磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），有"独立磁盘构成的具有冗余能力的阵列"之意。
ZFS文件系统的英文名称为Zettabyte File System,也叫动态文件系统（Dynamic File System）,是第一个128位文件系统。最初是由Sun公司为Solaris 10操作系统开发的文件系统。作为OpenSolaris开源计划的一部分，ZFS于2005年11月发布，被Sun称为是终极文件系统，经历了 10 年的活跃开发。而最新的开发将全面开放，并重新命名为 OpenZFS。
LVM逻辑卷管理是Linux对磁盘分区进行管理的一种机制，普通磁盘无法实现动态扩展，而LVM就是将物理磁盘融合成一个巨大的存储池，用户可以按需求动态的调整磁盘的容量，使磁盘容量更好的被利用。
这是100个命令的第58个命令，包含了LVM 中pvcreate、vgcreate、lvcreate 等命令的使用方法以及 LVM 的原理的简要介绍。
把多个存储介质（如硬盘，RAID）通过一定的技术将他们集中起来，组成一个存储池并进行统一管理，从主机和工作站的角度看是一个超大容量（如1T以上）的硬盘。将多种，多个存储设备统一管理起来，为用户提供大容量，高数据传输性能的存储系统称为存储虚拟化。
摘要 VMware vSAN 通过 vSphere 原生的高性能体系结构支持业界领先的超融合基础架构解决方案。 vSAN是 Software-Defined Data Center 的核心构造块。 借助 VMware 支持的超融合基础架构，您能够安全发展、降低 TCO 以及根据未来发展需求扩展规模。 vSAN概述 SDDC概述 在软件定义的数据中心内，整个基础架构都实现了虚拟化，并且数据中心完全由软件自动控制。vSphere是软件定义的数据中心基础。 关于vSAN vSAN是借助软件将服务器本地众多的空白磁
有时随着使用可能会出现vmware当初分配给ubuntu系统的空间不足的情况，这个时候就需要扩容，最简单的方式就是通过添加硬盘的方式，但是这种方式添加的硬盘是不绑定根目录的，有时需要扩充根目录空间大小，这时候可以执行下面的操作：
在Provenance存储库中存储每个FlowFile的历史记录。此历史记录用于提供每个数据的数据沿袭（也称为产销监管链）。每次为FlowFile发生事件（创建，分叉，克隆，修改FlowFile等）时，都会创建一个新的Provenance事件。这个出处事件是流文件的快照，因为它看起来就是在那个时间点存在的流。创建Provenance事件后，它将复制所有FlowFile的属性和指向FlowFile内容的指针，并将其与FlowFile的状态（例如其与其他出处事件的关系）聚合到Provenance存储库里。该快照将不会更改，直到过期。根据“nifi.properties”文件中的指定，Provenance存储库将在完成后的一段时间内保留所有这些来源事件。
###背景 随着ceph集群不断的变大和复杂，可能会遇到，整个容量很大，但是真正的数据使用率很低的情况。比如明明有100多TB的空间，但是数据才存了20TB,就发生了osd full的问题。磁盘使用率极为不平衡。这就需要人工干预了，其中有一些技巧和规范，我自己总结一下，希望对大家有用，另外下面都是我自己的理解，可能表述和理解是有问题，仅供参考，我尽可能用我实际操作的结果来证明我的理解。 ####机型的选择和crush map的划分
原因：如果只有一组策略，面向不同的写的场景，会导致数据丢失 - 针对不同读写速度，设置不同策略，进行交叉保存快照，满足各种情况下数据的保存策略
可能有很多原因导致你需要查找有关计算机硬件的详细信息。 例如，如果需要帮助修复某些问题并在在线论坛上发布请求，人们会立即询问你有关计算机的详细信息。 再者，如果要升级计算机，则需要知道你已有的和可以拥有的。你需询问计算机以查看其规格。
kvm虚拟机通过使用`attach-disk`命令在线新增虚拟磁盘，使用`blockresize`命令在线调整现有虚拟磁盘大小，增加存储空间并提升性能。虚拟机内部系统采用lvm逻辑卷管理技术，创建和管理逻辑卷，实现磁盘存储空间的动态管理。
NetApp 系统为各种不同平台上的用户提供了对全部企业数据的无缝访问。NetApp全系列光纤网络存储系统在文件访问方面支持NFS 和CIFS，在块存储访问方面支持FCP 和iSCSI，确保您可以非常方便地将NetApp 存储系统集成到NAS 或SAN 环境中，并且保护原来的信息。 NetApp 系统运行高效的Data ONTAP™ 微核操作系统，用于将UNIX®、Windows®、NAS、光纤通道和iSCSI SAN 以及Web 数据合并到中央位置。NetApp 企业存储系统是一套可扩展的、经过实践检验的高可用性网络存储系统套件，安装、配置和管理起来十分简便，是行业中总拥有成本(TCO) 最低、投资回报率(ROI) 最高的产品之一。
ZFS的设计与开发由Sun公司的Jeff Bonwick所领导的一支团队完成。最早宣布于2004年9月14日，于2005年10月31日并入了Solaris开发的主干源代码。并在2005年11月16日作为OpenSolaris build 27的一部分发布。Sun在OpenSolaris社区开张1年后的2006年六月，将ZFS集成进了Solaris 10 6/06版本更新。 ZFS的命名来源发想于"ZettabyteFile System"的首字母缩写。但 ZFS 本身并不具备任何的缩写意涵，只是作者想阐述做为一个具备高扩充容量文件系统且还有支持许多延伸功能的一个产品。
场景描述：当Flink程序的checkpoint被激活时，状态会被持久化到checkpoint，以防止数据丢失和无缝恢复。状态在内部如何组织和它们如何以及在哪持久化，依赖于所选的状态后端。
Checkpoint 的存储的位置取决于配置的 State backend（JobManager 内存，文件系统，数据库...）。
今天看到有人问：Vultr Snapshots 快照功能如何使用。Vultr 的快照功能对站长来说是一个很好用的功能，相当于不花钱的后悔药了。 Vultr 官方解释如下：Snapshots are an effective way to make a complete “backup” of your server. You won’t be able to restore individual files, but rather the whole server. 老魏翻译：快照功能可以有效的创建你整个
通过文件管理可以直接查看、修改、复制虚拟机的内部文件。例如，当系统因为配置文件无法启动时，可以直接修改虚拟机的文件。虚拟机磁盘文件主要有raw和qcow2格式。raw格式性能最好，速度最快，它的缺点就是不支持一些新的功能，如支持镜像,zlib磁盘压缩,AES加密等。要使用镜像功能，磁盘格式必须为qcow2。 raw格式的话，速度稍微快点，在高版本的qemu-kvm中，几乎不比qcow2的格式快，而qcow2格式节省空间，可动态增长，在公有云中广泛使用，建议使用qcow2。所有
