C:\Users\DELL>telnet 124.70.70.7 5222 正在连接124.70.70.7...无法打开到主机的连接。 在端口 5222: 连接失败

时间: 2024-04-25 19:27:59 浏览: 12
这个错误通常是由于以下原因之一导致的: 1. IP地址或端口号错误:请确保IP地址和端口号正确,可以通过其他方式验证该服务是否可用。 2. 防火墙阻止了连接:请确保防火墙允许您连接该IP地址和端口号。 3. 服务未启动:请确保该服务已经启动并正在监听指定的端口。 您可以根据上述原因逐一排查,以确定连接失败的原因。 如果您确定IP地址和端口号正确,并且防火墙已经允许连接该IP地址和端口号,那么您可以通过其他方式验证该服务是否可用,比如通过 ping 命令测试IP地址是否可达,或者通过 telnet 命令测试其他端口是否可用。如果测试其他端口也无法连接,那么可能是您的网络出现了问题,可以尝试重新启动路由器或者联系网络管理员。
相关问题

Unable to open debugger port (10.106.70.7:8008): java.net.ConnectException "Connection refused"

这个错误通常是由于端口被占用或网络连接问题引起的。您可以尝试以下解决方法: 1. 检查端口是否被其他程序占用,如果是,请关闭该程序或更改端口号。 2. 检查防火墙设置,确保允许调试器端口通过。 3. 检查网络连接是否正常,尝试使用ping命令测试连接。 4. 如果您使用的是虚拟机,请确保虚拟机网络设置正确。 5. 如果您使用的是Android设备,请确保设备已连接到计算机并启用了USB调试模式。

schemaName: readwrite_splitting_db # dataSources: write_ds: url: jdbc:mysql://124.70.70.7:5132/mydbtest?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: MyNewPass513122! connectionTimeoutMilliseconds: 30000 idleTimeoutMilliseconds: 60000 maxLifetimeMilliseconds: 1800000 maxPoolSize: 50 minPoolSize: 1 read_ds_0: url: jdbc:mysql://124.70.70.7:5232/mydbtest?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: MyNewPass513122! connectionTimeoutMilliseconds: 30000 idleTimeoutMilliseconds: 60000 maxLifetimeMilliseconds: 1800000 maxPoolSize: 50 minPoolSize: 1 # read_ds_1: # url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_read_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false # username: root # password: # connectionTimeoutMilliseconds: 30000 # idleTimeoutMilliseconds: 60000 # maxLifetimeMilliseconds: 1800000 # maxPoolSize: 50 # minPoolSize: 1 # rules: - !READWRITE_SPLITTING dataSources: pr_ds: writeDataSourceName: write_ds readDataSourceNames: - read_ds_0

这个 Yaml 配置文件是一个 ShardingSphere-Proxy 的配置文件,它定义了一个名为 readwrite_splitting_db 的数据库,其中包含一个写数据源 write_ds 和一个只读数据源 read_ds_0。同时,它定义了一个读写分离规则,将写请求路由到写数据源 write_ds,将读请求随机路由到只读数据源 read_ds_0。需要注意的是,这个 Yaml 配置只是一个示例,实际使用时需要根据情况进行修改。

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from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

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