restart

最新推荐文章于 2025-08-25 00:04:24 发布
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【Linux知识】Linux Service 重启策略 Restart 详解
wendao76的专栏
10-18 1574
本文详细介绍了Linux服务的重启策略配置，包括基础策略（Restart、RestartSec）、高级控制（启动频率限制、自定义退出码处理）和安全限制等。通过图表和示例展示了不同场景下的推荐配置方案，如Web服务器、数据库服务等。文章还提供了调试方法、常见问题解决方案，以及生产环境的最佳实践建议，包括看门狗集成、资源保护和监控告警等高级应用。最后总结了策略选择决策树和黄金配置法则，帮助用户根据服务类型合理设置重启策略，平衡服务稳定性和系统资源消耗。
RestartOnCrash工具.zip
05-21
RestartOnCrash是一款针对Windows操作系统的监控工具，它能够监控系统运行情况，当检测到系统崩溃或其他严重错误时，能够自动重新启动相关应用程序或服务，从而减少系统不稳定性和用户需要手动重启程序的麻烦。...
电脑系统启动报错your device ran into a problem and needs to restart. we‘ll restart for you.
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Windows事件日志损坏可能导致系统启动失败，表现为卡在自动修复界面或报错。主要日志文件包括系统、应用程序和安全日志，用于故障诊断、行为审计和性能分析。修复方法包括：进入WinRE环境后，通过命令提示符修复磁盘、删除损坏日志或重置事件日志服务。预防措施包括避免强制关机、定期检查系统文件完整性、清理日志和限制日志大小。其他常见崩溃原因包括驱动冲突、内存故障和系统文件损坏。建议尽量修复而非重装系统以避免数据丢失，并创建系统还原点作为备用方案。
Docker Compose Restart 命令：服务重启的完整指南
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08-16 1万+
摘要：本文详细介绍了Docker Compose restart命令的功能与使用方法。该命令用于服务重启，具有原子性操作、配置保持等特点，适用于故障恢复、定时维护等场景。
Docker 容器生命周期管理：start/stop/restart 命令详解
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07-29 1万+
Docker容器生命周期管理命令详解：start/stop/restart 本文全面解析Docker容器生命周期管理的三大核心命令。
systemctl restart原理
贾世鑫的博客
08-11 1368
systemctl restart原理
`docker run --restart no,always,on-failure,unless-stopped`笔记250406
kfepiza的博客
04-06 1733
用于配置容器的自动重启策略，当容器意外退出时，Docker 会根据策略自动重新启动容器。这是确保服务高可用的重要参数。语法 可选策略 默认值，容器退出后不会自动重启。使用示例容器崩溃时自动重启（最多重试 3 次） 始终自动重启（适合关键服务） 除非手动停止，否则自动重启 1. 总是自动重启 场景：需要容器始终保持运行，即使被手动停止（除非显式执行 ）。 注意：如果容器因错误退出（如内部崩溃），会无限重启。 2. 仅在失败时重启 场景：容器正常退出时（如任务完成）无需重启，仅在崩溃
【Docker基础】Docker容器管理：docker restart详解
IT成长日记的博客
06-26 1094
掌握docker restart命令对于维护容器化服务的持续可用性具有重要意义，建议结合docker events命令进行实时监控。容器重启策略（no/on-failure/always/unless-stopped）非阻塞模式（v1.2.0+）优雅终止等待时间（秒）
用 Docker 的 restart 指令重启容器，加个 --time 参数，优雅关闭不丢数据
2503_92849275的博客
08-25 3852
首先概述 Docker 容器重启的常见问题，强调优雅关闭的重要性，接着详细讲解 restart 指令的基本用法、--time 参数的作用与设置方式，深入分析优雅关闭的原理，还提供了实际操作案例、注意事项及相关进阶技巧，最后总结核心要点，帮助读者掌握安全高效的容器重启方法，保障业务数据安全与稳定运行。如果设置的时间过短，可能无法满足应用程序优雅关闭的需求；因此，重启时设置--time参数为 60 秒，命令如下：​。例如，要重启名为 “mydb” 的容器，并设置停止超时时间为 30 秒，可执行以下命令：​。
Docker容器Restart参数详解
专注于硬件开发，嵌入式研发，前后端数据技术，3D打印技术剖析。
01-17 1202
Docker容器Restart参数详解
restart: unless-stopped 代表什么意思
qq_44534541的博客
04-25 903
是 平衡可靠性与可控性 的最佳实践策略，适用于需要长期运行的服务（如 Web 服务器、数据库），同时允许运维人员在维护时通过手动停止容器避免干扰。当容器 非人为主动停止 时（例如进程崩溃、系统重启等），Docker 会自动重启该容器。是一种容器重启策略，用于控制容器在退出或宿主机重启后的行为。• 宿主机重启后，Docker 服务恢复 → 自动重启容器。• 容器因程序错误（如崩溃、OOM）退出 → 自动重启。若容器被手动停止后，重启 Docker 服务（如。频繁重启的容器可能是程序存在缺陷，可通过。
drone-rollout-restart
04-09
drone-rollout-restart是插件（也称为容器），可让您在构建无人机时执行kubectl rollout restart命令。 如果您想自动推出一个新构建的映像，并且您的kubernetes集群正在从该映像的最新版本中拉出，则这很有用。 如果...
restart_on_crash进程监控，自动重启进程
02-10
"restart_on_crash"是一个典型的进程监控解决方案，旨在确保当程序因异常崩溃时，系统能够自动检测并立即重启该进程，以减少服务中断的时间。下面将详细介绍这个主题，并探讨相关的关键知识点。 一、进程监控 1. *...
