Windows Exporter 中进程收集器PID 0问题的分析与解决
问题背景
在Windows Server 2022环境中使用Windows Exporter时,系统日志中偶尔会出现关于进程收集器的错误报告。这些错误表明收集器在尝试处理PID为0的进程时遇到了问题,导致重复收集相同名称和标签值的指标。
问题表现
错误日志显示,Windows Exporter在收集进程相关指标时,遇到了多个关于"conhost"进程(PID为0)的重复指标收集问题。这些指标包括进程启动时间、CPU时间、IO操作、内存使用等多个维度的数据。
技术分析
根本原因
经过深入分析,发现问题的根源在于Windows Server 2022/Windows 10系统使用了Process V2性能收集器。在某些情况下,这些收集器会报告PID为0的进程数据,这显然是不合理的,因为在Windows系统中PID 0通常保留给系统空闲进程。
问题特殊性
值得注意的是,这一问题仅在Windows Server 2022 Standard版本中出现,而在Windows Server 2016和2019版本中并未观察到类似现象。这表明问题可能与Windows Server 2022中引入的新性能监控机制有关。
解决方案
临时解决方案
开发团队提供了一个调试版本,增加了对PID 0进程的显式跳过逻辑。通过设置日志级别为debug,可以观察到收集器确实跳过了这些异常的进程记录。
长期解决方案
开发团队在后续版本中引入了新的配置参数collector.process.counter-version,允许用户强制使用旧版的Process计数器(版本1)而非默认的Process V2计数器。要使用此功能,需要先执行以下命令启用旧版计数器:
lodctr.exe /E:Lsa
lodctr.exe /E:PerfProc
lodctr.exe /R
最佳实践建议
-
监控策略:对于Windows Server 2022环境,建议定期检查Windows Exporter的日志,确保没有出现类似问题。
-
版本选择:如果遇到此问题,可以考虑使用支持
collector.process.counter-version参数的版本,并根据实际情况选择使用新版或旧版计数器。 -
性能计数器维护:定期使用
lodctr /R命令重建性能计数器,保持系统监控组件的健康状态。
总结
Windows Exporter在Windows Server 2022环境中遇到的PID 0进程收集问题,反映了新版Windows系统在性能监控机制上的变化。通过开发团队的快速响应,用户现在有了多种解决方案可以选择。这一案例也提醒我们,在升级操作系统版本时,需要特别关注监控工具的兼容性问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00