Speedtest-Tracker 时间设置与服务器ID配置问题解析
2025-06-20 08:48:08作者:胡唯隽
问题背景
在使用Speedtest-Tracker进行网络测速监控时,用户遇到了两个主要问题:时间显示不正确以及无法正确使用预设的服务器ID进行测速。这些问题通常与容器化环境中的配置参数设置不当有关。
关键配置分析
时间相关配置
在Docker Compose配置中,时间相关的环境变量设置如下:
environment:
- TZ=Europe/Berlin
- APP_TIMEZONE=Europe/Berlin
- DISPLAY_TIMEZONE=Europe/Berlin
- CHART_DATETIME_FORMAT=d.m.Y H:i
- DATETIME_FORMAT=d.m.Y H:i
这些配置理论上应该确保系统使用欧洲/柏林时区,并以"日.月.年 时:分"的格式显示时间。但实际应用中可能出现时间显示不正确的情况。
服务器ID配置
服务器ID通过以下参数指定:
- SPEEDTEST_SERVERS=30906
这个参数理论上应该让Speedtest-Tracker使用ID为30906的特定服务器进行测速。
常见问题原因
-
配置参数格式错误:特别是时间格式参数,是否需要引号或括号包裹存在不确定性。
-
缓存未更新:容器内的应用配置缓存可能导致新设置不生效。
-
无效的参数值:如示例中的
PRUNE_RESULTS_OLDER_THAN=true实际上应该是一个数字值,表示保留结果的天数。 -
容器未重启:修改配置后未重启容器导致新设置未加载。
解决方案
-
修正无效参数:
- 将
PRUNE_RESULTS_OLDER_THAN=true改为具体天数,如PRUNE_RESULTS_OLDER_THAN=30表示保留30天内的结果 - 移除不必要的参数
OOKLA_EULA_GDPR
- 将
-
确保时间格式参数正确:
- CHART_DATETIME_FORMAT="d.m.Y H:i" - DATETIME_FORMAT="d.m.Y H:i" -
刷新应用缓存:
- 进入容器:
docker exec -it speedtest-tracker bash - 切换到应用目录:
cd /app/www - 刷新缓存:
php artisan optimize - 退出并重启容器
- 进入容器:
-
验证服务器可用性:
- 确认指定的服务器ID(30906)在用户所在区域确实可用
- 可以尝试不指定服务器ID,让系统自动选择最优服务器进行测试
最佳实践建议
- 配置修改后务必重启容器
- 使用
docker logs speedtest-tracker查看容器日志,排查可能的错误信息 - 对于时间问题,可以在容器内执行
date命令验证系统时间是否正确 - 对于服务器选择问题,可以临时移除
SPEEDTEST_SERVERS参数,测试自动选择功能是否正常
通过以上步骤,大多数时间显示和服务器选择问题都能得到解决。如果问题依旧存在,建议检查数据库连接是否正常,以及应用是否有足够的权限访问所需资源。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
260
92