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简介：OpenLava 4.0 是一套源自 LSF 体系的开源集群管理与作业调度源码包，可看作 IBM LSF 的前身与简化实现，完整提供了作业调度与资源管理的核心机制。对于运维工程师、系统管理员以及希望理解调度系统中任务分发、队列控制、资源分配等底层逻辑的学习者，这都是一份难得且值得反复钻研的重要参考资料。压缩包共 501 个文件，以 C 源文件和头文件为核心，同时包含 configure 配置脚本、automake 模板、MPI 启动包装脚本、若干命令兼容脚本，以及覆盖作业提交与查询、队列查看、负载监控等主题的 man 手册页；整体体积仅 1.65MB，目录遵循 GNU 构建布局，非常适合本地编译、单步调试和二次开发。研读这套源码，可以梳理作业提交、队列管理、资源监控、负载采集等模块的代码组织，理解调度器如何通过优先级、配额和状态感知来协调多台计算节点，也能通过配套手册对照学习常用命令的输出结果，为掌握 IBM LSF 或自研调度工具打下坚实基础。由于 OpenLava 官方已不再维护，这份源码保留了早期调度系统的完整实现，既可作为高校集群课程的实验样例，也可作为评测自身调度逻辑的对照参考；目前已有 1603 人学习下载，是集群调度领域颇具参考价值的开源教学案例。

1. OpenLava 4.0 是什么：开源调度器选型里的一个实在选项

做集群管理的同事对“作业调度器”这个词多半不陌生：几十台服务器摆在一起，谁有 CPU、内存，任务往哪台机器上放，不能靠人去数，得有一个调度器来统一排队和分派。OpenLava 4.0 就是一个能直接落地的开源实现，它延续了商业调度器的命令行接口，bsub、bqueues、bhosts 这些命令用起来几乎不用学第二遍，底层是 BSD 风格的集群调度逻辑，适合已经有批量作业要跑、又不打算在许可证上花钱的团队。

这套源码包的价值在于，它把调度器拆成了你可以主动控制的部分：从编译安装、配置文件到多节点共享部署，每一步都是公开代码和文本配置，不再是黑匣子。对 Linux 管理员、HPC 入门用户以及维护工具链的开发来说，用它验证调度策略、批量提交作业、做资源打标，比直接上商业套件更直观。我主要会按“编译—配置—多节点—避坑—进阶标签调度”的顺序来拆，照着做能省掉不少试错时间。

2. 从源码包到可运行服务：OpenLava 4.0 的编译与单机部署

2.1 为什么拿源码包自己编，而不是直接找现成 rpm

OpenLava 没有进入 RHEL、Ubuntu 的官方软件源，能搜到的第三方 rpm 包版本经常滞后，有些还对发布渠道进行了二次裁剪，少了 init 脚本或某些管理命令。源码包则是完整的一棵源码树，编译参数自己说了算。更重要的是，在离线内网环境或者等保要求严格的机房，审计源码再编译比偷偷装第三方二进制更让人放心。

另一个实际原因是，调度器要跟内核版本、cgroup 配置、网卡名称这些东西耦合。发行版自带的预编译包往往固定了默认路径，一旦你的环境把用户目录挂载在 /data 下，配置文件就得跟着改路径。源码包方式下，所有脚本和配置文件都由你自己落盘，出了毛病更容易定位。我一般建议测试环境也用源码包，先在一台机器上跑通，再复制到计算节点。

2.2 编译环境准备：四个依赖和对应安装命令

OpenLava 4.0 是 C 语言写的，编译需要经典的编译器链，另外还要几个开发头文件包。不同发行版名称略有差异，但依赖类型基本一致。

在 CentOS/RHEL 系的机器上，我一般先执行这么一行：

sudo yum install -y gcc gcc-c++ make ncurses-devel libselinux-devel libtirpc-devel

每条依赖都有明确指向：gcc 和 make 负责把源码变成可执行文件；ncurses 负责 bqueues、bhosts 这类命令的交互列表渲染，缺了它编译到 libcurses 相关代码时必然报头文件缺失；libselinux 是应对强制访问控制环境的，部分国产化系统或加固过的服务器特别容易缺这一项；libtirpc 处理调度器节点间的远程过程调用，多节点通信全靠它。

