请问有没有适用于Euler-aarch64系统的GaussDB性能测试工具？官方的验收测试和对应的工具使用时，在aarch64系统中会出现【cannot execute binary file: Exec format error】的报错。请大家推荐一下吧。

利用python发送第一个请求关于HTTP请求，建议大家提前了解一下，再来看该篇文章该篇文章以简单的登录接口为例，干货来了：首先利用python发请求就会用到request库，先导入进来import requests1导入该库之后，就开始代码主体部分了#首先我们要把我们要测试接口API写进来url="http://localhost:8080/jwshoplogin/user/login.do"#紧接着把我们需要的参数定义一下userinfo={"username":"大娟",           "password":"Aa111111"}#参数定义完成后，就该让这个请求带着这个参数去乖乖的请求服务器了，下面的代码意思为将响应回来的信息以文本格式给到resres=requests.post(url,data=userinfo).text#得到响应信息后，将他打印出来print(res)这个为该接口正常响应回来的信息，作为测试我们当然要写个断言来判断他响应回来的对不对嘛，#.find这个方法是在响应回来的信息里面找登录成功四个字，找不到会返回-1负一的值msg=res.find("登录成功")if msg>0:    print("测试通过")else:    print("测试失败")一个简单的接口测试就这么完成了。将请求参数进行参数化处理这时候我们用到的是csv文件，现将csv库倒进来,还有我们必要的request库import requestimport csv下面是代码主体，具体解释我会写进代码里url='http://localhost:8080/jwshoplogin/user/login.do'#上面url就不解释了，但是userinfo我要说下，这里为空是因为我一会在文件里读取的内容放到这里面userinfo={}#下面的两个是对文件的操作，r为对文件读（read）,w为对文件写（write）file1=open("interfacePara.csv",'r')file2=open("loginResult.csv","w")#这个意思为将读出来的内容放到table里面table=csv.reader(file1)for row in table:#第一次循环#将读到的第一行第一列的值给到username    userinfo["username"]=row[0]#将读到的第一行第二列的值给到password    userinfo["password"]=row[1]#这时候userinfo拿到的值为username="大娟",password="Aa111111"    response=requests.post(url,data=userinfo).text#查看一下响应回来的信息    print(response)    print(row[2]) #在响应回来的信息里面找csv文件里的第一行第三列的值，然后做判断，写到文件loginResult.csv里面    r=response.find(row[2])    if r>0:        print("测试通过") #因为在csv文件里每个分割是用逗号分割的所以这个要加上逗号，而且是英文格式的大家不要搞错，"\n"是换行的意思        file2.write(row[0]+","+row[1]+","+row[2]+","+"测试通过"+"\n")    else:        print("测试异常")        file2.write(row[0] + "," + row[1] + "," + row[2] + "," + "测试失败" + "\n")

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当开发基于物联网的产品时，测试被认为是该过程中最重要的方面之一。然而，鉴于物联网测试过程的复杂性，我们现在已经看到了自动化的出现。什么是物联网测试？IoT 测试主要是执行 QA 测试的实践，有助于验证 IoT 设备的性能、功能和安全性。这是因为每个物联网设备都通过互联网将数据从一个对象传输到另一个对象。此外，验证您的物联网设备是否可以无线传输敏感信息至关重要。这就是为什么今天许多成功的物联网企业都依赖物联网自动化、渗透和性能测试工具，以便在任何缺陷到达消费者之前就可以检测到它。物联网自动化测试的好处物联网自动化测试无疑是有帮助的。为了帮助您了解其潜力，让我们从概述 IoT 自动化测试的一些主要优势开始：速度虚拟化是物联网自动化测试过程的一个关键方面，可帮助开发团队识别阻碍物联网设置有效性和效率的问题。