问题分析检查 n9e-mcp-server 的 HTTP 处理代码，发现所有请求（包括 POST 到 session endpoint）都强制要求 token 认证B. 问题根因POST 请求到 /mcp?sessionid=XXX 时，这些请求应仅使用 sessionid 认证，不应再次验证 tokenC. 修复措施修改 /mydata/code/mcp/n9e-mcp-server/internal/http_server.go，添加条件判断：mainHandler.HandleFunc("/mcp", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { // POST 请求带 sessionid 直接转发到 SSE handler if r.Method == http.MethodPost && r.URL.Query().Get("sessionid") != "" { sseHandler.ServeHTTP(w, …

.online 域名被封禁引发的死循环故障复盘
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date: 2026-02-25T15:12:07+00:00
description: .online 域名被封禁引发的死循环故障复盘一、事件概述1. 事件背景作者在 Namecheap 的促销活动中免费获得了一个 .online 顶级域名，用于托管一个小型浏览器项目。几周后发现该域名完全无法访问，被标记为不安全网站。2. 影响范围A. 影响用户数项目刚上线，用户量极小，实际影响有限B. 影响时长从发现到最终解决，持续数小时（文章发布后 40 分钟内得到解决）C. 影响功能整个网站无法访问，DNS 解析完全失效3. 严重程度P3 级故障（非核心业务，但域名完全无法使用）二、事件时间线1. 故障发生（时间：不明）A. 现象描述域名突然无法解析，访问时显示全屏红色警告"这是一个不安全的网站"B. 监控告警无监控告警，作者是在检查其他域名流量数据时偶然发现2. 问题发现（时间：几周后）A. 发现途径查看流量数据时发现过去 48 小时零访问量B. 初步判断可能是域名被标记或挂起3. 排查过程A. 检查 CloudflareCloudflare 仍正常激活，Worker 指向正确B. 检查注册商域名在 Namecheap 账户中正常显示，过期日期正确，域名服务器配置正确C. DNS 查询dig NS getwisp.online +short返回为空，解析完全失败D. WHOIS 查询状态显示：serverHold4. 深入调查A. 联系注册商Namecheap 回复：域名是由注册局（registry）挂起的，不是他们。注册局通常因为域名涉及滥用操作而挂起域名。B. 联系注册局 RadixRadix 回复：域名因在 Google Safe Browsing 黑名单上而被暂停。需要按照列表页面上的说明申请移除。sequenceDiagram participant U as 用户 participant N as Namecheap participant R as Radix(注册局) participant G as Google U->>N: 发现域名无法访问 N->>U: 域名由注册局挂起 U->>R: 询问挂起原因 R->>U: 因Google黑名单而暂停 U->>G: 申请移除黑名单 G->>U: 需验证域名所有权 U->>U: 无法验证（域名不解析） Note over U,G: 死循环5. 解决尝试A. Google Safe Bleaning 报告在多个渠道提交误报报告，但无进展B. Google Search Console需要通过 DNS TXT 或 CNAME 记录验证域名所有权，但域名不解析无法添加记录C. Safe Search 团队审核提交审核请求，但收到"未提交有效页面"的错误D. 注册局临时释放向注册局申请临时释放以便 Google 审核内容6. 最终解决A. HN 发布将故事发布到 Hacker NewsB. Google 响应发布后 40 分钟内，域名从 Google Safe Search 黑名单中移除C. 域名恢复域名恢复正常访问三、问题分析1. 直接原因域名被 Google Safe Browsing 误标记为不安全网站，注册局 Radix 据此暂停了域名2. 根本原因（5 Whys 分析）A. 为什么域名被标记？原因不明，可能是有人恶意举报或算法误判B. 为什么注册局立即暂停？Radix 对 .online 等新顶级域名采取"零容忍"策略，一旦被标记立即暂停C. 为什么无法解除？Google 要求验证域名所有权才能审核，但域名暂停无法解析，形成死循环D. 为什么没有通知？注册商和注册局都没有发送任何通知邮件E. 为什么没有监控？作者没有添加域名到 Google Search Console，也没有配置监控3. 深层反思新顶级域名的注册机制存在严重缺陷Google 和注册局的审核流程缺乏沟通机制用户在域名管理上的疏忽加剧了问题四、解决方案1. 临时方案A. 社区发声在 Hacker News 等社区发布经历，引起关注B. 多渠道申诉向 Google Safe Browsing、Safe Search 多个渠道提交申诉2. 永久方案A. 避免 .online 域名回归 .com 黄金标准，不再使用新顶级域名B. 立即验证新域名注册后立即添加到 Google Search ConsoleC. 监控告警配置域名监控和可用性告警3. 预防措施注册新域名后立即配置所有必要的验证和监控选择可靠的注册商和顶级域名定期检查域名状态graph TB A[注册新域名] --> B[选择可靠TLD] B --> C[立即添加到GSC] C --> D[配置DNS验证] D --> E[设置监控告警] E --> F[定期检查状态]五、经验总结1. 做得好的地方彻底排查了问题根源尝试了多种解决途径通过社区…

