服务容器化踩坑

upstream connect error or disconnect/reset before headers. reset reason: connection failure
通过istio访问容器内服务:
https://test-practice.xiaohoucode.com/api/practice/platform/project/X1
503
upstream connect error or disconnect/reset before headers. reset reason: connection failure
说明:istio中vs对应的虚拟机服务ok,但是容器服务有问题
k8s中的practice对应svc 集群ip是     172.21.1.251,端口80
容器内curl 172.21.1.251:80的时候,也会有上面的提示:upstream connect error or disconnect/reset
原因与解决:
容器内服务实际使用端口和service的target端口不一致,报上面的错误。修改了k8s中service的targetPort和port之后解决该问题

upstream connect error or disconnect/reset before headers. reset reason: local reset
调用channel服务报错:
https://test.xiaohoucode.com/api/practice/platform/exercise/startCppJudge?exerciseId=017a325984d400163e0b68d600a40001
提示 500 error,估计是网络问题

错误内容:upstream connect error or disconnect/reset before headers. reset reason: local reset
解决:启动错误,设置的rpc服务ip错误,修改后解决该问题
http://172.16.1.155:8085/api/editor/judge/process/17aa8eb17f7036bae8af15030006f001?type=0

项目通过nginx直接访问:
404
原因:
https://test.xiaohoucode.com/api/practice/platform/project/getLabelInfo
没有在nginx中修改如下配置:
proxy_set_header Host $http_host; #这个含义是请求的host的多少,反向代理的时候host就是多少,
但是在test-practice.xiaohoucode.com对应的virtualService对应的host是test-practice.xiaohoucode.com,
所以如果继续使用test.xiaohoucode.com去匹配就会匹配不到对应的virtualService,如:

        location /api/practice/platform/ {
            proxy_read_timeout      3600;
            proxy_connect_timeout   300;
            proxy_http_version 1.1;
            #proxy_set_header Host $http_host;
            proxy_set_header Host "test-practice.xiaohoucode.com";
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto http;
            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
            proxy_set_header Connection "upgrade";
            if ($AB_TEST_STARTED = "11") {
                return 307 https://test-practice.xiaohoucode.com$request_uri;
            }
            #proxy_pass http://10.158.224.130:8083/api/practice/platform/;
            proxy_pass https://test-practice.xiaohoucode.com/api/practice/platform/;
        }


nas读取问题
打到容器中的服务报错:
nas代码读取失败,请稍等再试,或联系相关管理员
解决:在details中添加 云存储声明nas即可,完成


judge报错:
judge容器启动需要特权模式(--privileged)。

否则会出现评测出错:

{
    "stdout": "",
    "stderr": "Q2Fubm90IHJ1biBwcm94eSwgY2xvbmUgZmFpbGVkOiBPcGVyYXRpb24gbm90IHBlcm1pdHRlZAo=",
    "compile_output": null,
    "time": null,
    "memory": null,
    "message": "Cannot run proxy, clone failed: Operation not permitted",
    "status": {
        "id": 13,
        "description": "沙箱内部错误"
    },
    "judgeId": "17aa93e62bb036bae8af1503001bf001",
    "checkPointType": 0,
    "stdinPath": "/nas/test/editor/chkpnt/python/cpp2940233206329852823/02.in",
    "expectedOutputPath": "/nas/test/editor/chkpnt/python/cpp2940233206329852823/02.out",
    "isPreJudge": null,
    "index": 3
}
k8s怎么对容器内项目设置特权模式
          securityContext:
            privileged: true
            procMount: Default


