安装依赖
sudo yum install -y epel-release sudo yum install -y lua lua-devel gcc make下载安装 LuaRocks
访问 LuaRocks 的官方网站 获取最新版本的 LuaRocks。你可以使用 wget 命令下载：
wget https://luarocks.org/releases/luarocks-x.x.x.tar.gz tar zxpf luarocks-x.x.x.tar.gz cd luarocks-x.x.x ./configure && make && sudo make install设置环境变量（可选）
通常，LuaRocks 会自动处理这一步，但如果需要手动设置，可以编辑 ~/.bash_profile 或 ~/.bashrc 文件，添加以下行：
export PATH=$PATH:/usr/local/bin然后运行以下命令使更改生效：
source ~/.bash_profile验证安装
luarocks --version
宝塔面板中-安全-系统防火墙 功能非常丰富，特别是“地区规则”用来屏蔽来自国外的请求非常有用，那些通过 URL 来找网站漏洞的恶意请求大多来自国外。但是添加规则经常无反应
于是找到这个功能对应的配置文件：/etc/firewalld/zones/public.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<zone>
<short>Public</short>
<description>For use in public areas. You do not trust the other computers on networks to not harm your computer. Only selected incoming connections are accepted.</description>
<service name="ssh"/>
<service name="dhcpv6-client"/>
<port protocol="tcp" port="80"/>
<port protocol="tcp" port="443"/>
<masquerade/>
<rule family="ipv4">
<source address="43.131.232.135"/>
<drop/>
</rule>
<rule family="ipv4">
<source address="103.150.11.45"/>
<drop/>
</rule>
<rule>
<source ipset="US"/>
<drop/>
</rule>
<rule>
<source ipset="GB"/>
<drop/>
</rule>
</zone>修改完成后重启防火墙。
但是看到的效果好像并不一致，甚至有时候服务器重启后防火墙是关闭的，但是有时候又是生效的。
关键的问题是CPU占用异常高。
反正宝塔的系统防火墙功能挺好挺强大，但是用起来不稳定不顺手，有些暴殄天物了。
相关阅读：
2024年8月30日补充 ：宝塔面板中配置禁用IP等规则时，提示保存成功或未提醒是否成功，但效果是未成功。其实在宝塔自己的配置里已经记录了（包含备注），但在系统防火墙配置文件中未更改成功，手动修改系统防火墙配置文件就能完全修改成功。（系统防火墙配置文件中没有备注信息，根据IP地址等规则与宝塔自己的配置文件里的记录关联后，在宝塔面板安全模块中展示出来就有备注了。）
2024年8月30日下午补充：在宝塔的软件商店找到这个应用，看到红色的说明，啥都明白了：
于是果断关闭了系统防火墙，开始研究其它替代方案。
一年前记录过浏览器上如何下载小鹅通的课程视频，现在发现那个插件已经不能用了，所以重新整理了一下，下载过程比上次简单多了。
插件还是那只可爱的小黄猫
GitHub 地址：https://github.com/xifangczy/cat-catch
浏览器扩展安装地址：Chrome / Edge / Firefox
与之前相比，功能改进了不少：
“从头捕获”，不需要手动拖动进度条，生怕没有录制完全。但是实际使用还是会丢失一部分开头，希望下个版本改进；
“使用 ffmpeg 合并”可以自动合并捕获的视频和音频，下载得到的是一个完整的视频文件；
“自动跳转到缓冲尾”可以不间断加载、节省录制时间，对下载非直播画面非常有用；
可以设置播放速度，点击扩展图标，在“其他页面 / 媒体控制”中可以设置。但是有了“自动跳转到缓冲尾”，我觉得设置播放速度这个功能可有可无。
开始录制：
在浏览器上安装扩展后，打开需要录制视频的页面，点击缓存捕获：
然后在面板上点击“从头捕获”：
插件就自动开始从头播放并记录缓存了。
建议勾选“完成捕获自动下载”、“使用 ffmpeg 合并”。
如果是录制“非直播”，建议勾选“自动跳转到缓冲尾”。
另外两个选项“始终从头捕获”、“清理多余头部数据”我没有深入研究，有兴趣的自己研究下。
播放完成后，会自动打开一个“猫抓 cat-catch”的网页，自动使用 ffmpeg 进行转码与合并。
完成后自动下载该文件。
提示：如果要继续捕获其它视频，请先关闭那个“猫抓 cat-catch”网页，否则捕获完成后无法下载。
本文过程较为复杂，且部分内容已无法实现，建议点击这里查阅最新的操作方法！
前言：本文操作需要你具备浏览器安装和使用扩展插件的能力、以及简单的使用命令行的能力。
第一步：下载视频
首先我使用 Edge 浏览器（Chrome 操作类似，不过安装扩展需要科学上网）。
2023 年初的时候，用 FetchV 这个扩展是非常方便的，它会自动嗅到网页中的视频，即使没有嗅到也可以用录制的方式来保存。
但到了过了一两个月发现 FetchV（及其马甲）经常打不开，或者无法嗅到视频流，更别提录制了。
所以我找到了另一款专业视频下载神器：
当然它的马甲们用法也是大同小异，主界面是这样的：
开启捕获，同意下载多个文件，然后播放视频，耐心等待。
心急的朋友可以用修改播放速度的扩展（如 视频加速减速控制），例如用 16 倍速，那么一个 16 分钟的视频用 1 分钟就播放完成了。（或者在 F12 的控制台中使用 JS 代码加速：document.querySelector('video').playbackRate = 16; ）
