使用ragflow遇到 TTransportException("Could not connect to any of [('172.18.0.4', 23817)]")

Question

使用ragflow遇到
TTransportException("Could not connect to any of [('172.18.0.4', 23817)]")
本来一个个一个文件上传的时候没什么问题，一批量处理就出现这个报错，导致整个知识库崩溃，2008文件无法加载：

Answer 1

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问题解答

Ragflow 是一个基于 Thrift 的 RPC 框架，TTransportException 是 Thrift 传输层的异常。这个错误通常是因为 Ragflow 无法连接到指定的服务器或端口。

在你的情况下，错误信息中显示了 IP 地址 172.18.0.4 和端口 23817，这意味着 Ragflow 无法连接到这个地址和端口。

可能的解决方案：

1. 检查 Ragflow 服务器是否正确地启动了，并且是否监听了指定的端口。
2. 检查网络连接是否正常，是否有防火墙或其他网络配置阻止了 Ragflow 的连接。
3. 检查 Ragflow 客户端的配置文件，确保它正确地指定了服务器的 IP 地址和端口。

如果你已经检查了这些问题，并且仍然无法解决问题，可以提供更多的日志信息或配置文件内容，以便更好地帮助你解决问题。

Answer 2

日志内容报错如下
2025-04-25 15:46:55,116 INFO 33 Indexing doc(test.PDF(1).pdf), page(1440-1452), chunks(14), elapsed: 1.30
2025-04-25 15:46:55,118 WARNING 33 set_progress(5f9cce8a21a611f09dd80242ac120006) got exception DoesNotExist
2025-04-25 15:46:55,118 ERROR 33 handle_task got exception for task {"id": "5f9cce8a21a611f09dd80242ac120006", "doc_id": "5dcc82bc21a611f080290242ac120006", "from_page": 1440, "to_page": 1452, "retry_count": 0, "kb_id": "5f10112420bc11f081ad0242ac120006", "parser_id": "naive", "parser_config": {"pages": [[1, 1000000]]}, "name": "\u73af\u5317\u90e8\u6e7eA3 \u6807\u6295\u6807\u6587\u4ef6.PDF(1).pdf", "type": "pdf", "location": "\u73af\u5317\u90e8\u6e7eA3 \u6807\u6295\u6807\u6587\u4ef6.PDF(1).pdf", "size": 91322081, "tenant_id": "5491d19220bc11f0b3eb0242ac120006", "language": "English", "embd_id": "", "pagerank": 0, "kb_parser_config": {"pages": [[1, 1000000]]}, "img2txt_id": "", "asr_id": "", "llm_id": "qwen2.5:32b@Ollama", "update_time": 1745565890216, "task_type": ""}
Traceback (most recent call last):
File "/ragflow/rag/svr/task_executor.py", line 594, in handle_task
await do_handle_task(task)
File "/ragflow/rag/svr/task_executor.py", line 575, in do_handle_task
DocumentService.increment_chunk_num(task_doc_id, task_dataset_id, token_count, chunk_count, 0)
File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/peewee.py", line 3128, in inner
return fn(*args, **kwargs)
File "/ragflow/api/db/services/document_service.py", line 173, in increment_chunk_num
raise LookupError(
LookupError: Document not found which is supposed to be there
2025-04-25 15:46:56,262 WARNING 33 set_progress(5f9ccec621a611f09dd80242ac120006) got exception DoesNotExist
2025-04-25 15:46:56,957 WARNING 33 set_progress(5f9ccec621a611f09dd80242ac120006) got exception DoesNotExist
2025-04-25 15:46:56,958 WARNING 33 set_progress(5f9ccec621a611f09dd