Ubuntu 系则换成apt-get install -y build-essential libncurses-dev libselinux1-dev libtirpc-dev。我踩过的最坑情况是编译到 60% 报rpc/rpc.h不存在，此时已经花费了十几分钟编译时间，所以建议在 configure 之前就把四个依赖一次性装全。

2.3 configure、make 与安装落盘：我推荐的 prefix 与权限选择

进入源码目录后，标准的“三板斧”是 configure、make、make install。整个流程中，唯一必须想清楚的是安装前缀，我统一用/opt/openlava，理由在后面会体现：调度器的配置目录、日志目录、二进制目录都保持在同一个前缀下面，排查问题时不用来回切换路径。

# 解包源码包，解到 /usr/local/src 下，方便后边清理 sudo tar zxf openlava-4.0.tar.gz -C /usr/local/src cd /usr/local/src/openlava-4.0 # 生成 Makefile，指定安装根目录 ./configure --prefix=/opt/openlava # 并行编译，按 CPU 核数拉起编译任务 make -j "$(nproc)" # 安装到 /opt/openlava sudo make install

--prefix=/opt/openlava决定后续所有文件落盘位置，可执行文件在/opt/openlava/bin，管理端命令在/opt/openlava/sbin，配置模板在/opt/openlava/etc。这里没有把 prefix 指到/usr/local，主要原因是调度器服务启动脚本里写死了相对路径，放在独立目录下可以做到“卸载即删目录”，不会污染系统文件。

make -j "$(nproc)"表示用机器全部核数并行编译。四核机器一般一两分钟能编完，如果内存比较小，比如 2G，建议改成make -j2，否则 gcc 进程可能因内存不足互相杀进程，编译报出不规则的Killed错误。

编译完成后，先检查关键命令是否可执行：

/opt/openlava/sbin/lsadmin -v /opt/openlava/bin/bsub -h | head -n 5

如果 lsadmin 能打印版本而 bsub 后边接任何参数都不识别，多半是动态库版本不对，用ldd /opt/openlava/bin/bsub查看链接情况，缺库就回到依赖安装那一步。

2.4 环境变量与会话脚本：没有这一步 bsub 会直接罢工

调度器命令在运行时会查找配置目录，这个路径由环境变量LSF_ENVDIR指定。没有它，直接执行bsub会报类似“Cannot find configuration file”的错误。环境变量的写入文件我推荐放在/etc/profile.d/下，而不是塞进某个用户的.bashrc，因为多用户环境里每个提交作业的用户都需要同样的变量。

sudo tee /etc/profile.d/openlava.sh > /dev/null <<'EOF' export LSF_ENVDIR=/opt/openlava/etc export LSF_SERVERDIR=/opt/openlava/sbin export LSF_BINDIR=/opt/openlava/bin export PATH=$LSF_BINDIR:$LSF_SERVERDIR:$PATH export MANPATH=/opt/openlava/man:$MANPATH EOF # 当前终端直接生效 source /etc/profile.d/openlava.sh

这里三个变量分工很清晰：LSF_ENVDIR是大脑，指向 lsb.hosts、lsf.conf 等文本配置；LSF_SERVERDIR给管理端命令用，lsadmin、badmin 都在这；LSF_BINDIR是用户端命令入口，bsub 系列全在这里。PATH 拼接顺序刻意把这两个目录放在系统目录之前，避免某些系统自带的同名命令抢先占用。

验证环境变量是否生效：执行which bsub，看到输出是/opt/openlava/bin/bsub就说明路径没问题。这一章节做完，单机版的框架已经立住了，下一章把配置表和调度参数讲透。

3. 配置调度器：主机分组、用户限制和队列参数一处说清

3.1 lsf.cluster.openlava 怎么定义节点

OpenLava 的集群拓扑核心文件是lsf.cluster.openlava，它定义了两类信息：集群由哪些主机组成、每台主机有多少计算资源。这个文件在/opt/openlava/etc/下，源码包安装好之后自带一份模板，但模板里的主机名是占位符，必须改成实际环境的名字。

# lsf.cluster.openlava 关键片段 LSF_CLUSTER_NAME="openlava" Begin Cluster HostName HPC_CPU HPC_GPU MAX_CPUS MAX_GPU RESOURCES master 16 0 16 0 any node01 16 0 16 0 any node02 16 0 16 0 any End Cluster Begin Host HOSTNAME model type server r1m RESOURCES master ServerR Linux + 3.5 (mg) node01 ServerR Linux + 3.5 (mg) node02 ServerR Linux + 3.5 (mg) End Host

