ContOSNetwork error: Connection refused
时间: 2025-06-05 11:02:29 浏览: 23
### CentOS 网络连接被拒绝的解决方案
当遇到 `network connection refused` 的问题时，可以从以下几个方面排查并解决问题：
#### 1. **确认网络服务状态**
如果服务器无法响应客户端请求，可能是由于目标端口上的服务未运行或监听失败。可以通过以下命令检查 PostgreSQL 或其他服务的状态：
```bash
systemctl status postgresql
```
如果服务未启动，则可以尝试重新启动它：
```bash
systemctl restart postgresql
```
此外，还需要验证该服务是否正在监听指定的 IP 地址和端口号。使用如下命令查看监听情况：
```bash
netstat -tuln | grep <port_number>
```
或者更现代的方式：
```bash
ss -tuln | grep <port_number>
```
这里 `<port_number>` 是指代具体的服务端口（例如 PostgreSQL 默认为 5432）。如果没有看到预期的结果，可能意味着服务配置存在问题。
#### 2. **检查 SELinux 配置**
SELinux 可能会阻止某些进程访问特定资源，从而导致连接被拒的情况发生。通过调整其布尔值设置来允许必要的操作是一个常见做法[^2]。永久禁用 SELinux 方法如下所示：
编辑 `/etc/selinux/config` 文件并将其中的一行改为：
```ini
SELINUX=disabled
```
之后需重启机器使更改生效；不过也可以临时切换至宽容模式而不必立即重开机：
```bash
setenforce 0
```
这一步骤有助于快速判断是否有安全策略干扰正常通信流程。
#### 3. **核查防火墙规则**
Windows 和 Linux 平台下的个人防火墙都可能存在阻挡外部流量的情形。对于 Windows 用户来说，在控制面板里找到 “Windows Defender Firewall”，接着进入高级设置页面修改入站规则以开放 ICMP 请求及其他必要协议支持即可完成初步设定工作[^4]。
至于基于 RedHat 家族发行版如 CentOS 上，默认情况下启用了 firewalld 工具管理边界防护机制。因此建议执行下面这些指令确保所需端口已被加入例外列表之中：
```bash
firewall-cmd --zone=public --add-port=<your_port>/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
```
替换掉占位符部分实际数值后再试一次看看效果如何？
#### 4. **考虑 Kubernetes 解决方案适用场景分析**
虽然当前讨论焦点集中于单机环境内的连通性障碍修复之上，但如果未来计划部署更大规模分布式应用架构的话，那么提前了解容器编排框架比如 k8s (Kubernetes)[^3] 就显得尤为重要啦！因为它不仅能够简化多节点集群间的调度管理工作量而且还提供了丰富的插件生态系统满足各种定制化需求哦～
---
### 总结
综上所述，针对 CentOS 下出现的 Network Connection Refused 错误现象，我们分别探讨了几种可能性及其对应处理办法，包括但不限于检验后台程序运作状况、调节操作系统内置强制访问控制系统参数以及优化本地主机防御体系结构等方面内容。希望上述指导可以帮助您顺利排除故障恢复正常业务运转！
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（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；
（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等；
（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。
4、温馨提示：
（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；
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1. 基于规则的分词引擎：这类引擎依据汉语语法规则和词典进行分词。词典会包含大量的词汇、成语、习惯用语等，而规则会涉及汉语构词方式、歧义消解等。优点在于分词速度快，对常见文本的处理效果好；缺点是规则和词典需要不断更新，对新词和专业术语的支持不足。
2. 基于统计的分词引擎：通过大规模的语料库进行训练，统计各个词语的出现概率，从而实现分词。这种方法能够自动学习和适应新词和新用法，但需要的计算资源较大。
