OPNsense核心系统中温度传感器仪表盘小部件的数据异常问题分析
2025-06-19 01:35:03作者:尤峻淳Whitney
问题概述
在OPNsense 25.1版本中,部分用户报告了系统仪表盘的温度传感器小部件显示异常数据的问题。该小部件主要用于监控CPU温度,但会出现显示矛盾或不合理温度值的情况,例如同一CPU核心同时显示29°C和100°C等明显矛盾的数值。
问题表现
根据用户反馈,温度传感器小部件主要存在以下异常表现:
- 同一CPU核心显示多个矛盾的温度值
- 小部件错误地显示CPU 00、01、02等编号(正常应为CPU 0、1、2)
- 部分温度读数明显不合理(如100°C等极端值)
通过系统命令查询实际温度值时,系统返回的数据是正常的,例如:
dev.cpu.0.temperature: 25.0C
dev.cpu.1.temperature: 24.0C
hw.acpi.thermal.tz0.temperature: 24.1C
这表明问题主要出在小部件的数据解析和显示环节,而非底层温度监测功能本身。
问题原因
经过分析,该问题主要由以下因素导致:
- 数据解析逻辑缺陷:小部件代码未能正确处理新版系统中温度传感器返回的数据格式
- 传感器加载问题:部分Intel平台需要手动加载coretemp模块才能正确读取CPU温度
- 显示逻辑错误:小部件未能正确过滤和显示有效的温度数据
解决方案
针对该问题,社区和开发团队提供了多种解决方案:
1. 应用官方补丁
开发团队已发布修复补丁(commit 695772d2017),该补丁修正了小部件的数据解析逻辑。用户可以通过系统更新获取该修复。
2. 手动加载温度传感器模块
对于Intel平台用户,如果温度传感器无法正常工作,可以尝试以下命令手动加载核心温度模块:
kldload coretemp
为确保系统重启后自动加载该模块,可以将以下内容添加到/boot/loader.conf文件中:
coretemp_load="YES"
对于AMD平台用户,则应使用:
kldload amdtemp
3. 检查系统设置
在OPNsense的"系统→设置→杂项"中,用户可以配置温度传感器相关设置。确保此处选择了正确的传感器类型(Intel或AMD)。
预防措施
为避免类似问题再次发生,建议用户:
- 定期更新系统以获取最新的修复补丁
- 在系统设置中正确配置硬件类型
- 对于关键监控数据,建议配置多个监控方式交叉验证
总结
OPNsense 25.1版本中的温度传感器小部件数据异常问题主要源于数据解析逻辑的缺陷。通过应用官方补丁、正确加载硬件模块以及检查系统设置,用户可以解决这一问题。该案例也提醒我们,在系统升级后应对关键监控功能进行验证,确保其正常工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
703
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460