Begin Cluster 段里的 MAX_CPUS 定义这台主机纳入调度计算的最大核数，注意它不等于物理核数。如果你想让某台机器保留一部分 CPU 给系统进程，可以把 MAX_CPUS 调低，调度器不会把超出 MAX_CPUS 的算力分配给作业。

Begin Host 段则是给调度器提供每台主机的“动态属性”：server 字段填+表示这台机器可以同时可以作为执行服务器；r1m 表示最近一分钟负载指数，调度器在计算资源可用性时参考这个数字；RESOURCES 里的(mg)是管理主机标记，带 mg 的机器通常是 master。

一个常见困惑是：修改 MAX_CPUS 之后，bhosts显示未变化。原因是集群文件只在 LIM 守护进程启动或lsadmin reconfig时重新加载，修改后必须执行之一，不是即时动态读取。所以这个文件的改动流程一定是“改文件 → 重载或重启 LIM → 验证”。

3.2 队列和用户限制写入 lsb.queues / lsb.users

批处理系统最核心的排队策略，在 OpenLava 里分别落到lsb.queues和lsb.users两个文件。队列定义了作业的默认优先级、并发数量和可运行主机范围，用户表则定义单个用户或用户组的提交上限。

# lsb.queues 片段 Begin Queue QUEUE_NAME=normal PRIORITY=50 NICE=0 MAX_JOBS=100 HOSTS=all End Queue Begin Queue QUEUE_NAME=high PRIORITY=80 MAX_JOBS=20 HOSTS=all End Queue

这里的数字处处有讲究。PRIORITY 决定多个队列同时有任务时谁先被调度，数值大的优先；MAX_JOBS 是该队列同时在跑和挂起的最大作业总数，如果业务方经常同时提一百多个并行批处理任务，100 就偏紧。NICE 会影响作业进程的 nice 值，对计算密集型任务一般填 0，保持默认优先级即可。

# lsb.users 片段 Begin User USER_GROUP=default DEFAULT_QUEUE=normal MAX_JOBS=50 PEND_JOB=10 End User Begin User USER_GROUP=hpc_group DEFAULT_QUEUE=high MAX_JOBS=200 PEND_JOB=50 End User

MAX_JOBS=50限制的是该组用户同时提交的作业总数，PEND_JOB=10限制挂起等待状态的任务数量，这两者要小心：挂起限制设小之后，业务方批量投任务，后边的任务直接报“No job slot available”，不一定是资源不够，而是用户级限制卡住了。

有个极容易被忽略的参数是 HOSTS。HOSTS=all表示该队列能跑在集群全部主机上；如果某个队列只面向特定计算分区，比如 GPU 机器，可以写HOSTS=gpu_host，但前提是主机组定义在lsb.hosts里。队列配到不存在的组名时，OpenLava 不会在启动时立刻报错，而是在任务提交后才拒绝执行，所以每次改完队列文件，顺手跑一条bqueues -l确认所有队列的状态不是“closed”很有必要。

3.3 启动服务并跑第一个 bsub 任务

配置填好后，启动调度器服务。OpenLava 的启动脚本位于源码包内，安装后已经复制到/opt/openlava/etc/init.d/下，单机上直接调用即可：

# 启动全部调度守护进程 sudo /opt/openlava/etc/init.d/openlava start # 用 lsid 确认集群配置加载成功 lsid # 检查 LIM（负载信息管理）是否就绪 lsadmin limready # 检查 Master 批处理守护进程状态 badmin mbdstatus

lsid输出中的集群名必须和lsf.cluster.openlava里的LSF_CLUSTER_NAME一致，出现不一致时，LIM 会拒绝启动，因为配置文件里的集群归属对不上。lsadmin limready返回 ready 说明主机的负载上报通道是通的，badmin mbdstatus则确认主调度守护进程在线。

守护进程全部就绪后，提交第一个测试作业：

# 用当前用户向 normal 队列提交一个睡眠任务 bsub -q normal -n 2 -J test_job sleep 300 # 查看作业状态 bjobs

-q normal指定队列；-n 2表示申请两个 CPU 核；-J test_job给作业起名字，方便后续 bjobs 时辨认。提交后 bjobs 会显示这个作业处于 PEND 或 RUN 状态。初次看到 PEND 不必慌张，调度周期是从 LIM 收集到资源信息开始的，几秒内变化才合理。