3. 基于深度学习的分词引擎：利用深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来识别和分词。近年来，基于Transformer架构的预训练模型，如BERT和GPT，也开始被应用到中文分词任务中，具有更好的语境理解和处理能力。
4. 评估指标：通常使用准确率（precision）、召回率（recall）和F1分数作为分词效果的评价指标。准确率是指分词结果中正确词占所有识别词的比例，召回率是指分词结果中正确词占实际正确词的比例，F1分数是准确率和召回率的调和平均。
5. 测试数据集：测试数据集通常由不同类型的文本组成，如新闻、科技文献、社交媒体文本等，用于评估分词引擎在不同场景下的性能。测试数据集的多样性和丰富度是影响分词引擎性能评估的关键。
6. 性能对比：通过对比各款分词引擎在相同测试数据集上的表现，可以分析出哪些分词引擎在准确率、速度、资源消耗等方面表现更优，哪些更适合处理特定类型的文本。
7. 应用场景：分词引擎的选择也依赖于其应用场景。例如，搜索引擎可能更重视速度和准确率，而语音识别则可能更注重实时性和对口语的适应性。
8. 开源分词引擎：一些开源分词引擎如HanLP、结巴分词（Jieba）等，提供了丰富的功能和社区支持，同时便于开发者根据特定需求进行定制和优化。
通过上述内容，我们可以看到中文分词引擎的重要性和测试数据的作用。开发者和研究人员可以根据测试结果，选择适合自己应用需求的分词工具，并且对分词引擎的性能进行优化，进一步提高中文信息处理的质量和效率。
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JavaFX自学资料整理合集
JavaFX是一个由Oracle公司开发的用于构建富客户端应用程序的软件平台。它是Java SE的一个部分，能够帮助开发者创建图形用户界面（GUI）应用程序，这类应用程序具备现代桌面应用的特性，例如多媒体、图形和动画。JavaFX是Java的一个补充，它利用了Java的强大功能，同时提供了更加丰富的组件库和更加灵活的用户界面布局功能。
在自学整理JavaFX的过程中，以下是一些重要的知识点和概念：
1. JavaFX的架构和组件
JavaFX拥有一个模块化的架构，它由多个组件构成，包括JavaFX Scene Builder、JavaFX运行时、JavaFX SDK、NetBeans IDE插件等。JavaFX Scene Builder是一个可视化工具，用于设计UI布局。JavaFX SDK提供了JavaFX库和工具，而NetBeans IDE插件则为NetBeans用户提供了一体化的JavaFX开发环境。
2. JavaFX中的场景图（Scene Graph）
场景图是JavaFX中用于定义和管理用户界面元素的核心概念。它由节点（Nodes）组成，每个节点代表了界面中的一个元素，如形状、文本、图像、按钮等。节点之间可以存在父子关系，形成层次结构，通过这种方式可以组织复杂的用户界面。
3. FXML
FXML是一种XML语言，它允许开发者以声明的方式描述用户界面。使用FXML，开发者可以将界面布局从代码中分离出来，使界面设计可以由设计师独立于程序逻辑进行处理。FXML与JavaFX Scene Builder结合使用可以提高开发效率。
4. JavaFX中的事件处理
JavaFX提供了强大的事件处理模型，使得响应用户交互变得简单。事件处理涉及事件监听器的注册、事件触发以及事件传递机制。JavaFX中的事件可以是键盘事件、鼠标事件、焦点事件等。
5. JavaFX的动画与媒体API
JavaFX支持创建平滑的动画效果，并且能够处理视频和音频媒体。动画可以通过时间线（Timeline）和关键帧（KeyFrame）来实现。JavaFX媒体API提供了丰富的类和接口，用于控制音视频的播放、暂停、停止、调整音量等。
6. CSS与JavaFX
CSS样式表可以用于美化JavaFX应用程序界面，提供与Web开发中相似的样式设置能力。JavaFX应用了大部分CSS 3标准，允许开发者使用CSS来控制节点的样式，比如颜色、字体、边框等。
7. JavaFX的过渡效果和效果库
JavaFX拥有内置的过渡效果库，可以为节点提供多种动画效果，如移动、旋转、缩放和淡入淡出等。除此之外，JavaFX还提供了一系列的效果，如阴影效果、反射效果、模糊效果等，可以应用于节点以增强视觉表现。
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数据绑定是JavaFX中非常重要的一个特性，它允许开发者将用户界面元素与后端数据源连接起来。数据绑定可以简化代码的编写，减少手动同步数据的需要。
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