小型网站的ubuntu服务器如何提升连接数

 当服务器有多个api应用，或者网站的时候，会出现网页打不开。但是cpu、内存等都很空闲。这种情况，有可能是网站的文件数设置不正确。

查询服务器支持的TCP连接数：

ulimit -n

默认是1024

需要增加方法：

编辑/etc/security/limits.conf

* soft nofile 65535

* hard nofile 65535

* soft nproc  4096

* hard nproc  4096

前面的*，表示任何的用户的连接数都设置这个值

项	作用
soft	进程默认可用上限
hard	soft 的最大允许值

确认这个文件存在：

cat /etc/pam.d/common-session | grep pam_limits

如果没有，补一行：

session required pam_limits.so

查询 listen 队列

sysctl net.core.somaxconn

增大 listen 队列 somaxconn：

echo "net.core.somaxconn = 4096" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf

sudo sysctl -p

查询TCP 半连接队列

sysctl net.ipv4.tcp_max_syn_backlog

echo "net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf

sudo sysctl -p

TIME_WAIT / 短连接复用

echo "net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf

sudo sysctl -p

如果是2，表示允许 TCP 连接在 TIME_WAIT 状态下，被“更激进地”复用（包括对外主动连接）
比= 1更宽松。

验证 TCP 是否够用

# 查看监听状态

ss -ltn

# 查看 TIME_WAIT 状态

ss -ant | grep TIME-WAIT | wc -l

# 查看当前 fd 限制

root@WIN-V50OVF8TIBU:~# ulimit -Sn

1024

root@WIN-V50OVF8TIBU:~# ulimit -Hn

1048576

ulimit -Sn是当前的bash的文件数限制，与业务无关，ulimit -n 也是。不用管

# 测试 backlog 队列

sudo ss -lntp | grep 5007

查询systemctl的配置情况：
systemctl show --property=DefaultLimitNOFILE --property=DefaultLimitNPROC

systemd 全局默认设置：

编辑文件/etc/systemd/system.conf

设置（或取消注释）：

DefaultLimitNOFILE=65535

DefaultLimitNPROC=4096

保存后，重启systemctl

systemctl daemon-reexec

 再重启所有业务

一次性查看所有python业务是否正常了：

for pid in $(pidof python); do

  echo "=== PID $pid ==="

  cat /proc/$pid/limits | grep -E "Max open files|Max processes"

done

查询python进程的状态

ps -o pid,stat,%cpu,cmd -C python

STAT 字段：

• R → 正在运行（CPU 占用高）

• S → 休眠，等待事件（正常）

• D → uninterruptible sleep（等待 I/O，被卡）

%CPU 字段：

• 高 CPU 长时间持续 → worker 在卡死运算

• 0–1% → worker 在等待网络/文件（可能是慢 I/O，不是真卡死）

安装 PaddleOCR的方法

 

安装飞桨版本：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/windows-pip.html

命令：

 python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu129/

pip install paddlex[ocr]

远程方案：（这个不好用，需要python10）

PaddlePaddle 提供了 Paddle Serving，可以把模型打包成远程服务。
步骤大致是：

1. 导出 PaddleOCR 的模型（PP-Structure）。

2. 用 Paddle Serving 部署：

pip install paddle-serving-client paddle-serving-app paddle-serving-server-gpu

3. 启动服务端：

python -m paddle_serving_server.serve --model table_rec_model --port 9393

4. 客户端调用：

from paddle_serving_client import Client

client = Client()
client.load_client_config("table_rec_model/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9393"])
result = client.predict(feed={"image": img_bytes})

vscode在虚拟环境下，断点失效问题解决

 VSCode在使用虚拟环境调试时断点失效，通常是因为launch.json配置文件中的`"justMyCode"设置为true`，导致调试器仅执行用户自己的代码而跳过第三方库的调用。解决方法是找到项目中的launch.json文件，将其中的`"justMyCode": true修改为"justMyCode": false`，并重新启动调试即可。

如果原来没有，则添加：
"justMyCode": false 

pip安装，当出现证书错误处理

 出现这样的错误：

SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1000)'))) - skipping

通过忽略证书来处理：

--trusted-host download.pytorch.org

通过注入js的方式，获取网页中鼠标的位置

 

await page.evaluate("""

() => {

window.lastMousePosition = { x: 0, y: 0 };

document.addEventListener('mousemove', (event) => {

window.lastMousePosition = { x: event.clientX, y: event.clientY };

console.log(`Mouse moved to: (${event.clientX}, ${event.clientY})`);

});

}

""")

循环获取鼠标位置

while True:

mouse_position = await page.evaluate("window.lastMousePosition")

print(f"Mouse position: {mouse_position}")

await asyncio.sleep(2)

playwright将网页截图的方式

 from playwright.async_api import async_playwright

import os

import pytesseract

from PIL import Image

import asyncio

proxy = 'http://abc.com.cn:80'

async def download():

    async with async_playwright() as p:

        cookie = os.path.join(cookies_folder, "cookie.json")

        browser = await p.chromium.launch(

            headless=False,

            channel="chrome",

            proxy={"server": proxy}  # 设置代理?

        )

        context = await browser.new_context()

        page = await context.new_page()

        await page.goto("https://ddd.com/", timeout=180000)

        await page.wait_for_load_state("networkidle")

        # screenshot_path = 'fullpage.png'

        # await page.screenshot(path=screenshot_path, full_page=True)

        shadow_host = await page.query_selector('div#transcend-consent-manager')

        await shadow_host.screenshot(path='shadow_host.png')

        image = Image.open('shadow_host.png')

        data = pytesseract.image_to_data(image, lang='chi_sim+eng', output_type=pytesseract.Output.DICT)

linux下的ollama的代理设置

需要在/etc/systemd/system/ollama.service的内容修改如下：

[Unit]

Description=Ollama Service

After=network-online.target

[Service]

ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve

User=ollama

Group=ollama

Restart=always

RestartSec=3

Environment="PATH=/home/abc/.local/bin"

Environment="PATH=$PATH"

Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3"

Environment="OLLAMA_SCHED_SPREAD=1"

Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=10"

Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

Environment="https_proxy=http://abc.com:80"

Environment="http_proxy=http://abc.com:80"

[Install]

WantedBy=default.target