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【最新】GitHub(ギットハブ)エラーコード500が発生!原因と対処法解説

 

近頃、GitHubのブラウザアクセス時に、エラーコード500が表示されて、サービスが利用出来無いといった声が多く挙がっています。

この記事では、GitHubでエラーコード500が表示されてしまう原因と、その対処法について解説しています。

 

 

 

GitHub起動時にエラーコード500が発生

GitHubは、ソフトウェアの開発に携わる人同士が、ソースコードの管理や・レビュー・コメント等で交流が出来るサービスです。

特に、GitHubで最近目立っているのが、「エラーコード500」が表示されて、サービスが利用出来ないエラーです。

Webサイト上でのエラー原因はエラーコードによって表示される事があります。

「エラーコード500」は主に、プログラミングの間違いや、CGIの設定ミスにより発生する事が多く、その場合は自身のコードの修正や見直しが必要になります。

PostgreSQLが正常に稼働していないことが原因

PostgreSQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムの事です。

もっと簡単に言うと、Webシステム上で使われているデータベースの事で、「MySQL」と並んで利用されています。

詳しい内容はそれぞれ違いますが、「どちらもデータベース」という解釈で問題ありません。

どちらが優れているというわけでは無く、ユーザーの好みによって使い分けられています。

このPostgreSQLは、様々な原因で強制終了し、起動していない状態になる場合があります。

PostgreSQLが正常に稼働していない場合、GitHub起動時に「エラーコード500の表示が現れます。

ログインIDやパスワードが間違っている

GitHubのログイン時に、正常にログインが出来ず、「エラーコード500」が表示される場合は、ログインIDまたはパスワードの入力ミスが原因の可能性があります。

自身が登録したログインIDやパスワードの入力ミスがあると、GitHubにはアクセス出来ずに「エラーコード500」が発生する場合があります。

接続数オーバーや過負荷がかかっている

GitHub利用時に、接続数オーバーや過負荷がかかっている場合にも、「エラーコード500」の表示が発生する事があります。

「最大同時接数」を超えた場合、サーバー側から接続を強制的に遮断するケースも確認されています。

ネットワーク上の問題で、サービス利用を終了していたにも関わらず、過去のコネクションが残ってしまい最大同時接続数を超えてしまう事もあります。

また、サーバーに過負荷がかかる事で、一時的にアクセスを制限していた場合も、ログインまたはサービス利用時にエラーの発生が表示されます。

使用している環境のメモリ不足

GitHubを使用する際は、パソコンからインターネットを介し、多くのデータ処理をおこないます。

しかし、使用しているパソコンのメモリが不足していると、データ処理が追い付かなかったり、正常に起動しない等のエラーが発生します。

「エラーコード500」の発生原因かは不明ですが、パソコンのメモリ不足は、多くのエラー症状の原因となっているので、確認しておいたほうが良いでしょう。

使用中のパソコンがメモリ不足になっている原因一覧

ポイント

・パソコンのスペックが低い、または利用環境に対応出来ていない

・1度に多くのソフトウェアを起動させている

・HDDの空き容量が不足している

・PCから周辺機器へ接続している

(電話やプリンター等に接続している場合でもメモリが消費されています)

GitHubへアクセス時にエラーコード500が発生した場合の対処法

GitHubで発生する「エラーコード500」には、様々な原因があり、発生理由によっても対処法が違います。

エラーが発生した環境や状態によって、簡単に直る場合もあれば、復旧に時間がかかったり、買い足したりする必要があります。

ログインIDまたはパスワードを再確認

ログイン時に「エラーコード500」が発生した場合は、まず自身のログイン情報を確認してみる必要があります。

ログイン情報をメモなどに記録しているのであれば、再確認してみましょう。

恐らく、多くのユーザーは普段から自動ログインに設定している為、再ログインを求められた際に、間違えて入力してしまっている方が多いです。

見落としがちなエラーなので、改めてチェックしてみましょう。

インスタンスのスペックアップをおこなう

インスタンスとは、オブジェクト指向で出てくる概念です。

非常に噛み砕いて言うと、「クラスを実体化させたもの」になります。

インスタンスのタイプには様々な種類がありますが、ハードウェアの構成やインスタンスのシート数により、推奨されているタイプが異なります。

インスタンスタイプの決定

EC2インスタンスタイプモデル
C3c3.2xlarge, c3.4xlarge, c3.8xlarge
C4c4.2xlarge, c4.4xlarge, c4.8xlarge
C5c5.large, c5.xlarge, c5.2xlarge, c5.4xlarge, c5.9xlarge, c5.18xlarge
M3m3.xlarge, m3.2xlarge
M4m4.xlarge, m4.2xlarge, m4.4xlarge, m4.10xlarge, m4.16xlarge
M5m5.large, m5.xlarge, m5.2xlarge, m5.4xlarge, m5.12xlarge, m5.24xlarge
R4r4.large, r4.xlarge, r4.2xlarge, r4.4xlarge, r4.8xlarge, r4.16xlarge
R5r5.large, r5.xlarge, r5.2xlarge, r5.4xlarge, r5.12xlarge, r5.24xlarge
X1x1.16xlarge, x1.32xlarge

推奨されているインスタントタイプ

シート数推奨タイプ
10-500r4.large
500-3000r4.xlarge
3000-5000r4.2xlarge
5000-8000r4.4xlarge
8000-10000+r4.8xlarge

ノート:インスタンスをリサイズすれば、いつでもCPUやメモリをスケールアップできます。

しかし、CPUあるいはメモリのリサイズにはユーザにとってのダウンタイムが生じるので、スケールのためのリソースを前もってオーバープロビジョニングしておくことをおすすめします。

GitHubヘルプ

自身の環境設定に合わせて、インスタンスタイプを選択しましょう。

パラメータのチューニングを再設定

パラメーターのチューニングとは、設定値や制限値の事を指します。

GitHubを起動した際に、「FATAL: could not create shared memory segment: Invalid argument」と表示が出た場合は、パラメーターのチューニングを行った後、再起動させれば直るケースが多いです。

基本的には、チューニングツールを使用して、各ユーザーの適正値を割り出せます。

ポイント

・コントローラパラメーター

・ロボットの物理パラメーター

・move_baseパラメーター

・amclパラメーター

・YP-Spurパラメーター

パラメーターは大きく分けると以上の5つに分類されます。

自身の環境に合わせて適正値を算出し、チューニングの再設定をおこないましょう。

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