此外，自动化有助于在各种设备上同时执行测试。总而言之，这个过程有利于物联网设备的一致性和快速测试。提高生产力在此过程中获得的另一个好处是通过将运行时分析与实时测试相结合。这使得跟踪错误、生成自动化测试脚本和执行回归测试等变得更加容易。全面覆盖自动化不仅使测试物联网设备以及相关软件、不同应用程序版本等变得更容易、更实惠。它还可以为各种测试过程开发易于扩展的虚拟实验室。物联网自动化测试的挑战现在，让我们熟悉一下物联网自动化测试道路上的挑战：数据量物联网设备必须处理大量数据；事实上，数据量如此之大，一些公司会发现自己难以正确管理和利用这些丰富的数据。通过强大的网络连接可以轻松解决这一特殊挑战。安全可以理解的是，物联网背景下最紧迫的问题之一是安全性。为了确保一流的安全性，必须对物联网设备进行密集和全方位的安全测试。哦，别忘了实施最新的安全措施。实时数据可用性物联网的全部意义在于硬件和软件之间的实时数据传输，这种交换经常受到带宽问题和网络故障的阻碍。因此，请务必根据不同的实际场景测试网络性能。物联网自动化测试的关键策略定期测试测试团队最好记住，确保自动化物联网测试成功的关键是在发布更新后对软件进行定期测试、补丁等。当我们谈论更新时，请记住，缺乏定期更新可能会对网络安全构成严重威胁。网络虚拟化尽管物联网设备高度依赖于网络可用性，但事实仍然是网络测试可能非常具有挑战性，尤其是在没有重新创建真实测试环境的情况下。这就是为什么建议进行网络虚拟化测试的原因，因为它们允许公司提前可视化预期的网络状况并解决可能出现的问题（如果有的话）。结论物联网测试虽然有点复杂，但对于实现 IT 基础设施和网络之间的同步无疑是必不可少的。因此，质量保证团队也必须仔细注意整个测试过程的这一方面。

CC-CMS、CC-iSales的鉴权测试工具，使用鉴权demo(支持8.15版本).rar详细使用情况见下侧链接cid:link_0

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1. 安装部署（1）安装依赖软件包    dnf install –y git gcc make bison flex python net-tools（2）下载源码    git clone https://github.com/google/packetdrill.git（3）编译安装cd packetdrill/gtests/net/packetdrill./configuremake 2. 执行测试用例执行所有测试用例：cd packetdrill/gtests/net./packetdrill/run_all.py -S -v -L -l tcp/ 注意事项：1.  需要至少两张网卡2.  可以在arm/x86上执行3.  只支持python24.  对于4.19的内核在收报文时会有报错，原因是在kernel 5.3以后在TSO packets中强制添加了FLAG PSH，当前工具适配的是最新的内核

操作是正确的，却无法完成接口测试应用任务，

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上一篇小编介绍了端口扫描、主机扫描、安全配置检查、协议健壮性、Web安全等安全测试工具，本篇小编继续介绍静态检查、白盒Fuzz测试、安全反编译、Docker镜像、二进制Fuzz测试、安卓安全扫描、反汇编工具等安全测试工具。   静态检查      白盒Fuzz测试   Fuzz测试是利用黑盒方法，发送大量恶意/随机数据到被测试系统，通过监视系统运行过程中的异常（断言、异常、deadloop、错误、逻辑错误、倒换、重启等），来发现应用程序中可能存在的安全问题的安全测试技术，Fuzz测试技术可发现的安全问题包括缓冲区溢出、整数溢出、格式串漏洞、资源分配、有效性检查缺少和内存泄露等     安全反编译工具      其他工具       智能云网   智能云网社区是华为专为开发者打造的“学习、开发、验证、交流”一站式支持与服务平台，该平台涵盖多领域知识。目前承载了云园区网络，云广域网络，数通网络开放可编程，超融合数据中心网络，数通网络设备开放社区共五个场景。为了响应广大开发者需求，还提供了开发者交流、API 体验中心、多媒体课件、SDK工具包、开发者工具以及远程实验室共六大工具，让开发者轻松开发。欢迎各位前来体验。>>戳我了解更多<<