Answer 3

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 出现 TTransportException("Could not connect to any of [('172.18.0.4', 23817)]") 错误，表明程序在尝试连接指定地址（172.18.0.4 的 23817 端口）时失败。
   - 可能的原因包括网络配置问题、目标服务未运行、防火墙阻止连接等。
2. 解决方案：
   - 检查网络连接：
   • 确保本地机器与目标地址 172.18.0.4 之间有网络连通性。可以使用命令行工具（如 ping 命令）测试：
     bash ping 172.18.0.4
   • 如果是在容器环境中，要检查容器网络配置以及容器之间的网络连通性。例如，使用 docker network inspect 命令查看网络配置。
   • 检查目标服务：
   • 确认目标地址 172.18.0.4 上的服务（运行在 23817 端口）正在运行且可接受连接。可以尝试在目标机器上使用工具检查端口是否监听，如 netstat 命令（在Linux系统上）：
     bash netstat -tln | grep 23817
   • 如果服务未运行，启动相应的服务进程。
   • 检查防火墙设置：
   • 检查本地机器和目标机器的防火墙设置，确保 23817 端口没有被防火墙阻止。
   • 在本地机器上，如果使用的是Linux系统，可以使用 iptables 命令检查和调整防火墙规则；如果是Windows系统，可以检查Windows防火墙设置。
   • 在目标机器上同样要确保防火墙允许外部连接到 23817 端口。
3. 多种解决方案的优缺点：
   - 检查网络连接：
   • 优点：简单直接，可以快速判断网络是否正常。
   • 缺点：只能确定网络是否可达，不能确定服务是否真的可以接受连接。
   • 检查目标服务：
   • 优点：能直接确认目标服务的运行状态和监听端口情况，比较关键。
   • 缺点：需要在目标机器上有相应的操作权限，可能不太方便。
   • 检查防火墙设置：
   • 优点：全面排查防火墙可能造成的问题。
   • 缺点：涉及到本地和目标机器的防火墙设置，可能比较复杂，尤其是对于不熟悉防火墙配置的用户。
4. 总结：
   - 这个错误主要是连接问题导致的。通过依次检查网络连接、目标服务运行情况以及防火墙设置，可以逐步定位并解决问题。确保网络畅通、目标服务正常运行且防火墙未阻止连接是解决该错误的关键步骤。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。

Answer 4

Hello, you can use AI tools such as deepseek to try to help you answer related questions. Generally, there will be more comprehensive responses. You can try to see

Answer 5

让【宝码香车】来帮你解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。
如果还有疑问可以点击头像关注私信或评论。如果答案让您满意，请采纳、点赞、关注，非常感谢！

RAGFlow 连接错误解决方案

您遇到的 TTransportException("Could not connect to any of [('172.18.0.4', 23817)]") 错误通常与 RAGFlow 服务的网络连接问题有关，特别是在批量处理文件时出现。

可能的原因

1. 服务连接数限制：批量处理时可能超过了服务的最大连接数
2. 资源不足：批量处理导致内存或CPU资源耗尽
3. 网络超时：批量处理时间过长导致连接超时
4. 服务崩溃：批量处理压力导致后端服务崩溃

解决方案

1. 检查服务状态

# 检查RAGFlow相关容器是否运行
docker ps | grep ragflow

# 检查服务日志
docker logs <ragflow_container_name>

2. 分批处理文件

将2008个文件分成小批次处理，例如每次处理100-200个文件：

import os
from ragflow import RAGClient  # 假设这是RAGFlow的客户端

client = RAGClient(host='172.18.0.4', port=23817)
files_dir = "/path/to/your/files"
batch_size = 100

files = os.listdir(files_dir)
for i in range(0, len(files), batch_size):
    batch = files[i:i+batch_size]
    try:
        client.process_batch([os.path.join(files_dir, f) for f in batch])
    except Exception as e:
        print(f"处理批次 {i//batch_size} 时出错: {str(e)}")
        # 可以考虑在这里添加重试逻辑

3. 调整服务配置

如果您有权限修改RAGFlow服务配置：

• 增加服务的内存和CPU资源
• 调整连接超时时间
• 增加最大连接数

4. 重启服务

# 重启RAGFlow服务
docker-compose down && docker-compose up -d

5. 检查网络配置

确保客户端能够访问 172.18.0.4:23817：

# 测试端口连通性
telnet 172.18.0.4 23817
# 或
nc -zv 172.18.0.4 23817

预防措施

1. 实施指数退避重试机制处理暂时性故障
2. 添加监控以检测服务健康状态
3. 对大文件集预处理后再导入
4. 考虑使用消息队列实现异步处理

如果问题仍然存在，建议提供更多环境信息（如Docker配置、服务日志等）以便进一步诊断。