等小浮框提示“捕获完成 点击下载”的时候就可以保存到磁盘上了。
第二步：音频修复
下载后它会有两个 .mp4 文件保存到电脑上，其中较大的是视频部分，较小的是音频部分。
但是有个小问题是，这个音频文件用 Windows 自带播放器播放正常，用 potplayer 等第三方播放器或者一些视频编辑软件播放就会有问题。
我在 Microsoft Store 中找了一款叫 Movie Maker - Video Editor 的应用，
在这个软件中添加刚才的只有音轨的视频文件会提示转码，转码后的 .mp4 文件音轨就正常了。
具体步骤是依次点击“Create New Project”，“Add clip”，“Photo/Video”，选择文件后“Transcode”，保存以后默认会在文件名后加上“ (Transcoded).mp4”。
第三步：音视频合成
接下来是合成视频和音频，将视频文件命名为 v.mp4，音频文件命名为 a.mp4。
在 FFmpeg 官网下载 Windows 版，然后使用这个命令从音频文件中提取音轨：
ffmpeg -i a.mp4 -vn -acodec copy a.aac再用这个命令将 v.mp4 的视频和 a.aac 的音频合成一个新的文件
ffmpeg -i v.mp4 -i a.aac -c:v copy -c:a copy -map 0:v:0 -map 1:a:0 output.mp4相比于其它的视频转换工具，ffmpeg 直接提取合并的速度是极快的。
Tips：
小鹅通中学习过的课程再次打开会从上次关闭的地方开始播放，这会导致捕获不全，可以将进度条手动拖到末尾，这样它会停止播放，再次刷新就会从头开始播放。
浮框中“点击下载”可能没反应，估计是在合成文件，过几秒钟多点几下，不会重复下载。
如果要下载的视频比较长或者比较多，可以像我一样在虚拟机里进行，把视频播放器的音量开到最大，把操作系统的声音关闭。
从 2023 年 4 月的 22621.1635 版本起，Windows 11 支持在任务栏上显示“秒”。
需要安装 KB5025305 更新，家庭版从 Microsoft®Update Catalog 手动安装，其它版本直接在 Windows Update 中更新补丁。
然后只需在注册表中添加一个配置项即可，位置：
\HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced新建 DWORD (32 位)值，名称为：ShowSecondsInSystemClock，把值改为 1。
本文将详细介绍 stable diffusion webui 的下载、安装及问题解决。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的 CompVis 研究团体开发的各种生成性人工神经网络。它是由初创公司 StabilityAI，CompVis 与 Runway 合作开发的，并得到 EleutherAI 和 LAION 的支持。
其它问题请参考：
运行使用时问题《Windows 使用 Stable Diffusion 时遇到的各种问题整理》；
模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；
提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南（Prompt）》；
不同类的模型Models说明《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models》；
绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需 ControlNet 扩展）》；
各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》；
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一、环境准备
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（一）硬件方面：
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1. 显存
4G 起步，4G 显存支持生成 512*512 大小图片，超过这个大小将卡爆失败。
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2. 硬盘
10G 起步，模型基本都在 5G 以上，有个 30G 硬盘不为过吧？现在硬盘容量应该不是个问题。
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（二）软件方面：
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1. Git
https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。
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2. Python
https://www.python.org/downloads/
截止发稿（2023.3.6）时，最高版本只能用 3.10.*，用 3.11.* 会出问题。
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3. Nvidia CUDA
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
版本 11.7.1，搭配 Nvidia 驱动 516.94，可使用最新版。
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4. stable-diffusion-webui
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
核心部件当然用最新版本~~但注意上面三个的版本的兼容性。
