最近是遇到了CKPT(BLOCKED）

最新推荐文章于 2024-08-18 10:17:55 发布
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分类专栏： gbase8s xigemaDB informix技术 文章标签： database
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/David_ifx/article/details/129243316
在半夜接到电话通知数据库不可用，由于交易受阻，进行了远程登录检查。发现数据库处于CKPT(BLOCKED)状态，所有逻辑日志未备份且耗尽。进一步发现LTAPEDEV指向的/tap目录不存在。通过创建目录，设置权限并执行逻辑日志备份，最终成功恢复数据库正常运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

半夜被电话吵醒，数据库不可用了，无法交易。

远程登录查看，这个时候就没有所谓的安全不安全了，都可以远程了。

       onstat -

       数据库处于CKPT(REQ) CKPT：BLOCKED状态

onstat -l 发现所有的逻辑日志都是U------状态，都没有备份，原来是逻辑日志耗尽了。

onstat -c|grep TAPEDEV

LTAPEDEV  /home/share/tap

发现tap目录已经没有了。

cd /home/share

mkdir tap

chmod 775 tap

ontape -a -d 逻辑日志备份

数据库OK

GBase 8s 数据库系统管理（4）
weixin_50352997的博客
01-15 1212
1 快速恢复 数据库以正常方式从 online 模式切换到 offline 模式，都会自动执行一次 checkpoint，将内存的脏数据写回到磁盘，使磁盘和内存数据一致。然而，在一些异常情况下，内存数据没有及时写入到磁盘，磁盘和内存数据不一致。 在数据库重新启动时，都需要经过 Fast Recovery 的过程。如果数据库异常关闭，则 FastRecovery 需要使用物理日志（Physical log）和逻辑日志（Logical log）恢复到一致性状态。在介绍快速恢复过程之前，我们首先了解 GBas
gbase8s之检查点慢排查
weixin_55963561的博客
05-23 430
发现检查点的刷磁盘时间超过100多秒，每秒刷到磁盘远低于20000page，16KB的page。如果应用对insert入库时间要求在1s内，检查点慢可能会影响应用侧insert入库超时。看见 On-Line (CKPT INP).状态，此时在做检查点。查看1cpu发现一直有一个sqlexec在跑。查看该sqlexec 是什么sql，进行优化。杀掉该sql执行的会话之后，检查点快不少。
informix CKPT REQ 状态处理！
congsikuai0611的博客
12-14 1291
一个数据库是这样的情况，当时日志满了，其他人看到不能用直接重启服务器了，现在服务器启动后一直是CKPT REQ状态， 提示日志需要备份，我onbar备份不了。 修改cfg文件，把/dev/nst0 改为/dev/null 用...
informix CKPT REQ 状态处理！
tonykorn97的专栏
02-22 660
学习链接：http://www.runoob.com/docker/docker-install-php.html 直接通过方法二学习 方法二、docker pull php 查找Docker Hub上的php镜像 [root@huixuan nginx]# docker pull webdevops/php-nginx Using default tag: latest Trying to p...
通过 Informix 系统表监控和优化数据库
沉底的石头
04-12 2126
http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticle/dm-1203sungr/index.html 最近公司数据库常出问题，发现IBM官网的informix 通过 Informix 系统表监控和优化数据库 简介： 大多数 Informix 使用者都会使用 onstat,oncheck
ckpt.t7资源ckpt.rar
07-12
《深入理解CKPT.t7：模型权重与神经网络保存的关键》 在深度学习领域，模型的训练和保存是至关重要的环节。"ckpt.t7"是一个常见的文件格式，它用于存储神经网络模型的权重和参数，便于后续的模型加载、继续训练或者...
deepsort重识别权重文件ckpt.t7
02-27
在给定的文件“deepsort重识别权重文件ckpt.t7”中，我们讨论的是DeepSORT算法经过重新训练后得到的权重文件。 DeepSORT的主要组成部分包括两个关键模块：卡尔曼滤波器(Kalman Filter)用于预测目标状态，并通过...
ckpt.t7文件deepsort重识别模型.zip
03-06
在IT领域，特别是计算机视觉和视频处理中，"ckpt.t7文件"和"DeepSort重识别模型"是两个关键概念，它们与追踪和目标识别技术紧密相关。在这里，我们将深入探讨这两个概念及其在实际应用中的作用。 首先，`ckpt.t7` ...
tensorflow查看ckpt各节点名称实例
09-18
在TensorFlow中，模型的权重和参数通常被保存在`.ckpt`（检查点）文件中，以便于模型的持续训练、恢复或部署。`ckpt`文件包含了一系列的节点（tensor）及其对应的数值，这些节点是模型计算图中的关键组成部分。在...
ckpt2pd.py
08-16
加载textcnn的ckpt模型，并将它转化为pd文件用于tensorflow_serving
近日遇到一个诡异的现象---同一个数据库实例居然可以启动成功两次
Uncle.Cui的技术博客
02-17 484
某个数据库最近总是出现很多诡异的现象： 1、长时间BLOCK(CKPT） 2、逻辑日志备份失败 3、数据库监听没有启动 4、数据库可以通过dbvisual连接和访问，并且还可以做业务 5、onsrtat -l 看到逻辑日志都是U-B的状态，但是online.log却提示逻辑日志已经满了 最终在online.log中发现，数据库居然被启动了两次且两次都启动成功了，不过是后面启动的那次没有获取到监听端口罢了。 ...