如果 bjobs 几十秒还停在 PEND，排除配置问题的最快办法是执行bqueues normal，查看该队列是否 pending 太多，以及lsadmin reslimit查看各活跃主机可分配的 CPU 数。

3.4 把验证命令串成一套健康检查

单机部署完成后，建议把这些命令串成一段五分钟的健康检查，而不是每次都手动敲一遍：

# 检查守护进程是否存在 ps -ef | grep -E 'lim|mbatchd|sbatchd' | grep -v grep # 查看所有主机的资源视图 bhosts -l # 查看已配置队列 bqueues -l # 查看最近完成作业的返回码 bacct -l

bhosts -l会列出每台机器的 CPU 数、load、status 等全套信息，状态列出现unavail时，基本可以断定 LIM 上报链路或本机 sbatchd 进程出了问题。bacct对排查“作业明明报告成功，业务方却说结果不对”这类问题很有用，它能看到作业的结束码。

健康检查的输出值得留成模板，每次变更配置前后各跑一次，前后对比能快速暴露改动引发的副作用。这也是我后来处理多节点问题时的固定套路。

4. 多节点集群的关键一步：共享安装、主机解析与服务发现

4.1 划分服务角色：master、计算节点、存储各管一摊

多节点部署之前，先划清角色：一台主节点跑 mbatchd、LIM、PIM，负责接收任务和决策；其余计算节点跑 sbatchd、LIM，负责上报自己的负载并执行作业。不要把主节点的角色和计算节点混在一起做“兼任”，虽然 OpenLava 支持 master 也跑任务，但生产环境里 master 越干净，调度决策越稳定。

存储角色往往是最晚被想到的。用户的程序和数据共享挂载，例如/home通过 NFS 统一挂载，保证作业在主节点提交、在计算节点上的可执行路径一致。我自己踩过一次数据路径不统一的坑：主节点把目录挂在/data/proj，计算节点挂载点写成了/data/proj2024，作业一跑到计算节点就说找不到文件，排查了大半天才发现。规划阶段就把挂载点固定下来，永远不要在一套集群里出现两套挂载路径。

4.2 三种部署方式：独立安装、本地 rsync、NFS 共享

OpenLava 的二进制目录分发到各计算节点，常见有三种方式，各有适用场景。

我一般用 rsync 推送方案，因为它兼顾了效率和独立性。编译一次，然后用下面这条命令把整个目录同步给计算节点：

# 同步 OpenLava 安装目录到 node01 sudo rsync -av --delete /opt/openlava/ root@node01:/opt/openlava/ # 在 node01 上启动服务 ssh node01 "sudo /opt/openlava/etc/init.d/openlava start" # 确认 node01 的守护进程已经起来 ssh node01 "/opt/openlava/sbin/lsadmin limready"

--delete参数很关键，它会让计算节点上多出来的旧文件被删掉，保证两边目录严格一致。但这个参数也是双刃剑：如果主节点正在写日志，rsync 会把更新中的日志同步过去，让计算节点的日志出现半截内容。我的习惯是先停掉计算节点上的 openlava 服务，再做 rsync，最后启动。

不要共享安装目录的同时共享日志目录log和状态目录spool。这两个目录在不同节点上有不同的 PID 和子进程状态，硬塞到 NFS 上会出现互踩锁文件的乱象。rsync 方式天然规避了这个问题，因为每台机器都有自己的本地 spool。

4.3 /etc/hosts 一致性：多节点最容易翻车的地方

多节点调度器通信靠主机名解析。OpenLava 守护进程之间会通过主机名找对方，如果 master 的 /etc/hosts 里 node01 解析成 192.168.1.11，而 node01 自己把主机名解析成了 127.0.0.1 或另一个地址，LIM 上报就会失败。这个问题的隐蔽之处在于，登录 node01 敲hostname看到的主机名没问题，但hostname -i返回的地址和 master 眼里不一致。