几张图了解端口扫描、主机扫描、安全配置检查、协议健壮性、Web安全等安全测试工具   端口扫描    Open：端口处于开放状态Closed：端口处于关闭状态Filtered（过滤的）：由于报文无法到达指定的端口，nmap不能够决定端口的开放状态，这主要是由于网络或者主机安装了一些防火墙所导致的Unfiltered（未被过滤的）：当nmap不能确定端口是否开放的时候所打上的状态，这种状态和filtered的区别在于：unfiltered的端口能被nmap访问，但是nmap根据返回的报文无法确定端口的开放状态，而filtered的端口直接就没能够被nmap访问Open|filtered状态，这种状态主要是nmap无法区别端口处于open状态还是filtered状态Closed|filtered状态，这种状态主要出现在nmap无法区分端口处于closed还是filtered时    主机扫描       安全配置检查      协议健壮性      Web安全   Proxy：一个拦截HTTP/S的代理服务器，作为一个在浏览器和目标应用程序之间的中间人，允许你拦截，查看，修改在两个方向上的原始数据流。Spider：一个应用智能感应的网络爬虫，它能完整的枚举应用程序的内容和功能。Scanner：一个高级的工具，执行后，它能自动地发现web 应用程序的安全漏洞。Intruder：一个定制的高度可配置的工具，对web应用程序进行自动化攻击，如：枚举标识符，收集有用的数据，以及使用fuzzing 技术探测常规漏洞。Repeater：一个靠手动操作来补发单独的HTTP 请求，并分析应用程序响应的工具。Sequencer：一个用来分析那些不可预知的应用程序会话令牌和重要数据项的随机性的工具。   智能云网   智能云网社区是华为专为开发者打造的“学习、开发、验证、交流”一站式支持与服务平台，该平台涵盖多领域知识。目前承载了云园区网络，云广域网络，数通网络开放可编程，超融合数据中心网络，数通网络设备开放社区共五个场景。为了响应广大开发者需求，还提供了开发者交流、API 体验中心、多媒体课件、SDK工具包、开发者工具以及远程实验室共六大工具，让开发者轻松开发。欢迎各位前来体验。>>戳我了解更多<<

2 月 17 日，由信通院主办的国内首款金融数据库性能测试工具开源发布会在线上召开。会上，定位于国家高端专业智库、产业创新发展平台的信通院宣布开源了该测试工具，并详细阐述了开源此工具的背景、初心、历程以及愿景。信通院云大所副所长魏凯表示，将该款测试工具开源出来，也是希望借助平台的力量推动我国数据库产业健康、可持续地发展。国产数据库百花齐放，选型和测评成为困扰2022 年 1 月 17 日，据国际数据公司（IDC）发布的《2021 年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示，2021 上半年中国关系型数据库软件市场规模为 11.9 亿美元，整体市场同比增长 37.2%，IDC 预测，2021 全年中国关系型数据库软件市场规模为 27.5 亿美元， 到 2025 年将达到 76.7 亿美元，未来 5 年市场年复合增长率（CAGR）为 30.4%。毫无疑问，资本的目光紧盯上了数据库这块大蛋糕。据相关数据显示，仅在 2021 第四季度，全球数据库初创企业就募集了超过 22 亿美元的资金，国内的数据库产品更是可谓百花齐放。在全面数字化转型的过程中，数据库也迎来了换道转型的关键时期，其中最明显的变化就是云原生和分布式数据库时代真正来临了。一方面数据库产品多点开花昭示着这个行业是欣欣向荣的，这对行业来说是个利好，但另一方面，对于企业而言，要在纷繁复杂的数据库产品中选出适合自己企业的产品也愈发困难。在看到了这种现象出现后，作为信息社会创新发展的思想库和使能者，信通院也在关注数据库的 Benchmark 的实践应用及演变。技术在变、应用场景在变、产业的主体也在变，所以这也给信通院提供了一个契机和窗口，为数据库产业提出具有时代特色的 Benchmark 软件工具。在所有应用场景中，最典型的场景是金融行业，它对数据库的可拓展性、安全性、兼容性等要求是极为苛刻的。那么，应该怎样测评一款数据库是否符合当前的应用场景？此前，数据库性能测试长期依托 TPC（ Transaction Processing Performance Council，事务处理性能委员会）推出的 TPC-C 评测标准。但由于其存在工具不统一、场景不对口等问题，难以满足当前我国数据库产业新发展阶段需求。此外，TPC-C 的商品批发销售模型不能完全模拟金融机构实际业务中的事务，TPC 也不提供官方测试工具，第三方工具五花八门，测试结果难以横向比较。基于以上种种，2018 年，中国信通院联合北京银行、建设银行以及多个领域头部企业，共同设计研发了金融数据库性能测试工具（DetaBench-T)，并依托工具开展了统一标准测试，有效指导了金融行业数据库选型工作。2022 年开年之际，为使工具更快、更好地为相关方服务，信通院特将 Detabench-T 进行开源。