ntopng网络发现功能故障分析与修复
ntopng是一款流行的网络流量监控和分析工具,其网络发现功能对于网络管理员来说至关重要。近期发现ntopng的网络发现功能存在异常,本文将详细分析该问题的现象、原因以及解决方案。
问题现象
在ntopng执行网络发现功能时,系统控制台每5秒就会出现一次警告信息,同时发现进度在0%和10%之间反复跳转,无法正常完成网络发现过程。具体警告信息如下:
21/Jun/2024 11:16:19 [LuaEngine.cpp:702] WARNING: /home/data/lavoro/ntopng/scripts/lua/modules/xmlSimple.lua:90: XmlParser: trying to close eventSubURL with service [/home/data/lavoro/ntopng/scripts/callbacks/5second/system/network_discovery.lua]
技术分析
该问题主要涉及ntopng的XML解析模块和网络发现功能的交互过程。从警告信息可以看出:
-
XML解析异常:系统在解析XML文件时,尝试关闭一个名为"eventSubURL"的标签时出现了问题。这表明XML文件可能格式不正确或者解析逻辑存在缺陷。
-
定时回调冲突:问题出现在5秒定时回调执行的网络发现脚本中,这种周期性执行可能导致资源竞争或状态不一致。
-
Lua脚本交互:问题发生在Lua脚本与C++核心模块的交互边界处,具体是在LuaEngine.cpp中捕获到的异常。
根本原因
经过深入分析,该问题的根本原因在于:
-
XML解析器状态管理:XML解析器在处理某些特定格式的UPnP设备响应时,未能正确处理标签的嵌套关系,导致解析状态异常。
-
网络发现流程:网络发现过程中,系统未能正确处理设备发现的中间状态,导致进度反复重置。
-
定时任务机制:5秒定时任务的执行频率可能过高,导致前一次发现尚未完成就被新的发现请求中断。
解决方案
该问题已在最新版本中得到修复,主要改进包括:
-
XML解析增强:改进了xmlSimple.lua模块中的XML解析逻辑,增加了对异常标签嵌套情况的处理。
-
网络发现状态管理:优化了网络发现流程的状态管理机制,确保发现过程能够持续进行而不会被意外中断。
-
定时任务调整:调整了网络发现任务的调度策略,避免了高频任务导致的资源竞争问题。
验证结果
经过验证,修复后的版本已解决以下问题:
- 控制台不再出现XML解析相关的警告信息
- 网络发现进度能够正常递增,不再出现0%-10%的反复跳转
- 网络发现功能能够完整执行并返回正确结果
最佳实践建议
对于使用ntopng网络发现功能的用户,建议:
- 及时升级到最新版本以获得最稳定的网络发现体验
- 在网络发现期间避免执行其他高负载操作
- 定期检查系统日志,确保没有相关警告信息
- 对于大型网络,考虑分段执行网络发现以减少系统负载
通过以上改进和优化,ntopng的网络发现功能恢复了正常运作,能够为网络管理员提供准确、可靠的网络设备发现服务。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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