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5. 中文语言包
https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
下载 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 文件
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6. 扩展（可选）
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
下载整个 sd-webui-controlnet 压缩包
https://huggingface.co/Hetaneko/Controlnet-models/tree/main/controlnet_safetensors
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main
试用时先下载第一个链接中的 control_openpose.safetensors 或 第二个链接中的 control_sd15_openpose.pth 文件
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7. 模型
https://huggingface.co/models
https://civitai.com
可以网上去找推荐的一些模型，一般后缀名为 ckpt、pt、pth、safetensors ，有时也会附带 VAE（.vae.pt）或配置文件（.yaml）。
| 类型 | 文件格式 | 存放目录 | 备注 |
|---|---|---|---|
| check point | .ckpt，.safetensors | \models\Stable-diffusion | 文件较大 |
| vae | 名字带有 vae 的 | \models\vae | 细节更好地恢复，特别是眼睛和文字 |
| Textual Inversion | *.pt | \embeddings | 一般文件很小，额外的 tag |
| Lora | *.pt | \models\Lora | 调整模型，理解为风格化也可以 |
| Hypernetworks | .pt，.ckpt，*.safetensors | \models\hypernetworks | 和 lora 工作方式相似，算法不同 |
这里可以学习一下模型的基本概念《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models，再也不用担心该用什么了》
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二、安装流程
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1. 安装 Git
就正常安装，无问题。
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2. 安装 Python
建议安装在非 program files、非 C 盘目录，以防出现目录权限问题。
注意安装时勾选 Add Python to PATH，这样可以在安装时自动加入 windows 环境变量 PATH 所需的 Python 路径。
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3. 安装 Nvidia CUDA
正常安装，无问题。
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4. 安装 stable-diffusion-webui
国内需要用到代理和镜像，请按照下面的步骤操作：
a) 编辑根目录下 launch.py 文件
将 https://github.com 替换为 https://ghproxy.com/https://github.com，即使用 Ghproxy 代理，加速国内 Git。
如图将代码中所有类似地址都改掉（注意：不仅仅是图中所展示的这些）。
b) 执行根目录下 webui.bat 文件
根目录下将生成 tmp 和 venv 目录。
c) 编辑 venv 目录下 pyvenv.cfg 文件
将 include-system-site-packages = false 改为 include-system-site-packages = true。
d) 配置 python 库管理器 pip
方便起见，在 \venv\Scripts 下打开 cmd 后执行如下命令：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 镜像
pip freeze > requirements_versions.txt # 创建文件
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前，请检查你的剩余磁盘空间
pip install xformer # 如果不执行此条命令，启动 Stable Diffusion 时可能会出现错误。xformer 还可以在后续使用中降低显卡占用。xformer 会安装到 \venv\Lib\site-packages 中，安装失败可以用 pip install -U xformers 命试试。
e) 安装语言包
将文件 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 放到目录 \localizations 目录中。
运行 webui 后进行配置，操作方法见下。
f) 安装扩展（可选）
将 sd-webui-controlnet 解压缩到 \extensions 目录中。
将 control_sd15_openpose.pth 文件复制到 /extensions/sd-webui-controlnet/models 目录中。
不同的扩展可能还需要安装对应的系统，比如 controlnet 要正常使用则还需要安装 ffmpeg 等。
g) 安装模型
下载的各种模型放在 \models\Stable-diffusion 目录中即可。