项目开源地址：https://gitee.com/caict-bigdata/databench-t四年磨一剑，力求打造中国 TPC自 2018 年至今，信通院联合各大银行及多个领域头部企业深耕打磨的 Detabench-T，为什么选择金融行业来首次试水？据中国信通院云计算与大数据研究所业务主管刘思源介绍，2020 年，信通院从公开的数据中统计到金融业占全国的 GDP 是 8.2%，是除了制造业之外最大的一个行业。除此之外还有一个重要的原因就是金融、监管机构从 2017 年开始规划了很多政策文件，这些文件为金融信息系统向分布式架构转型的方向提出了很多的高层次指导意见。于是，从 2018 年年底开始，信通院联合了北京银行、建设银行一起来开发，并邀请了来自腾讯、华为、中兴等企业的多位专家来共同参与该款工具的总体设计和实现。DetaBench-T 工具总体架构分为三大模块，工具的总体架构图如下：刘思源表示，在我国数字化转型大背景下，很多行业都处于蓬勃发展的阶段，对于数据库这类基础软件有着极端的要求。数据库应用侧不断涌现的一些需求也在快速变化，存量市场需要替换，增量市场也要创新。但目前来说，存量市场和增量市场有两大矛盾：首先，就存量市场而言，据 2021 年信通院统计数据显示，国内已经有 80 多家数据库企业，一百多款数据库产品，今年的数据将会更多，产品的同质化竞争较为严重。但供给侧的发展相对来说并不是特别清晰，应用侧也很难在众多数据库产品中做出选择。其次，就增量市场而言，随着数字化转型的不断推进，数据和数据业务上云已经成为一种主流趋势。目前来讲，未来数据库的一些创新方向和实现路径以及应用模式还缺乏成熟的、可借鉴的经验。在这两大矛盾作用下，信通院在数据库领域的定位就很明确了，一是优化存量市场的竞争环境，对于存量市场中一些相对来说不那么适应新需求的数据库进行平稳的替代；二是找到新的数据库的发展方向，引领整个产业标准化达成共识。此次发布的 Detabench-T 工具，也是希望能从根本上推动我国 ICT 领域健康、快速发展，使工具能更快、更好地为相关方服务。文章来源：https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/5901272611/15fbe462301901uipd声明：文章只为分享、学习，如有涉及侵权， 请及时联系删除，谢谢！

利用python发送第一个请求关于HTTP请求，建议大家提前了解一下，再来看该篇文章该篇文章以简单的登录接口为例，干货来了：首先利用python发请求就会用到request库，先导入进来import requests1导入该库之后，就开始代码主体部分了#首先我们要把我们要测试接口API写进来url="http://localhost:8080/jwshoplogin/user/login.do"#紧接着把我们需要的参数定义一下userinfo={"username":"大娟",           "password":"Aa111111"}#参数定义完成后，就该让这个请求带着这个参数去乖乖的请求服务器了，下面的代码意思为将响应回来的信息以文本格式给到resres=requests.post(url,data=userinfo).text#得到响应信息后，将他打印出来print(res)这个为该接口正常响应回来的信息，作为测试我们当然要写个断言来判断他响应回来的对不对嘛，#.find这个方法是在响应回来的信息里面找登录成功四个字，找不到会返回-1负一的值msg=res.find("登录成功")if msg>0:    print("测试通过")else:    print("测试失败")一个简单的接口测试就这么完成了。将请求参数进行参数化处理这时候我们用到的是csv文件，现将csv库倒进来,还有我们必要的request库import requestimport csv下面是代码主体，具体解释我会写进代码里url='http://localhost:8080/jwshoplogin/user/login.do'#上面url就不解释了，但是userinfo我要说下，这里为空是因为我一会在文件里读取的内容放到这里面userinfo={}#下面的两个是对文件的操作，r为对文件读（read）,w为对文件写（write）file1=open("interfacePara.csv",'r')file2=open("loginResult.csv","w")#这个意思为将读出来的内容放到table里面table=csv.reader(file1)for row in table:#第一次循环#将读到的第一行第一列的值给到username    userinfo["username"]=row[0]#将读到的第一行第二列的值给到password    userinfo["password"]=row[1]#这时候userinfo拿到的值为username="大娟",password="Aa111111"    