统一的解决思路是在每台机器上固定同样的 hosts 表：

# 每台节点执行，保持本机 IP 与主机名映射一致 sudo tee -a /etc/hosts <<'EOF' 192.168.1.10 master 192.168.1.11 node01 192.168.1.12 node02 EOF # 逐个节点验证解析是否一致 for h in master node01 node02; do echo "=== $h ===" ssh "$h" "getent hosts $h && hostname -i" done

验证时注意输出中每个主机名对应的 IP 必须和规划一致，出现 127.0.0.1 或映射到了其他主机名，服务起来之后状态会很诡异地互相报 not available。

防火墙也要同步放开调度器的服务端口。各版本的默认端口不一定相同，我每次都在lsf.conf里显式配置端口段，然后根据配置去放行，避免“照搬网上防火墙端口发现还是不通”的尴尬。

4.4 多节点调度的验收：从单机任务到跨节点分布

多节点部署完成后的验收，我关心的不是任务能不能跑，而是调度器有没有真的把任务“分散”到所有节点。给每个节点一个明显不同的工作负载，用以下方式观察分布：

# 向默认队列提交多个短任务 for i in {1..30}; do bsub -q normal -n 4 -J "load_$i" "sleep 120" done # 看作业都跑在哪些主机上 bjobs -r -o hostname exec_cwd submit_time

正常情况下，30 个作业会相对均匀地分布在 master 以外的计算节点上。如果 bjobs 输出中所有任务的执行主机都落在同一台机器，不要急着怀疑“调度器坏了”，先用bhosts -l看其他节点的状态。经常出现计算节点unavail、closed或者负载显示异常高的情况，这类问题我在下一章集中讲。

验收通过的标准是：任务能跨节点跑、各节点 load 呈平滑分布、主节点 mbatchd 的内存占用在任务高峰时没有明显暴涨。达到这三条，多节点集群才算真正可交付。

5. OpenLava 4.0 避坑指南：五个常见故障的现象、原因与解决顺序

5.1 lsid 正常但 LIM 一直等不到：先查端口和主机解析

现象：lsid能打印集群信息，但lsadmin limready输出 waiting，整个服务像卡住一样。

原因：lsid 从本地配置文件读取信息，不需要网络；limready 要和本机或远程 LIM 进程建立实际通信。最常见的是防火墙阻挡了 LIM 的端口，或者 /etc/hosts 中主机名解析指向了不正确的 IP。

解决顺序：先ps -ef | grep lim确认进程确实活着；然后看监听端口ss -lntp | grep -i lim；再用lsadmin linfo查看 LIM 实际报告的地址。端口没听说明启动参数不对，端口监听中但 limready 连不上就是防火墙策略问题，把该 TCP 端口加入白名单即可。如果这两步都没问题，回到上一章 hosts 检查流程确认所有节点主机名解析一致。

5.2 作业一直 PEND 不跑，日志还没有明显错误

现象：bjobs显示作业 PEND 好几分钟，bpeek又看不到任何 stdout。

原因：资源条件不满足。常见有两类：一是 MAX_CPUS 总和小于节点物理核数，调度器判断没有可用资源；二是队列 HOSTS 限制把所有节点排除掉了，作业请求的资源标签 no resource match。

解决：bqueues -l检查队列是否 open、HOSTS 字段是否为 all；bhosts -l看可分配 CPU 是否为零；badmin mbdstatus看 master 调度锁开关是否被 hold。最容易被忽略的是用户级限制，lsb.users里的 MAX_JOBS 或 PEND_JOB 太小，任务被压在那里排队等待用户配额，而不是等待节点资源。此时lshosts -l帮不上忙，必须复读用户配置。

5.3 计算节点全部停了，任务堆在主节点上

现象：节点负载并不高，但调度器把所有作业都固定发到 master 一台机器上，其他节点 bhosts 显示无作业。

原因：计算节点的 sbatchd 与 master 的 mbatchd 通信中断，或计算节点的资源上报字段为空，调度器认为这些节点不能接受作业。

解决：先看bhosts -l中计算节点的 status，若一直是unavail，检查该节点 limp 是否起来；接着在 master 上badmin mbdstatus看工作队列中的主机状态是否ok。如果节点端没问题，最有可能的是计算节点本地时间偏差过大，调度器以时间戳判断心跳，时间不同步会让 master 丢弃节点的资源上报结果。解决就是把 NTP 配置到每台机器，并重启 openlava 服务。