h) 再次执行根目录下 webui.bat 文件
用浏览器打开 webui.bat 所提供的网址即可运行。
其中提供了网址：http://127.0.0.1:7860。
打开该网址后在 Settings -> User interface -> Localization (requires restart) 设置语言，在菜单中选择 chinese-all-0220（前提是已经在目录中放入了对应语言包，见上），点击 Apply Settings 确定，并且点击 Reload UI 重启界面后即可。
好了，现在可以开始使用了~~
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三、问题及注意点
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1. python 版本错误
错误：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu117
ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu117
这是由于 python 版本不对导致的（上面提过了，截止发稿时不能追求新版本），要用 python 3.10.* 版本。
解决来源：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/7166
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2. pip版本错误
警告：
[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: D:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
提示中已经给出了解决方案：
在 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行
python.exe -m pip install --upgrade pip![]()
3. 安装或执行停滞
如果在执行 webui.bat 进行包下载安装时或者生成图片时会卡很久都没反应，那么这时可以复制包名，进入 python 安装目录或 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行
pip install 包名也可以通过任务管理查看网络状态，如果网络在玩命下载，那么就等着吧~~
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4. xFormers 安装不上
很多同学都反应 xformers 无法安装，可以用以下的方法试试：
检查 Dreambooth 要求的 Python 版本：
如果您的 Python 版本低于 3.6，请安装最新的 Python 版本，并重复尝试安装 xformers。
# 据此可以在终端中运行以下命令，以检查您的 Python 版本：
python --version安装依赖项：xformers 有许多依赖项，如果这些依赖项没有正确安装可能会导致升级失败。您可以尝试安装以下依赖项：
pip install numpy scipy torch torchaudio transformers清除 pip 缓存并重新安装：
# 清除 xformers 缓存：运行以下命令清除 xformers 缓存。
pip uninstall -y xformers
pip cache purge
# 更新 pip：确保您正在使用最新版本的 pip，可以运行以下命令更新 pip。
pip install --upgrade pip
# 安装 xformers：在清除了缓存并更新了 pip 之后，重新安装 xformers。
pip install xformers手动安装 xformers 指定版本
如果上述步骤仍然无法解决问题，可尝试手动安装 Dreambooth 所需的 xformers 版本。在 Dreambooth 的文档中，可以找到 xformers 的版本要求。
pip install xformers==0.0.17.dev465使用 conda 环境
如果您使用的是 conda 环境，请尝试在 conda 环境中安装 xformers。
# 创建 conda 环境
conda create --name myenv
# 激活 conda 环境并安装 xformers
conda activate myenv
pip install xformers网络问题
如果已经配置好了代理，就不要考虑这个了。
检查网络连接：请确保您的计算机与互联网连接，并且网络连接没有被防火墙或代理服务器阻止：
# 检查网络连接是否正常
ping google.com非必要
你确定需要使用 xformers 么？如果不需要，可以在webui-user.bat中把--xformers去掉试试。其它
如果上述方法还是无法解决问题，请尝试在 OpenAI 的论坛或者 Dreambooth 的 GitHub 页面上寻求更多帮助。-_-!
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5. 其他安装问题
删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。
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6. 硬件问题
一般显卡不达标，就会爆卡，解决办法就是编辑根目录下 webui-user.bat 文件，试一下修改参数 COMMANDLINE_ARGS 即可。
以下几个设置逐一测试看看哪个适合自己。
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram本机显存 4G，使用最后一个配置方法，可以烧出 2048*1080 的图，前两种方法反而会在最后爆卡。
最后，预祝各位成功~~
dog drink~~ where is dog?
参考：
【AI 繪畫】Stable-Diffusion 通過骨架分析插件 ControlNet 來製作超有意境的圖片