RestartToUEFI(v1.0.5)_restart2UEFI_AsrRuefiSetup_asrock_
09-28
标题 "RestartToUEFI(v1.0.5)_restart2UEFI_AsrRuefiSetup_asrock_" 提供的信息表明，这是一个与ASRock主板相关的软件工具，主要用于将计算机引导方式从传统的BIOS（Basic Input/Output System）切换到UEFI（Unified...
DOS和WINDOWS下重启程序.rar_restart d_程序重启
09-21
"restart d_"可能指的是重启（restart）程序的命令或函数，而"DOS"和"程序重启"是主要的关键词。 在DOS时代，它是一个基于命令行的简单操作系统，用户通过输入命令来执行任务。在DOS环境下，程序的重启通常涉及到...
LabVIEW锁相放大器及其应用
01-03
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
JAVA网上购书平台-下载即用.zip
最新发布
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
01-03
内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员； 使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
restart stragegy
12-28
在 Apache Flink 中，**重启策略（Restart Strategy）** 是用来控制当作业发生故障时是否以及如何重启的机制。它对于构建高可用、容错的流处理应用至关重要。 --- ## ✅ 什么是 Restart Strategy？ 当 Flink 作业中的某个算子（Operator）抛出异常导致任务失败时，Flink 可以根据配置的 **重启策略** 决定： - 是否重启作业； - 重试多少次； - 重试的时间间隔。 如果启用了检查点（Checkpointing），还可以从最近的 Checkpoint 恢复状态，实现“精确一次”语义。 --- ## 🧩 Flink 支持的重启策略类型 | 策略 | 说明 | |------|------| | **Fixed Delay Restart** | 固定延迟重启，最多尝试 N 次 | | **Failure Rate Restart** | 在时间窗口内允许一定数量的失败 | | **Exponential Backoff Restart** | 指数退避式重试（需自定义） | | **No Restart** | 不重启 | | **Fallback to Cluster Manager** | 提交给集群管理器（如 YARN/K8s）决定 | > ⚠️ 默认情况下，如果没有启用 Checkpointing，Flink 使用 **`No Restart`** 策略。 --- ## ✅ 如何设置 Restart Strategy？ ### 方法一：在代码中设置（推荐） ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 示例1：固定延迟重启 —— 最多重启3次，每次间隔10秒 env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart( 3, // 最大重启次数 Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 延迟间隔 )); // 示例2：失败率重启 —— 每5分钟最多允许2次失败 env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart( 2, // 每个时间窗口内的最大失败次数 Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), // 失败率测量窗口 Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 两次重启之间的延迟 )); // 示例3：不重启 env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart()); // 启用 Checkpointing（强烈建议配合使用） env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒一次 Checkpoint ``` --- ### 方法二：在 `flink-conf.yaml` 中全局配置 ```yaml # flink-conf.yaml restart-strategy: fixed-delay restart-strategy.fixed-delay.attempts: 6 restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s ``` > 注意：Java API 设置会覆盖配置文件中的值。 --- ## 🔍 各种策略详解 ### 1. Fixed Delay Restart（固定延迟重启） 适用于已知瞬时错误（如网络抖动、临时服务不可用）。 ```java env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart( 3, Time.seconds(10) )); ``` - 尝试重启最多 3 次； - 每次间隔 10 秒； - 如果仍然失败，则作业最终失败。 --- ### 2. Failure Rate Restart（失败率重启） 更智能地控制重启频率，在一段时间内失败太频繁就放弃。 ```java env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart( 3, // 最多3次失败 Time.minutes(5), // 在5分钟内 Time.seconds(10) // 每次重启间隔10秒 )); ``` > 例如：如果连续失败4次，且都在5分钟内，则不再重启。 --- ### 3. No Restart ```java env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart()); ``` - 一旦失败，立即终止作业； - 适合调试阶段或不需要自动恢复的场景。 --- ### 4. 自定义指数退避重启（Exponential Backoff） Flink 不直接提供，但可以通过扩展实现： ```java env.setRestartStrategy(new RestartStrategyConfiguration() { @Override public RestartStrategy createRestartStrategy() { return new ExponentialBackoffRestartStrategy(5, 1000, 60000); } }); ``` > 需要自己实现 `RestartStrategy` 接口（高级用法）。 --- ## 💡 最佳实践建议 | 场景 | 推荐策略 | |------|---------| | 生产环境稳定运行 | `fixed-delay`（3~5次，10s间隔） | | 不确定性外部依赖（如 DB、API） | `failure-rate` + 较宽松限制 | | 调试/开发环境 | `no restart` | | 高可靠性要求系统 | 结合 Checkpoint + 固定延迟重启 | --- ## ✅ 必须配合 Checkpointing 才能真正“恢复” ```java env.enableCheckpointing(5000); // 启用 Checkpoint env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500); env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000); env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); env.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(3); ``` > ⚠️ 如果没有开启 Checkpoint，即使重启成功，也无法恢复状态！ --- ## ❗ 常见问题排查 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 重启后状态丢失 | 检查是否启用 Checkpoint 并正确配置路径 | | 一直重启不停止 | 调整失败率策略或增加容忍次数 | | 无法连接 Kafka 导致持续失败 | 检查网络、topic、序列化等问题，避免无限重启 | ---
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