response=requests.post(url,data=userinfo).text#查看一下响应回来的信息    print(response)    print(row[2]) #在响应回来的信息里面找csv文件里的第一行第三列的值，然后做判断，写到文件loginResult.csv里面    r=response.find(row[2])    if r>0:        print("测试通过") #因为在csv文件里每个分割是用逗号分割的所以这个要加上逗号，而且是英文格式的大家不要搞错，"\n"是换行的意思        file2.write(row[0]+","+row[1]+","+row[2]+","+"测试通过"+"\n")    else:        print("测试异常")        file2.write(row[0] + "," + row[1] + "," + row[2] + "," + "测试失败" + "\n")

为什么要做压测的问题定位？性能测试 PTS（Performance Testing Service）是具备强大的分布式压测能力的 SaaS 压测平台，可模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。在不断的对被压服务端水位进行摸高的过程中，我们可以从压测视图或者压测报告中看到较为全面的压测指标，例如 QPS、RT、TPS 等，但是单纯从这些指标上，是不能很快的定位到服务端具体问题所在的，例如，我们从全场景错误信息中心可以看到错误码对应的接口的响应体，但是具体在下游的哪一环节出错，以及错误的堆栈是什么，这里单纯从报告中是看不到的，而接口下游具体是哪里出错，错误堆栈是什么，正是用户所关心的问题。借助问题诊断，我们可以明确被压接口的上下游的调用情况，同时，从链路视图上，我们可以看到整条链路所经过的消息组件(Kafka、RocketMQ 等)、缓存(Redis、MongoDB 等)、数据库(MySQL、Oracle 等)、RPC 调用(Feign、Dubbo、HttpClient 等)，例如，某个接口出现状态码异常或者其他的错误，那么，我们可以从调用链上看到到底是 Rpc 调用出现问题，还是数据库读写出现问题，并且能够从调用链上看到对应的报错堆栈，在这些信息的基础上，问题应该去哪里定位也就比较明确了。问题诊断基本介绍和核心优势基本介绍谈到问题诊断，用户主要关心接入问题诊断是否需要对应用侧代码做一系列的改造，是否需要进行繁杂的配置等等。PTS 提供的问题诊断是基于 JavaAgent 的，无需用户侧做业务代码改造，对于基于 Tomcat 的部署方式，用户只需在启动脚本中添加一些必要的参数即可接入问题诊断；对于 Kubernetes 用户，用户只需在 Yaml 配置文件中添加一些必要的注解即可接入问题诊断。对于链路的采集规则，PTS 会提供默认的配置，用户也可根据自己的需要自行更改。PTS 集成的问题诊断在压测过程中，针对每条请求，会在施压引擎端生成 TraceId，通过 TraceId 将该条请求所涉及到的上下游链路关联起来，用户可以看到从该条请求作为入口到本条请求结束所涉及到的完整调用链，同时，问题诊断会针对该调用链生成相应的应用拓扑视图，可以让用户清晰地看到应用之间的调用关系。针对异常的接口，我们可以在调用链中看出对应的错误原因，同时，用户可以根据具体的报错堆栈对服务端的问题进行排查和优化。压测过程中用户可以实时的查看指定请求的调用链，同时，压测结束之后，也可以从压测报告中对问题进行回溯。核心优势1、零代码侵入： 针对 Java 类型的服务，用户侧无需进行业务侧代码改造即可完成问题诊断的探针接入。2、集成度高： 压测、监控、问题诊断，集成在同一控制台，用户理解和操作成本相对较低。3、监控指标全： 在压测过程中，除了较为基础的监控指标外，同时针对每个服务，提供接口、机器、应用级别的监控。 4、门槛低： 仅需要简单配置参数即可完成问题诊断探针接入，同时该探针还具备多协议 Mock、全链路压测等功能。快速玩转问题诊断接入问题诊断的基本流程图如下所示：接入探针，并查看是否接入成功首先，我们将被压场景所涉及到的应用梳理出来，将涉及到的所有应用按照【问题诊断】->【探针接入 [1] 】文档中的步骤进行问题诊断探针接入。我们可以在 PTS 控制台的应用配置或者应用监控、接口监控、机器监控中任选一个来查看应用探针是否接入成功。我们本次演示的压测场景涉及到五个应用，分别是 petstore-web、petstore-user、petstore-order、petstore-catalog、petstore-cart，这以应用监控举例来查看应用是否成功接入。