在 Linux 上查找可用磁盘空间的最简单的方法是使用 df 命令 。df 命令从字面意思上代表着 磁盘可用空间(disk free)，很明显，它将向你显示在 Linux 系统上的可用磁盘空间。
01 Jul 2017 coding感想（二） 继coding感想（一）之后，有了这篇coding感想（二），主要是因为最近几天接触了一些比较“生猛”的代码，所以想借助本文总结下，本次分享主要有以下4个方面： 代码中的空格和空行 代码中的注释 代码中的数字 代码中的日志 1）代码中的空格和空行 某天上班时，看了一些代码，我忍不住发了一条朋友圈，内容如下： 写代码时，空格和空行真的很重要。 真的没忍住，最基本的布局意识和美感都没有，函数定义之间一行挨着一
因为一下拿不出解决方案，只能硬着头皮把这个虚拟机从客户那搞回来，恢复现场，有了进展
用代码读写内存对程序员来说是非常方便非常自然的，但用代码读写磁盘对程序员来说就不那么方便不那么自然了。
第10章 多索引访问 练习 10.1 假设多索引访问一节中所描述的拥有位图索引的CIA表包含200000000行数据。请评估（a）位图索引和（b）半宽B树索引所需的磁盘空间。 假设一个字节占8位。请将磁盘空间的差异转化为每月需要支付的美元金额。 书中关于拥有位图索引的CIA表的描述如下： 位图索引的比较优势在于能够很容易地使用多个位图索引来满足单个查询。考虑一个有多个谓词条件的查询，每个谓词上都有一个索引。虽然有些系统可能尝试对多个索引的记录标识进行交集操作，但是传统的数据库可能会只使用其中一个索引。位图索引在此种情况下工作得更好，因为它们更紧凑，而且计算几个位图的交集比计算几个记录集合的交集更快。在最好的情况下，性能的提升与机器的字长成比例，因为同一时间两个位图能够进行一个字长的位的交集计算。最佳的使用场景是，每一个单独谓词的选择性不好，但是所有谓词一起进行索引与后的选择性很好。位图索引考虑如下查询，“找出有棕色头发，戴眼镜，年龄在30岁至40岁之间，蓝眼睛，从事计算机行业并居住在加利福利亚的人”。这意味着对棕色头发位图、佩戴眼镜的位图、年龄在30岁至40岁间的位图等进行交集计算。 在当前的磁盘条件下，只要查询中没有太多的范围谓词，使用一个半宽B树索引是性能最佳的方案，即便对于像CIA那样的应用来说也是如此。对于上文中的例子，一个用HAIRCOLOUR、 GLASSES、EYECOLOUR、INDUSTRY和STATE的任意排序序列作为开头，并以DATE OF BIRTH作为第6列的索引将提供非常出色的性能，因为这使得访问路径将会有6个匹配列：包含目标结果集的索引片将会非常窄。 分析： 位图索引的空间主要跟表的记录数和索引列的键值数有关，题目中只给了表的记录数，所以需要根据实际情况可以确定6个位图索引的键值数如下： 头发颜色 键值数为5 是否戴眼镜 键值数为2 年龄段 键值数为10 眼睛颜色 键值数为10 行业 键值数为100 州 键值数为50 （a）6个位图索引需要的磁盘空间为 (5+2+10+10+100+50) * 200000000 /8/1024/1024/1024 = 4.12G B树索引的空间跟索引字段的长度有关，假设半宽索引的6个字段的总长为50字节 （b）半宽B树索引所需的磁盘空间为 1.5 * 50 * 200000000 /1024/1024/1024 = 13.97G
在前一节我们搭建好了监控组件，今天我们就来完成机器这一层次的监控。目前已经有现有的暴露系统指标的软件node-exporter ，并且我们在上一节已经搭建完毕, 在这一节里，我将会讲解如何利用暴露出来的这些指标构建一个自定义的系统监控模板。
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。
团队成立初期我们采用 npm3 来管理项目依赖，后续我们研发了自己组件库、图表库、工具库，采用了 monorepo 管理，依赖管理也由 npm3 切换成了 yarn（yarn workspace）。不管是 npm3 还是 yarn 都采用扁平化的 node_modules 文件夹方式，以此避免引入层级过深、相同依赖版本重复等问题。
npm、yarn、pnpm 都是现代化的 JavaScript 包管理器，它们的异同如下：
目前EasyNVR作为TSINGSEE青犀视频开发的稳定可靠的智能安防监控平台，具备视频采集、直播、转码、分发等能力，其中在录像功能方面，不仅可以调取录像视频直接回放，还可以将录像文件通过接口调用下载。
本文要介绍的是一个发生在我们线上环境的真实案例，问题发生在某次大促期间，对我们的线上集群造成了比较大的影响，这篇文章简单复盘一下这个问题。
我们先宽油做一个 MySQL 8.0.25 的实例. 此处我们忽略创建的步骤, 大家可参考以前的实验.