5.4 改 lsf.conf 后不生效，重启服务反而报错

现象：改了lsf.conf中的日志目录或参数，执行badmin reconfig没反应，重启服务直接启动失败。

原因：badmin reconfig并不会完整重读lsf.conf，它主要重读队列和用户配置，重新加载集群级配置需要重启 LIM。启动失败则往往是新参数语法不对，或文件权限被改动。

解决顺序：先badmin mbdstatus和lsadmin limready确认服务还活着；修改lsf.conf后不要只执行 reconfig，建议直接service openlava restart。若重启失败，立即查看/opt/openlava/log/lim.log和mbatchd.log最后 20 行，那里会指出哪个参数解析失败。改lsf.conf前先备份，是我给自己定的死规矩，有后悔药才能快速回退。

5.5 所有调度命令都找不到：环境变量没进登录会话

现象：手工执行 bsub 说 command not found，但/opt/openlava/bin/bsub --help能正常执行。

原因：环境变量只写进了当前 shell，没有写入全局 profile，每次登录都要重新手动 export。

解决：检查/etc/profile.d/openlava.sh是否存在且 has 读权限；如果是登录 shell 加载行为异常，可直接echo "source /etc/profile.d/openlava.sh" >> /etc/bashrc。还有一种情况是 sudo 到其他用户时 PATH 被重置，普通用户通过 sudo 执行调度命令会丢变量，这种情况建议用sudo -i并让目标用户重新加载 openlava.sh。

6. 进阶经验：用自定义 RESOURCES 字段把集群分区化调度

6.1 在主机表里定义自定义标签并验证

集群大了以后，按网段或硬件配置分区是刚需。OpenLava 的 RESOURCES 字段天然适合做这件事：不需要维护多台独立集群，只需要在主机表里给节点打上“标签”，提交作业时指定标签即可。

在lsf.cluster.openlava的 Begin Host 段里，给每台机器追加自定义标签：

Begin Host HOSTNAME model type server r1m RESOURCES master ServerR Linux + 3.5 (mg) node01 ServerR Linux + 3.5 (intel_sse gpu_v100) node02 ServerR Linux + 3.5 (intel_sse) node03 ServerR Linux + 3.5 (amd_epyc fast_disk) End Host

标签名字完全没有既定语法，只要是英文字母和下划线组合即可。但要注意，标签必须写进lsb.hosts引用的主机组或直接出现在 RESOURCES 中，并且重启 LIM 后才会生效。我见过把标签写进配置但没有重启，导致后续提交报 No resource match 的情况，改完文件务必lsadmin reconfig或重启服务。

验证标签是否被调度器识别，用这个命令：

bhosts -l | grep -A3 "node01"

输出中的 Resource Dictionary 或相似字段应能看到自定义标签。确认后即可进入提交环节。

6.2 用 bsub -R 精确指定资源组

调度器真正的灵活性在-R参数上，它让作业声明自己需要的资源标签，调度器只会把作业投放到带对应标签的节点：

# 只投放到带 gpu_v100 标签的节点 bsub -q normal -n 8 -R "gpu_v100" -J gpu_job "run_some_gpu_work.sh" # 同时指定两个标签 bsub -q normal -n 4 -R "fast_disk intel_sse" -J disk_job "run_disk_test.sh" # 指定标签且排除管理节点 bsub -q normal -n 4 -R "intel_sse && !master" -J filter_job "run_cpu_task.sh"

-R里的表达式支持逻辑与、逻辑非，用起来相当于给作业加了一道“只能在这些节点跑”的约束。资源标签也可以和队列 HOSTS 限制叠加：队列先圈定主机范围，-R在范围内继续过滤，两层条件同时满足才能接收作业。

从标签设计角度讲，我这些年形成的习惯是：标签只表达硬件属性，不表达业务归属。guassian 这类业务名称不要当作标签，原因是业务配额变化会频繁修改主机表，而硬件属性在采购周期内不变。把这个原则贯彻后，-R规则基本能长期稳定运行。

从那以后，我每次接手新集群，第一件事都不是先跑业务，而是先把所有节点按硬件属性打标签，再逐个用-R提交一次单作业验证标签匹配。这套流程虽然多花十来分钟，却帮我避开了很多“任务永远只在某几台机器跑”的隐性故障。希望帮到你。

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