NAT服务器出现dst cache overflow!解决办法!

本文介绍了解决NAT服务器出现dstcacheoverflow问题的方法,包括检查特殊IP的大规模连接、观察slab缓存状态、调整内核参数等。

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 原贴:http://www.qqread.com/network/server/a256902.html

NAT服务器出现dst cache overflow!解决办法!

来源: 作者: 出处:巧巧读书  2006-10-31  进入讨论组

新进一家公司,公司有2台 NAT服务器,系统FC2,2.6.9的内核,平时都正常,但是每隔一段时间就出现异常,察看日至里面都是dst cache overflow,后来将ip_conntrack_max调大一倍,ip_conntrack_tcp_timeout_established的时间调成半天,可是效果还是不明显,
有时还是会发生dst cache overflow的情况。请问有办法解决吗?谢谢! 解决办法: 1. 看看是否有啥特殊的 ip 大量連線。

cat /proc/net/ip_conntrack

那個檔案閱讀不方便,需要更好閱讀格式,請安裝 netstat-nat。

http://tweegy.demon.nl/projects/netstat-nat/

 
[root@nat ~]# netstat-nat  -n
Proto NATed Address                  Foreign Address                State
tcp   192.168.1.111:1035             207.46.6.116:1863              ESTABLISHED
tcp   192.168.1.111:2965             61.56.213.27:80                TIME_WAIT
tcp   192.168.1.111:2964             220.130.132.195:443            TIME_WAIT
tcp   192.168.1.111:2971             220.130.132.53:110             TIME_WAIT
tcp   192.168.1.129:1773             65.54.194.118:80               ESTABLISHED
tcp   192.168.1.129:1042             207.46.6.51:1863               ESTABLISHED
tcp   192.168.1.129:1055             211.78.161.178:80              ESTABLISHED
tcp   192.168.1.129:1774             65.54.194.118:80               ESTABLISHED
2. 看一下 kernel 內 slab 相關資訊是否有滿載情況。

 
$ cat /proc/slabinfo |grep conntrack

ip_conntrack_expect      0      0     84   47    1 : tunables  120   60    0 : slabdata      0      0      0
ip_conntrack          40    160    248   16    1 : tunables  120   60    0 : slabdata     10     10      0


 
$ cat /proc/slabinfo | grep ip_dst_cache
[root@lc168 ~]# cat /proc/slabinfo | grep ip_dst_cache
ip_dst_cache         222    390    256   15    1 : tunables  120   60    0 : slabdata     26     26      0
3. 另外使用 slabtop 程式觀察一下 cache 量。一般畫面為:

 
Active / Total Objects (% used)    : 457888 / 479487 (95.5%)
Active / Total Slabs (% used)      : 8868 / 8891 (99.7%)
Active / Total Caches (% used)     : 82 / 123 (66.7%)
Active / Total Size (% used)       : 32196.01K / 34882.93K (92.3%)
Minimum / Average / Maximum Object : 0.01K / 0.07K / 128.00K

  OBJS ACTIVE  USE OBJ SIZE  SLABS OBJ/SLAB CACHE SIZE NAME
366346 366222  99%    0.02K   1621      226      6484K fasync_cache
33611  29188  86%    0.13K   1159       29      4636K dentry_cache
29856  29151  97%    0.48K   3732        8     14928K ext3_inode_cache
13800   6581  47%    0.05K    184       75       736K buffer_head
4. 看一下 /proc/sys/net/ipv4/route/max_size 內容 配置