DragonflyDB 新型内存数据库架构分析
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date: 2026-02-19T06:18:03+00:00
description: DragonflyDB 新型内存数据库架构分析一、背景与目标1. 项目背景A. 业务场景随着云计算和现代应用工作负载的演进，传统内存数据库如 Redis 和 Memcached 在处理大规模数据时面临性能瓶颈。这些传统系统大多基于十年前的设计理念，无法充分利用现代多核 CPU 和大内存服务器的硬件能力。B. 痛点分析传统内存数据库存在以下核心问题：单线程架构限制：Redis 采用单线程模型，无法充分利用多核 CPU内存效率低下：传统缓存算法（LRU、LFU）需要额外的元数据追踪，增加内存开销快照开销巨大：fork 机制导致内存占用激增，影响生产环境稳定性锁竞争严重：多线程扩展面临严重的 mutex 和 spinlock 竞争问题2. 设计目标A. 功能目标完全兼容 Redis 和 Memcached API支持约 185 个 Redis 命令（相当于 Redis 5.0 API）支持所有 Memcached 命令（除 cas 外）B. 非功能目标性能指标：相比传统方案提升 25 倍吞吐量资源效率：在相同工作负载下节省 80% 的服务器资源延迟保证：保持亚毫秒级延迟，99.9% 分位延迟控制在 1-2ms内存效率：快照期间无内存激增，空闲时节省 30% 内存二、核心问题分析1. 问题本质传统内存数据库的性能瓶颈源于三个根本性设计缺陷：A. 无法充分利用现代硬件现代云服务器提供数十个 CPU 核心和数百 GB 内存，但单线程架构只能利用单个核心，造成资源浪费。B. 过时的锁机制传统的 mutex 和 spinlock 机制在高并发场景下导致严重的线程竞争，随着线程数增加，性能反而下降。C. 低效的数据结构传统哈希表和缓存算法设计未考虑现代 CPU 缓存层次结构和内存访问模式。2. 系统组成元素A. 核心概念共享无感架构：各线程独立管理自己的数据分片，无需共享状态分片（Shard）：键空间被划分为多个独立区域，每个区域由单个线程管理VLL 锁管理：基于学术研究的新型事务框架，无需传统锁即可保证原子性Dashtable：基于 Dash 论文的高效哈希表设计B. 组件关系graph TB subgraph "客户端层" Client[客户端应用] end subgraph "协议层" RESP[Redis 协议] MC[Memcached 协议] HTTP[HTTP 控制台] end subgraph "路由层" Router[一致性路由器] end subgraph "执行层" S1[分片 1 线程 1] S2[分片 2 线程 2] S3[分片 N 线程 N] end subgraph "存储层" DT1[Dashtable 1] DT2[Dashtable 2] DTN[Dashtable N] end Client --> RESP Client --> MC Client --> HTTP RESP --> Router MC --> Router Router --> S1 Router --> S2 Router --> S3 S1 --> DT1 S2 --> DT2 S3 --> DTN三、总体设计1. 设计原则A. 共享无感架构将键空间分区为多个分片，每个分片由独立线程管理，线程间无需共享状态或同步锁。B. 学术研究驱动基于两篇重要学术论文：VLL（锁管理器重设计）：实现无锁多键原子操作Dash（可扩展哈希）：构建高效的持久化内存哈希表C. 向后兼容完全兼容 Redis 和 Memcached API，用户无需修改代码即可迁移。2. 系统架构graph LR subgraph "传统 Redis 架构" TR1[客户端 1] --> TRC[单线程 Redis 核心] TR2[客户端 2] --> TRC TR3[客户端 N] --> TRC TRC --> TRL[全局锁] TRC --> TRM[(单一字典)] end subgraph "DragonflyDB 架构" DR1[客户端 1] --> DR[一致性哈希路由] DR2[客户端 2] --> DR DR3[客户端 N] --> DR DR --> D1[分片 1 独立线程] DR --> D2[分片 2 独立线程] DR --> DN[分片 N 独立线程] D1 --> DM1[(本地字典 1)] D2 --> DM2[(本地字典 2)] DN --> DMN[(本地字典 N)] end3. 关键创新A. 无锁原子操作通过 VLL 技术实现多键操作的原子性保证，无需使用 mutex 或 spinlock。B. 自适应缓存算法统一的缓存算法，比 LRU/LFU 实现更高的缓存命中率，且零内存开销。C. 无 Fork 快照创新的快照算法，不需要 fork 进…