今天压力测试时, 刚开始出现了很多异常, 都是 java.net.NoRouteToHostException: Cannot assign requested address.
经网上查资料, 是由于linux分配的客户端连接端口用尽, 无法建立socket连接所致,虽然socket正常关闭,但是端口不是立即释放, 而是处于TIME_WAIT状态, 默认等待60s后才释放。
查看linux支持的客户端连接端口范围, 也就是28232个端口:
cat /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range
32768 - 61000
解决方法:
1. 调低端口释放后的等待时间, 默认为60s, 修改为15~30s
echo 30 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_fin_timeout
2. 修改tcp/ip协议配置, 通过配置/proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_resue, 默认为0, 修改为1, 释放TIME_WAIT端口给新连接使用。
echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_reuse
3. 修改tcp/ip协议配置,快速回收socket资源, 默认为0, 修改为1.
echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle
通过上面3项调整, 压力测试运行正常。
分享到:
相关推荐
在应用程序中调用不同服务时,经常会遇到No route to host程序异常的问题。下文分享该问题的排查过程与解决方法。
格式化namenode时 报错 No Route to Host from node1/192.168.3.101 to hadoop05:8485 failed on socket timeout exception: java.net.NoRouteToHostException: No route to host解决方案 一、报错信息概要: 在配置...
Java提供的网络开发辅助类都包含在java.net包中,其主要的类和可能产生的异常包括: 面向IP层的类:InetAddress 面向应用层的类:URL、URLConnection TCP协议相关类:Socket、ServerSocket UDP协议相关类:...
pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a
matlab建立计算力学课程的笔记和文件.zip
FT_Prog_v3.12.38.643--FTD USB 工作模式设定及eprom读写
matlab基于RRT和人工势场法混合算法的路径规划.zip
matlab基于matlab的两步定位软件定义接收机的开源GNSS直接位置估计插件模块.zip
office 2016三和一精简版
文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
麦肯锡咨询顾问必备宝典-时间管理.ppt
文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
麦肯锡顾问的黄金思考方法.pptx
91fdd461elb59a4ce8dfcfc46bc283a7.msi
ansys maxwell
5-5
xx广告促销计划流程实施手册.ppt
仿小米商城微信小程序源码+项目说明.zip
文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。