informix操作命令
bang152101的博客
11-25 1267
启动数据库：oninit -vy 关闭数据库： onmode -ky 备份与恢复： 0级备份 ontape -s -L 0 恢复 ontape -r 具体路径在/home/informix/etc/onconfig文件中已写死。 TAPEDEV /data/bak/backup_20190519 备份的文件权限必须为660，不能为其他。否则...
关于Informix数据库CheckPoint的问题。欢迎大家指教
billbai
07-02 2882
我现在的数据库服务器，在每天早上数据处理的时候。每次做checkpoint的时间都太长了，有时候甚至达到300s的长度。请大家能给点建议。服务器为一HP小型机，4CPU，8G内存。OS为Linux系统。数据库为Informix10下面贴出我的onconfig内容#********************************************************************...
INFORMIX HDR的配置
Marvelyu's Notes
12-11 5073
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在Oracle19c版本上，开启BCT块跟踪的数据库偶尔出现性能下降问题，影响业务操作。
测试使用标准I/O进行Informix同时备份和恢复
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安全稳定的模型转换工具：Ckpt2Safetensors GUI 在人工智能和机器学习的快速发展中，模型的安全性和稳定性变得尤为重要。今天，我们向您推荐一款创新的开源工具——Safe & Stable - Ckpt2Safetensors Conversion Tool-GUI，它能够帮助您快速且轻松地将Stable Diffusion的.ckpt文件转换为更安全、更高效的.safeten...
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--查询数据库实例基本运行情况的SQLdbaccess sysmasterselectdbinfo('UTC_TO_DATETIME',sh_boottime)start_time,current year to second -dbinfo('UTC_TO_DATETIME',sh_boottime) run_time,sh_maxchunks as maxchunks,sh_maxdbspac...
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08-24 1515
现象： 1、数据库CKPT过不去，始终是REQ或INP状态； 2、通过检查发现是chunk有PD的； 3、进一步发现是有人dd if=/dev/zero of=...重写了某个PV，导致该PV上的CHK全部PD； 处理过程： 1、备份rootchk 2、关闭数据库； 3、用工具删除异常的CHK和DBS； 4、启动数据库，切换逻辑日志，创建新的检查点； 5、重新划分LV，重新创建裸设...
ckpt是什么
最新发布
04-28
### ckpt 文件格式及用途 #### 1. **ckpt 文件的定义** `.ckpt` 文件是 TensorFlow 框架中常用的模型保存格式，代表 Checkpoint 文件。它主要用于存储训练过程中生成的模型参数和状态信息[^1]。通过 `.ckpt` 文件，可以恢复之前的训练状态或者直接部署已经完成训练的模型。 #### 2. **ckpt 文件的内容** `.ckpt` 文件不仅包含模型的权重数据，还可能包括优化器的状态、全局步数（global step）、随机数种子等附加信息。这使得在中断训练后能够从中断处继续训练而无需重新开始整个过程[^2]。 #### 3. **ckpt 文件的特点** - **与框架紧密结合**：`.ckpt` 文件专为 TensorFlow 设计，因此与其他深度学习框架相比兼容性较低。 - **安全性隐患**：由于 `.ckpt` 文件支持 Python 的 `pickle` 序列化机制，可能存在潜在的安全风险。如果加载未经验证的 `.ckpt` 文件，可能会触发恶意代码执行[^1]。 #### 4. **ckpt 文件的应用场景** `.ckpt` 文件适用于以下情况： - 当需要频繁保存和恢复模型训练进度时； - 在分布式环境中协调多个节点之间的模型同步； - 对于基于 TensorFlow 构建的传统机器学习或深度学习项目[^3]。 #### 5. **与其它文件格式的区别** | 特性 | `.ckpt` | `.safetensors` | |---------------------|----------------------------|---------------------------| | 数据内容 | 权重+额外元信息 | 仅限权重 | | 安全性 | 存在安全隐患 | 更加安全 | | 加载效率 | 较低 | 显著提升 (约 30%) | | 跨平台兼容性 | 局限于 TensorFlow | 不依赖具体框架 | ```python import tensorflow as tf # 创建一个简单的神经网络并保存为 .ckpt 格式 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(None,)) ]) checkpoint_path = "model.ckpt" save_checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=checkpoint_path, save_weights_only=True) model.save_weights(checkpoint_path) print(f"Model saved to {checkpoint_path}") ``` --- ###
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