Stable Diffusion 2.1 + WebUI 的安装与使用（极详细）
低配显卡想玩 Stable Diffusion？修改一个配置就行
整合包
ChatGPT：
当你从 <textarea> 中获取到的数据中包含换行符时，如果直接在 Vue 模板中使用插值表达式 {{}} 显示，是无法保持换行的。因为在 HTML 中，多个连续的空格和换行符都会被视为一个空格，因此如果直接将 \n 显示在模板中，会被渲染成一个空格。
解决这个问题的方法之一是使用 CSS 样式来控制换行的显示。可以为显示数据的元素添加 white-space: pre-wrap; 样式，该样式可以保留换行符并自动换行。
例如，假设你的数据保存在 text 变量中，可以这样在模板中使用：
<pre style="white-space: pre-wrap;">{{ text }}</pre>在上面的例子中，使用 <pre> 元素来包裹要显示的数据，并添加 white-space: pre-wrap; 样式，这样数据中的换行符就能被保留并自动换行了。
另外，如果你在 Vue 组件中使用了 v-html 指令来显示数据，也可以在数据中使用 <br> 标签来手动添加换行符，然后使用 v-html 来渲染数据。但是，这种方法需要注意 XSS 攻击的问题，因为 v-html 可以渲染任意的 HTML 标签和内容，如果数据中包含恶意代码，很容易被攻击者利用。
2023.5 注：可以试试在“Synology Drive 管理控制台”中删除日志，我尚未尝试，如果有效就不需要看下面的内容了。
以下是 ChatGPT 的回答：
/volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 是 Synology NAS 系统中 Synology Drive Client 同步文件夹的本地存储路径，用于存放从云端同步下来的文件。这个目录下的文件和文件夹的占用空间大小与您在云端存储的数据量有关。当您在 Synology Drive 中创建文件夹并将文件同步到本地时，这些文件会被存储在 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 目录下。
如果您发现这个目录占用空间很大，可能是因为同步的文件夹中包含了大量的文件或者文件夹，或者存在某些文件大小比较大的情况。您可以通过以下方式来清理这个目录的空间：
删除不需要的文件或文件夹。如果您发现同步的文件夹中包含了不需要的文件或文件夹，可以手动删除这些文件或文件夹来释放空间。
调整同步设置。您可以在 Synology Drive Client 中调整同步设置，例如只同步某些文件夹或文件类型，或者调整同步频率等，以减少同步的数据量。
关闭同步功能。如果您不再需要某个文件夹的同步功能，可以在 Synology Drive Client 中关闭该文件夹的同步功能，以停止该文件夹的同步并释放空间。
清理同步缓存。Synology Drive Client 会在本地缓存一些同步的文件，以提高访问速度。您可以在 Synology Drive Client 中清理同步缓存，以释放空间。
需要注意的是，如果您在 Synology Drive 中删除了某个文件夹，该文件夹的同步数据并不会自动删除。如果您需要彻底清理同步数据，可以手动删除 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 目录下与该文件夹相关的文件和文件夹。
于是我听从了 ChatGPT 的指引，执行了命令：rm -rf repo
手动删除文件后发现备份速度变慢了，在 NAS 中卸载并重新安装 Synology Drive Server 恢复正常（客户端需要删除并重建任务）。
| LigerShark.WebOptimizer.Core | BuildBundlerMinifier | |
| 特点 | 在运行时捆绑和缩小 CSS 和 JavaScript 文件 具有完整的服务器端和客户端缓存，以确保高性能 可禁用缩小 支持使用通配模式 标记帮助程序与缓存破坏 支持内联 支持 SCSS | 将 CSS、JavaScript 或 HTML 文件捆绑到单个输出文件中 保存源文件会自动触发重新捆绑 支持通配模式 支持 CI 方案的 MSBuild 支持 缩小单个或捆绑的 CSS、JavaScript 和 HTML 文件 每种语言的缩小选项是可定制的 打开生成的文件时显示水印 任务运行程序资源管理器集成 命令行支持 快捷更新解决方案中所有捆绑包 禁止生成输出文件 转换为 Gulp |
| 注入（Program.cs） | services.AddWebOptimizer(); app.UseWebOptimizer(); | |
| 指定捆绑的项目 | 在运行时自动缩小 css 和 js，也可以在 AddWebOptimizer 中自定义。默认情况下，生成的文件不会保存到磁盘，而是保存在缓存中。 | 手动编辑 bundleconfig.json 文件来指定需要合并和缩小的文件 |
| 功能配置 | | 在 bundleconfig.json 捆绑时设置 |
| 热重载（在开发模式中保存文件自动更新浏览器效果） | VS 安装扩展，方法：菜单 - 扩展 - 管理扩展 - 联机 搜索“Bundler & Minifier” | |
| 其它资料 | ASP.NET 官方文档 |
论坛出现动态页面打开或刷新非常慢（超过半分钟），甚至打不开，该页无法显示，502 Bad Gateway 等情况，TTFB 计时需要好几秒。
切换 nginx 版本、php 版本 等均无效果，甚至购买新的 ECS 重新搭建环境也是效果甚微。
最终在阿里云 RDS 管理中，手动主备库切换，问题得以解决。
因此大概率是原主库有问题（有损坏的表需要修复或锁等情况）。
查询故障时间段的慢 SQL，发现某表的锁等待时间特别长，不知道是不是这个表的原因导致的。
次日，提交工单得到回复是原主库（现备库）会自动修复，经再次主备库切换测试得到了肯定的结果。
再次日，又遇到同样的打开慢的情况，这次直接找到慢 SQL 中锁等待时间较长的表，优化（OPTIMIZE TABLE）（虽然是 InnoDB），立刻解决了问题。