故障排除

使用Xray sh脚本检查微服务的状态，并验证所有微服务都已完全启动和启动，例如:

./xray.sh status all

对于Docker来说:

/ xray.sh ps。

一个工作的x射线系统应该有它的RabbitMQ的队列计数相对水平(接近0)，这将意味着并提供最好的性能和最快的结果。

大量的消息可能是由于以下原因造成的:

1.一个x射线服务/组件不能足够快地处理它的队列

2.在某个组件上发生了一些错误/意外行为，根据相应的RabbitMQ队列搜索日志将提供一个洞察力

1.临时增加负责适当队列(例如分析)的工人数量或为机器分配更多资源;2022世界杯阿根廷预选赛赛程RAM和cpu更快的处理，SSD更快的磁盘I/O。

2.搜索适当的日志文件(例如xray-analysis.log)，查找任何[error]或“Caused by”消息的原因。

这可能是由于(或综合):

1.$XRAY_DATA位置没有正确配置-从而阻止x射线磁盘采样器检查磁盘空间可用性的正确路径

2.磁盘利用率允许值过高。处理步骤

3.应该删除的临时文件(在$XRAY_HOME/data/data/下)正在消耗大量的空间

4.＊主要是适用于大规模:其他数据库(RabbitMQ/PostgreSQL/MongoDB)占用大量空间

1.在Event组件上启用调试日志，以查看检查的路径是什么，期望看到一个日志条目如下:数据文件夹，已使用:<%>，已配置阈值<%>。补救办法是修改xrayDataFolder根据xray_config.yaml文件到正确的位置。

2.在xray_config.yaml的maxDiskDataUsage标志为较低的值。在大规模环境中，特别是在处理大文件时，将消耗更多的空间(临时)以允许递归索引过程完成。

3.Xray version 1.9在处理由于意外错误(例如与文件损坏相关的错误)而导致索引失败的场景方面进行了显着改进，并将自动删除这些错误。

也可以检查RabbitMQ的重试队列内容(获取消息)来检查消息并在xray_indexer.log*文件下关联它们的位置。这将为重试操作提供洞察。

4.配置RabbitMQ数据库(mnesia)和$XRAY_HOME (两者应住在同一座山上。到一个大的挂载(通常是1-2TB)

/etc/rabbitmq/rabbitmq-env.conf(不是默认创建的):

rabbitmq RABBITMQ_MNESIA_BASE = / home / / mnesia

从RabbitMQ & $XRAY_HOME中分离Mongo和PostgreSQL(可以和/或应该在相同的挂载下配对，但分开):

Postgres:

• 检查方法:Postgresql的主数据文件夹位置是可以使用安装程序配置的

如果安装完成后需要移动，则可以跟随本指南-确保PostgreSQL已停止

蒙戈:

• 停止Mongo(最好使用Xray .sh stop all命令停止所有Xray服务)
• 编辑/etc/mongodb.conf,改变：

  dbpath = / var / lib / mongo

  走你自己选择的路。
  
  
• 将mongo数据文件夹复制到一个新位置—确保使用mongod用户设置权限(cp命令的-a标志应该负责保留权限)
  

  Cp -ra /var/lib/mongo /home/myuser/data/mongo

如果RabbitMQ没有成功启动(使用上面故障排除中的命令)，可能是这个原因在意外的系统状态发生后，RabbitMQ会遇到数据损坏，并导致其消息和/或队列存储丢失完整性。

对于要分析的每个日志文件，请将日志级别设置为DEBUG。每个x射线服务的日志级别在下面的相应配置文件中设置/var/opt/jfrog/xray/data/config(对于Linux安装)。例如，分析器服务调试级别设置为analysis_log4go_config.xml，同时设置索引器服务调试级别indexer_log4go_config.xml．其他x光服务也是一样。

升级完成后，Xray正在进行迁移。当迁移开始时，它会创建一个锁机制，以便在执行迁移时阻止对数据库的外部操作。

在迁移失败的情况下，锁将保留，锁定Xray，但是可以重试，并且可以在下次运行时成功。

快速总结一下我们将要采取的步骤:

1.检查迁移失败的原因和原因。这是可选的，虽然不是强制性的，但对将来的避免是有用的。

2.删除锁，以便重新尝试迁移。

以下是需要采取的步骤:

1.停止所有x射线服务:

Non-Docker

$ ./xray.sh stop all .sh

码头工人:

$ ./xray.sh stop

2.只启动MongoDB和PostgreSQL:

Non-Docker:

$ service postgresql-9.5

$ service mongod start

码头工人:

$ docker start xray_mondb_1

$ docker start xray_postgres_1

3.执行操作MongoDB的一面:

a.连接MongoDB:

Non-Docker:

$ mongo -u xray -p password——authenticationDatabase xray

码头工人:

$ docker exec -it xray_mongodb_1 bash

在Docker的bash shell中连接MongoDB:

$ mongo -u xray -p password——authenticationDatabase xray

b.切换到x射线DB:

$使用x射线

查找DB迁移的当前状态，包括失败的迁移(对于理解DB模式迁移版本很重要):

美元db.db_migrations_running.find ({}) .pretty ()

e.将输出复制到一边以备调查:

美元db.db_migrations.find ({}) .sort({“版本”:1}).limit (1)

输出的示例(这样做的4。下面的分析步骤）：

{"_id": ObjectId("5a4bd9be95e701000100c37b")， "version": NumberLong(27)}

上面的行将告诉我们正在运行的迁移的ID

f。使用以下命令删除所有迁移锁:

美元db.db_migrations_running.deleteMany ({})

此时，您可以跳到第5步。

4.用于分析和联系时JFrog支持，需要收集以下信息:

数据库仅说明信息:

MongoDB。,复制两个命令的输出(在上面的步骤3中提供):

美元的。db.db_migrations_running.find ({}) .pretty ()

b。美元db.db_migrations.find ({}) .sort({“版本”:1}).limit (1)

b。PostgreSQL,收集以下信息PostgreSQL数据库:

连接PostgreSQL数据库:

Non-Docker:

$ PSQL xraydb xray

码头工人:

$ docker exec -it xray_postgres_1 /bin/bash

$ PSQL xraydb xray

*如果/当提示输入密码时，输入x光

＊xraydb是数据库的名称，x光是用户名

1. 1. 运行下面的查询(注意使用';'最后，如果没有它，它将不会执行):

$ SELECT * FROM schema_migrations

*将输出拷贝到一边

b.要退出，输入:

美元\问

c.迁移时间范围内的x射线服务日志:

xray_server.log

xray_persist.log

xray_event.log

5.重新启动所有x射线服务。这将触发迁移重新运行。