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月度归档8月 2025

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运维 8月 30,2025

解决某个软件系统更新后 xxx is unable to connect to the wmi

某个亲戚使用某个工业软件,某一天关机时不小心选择更新系统,第二天发现这个工业软件使用不了,提示“is unable to connect to the wmi”

为什么 Windows 更新后会出现这个问题?

Windows 更新过程非常复杂,它会替换、修改大量的系统文件和配置。在这个过程中,有几种可能导致 WMI 服务出现问题:

  • WMI 服务损坏:更新过程中,与 WMI 相关的文件可能被损坏或未能正确注册。
  • WMI 仓库 (Repository) 不一致:WMI 有一个数据库(称为 Repository)用来存储系统的管理信息。更新后,这个数据库可能处于损坏或与新系统文件不一致的状态。
  • 服务未启动或配置错误:更新可能更改了 WMI 服务的启动状态或相关依赖服务的配置。
  • 权限问题:更新后的安全策略可能阻止了 软件访问 WMI 接口。

解决方案步骤

请从上到下、按顺序尝试以下解决方案。这些方法从最简单、最无风险的操作开始,逐步深入。在执行需要输入命令的步骤时,请务g必以管理员身份运行命令提示符 (CMD) 或 PowerShell。


步骤 1:以管理员身份运行软件

最简单的可能性是权限问题。

  1. 右键点击 软件的快捷方式或可执行文件 (.exe)。
  2. 选择 “以管理员身份运行”。
  3. 查看问题是否解决。如果解决了,您可以设置该软件始终以管理员身份运行(右键 -> 属性 -> 兼容性 -> 勾选“以管理员身份运行此程序”)。

步骤 2:检查并重启 WMI 服务

确保 WMI 服务正在运行是解决问题的关键。

  1. 按下 Win + R 键,打开“运行”对话框。
  2. 输入 services.msc 并按回车,打开“服务”窗口。
  3. 在服务列表中,找到名为 Windows Management Instrumentation 的服务。
  4. 检查它的“状态”是否为“正在运行”,“启动类型”是否为“自动”。
  5. 如果不是,请右键点击该服务,选择“属性”,将“启动类型”设置为“自动”,然后点击“启动”按钮。
  6. 如果它已经在运行,请右键点击它,选择“重新启动”。
  7. 重启服务后,再次尝试运行软件。

步骤 3:使用 Windows 内置工具诊断和修复 WMI

这是最核心和最可能解决问题的步骤。

  1. 在开始菜单搜索框中输入 cmd。
  2. 在搜索结果中,右键点击“命令提示符”,选择“以管理员身份运行”。
  3. 在打开的黑色窗口中,逐一输入以下命令,每输入一条就按一次回车。
    • 验证 WMI 仓库是否一致:winmgmt /verifyrepository 如果返回 WMI repository is consistent (WMI 仓库是一致的),说明仓库本身没问题,可以跳到步骤 4。如果返回 WMI repository is inconsistent (WMI 仓库不一致) 或其他错误,请继续执行下面的修复命令。
    • “抢救”模式修复 WMI 仓库(推荐首先尝试): 这个命令会尝试在不完全重置的情况下修复仓库。winmgmt /salvagerepository 执行后会返回类似 WMI repository has been salvaged 的信息。执行完毕后,请重启电脑,然后再次尝试运行软件。
    • 强制重置 WMI 仓库(如果上面的“抢救”无效): ⚠️ 警告:这个命令会将 WMI 仓库恢复到 Windows 安装时的初始状态,可能会导致某些依赖 WMI 的第三方管理软件需要重新安装。但它通常能解决顽固的 WMI 损坏问题。winmgmt /resetrepository 执行完毕后,必须重启电脑,然后再次尝试运行 软件。
作者 east
Flink 8月 14,2025

Flink Checkpoint时间设置太小有什么影响

在面试时被问到这个问题,当时有点蒙圈没答好,现在记录下来好以后复习:

在 Flink 里,如果 checkpoint 时间间隔(interval)设置得太小,会带来一系列性能和稳定性方面的影响,主要包括:


1. 计算资源被 Checkpoint 占用过多

  • 原理:每次 checkpoint 都会触发状态快照(state snapshot)写入持久化存储(如 HDFS、S3、RocksDB 本地+远程),这是一个 IO 密集操作,还会涉及数据序列化、网络传输。
  • 影响:
    • CPU 用于业务逻辑计算的时间减少
    • IO 带宽被 checkpoint 数据占用
    • 延迟增加,因为算子线程要等待 barrier 对齐(barrier alignment)

2. Barrier 对齐等待时间增加

  • 如果上游多个分区流速不同,Flink 在做 checkpoint 时需要等待所有输入流的 barrier 对齐。
  • 频繁 checkpoint 会导致算子更频繁进入 barrier 对齐状态,导致吞吐下降。

3. 状态后端压力过大

  • 以 RocksDB StateBackend 为例:
    • 每次 checkpoint 都会触发 RocksDB 的 SST 文件刷写(flush)和元数据更新
    • 频繁刷写会增加磁盘 IO 竞争和后台 compaction 压力
    • 如果状态数据较大,频繁 checkpoint 会让 RocksDB compaction 线程长期占用 CPU/IO

4. 反而可能导致 checkpoint 堆积 / 失败

  • 原因:
    • Checkpoint 需要在指定超时时间内完成,如果间隔太小,上一个 checkpoint 还没完成,下一个就开始了,可能导致多个 checkpoint 并发执行(如果 maxConcurrentCheckpoints > 1),进而造成存储、网络压力飙升。
    • 在极端情况下,会触发 checkpoint 超时、失败,甚至导致作业频繁重启。

5. 延迟敏感任务反而变慢

  • 在低延迟实时任务中,业务逻辑和 checkpoint 操作会竞争资源,如果 checkpoint 太频繁,反而可能 吞吐下降、延迟上升。

6. 容错收益递减

  • 理论上,checkpoint 间隔越短,失败恢复时丢失的数据就越少。
  • 但在实际生产中,checkpoint 间隔小于 5 秒往往收益很低,而性能损耗却非常明显(尤其是状态数据大的任务)。
  • 如果作业不是超高可用的金融级场景,过于频繁 checkpoint 意义不大。
作者 east

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