五一假期前的小插曲--数据库服务器连接异常

突发数据库连接故障排查
本文描述了一次突发的数据库连接故障现象及初步排查过程。故障表现为数据库服务器无法连接,系统登录报错,且存在间歇性的连接中断。通过检查网络状况,包括服务器间的ping测试与traceroute追踪路由,尝试定位问题根源。
下午的时候正在想着假期怎么安排呢?
忽然发现数据库服务器连不上了,系统也登陆报错了,直接404的错误,sql-developer也报了连不上数据库监听…………当时心里想,不放假不出问题啊这是,挨踢民工最怕的事情
静下心来看看问题怎么处理:
故障现象如上所述,然后刚开始怀疑是网络的问题,因为俩服务器在同一机房;A可以ping通故障机B,本地ping也可以ping通B,但是有丢包,期间服务器B可以间接的连接上,但是一会就断了,正值中午,一想不能等了,直接去机房一看究竟;
机房篇:
到了机房,提前给用户电话,等了足足30分钟才让进去,真心觉得事不关己,高高挂起的感觉
进机房前,问了下同事有木有遇到类似情况,初步也是分析下网络原因;然后提到了traceroute:
补充一下traceroute的知识吧
traceroute是linux机器的指令,对应window上是tracert;引用下网络的资源吧


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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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