依次点击 PTS 控制台的【问题诊断】->【应用监控 [2] 】->选择我们配置的 Region 以及 Namespace，如果看到压测场景涉及到的所有应用均在该页面，则代表应用接入成功。在压测场景中打开问题诊断开关然后，我们在 PTS 控制台的【压测中心】->【创建场景 [3] 】中创建压测场景，这里可以选择 PTS 场景或者 JMeter 场景等，这里以 PTS 场景为例，因为本次演示主要是验证问题诊断的能力，所以需要在场景配置中的【高级设置】中打开问题诊断开关。具体的监控采集规则，PTS 会为用户推送默认采集开关打开的配置，同时，将采样率设置为千分之一，用户也可根据自己的需要进行自定义。开始压测，查看应用监控完成了以上步骤，我们的压测场景即具备了问题诊断的能力。当我们点击开始压测之后，可以到应用监控、接口监控、机器监控中选择我们关心的服务查看对应的监控情况，这里以应用监控 [2] 为例，其他类型的监控操作步骤类似，我们选择 petstore-user 这个服务来查看应用监控，如下图所示：压测结束后，查看全场景错误信息压测结束后，我们需要从压测报告中针对被压服务端的问题进行排查，打开对应场景的压测报告，具体步骤：PTS 控制台->【压测中心】->【报告列表 [4] 】，选择对应的压测报告，可以从概览页中看到全场景的信息，具体如下图所示：选择探针采样，查看具体调用链情况点击【查看采样日志】，采样类型选择”探针采样“即可过滤出问题诊断探针所采集到的调用链，具体如下图所示：查看调用链具体错误堆栈信息，定位服务端问题所在筛选出来探针端采集的调用链之后，即可对存在问题的接口进行调用链分析，例如，商品列表的接口返回的状态码为 500，点击查看详情看下具体原因，如下图所示：从调用栈中可以看到具体的报错原因，从而对服务端代码进行优化和修复。同时，可以通过应用拓扑视图和数据库视图查看服务之间的调用情况以及数据库使用情况，这里以应用拓扑视图举例，如下图所示：压测报告常见错误码总结问题诊断错误码总结问题诊断调用链路中的常见错误码进行总结，具体如下：java.lang.NullPointerException：服务端空指针，具体可根据调用链中的错误堆栈对服务端的代码进行排查。com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException：服务端 SQL 报错，可根据调用链采集的堆栈信息对服务端 SQL 语法等进行检查。压测报告错误码总结这里针对压测报告中常见的错误进行列举，我们可以从全场景错误信息中看到相关的错误信息，具体如下：class java.net.SocketTimeoutException:null 表示请求在等待响应或者读取中途（idle）超时。请检查服务端健康状况或者 PTS 的压测 API 超时时间的设置是否合理，另外还有可能是服务端处理能力出现瓶颈。class java.net.ConnectException:null 表示请求在与远端（被压测端）建立 TCP 连接时就出现失败或者被远端拒绝。请检查服务端健康状况，或者是网络连接层是否有瓶颈。class java.util.concurrent.TimeoutException:null 表示请求在与远端（被压测端）建立 TCP 连接时就出现失败或者被远端拒绝。请检查服务端健康状况，或者是网络连接层是否有瓶颈。class org.apache.http.ConnectionClosedException:Connection closed 表示连接异常关闭，服务端主动关闭了连接。class java.io.IOException:Connection reset by peer 表示连接被重置。若使用了 SLB，请查看 SLB 的配置是否有问题。class org.apache.http.ConnectionClosedException:Connection closed unexpectedly 表示数据尚未接收完毕，连接就已关闭。可能服务端未及时响应或者提前终止调试或压测。class java.lang.RuntimeException:java.net.UnknownHostException 表示域名信息无法解析。请检查域名是否已经正常注册并可以解析、未注册的域名是否已进行域名绑定。class org.apache.hc.core5.http.ProtocolException:Header 'key: value' is illegal for HTTP/2 messages 表示在服务端优先使用 HTTP2 协议的情况下，场景配置了 HTTP2 协议不支持的 Header，请移除相应Header后重试。HTTP2 不支持的常见 Header 有：Connection、Keep-Alive、Proxy-Connection、Transfer-Encoding、Host、Upgrade。