摘要：用了 Docker，好处挺多的，但是有一个不大不小的问题，它会一不小心占用太多磁盘，这就意味着我们必须及时清理。
最近项目中使用阿里的rocketmq来做消息队列，具体怎么使用rocketmq不在本文讨论范围之内，其相关帮助文档可以参考如下链接
无论你有多少存储空间，它总有可能被填满。在大多数个人设备上，磁盘被照片、视频和音乐填满，但在服务器上，由于用户账户和日志文件数据，空间减少是很正常的。无论你是负责管理一个多用户系统，还是只负责自己的笔记本电脑，你都可以用 du 命令检查磁盘的使用情况。
关于磁盘空间中索引节点爆满的问题还是挺多的，借此跟大家分享一下： 一、发现问题 在公司一台配置较低的Linux服务器（内存、硬盘比较小）的/data分区内创建文件时，系统提示磁盘空间不足，用df -h命令查看了一下磁盘使用情况，发现/data分区只使用了66%，还有12G的剩余空间，按理说不会出现这种问题。 二、分析问题： 后来用df -i查看了一下/data分区的索引节点(inode)，发现已经用满(IUsed=100%)，导致系统无法创建新目录和文件。 [root@bastion-IDC ~]# df
3、可实现全栈级监控（从底层硬件、网络、存储，到虚拟化层、操作系统、中间件，以及最上层的应用和API）
PG13 上安装pycopg2后，报找不到 libpq.so.5 的问题，之前在PG11 PG12上没有此问题，解决问题的方案为在使用 pycopg2的机器上安装 PostgreSQL 13 x86_64
在这个例子中，当前目录总共占用了 60KB，其中 12KB 被子目录 .backups 占用。
Kafka集群到底需要多大的存储空间？这是一个非常经典的规划问题。Kafka需要将消息保存在底层的磁盘上，这些消息默认会被保存一段时间然后自动被删除。虽然这段时间是可以配置的，但你应该如何结合自身业务场景和存储需求来规划Kafka集群的存储容量呢？
在 Linux 服务器上，磁盘空间的使用情况是一个非常重要的指标。如果服务器上的磁盘空间不足，可能会导致服务器崩溃，影响网站的正常运行。为了避免这种情况的发生，我们需要定期检查服务器上的磁盘空间，并及时清理不必要的文件。本文将介绍如何使用 Python 3脚本检查 Linux 服务器上的磁盘空间。
最近遇到了一个问题，TKE控制台出现了大量的failed状态的pod，查看了事件并没有明显的异常报错，这里到底是怎么回事呢？
InnoDB数据存储的研究中，我提到了MySQL的Bug #67963，题目是“InnoDB每16384页中浪费62页”。我说: InnoDB偶尔需要分配一些内部记账页面;每256mib数据对应2个页。为此，它分配一个区段(64个页面)，分配所需的两个页面，然后将剩余的区段(62个空闲页面)添加到一个名为FREE_FRAG的区段列表中，该区段用于单页分配。几乎没有从该列表中分配页面，所以这些页面被浪费了。 这是相当微妙的，在任何大型InnoDB表中只浪费0.37%的磁盘空间，但尽管如此，这还是很有趣的，而且很容易修复。 浪费0.37%的磁盘空间是不幸的，但不是一个大问题……
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
作者：Sriharsha Chintalapani, Jay Kumar SenSharma 译者：java达人 来源：https://community.hortonworks.com/articles/80813/kafka-best-practices-1.html
磁盘空间已经不像计算机早期那样珍贵，但无论你有多少磁盘空间，总有耗尽的可能。计算机需要一些磁盘空间才能启动运行，所以为了确保你没有在无意间用尽了所有的硬盘空间，偶尔检查一下是非常必要的。在 Linux 终端，你可以用 df 命令来做这件事。
https://www.cnblogs.com/fundebug/p/8353158.html
集群部署“兵马未动，粮草先行”，与其盲目上马一套Kafka环境然后事后费力调整，不如一开始就思考好实际场景下业务所需的集群环境。在考量部署方案时需要通盘考虑，不能仅从单个维度上进行评估，下面是几个重要的维度的考量和建议：
另一个使用内置污点的示例是防止节点磁盘空间不足。当节点的磁盘空间不足时，新的Pod可能会导致节点崩溃或运行缓慢。为了避免这种情况，可以使用node.kubernetes.io/out-of-disk污点来标记磁盘空间不足的节点，并阻止新的Pod调度到这些节点上。
