|zyciis| 网站经常无固死掉,IE也死了,而且是不定在什么地方的,找不到是哪里出错,有什么办法来确证在死IE的时候,是运行哪些代码

zyciis211 2009-01-14 05:56:09
我程序在调试时加断点
一直都不会出现,
但不加断点后就有时会列掉 IE也没有反应要用任务管理器来结束掉
开始怀疑为 死打循环,但一直找不到
所以我想问一下,
有没有办法给网站的所有代码都加上断点的方法
也就是我要捕捉我IE死掉时是在运行哪些代码
或者在我点结束调试后
我可以知道,我的代码最后执行了哪些代码

谢谢

PS:也有可能是我的数据库太大的问题,我的数据库记录有700万条
但我感觉如果是数据库的话,他应该报超时,而不是死掉IE
谢谢
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zyciis211 2009-01-15
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RE:楼上几位
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现在发现不是程序的错误
因为当IE死了的时候 程序没有得到错误信息

RE:如果是无响应你看看你是否要显示一个巨大的内容(10M以上),这么大的内容显示在IE里面会导致IE长时间加载。
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页面没有那么大啦,只是一般的样面

RE:JS都是很简单的我看得出是没有问题的



还是搞不懂他哪里有错误
现在是点击要跳到另一个页面的时候
页面还没有跳转就死在原来的页面

但可以肯定,他的后台代码是已经执行了
因为页面是有缓存的,当我打开另一个IE访问那个页面的时候就很快出来了

谢谢
zyciis211 2009-01-15
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你在你最开始访问的page的pageLoad上打个断点,然后单步 尝试下,有可能是数据多的问题,这样问题就得自己多尝试!
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这都是在Application_Request中加的断点
但这样调试从来都没有问题
就是不加断点的时候用着用着就挂了

RE:应该与数据有关,修改数据处理方式。
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但是如果是数据的话他应该是报超时啊


RE:JS也能让IE挂掉~
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我这应该不是JS的问题


能不能实现给网站的所有代码加断点的办法啊

谢谢

只要我发现死了,就给整个网站加断点

谢谢
AechoJohn 2009-01-15
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建议在程序关键点(或者每个功能点)都记录一些运行日志信息,这样从日志结果中直接分析就可以找到问题所在。
现在开源的日志组件也比较多,自己也可以写一个很简单的使用,这些东西看着是费事,在实际的项目中,特别是调试、维护时很有用。
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在vs上菜单中选择“调试->全部中断(Ctrl+Alt+Break)”,就可以中断。
cuike519 2009-01-15
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IE死了的意思是IE无响应么?

如果是无响应你看看你是否要显示一个巨大的内容(10M以上),这么大的内容显示在IE里面会导致IE长时间加载。

如果不是,你看看你的客户端脚本,某些脚本逻辑可能会导致IE崩溃。

服务器死了一般是显示服务无效。。。
lambober 2009-01-15
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你可以在计算机管理的事件查看其中看看,有没有什么出错信息
scjtswj 2009-01-15
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其他机器上用用看好不好的?我的电脑好像硬件有问题,IE老死,有条线重新插下就又好了
调试的时候不死,是不是因为有异步调用,不调试的时候数据没回来造成死循环?
supremeholy 2009-01-15
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在global中Application_Error增加出错记录,把出错信息记录下来,
wanghao3616 2009-01-15
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[Quote=引用 5 楼 sq_zhuyi 的回复:]
每次“死”的时候有没有什么共同点?
“死”时别关浏览器,再开另个浏览器打开该网站是否能打开?
[/Quote]

这位大哥的方法试试
xtra6714 2009-01-15
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对系统增加异常日志记录功能,这样可以定期检查系统存在的问题。
lovehongyun 2009-01-15
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脚本引起的原因很大,也可能是ie本身的问题

微软的东西,不要和他较劲就行了
zyciis211 2009-01-15
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每次“死”的时候有没有什么共同点?
“死”时别关浏览器,再开另个浏览器打开该网站是否能打开?
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没有共同点
连我的很少代码的页在也会死点,就是用着用着就会在某个页面浏览器死了

但在新打开的浏览器还是可以打开网站的

谢谢
jiang_jiajia10 2009-01-15
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你的找到问题的根本原因,是不是SQL语句造成的
jiang_jiajia10 2009-01-15
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程序死循环了吧。
路人乙e 2009-01-15
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每次“死”的时候有没有什么共同点?
“死”时别关浏览器,再开另个浏览器打开该网站是否能打开?
HDNGO 2009-01-14
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JS也能让IE挂掉~
wuyq11 2009-01-14
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应该与数据有关,修改数据处理方式。
GkfSyser 2009-01-14
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你在你最开始访问的page的pageLoad上打个断点,然后单步 尝试下,有可能是数据多的问题,这样问题就得自己多尝试!
内容概要:本文系统研究了基于多种卡尔曼滤波算法(包括KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF)的多传感器数据融合与状态估计方法,重点探讨了其在非线性系统中的应用特性与性能差异,尤其深入剖析了无迹卡尔曼滤波(UKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的技术原理、实现流程及优化策略。文档配套提供了完整的Matlab代码实现,并结合GNSS/IMU融合定位、室内视觉惯性导航、电力系统状态估计等典型应用场景,展示了算法在实际工程中的有效性与实用性,帮助读者从理论到实践全面掌握各类滤波器的设计与应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事自动化、电子信息、导航制导、机器人、电力系统或信号处理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解卡尔曼滤波系列算法的核心原理及其在非线性系统中的适用条件与局限性;②开展多传感器数据融合、动态目标跟踪、状态估计等科研或工程项目开发;③完成学术论文复现、课程设计、竞赛项目或毕业课题的技术验证与代码支撑。; 阅读建议:建议按照文档结构循序渐进学习,结合所提供的Matlab代码进行仿真实验,对比不同滤波算法在相同场景下的输出结果,以直观理解其精度、稳定性与计算开销的权衡;推荐辅以经典教材补充理论基础,实现“原理—仿真—应用”的闭环学习路径。

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