 
cat /proc/sys/net/ipv4/route/max_size
<think>我们正在解决OpenCV中undistort函数出现的错误:error:OpenCV(4.5.4)...error:(-215:Assertionfailed)dst.data!=src.datainfunction'cv::undistort'根据引用[1]和引用[4]的信息,这个错误通常是由于传递给函数的图像数据不正确引起的。具体来说,在undistort函数中,断言失败是因为目标图像(dst)的数据指针和源图像(src)的数据指针相同,即undistort函数要求输入图像和输出图像不能是同一个对象(即不能原地处理)。解决方案:1.确保在调用undistort函数时,输入图像(src)和输出图像(dst)不是同一个图像。也就是说,不能将同一个图像既作为输入又作为输出。2.因此,我们需要为输出图像分配一个新的存储空间。示例代码修正:错误做法(原地处理):undistorted_image=cv2.undistort(image,camera_matrix,dist_coeffs,undistorted_image)正确做法(创建新的输出图像):方法1:使用一个新的变量来存储结果undistorted_image=cv2.undistort(image,camera_matrix,dist_coeffs)方法2:或者明确指定一个不同的输出图像变量(但通常不需要,因为函数会返回新图像)undistorted_image=None#不需要预先分配,函数会返回undistorted_image=cv2.undistort(image,camera_matrix,dist_coeffs,None)注意:undistort函数的参数有两种常见形式:形式1:dst=cv2.undistort(src,cameraMatrix,distCoeffs[,dst[,newCameraMatrix]])形式2:也可以指定newCameraMatrix,如果不指定,则使用与cameraMatrix相同的矩阵。因此,错误的主要原因是在调用时可能将源图像同时作为了目标图像(即第四个参数dst传入了和src相同的图像)。在OpenCV中,很多函数支持原地处理(即输入和输出是同一个图像),但undistort函数不允许。根据OpenCV文档,undistort函数要求目标图像的数据指针不能与源图像相同,所以我们需要确保目标图像是一个新图像。另外,引用[2]和[3]提到了另一个类似的错误(cvShowImage错误),但那个错误通常与图像显示有关,而我们这里的问题是在去畸变处理时发生的。所以,总结解决方案:-检查调用undistort的代码,确保没有将同一个图像变量同时作为输入和输出(即第四个参数dst不要传递与src相同的图像)。-最简单的做法是省略dst参数,让函数返回一个新的图像。示例正确代码:```pythonimportcv2#假设已经读取图像,并有了相机矩阵和畸变系数image=cv2.imread('test.jpg')camera_matrix=...#你的相机内参矩阵dist_coeffs=...#你的畸变系数#正确调用:不传递dst参数,或者传递None(这样函数内部会创建输出图像)undistorted_image=cv2.undistort(image,camera_matrix,dist_coeffs)#或者,如果你想指定新的相机矩阵(可选),可以:#undistorted_image=cv2.undistort(image,camera_matrix,dist_coeffs,None,new_camera_matrix)#然后显示或保存undistorted_image```如果问题仍然存在,请检查图像是否正确读取(不为None),相机矩阵和畸变系数的维度和类型是否正确。另外,引用[4]还提到,类似错误(数据指针问题)也可能由于图像数据没有正确分配引起,所以确保输入图像是有效的(例如,成功读取,不为空)。因此,步骤总结:1.检查输入图像是否有效(image不为None)。2.检查相机矩阵和畸变系数的维度和类型(相机矩阵是3x3,畸变系数是1x5或5x1等)。3.确保调用undistort时没有将同一个图像同时用于输入和输出。按照上述步骤,应该可以解决这个错误。</think>### OpenCV undistort 函数 Assertion failed 错误解决方案 您在调用 `cv2.undistort()` 函数时遇到的 `(-215:Assertion failed) dst.data != src.data` 错误[^1],通常是由于**输入图像和输出图像内存地址冲突**导致的。以下是具体原因和解决方案: #### 错误原因分析 1. **内存地址冲突**:OpenCV 要求输入图像(`src`)和输出图像(`dst`)不能指向同一内存地址(即不能是同一个图像对象)[^1][^4] 2. **原地处理问题**:尝试在原始图像上直接进行畸变校正(即输入输出使用同一变量) 3. **图像预处理问题**:图像未正确加载或格式不兼容(如空图像或错误通道数) #### 解决方案 ##### 方法1:创建新的输出图像(推荐) ```python import cv2 import numpy as np # 正确做法:创建新变量存储结果 undistorted_img = cv2.undistort( src=original_img, cameraMatrix=camera_matrix, distCoeffs=dist_coeffs ) # 错误做法(导致错误): # original_img = cv2.undistort(original_img, ...) # 原地修改 ``` ##### 方法2:显式指定输出缓冲区 ```python # 预先创建空白输出缓冲区 h, w = original_img.shape[:2] undistorted_img = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8) cv2.undistort( src=original_img, dst=undistorted_img, # 明确指定输出缓冲区 cameraMatrix=camera_matrix, distCoeffs=dist_coeffs ) ``` ##### 方法3:验证图像有效性 ```python # 检查图像是否有效加载 if original_img is None: raise ValueError("图像加载失败,请检查文件路径") # 检查图像格式(需为BGR格式) if len(original_img.shape) != 3 or original_img.shape[2] != 3: original_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) ``` #### 预防措施 1. **始终使用独立变量**存储输入/输出图像 2. **检查参数维度**: - `cameraMatrix` 必须是 3x3 浮点矩阵 - `distCoeffs` 应为 1x5 或 5x1 浮点向量 3. **升级OpenCV版本**: ```bash pip install --upgrade opencv-python ``` #### 完整示例代码 ```python import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread("calib_image.jpg") assert img is not None, "图像加载失败" # 相机标定参数(示例值,需替换为实际值) camera_matrix = np.array([ [1000, 0, 960], [0, 1000, 540], [0, 0, 1] ], dtype=np.float32) dist_coeffs = np.array([-0.1, 0.01, 0, 0], dtype=np.float32) # 正确调用方式 undistorted = cv2.undistort(img, camera_matrix, dist_coeffs) # 显示结果对比 cv2.imshow("Original", img) cv2.imshow("Undistorted", undistorted) cv2.waitKey(0) ```
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