redis白名单导致的连接失败
需要把pod的ip范围添加到redis的白名单

<think>嗯,用户想了解在部署RAGFlow过程中可能遇到的常见问题及解决方法。首先,我得回忆一下之前看到的关于RAGFlow部署的文档,尤其是引用1、2、3里的内容。用户提供的引用中有提到配置文件和模型加载的问题,还有服务器启动的检查步骤。可能的问题可能包括环境配置错误、依赖库缺失、模型路径不正确,以及服务启动失败等。 首先,环境变量和配置文件是否正确设置是关键。比如,Embedding服务的模型路径如果不对,会导致模型加载失败。这时候需要检查配置文件里的路径是否正确,还有环境变量是否设置。另外,Docker日志查看也是个常用方法,用户可能需要用docker logs命令来查看错误信息。 其次,依赖库的问题。如果系统缺少某些库,或者版本不兼容,比如Python的库版本冲突,可能会引发错误。这时候需要根据日志提示安装或升级相应的依赖。比如,引用1提到要检查依赖库是否正确,所以可能需要用pip安装或更新。 然后,服务器端口冲突也是一个常见问题。如果默认端口被占用,RAGFlow的服务可能无法启动。这时候需要检查端口占用情况,并修改配置文件中的端口号,然后重启服务。 另外,文档解析失败的情况,引用2提到RAGFlow支持多种格式,但需要DeepDoc组件正确解析。如果遇到表格或图像处理失败,可能需要确认DeepDoc是否正确安装,或者文件是否有损坏。重新安装DeepDoc或者转换文件格式可能有帮助。 还有,混合检索机制如果效果不好,可能需要调整参数,比如调整top_k的值,或者优化Embedding模型的选择,如引用2提到的混合检索策略,可能需要根据场景选择合适的方法。 用户可能遇到的问题还可能包括Docker容器启动失败,这时候需要检查Docker的配置,内存是否足够,镜像是否下载正确。引用3里提到了用docker logs来查看服务器状态,所以这一步应该是排查的关键。 最后,如果所有方法都试过了还是不行,可能需要联系社区支持,或者在GitHub上提交issue。引用1建议检查配置文件和模型加载流程,所以这部分需要详细指导用户如何操作。 总结下来,常见的问题大概分为配置错误、依赖问题、端口冲突、文档解析、检索优化和容器问题这几个方面。需要针对每个问题给出具体的解决步骤,比如检查路径、查看日志、安装依赖、修改端口、重新安装组件等。同时,提醒用户参考提供的引用链接中的具体建议,比如配置文件检查和Docker日志的使用。</think>### RAGFlow部署常见问题及解决方案 #### 1. **Embedding服务配置错误** - **现象**:模型加载失败或无法生成向量 - **解决方法**: - 检查配置文件(如`config.yml`)中模型文件路径是否与实际存储路径一致[^1]。 - 确认环境变量(如`EMBED_MODEL_PATH`)是否在容器启动时正确传递。 - 验证模型文件完整性,例如通过哈希值校验或重新下载预训练模型。 #### 2. **依赖库缺失或版本冲突** - **现象**:启动时报错`ImportError`或`undefined symbol` - **解决方法**: - 查看日志定位缺失的依赖库(如`docker logs -f ragflow-server`[^3])。 - 使用`pip freeze > requirements.txt`生成依赖清单,对比官方要求的版本范围。 - 推荐使用虚拟环境部署,例如: ```bash python -m venv ragflow-env source ragflow-env/bin/activate pip install -r requirements.txt ``` #### 3. **端口冲突导致服务启动失败** - **现象**:`Address already in use`报错 - **解决方法**: - 通过`netstat -tuln | grep <端口号>`查找占用进程。 - 修改`docker-compose.yml`中映射的端口,例如将`80:80`改为`8080:80`。 - 重启服务前确保旧容器已完全终止:`docker-compose down && docker-compose up -d` #### 4. **文档解析异常** - **现象**:表格/图像内容解析丢失或错位 - **解决方法**: - 确认文件格式在支持范围内(Word/Excel/PDF等[^2])。 - 检查DeepDoc组件的日志输出:`docker logs -f ragflow-deepdoc` - 尝试将文档转换为标准格式(如PDF)后重新上传 #### 5. **混合检索效果不佳** - **现象**:检索结果相关性低 - **解决方法**: - 调整`retrieval_strategy`参数,平衡向量检索与关键词检索的权重。 - 在`config.yml`中增加结构化查询字段的权重系数。 - 优化Embedding模型选择,例如切换为`text2vec-large-chinese` #### 6. **Docker容器启动失败** - **现象**:容器状态持续为`Exited (1)` - **解决方法**: - 检查内存分配:`docker stats`查看容器资源占用。 - 增加Docker内存限制:`docker run -m 8g ...` - 清理缓存空间:`docker system prune -a`
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