Windows Exporter升级后CPU指标缺失问题分析与解决方案
2025-06-26 22:43:11作者:宣聪麟
问题现象
在将Windows Exporter从0.25.1版本升级到0.26.2版本后,用户发现除windows_cpu_info外的所有CPU相关指标均无法获取。通过检查日志可以看到明显的错误信息:"counter not found",表明系统无法找到相关的性能计数器。
问题分析
这种指标缺失问题通常与Windows性能计数器的状态有关。Windows Exporter依赖Windows内置的性能计数器来收集系统指标数据。当这些计数器损坏或配置不当时,就会导致指标收集失败。
从技术角度来看,Windows性能计数器是Windows操作系统提供的一套性能监控机制,它通过注册表项和性能库文件来维护各种性能数据的定义。当这些定义损坏时,依赖它们的应用程序(如Windows Exporter)就无法正常获取数据。
解决方案
针对此类性能计数器问题,微软官方提供了标准的修复流程:
- 以管理员身份打开命令提示符
- 停止Windows性能计数器服务
- 删除性能计数器注册表项
- 重建性能计数器配置
- 重新启动相关服务
具体操作步骤如下:
-
运行以下命令停止性能计数器服务:
net stop perfmon -
删除性能计数器注册表项:
reg delete "HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\PerfProc\Performance" /f reg delete "HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\PerfDisk\Performance" /f -
重建性能计数器配置:
lodctr /R -
重新启动性能计数器服务:
net start perfmon -
最后重启Windows Exporter服务
预防措施
为避免类似问题再次发生,建议:
- 在升级Windows Exporter前,先备份性能计数器配置
- 确保系统有足够的权限进行性能计数器操作
- 考虑在升级前先运行性能计数器诊断工具检查系统状态
- 对于生产环境,建议先在测试环境验证升级过程
总结
Windows性能计数器问题是影响监控系统稳定性的常见因素。通过理解其工作原理和掌握标准的修复方法,运维人员可以快速解决类似指标缺失问题,确保监控系统的正常运行。对于Windows Exporter用户来说,定期检查性能计数器状态应成为系统维护的常规操作之一。
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 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
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 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 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
179
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++
641
251
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
244
86
暂无简介
Dart
610
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
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
470
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
364
3.04 K