Speedtest-Tracker 项目中"Started但未Completed"问题的分析与解决
2025-06-20 06:42:54作者:何举烈Damon
问题背景
Speedtest-Tracker 是一个基于 Docker 的网络测速工具,它通过定期执行 Ookla Speedtest 来监控网络性能。近期用户反馈了一个常见问题:测速结果显示为"Started"状态,但很少或从未达到"Completed"状态。
问题根源分析
经过技术团队调查,发现该问题主要由以下几个因素导致:
-
服务器不可用:用户配置的 Speedtest 服务器 ID 可能已经失效或不再提供服务。Ookla 的服务器列表会定期更新,某些服务器可能被移除或暂时下线。
-
错误处理不完善:当 Speedtest CLI 遇到无效服务器时,应用程序未能正确处理错误状态,导致测试卡在"Started"阶段。
-
网络限制:部分案例中,容器的出站连接被网络策略阻止(特别是 TCP/8080 端口),导致测试无法完成。
解决方案
1. 验证并更新服务器列表
用户应检查当前配置的服务器是否仍然有效。可以通过以下方法获取最新可用的服务器列表:
- 访问 Ookla 提供的官方服务器列表页面
- 选择地理位置靠近的稳定服务器
- 避免使用单一服务器,配置多个备选服务器
2. 配置最佳实践
在 docker-compose 配置中,建议:
environment:
- SPEEDTEST_SERVERS=52770,44081 # 替换为已验证的有效服务器ID
- SPEEDTEST_SCHEDULE='*/15 * * * *' # 每15分钟测试一次
3. 错误处理改进
开发团队已在最新版本中改进了错误处理机制:
- 当服务器不可用时,测试将明确失败而非卡在"Started"状态
- 增加了更详细的错误日志记录
- 实现了服务器列表的自动验证功能
技术细节
当 Speedtest-Tracker 执行测试时,其工作流程如下:
- 应用程序根据配置的服务器ID启动测试
- Speedtest CLI 尝试连接指定服务器
- 如果服务器不可用,旧版本会静默失败,新版本会抛出明确错误
- 有效的测试结果会被记录并显示为"Completed"
用户操作指南
对于遇到此问题的用户,建议采取以下步骤:
- 更新到 Speedtest-Tracker 的最新版本
- 检查并更新服务器ID配置
- 验证容器网络连接,确保出站连接未被阻止
- 监控日志以获取更详细的错误信息
结论
"Started但未Completed"问题主要源于服务器配置问题,通过更新服务器列表和升级到最新版本可以有效解决。Speedtest-Tracker 团队持续改进错误处理机制,为用户提供更稳定的网络性能监测体验。对于高级用户,建议定期检查服务器可用性并配置多个备用服务器以提高测试成功率。
该问题的解决体现了开源社区协作的价值,用户反馈与开发者响应共同促成了产品质量的提升。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
493