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排障手册

所有故障按频率排序,最常见的排最前面。

症状: 消息发出去没回复,日志出现 Cannot connect to host ilinkai.weixin.qq.comrate limited

30 秒定位:

Terminal window
ps aux | grep "hermes gateway run" # ① 进程活着吗?
cat /opt/data/gateway_state.json | python3 -m json.tool # ② 连接状态?
tail -20 /opt/data/logs/agent.log # ③ 最新错误?

#1 原因:代理冲突 — gateway 继承了代理环境变量,连不上国内微信服务器

Terminal window
pkill -f "hermes gateway run"
rm -f /opt/data/gateway.lock /opt/data/gateway_state.json
unset http_proxy https_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY
HERMES_ALLOW_ROOT_GATEWAY=1 /opt/hermes/.venv/bin/hermes gateway run --replace

永久修复:修改 s6 run 脚本(find /run -name "run" -path "*/gateway*/run"),在 exec 前加 unset http_proxy

#2 原因:iLink 限流 — 日志出现 rate limited,消息能收到但发不出回复

重启 gateway(同上),等 1-2 分钟让限流计数器复位。不要在限流期间连续重发,会加剧问题。

#3 原因:s6 路径/环境问题

  • HOME 路径不对 → 确认 s6 run 脚本中 HOME 指向实际 home 目录(含 .env 的位置)
  • 锁文件被 root 抢占 → rm -f /opt/data/gateway.lock /opt/data/gateway_state.json 后重启
  • state.json 引用僵尸 PID → 对照 ps aux 确认 PID 存活
Terminal window
sudo usermod -aG docker $USER
# 退出重新登录
Terminal window
# 安装 NVIDIA Container Toolkit
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

检查 Docker Desktop → Settings → Resources → WSL Integration,确保对应发行版已开启集成。

mihomo 启动时若订阅 URL 尚未拉取完成,容器虽运行但无可用节点。启动后检查:

Terminal window
docker compose logs mihomo | tail -20
Terminal window
curl -x http://127.0.0.1:7890 -I https://api.openai.com

过期则所有海外 API 调用失败。

日本节点 ping 低但流式响应易超时(Codex / PackyAPI 大 payload SSL EOF)。切到美国节点:

Terminal window
curl -X PUT http://127.0.0.1:9090/proxies/Proxies \
-d '{"name": "US"}'
curl -X PUT http://127.0.0.1:9090/proxies/US \
-d '{"name": "🇺🇸 美国实验性 IEPL 专线 1"}'

一次性启动全部容器时,mihomo 可能尚未就绪。分步启动或等 mihomo 日志显示节点已加载再发请求。

GitHub Actions 中 Secret 名必须与 workflow 文件完全一致。本站使用 “CLOUDFARE”(非标准拼写)。

Codex 同时支持 ChatGPT Plus OAuth 和 API Key 两种认证,不是只能 OAuth。

SDXL 默认 FP32 推理,12GB 显存直接 OOM。启动 ComfyUI 时必须加 --force-fp16

ComfyUI 自定义节点的依赖互相覆盖时,用 venv 隔离或 docker 分装。

WSL2 + Docker 容器内 pip install torch 可能挂死,手动下载 wheel 安装。详见 notes/gpu-training-pitfalls