本文作者 / spikehe(何诚) 爱好acg，小甲师兄的首席大弟子~ 在大佬中夹缝求生的实习boy 最近跟着小甲师兄优化Ceph块存储缓存，涉及IO映射和磁盘空间分配，想到Ceph Bluestore就是绕过标准文件系统，直接对裸盘空间进行管理的，因此学习了一下以做参考，同时结合源码对Bluestore整体做一个了解。 Ceph存储引擎简介 Ceph整体的存储层框架可以从图1中看到， IO请求在RBD等客户端发出，在Message层统一解析后会被OSD层分发到各个PG，每个PG都拥有一个队列，线
du -ah --max-depth=1 这个是我想要的结果 a表示显示目录下所有的文件和文件夹（不含子目录），h表示以人类能看懂的方式，max-depth表示目录的深度。
“为什么之前发送的数据在知行EDI平台的页面上都没有了呢？” “我想查询下之前的数据是否有成功发送给我们的客户应该如何确认呢？” “业务数据量太大，文件占用磁盘空间太多，我该如何快速地确认一些不需要的数据来清理释放磁盘空间呢？”
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
网上查了很多资源，说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。
目录 使用 df 命令检查 Linux 中的磁盘空间 以人类可读的格式显示磁盘空间使用情况 检查特定文件系统磁盘空间 查看输出中的特定字段 检查 Linux 上的 inode 使用情况 使用 du 命令检查 Linux 中的磁盘空间 检查文件磁盘使用情况 检查目录磁盘使用情况 这 df 命令代表 disk filesystem. 它用于获取Linux 系统上文件系统的可用和已用磁盘空间使用情况的完整摘要。 这 du 命令，简称 disk usage, 用于估计文件空间使用情况。该du命令可用于跟踪占用硬盘驱
问题原因 进程文件句柄数占用 磁盘分区inode满 挂载点覆盖：原有文件系统目录已经存在大量文件。从新挂载了新磁盘后，使用 df 命令统计的是新挂载目前使用空间
Cool Menu 是 macOS 上的包含 11 个超级实用功能的组合，把这些软件卸载清理，亮度，调屏，磁盘空间优化等功能集中在一个菜单栏的小工具中，不会占用太多的空间，是很实用的一款软件。
最近在评估一个开发同事的需求时，发现随着需求的变化，DBA相关的评估工作也会随之变化，同时反射到开发同事那边，通过这个案例也可以看到很多的需求变化，可以从中看出很多的不足和改进之处。 首先开发提出的一个数据需求，删除数据库中的几张表数据，然后把剩下的数据都备份，把备份集拷贝到一个异机环境。其实这个需求在之前也很他们沟通过，这是他们业务迁移的一个步骤，同时做一些业务梳理，DB这边需要配合做一些数据的清理的工作。 这种工作其实对我来说是一件好事，如果有一天我发现我在维护一个T级的数据库，但是数据
前言 在微信开发过程中，有时会收到一些反馈说，手机使用微信一段时间后就开始发烫了。为了跟进用户的发烫问题，最开始的时候，我们只能通过日志看看用户在这段时间做了些什么操作，努力去复现问题。 会导致手机发烫的原因很多，有可能只是用户在阳光下使用手机；但也有可能真的是微信某个模块代码有问题，导致当前 CPU 占用过高。这很让人头疼。如果能像查卡顿问题一样，有堆栈就好了。 在 WWDC 2018 What’s New in Energy Debugging，苹果推介了 Energy Log 这种日志来查耗电问题
在客户使用我们产品后，发现一个问题：在删除了文件后，磁盘空间却没有释放。是有进程在打开这个文件，还是其他情况？我们一起来看看一下两个场景
最近，我一直在使用Ubuntu中默认提供的云工具套件，现在我把它们移植到了Debian上，让我们来一起看看怎样把Debian和云结合起来！
innodb存储引擎支持B+树索引、全文索引以及哈希索引等常见的几种索引。需要注意的是，Innodb存储引擎支持的哈希索引是自适应的，Innodb存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引，它的构造类似于二叉树，根据key value键值对快速找到数据。
大半夜接到线上一服务器磁盘占用率超过90%的短信，需要立即处理。一般这种情况都是线上异常，当天日志打太多，无法自动删掉的。上来第一反应就是查我们规范java应用日志目录，居然没有文件，再查，居然连java进程都没有，原来不是java应用，不过没关系，干一年运维也不是白干的，还是有其他方法可以查的，在此记录下整个排查过程。
笔者所在的项目组有多个测试环境，偶尔会出现由于程序错误导致负载飙升或日志打满磁盘的问题。基于早发现、早治疗的原则，我们可以构建一个web应用，从而对服务器的负载及磁盘空间进行监控。在本文中，前端我们使用易于上手的Vue、饿了么开源的Element以及百度的Echarts，后端接口使用基于Python的Flask框架。
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