LVM是逻辑盘卷管理（Logical Volume Manager）的简称，它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制，LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层，来提高磁盘分区管理的灵活性。
如果是在admin节点修改的ceph.conf，想推送到所有其他节点，则需要执行下述命令
raw格式是原始镜像，直接将数据写入磁盘，没有额外的元数据或压缩,由于没有复杂的元数据处理，raw 格式通常比较快，适用于一些对性能要求较高的场景。相对于 qcow2，raw 格式通常不支持虚拟机的快照功能。每个虚拟机实例都需要完整的磁盘空间，不同虚拟机之间不能共享相同的基础数据。
导读：本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。这篇文章主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异，并在文章结尾处给出了表格对比总结。全文约2050字，阅读需要5分钟。
fdisk/e2fsck/resize2fs 自动扩容工具适用于 Linux 操作系统，用于将新扩容的云硬盘空间添加到已有的文件系统中，扩容能够成功必须满足以下四个条件：
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的Elasticsearch产品，采用ELK架构存储业务日志。因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的ES集群调整的比较稳定，避免了在业务高峰时客户集群的读写异常，并且降低了客户的资金成本和使用成本。下面把服务客户过程中遇到的典型问题进行梳理，总结经验，避免再次踩坑。
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。
| 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式，向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题，以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 小游戏主要分为渲染 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的 ES 集群
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 文章作者：bellen，腾讯云大数据研发工程师 导 语 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、 结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式， 向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题， 以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps
一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中的最大值)
2022年4月24日，安徽师范大学皖江学院发布《皖江学院新校区一期项目智慧校园项目》招标公告，最高投标限价 14780 万元。 采购需求：皖江学院新校区一期项目智慧校园项目，包括：综合布线系统、校园网络系统、综合安防系统、一码通管理系统等内容。 合同履行期限：2023年8月10日前完成，5年免费质保期。 暂停公告 2022年5月16日发布暂停招标公告，因项目有投标单位对本项目参数内容投诉，投诉正在处理中，现暂停本次项目相关的招标工作。 （二次）招标 2022年6月7日发布（二次招标）公告，最高投标限价 14
客户：小 D 啊，SOS！昨天我们给一台 MD 存储进行硬盘扩容，不知道哪一步出了问题，服务器识别不到存储的数据卷了！这些数据千万不能丢啊，里面存放了近几年的设计图纸，整个设计部现在都要快瘫痪了！
最近在面试，有被问到，MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的，又或者说是如何实现ACID这几个特性的，当时没有答好，所以自己总结出来，记录一下。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Grafana 大盘： https://github.com/clay-wangzhi/grafana-dashboard/blob/master/etcd/etcd-dash.json 导入即可
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境（LVE）的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性，LVE是CloudLinux开发的内核技术。
逻辑卷管理器（Logical volume Manager）是 Linux 系统用于对硬盘分区进行管理的一种机制，理论性较强，其创建初衷是为了解决硬盘设备在创建分区后不易修改分区大小的缺陷。尽管对传统的硬盘分区进行强制扩容或缩容从理论上来讲是可行的，但是却可能造成数据的丢失。而 LVM 技术是在硬盘分区和文件系统之间添加了一个逻辑层，它提供了一个抽象的卷组，可以把多块硬盘进行卷组合并。这样一来，用户不必关心物理硬盘设备的低层架构和布局，就可以实现对硬盘分区的动态调整。
一、前言 本文主要通过实验方式展现对Glusterfs的一些配置与操作，仅供技术参考，不可作为生产上的指导。 本文不涉及Glusterfs的基本概念介绍，默认读者已经对Glusterfs有所认知。 全文的实验中，所有节点如果没有关闭firewalld，就需要添加相应端口和服务的防火墙规则，本文基于所有节点firewalld关闭进行的。 在glusterfs中，对volume参数的修改，大多需要将volme umount，修改参数完毕后，再mount。 二、调优 红帽 Gluster 存储附带两个已调优的
随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富，ES 用户越来越多，云上的集群规模也越来越大。我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位，导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题：
本文以属于Linux系统基本概念，如果以查找教程教程，解决问题为主，只需要查看本文后半部分。如需要系统性学习请查看本文前半部分。
一、什么是快照？ 快照可保存虚拟机在特定时刻的状态和数据。 • 状态包括虚拟机的电源状态（例如，打开电源、关闭电源、挂起）。 • 数据包括组成虚拟机的所有文件。这包括磁盘、内存和其他设备（例如虚拟网络接口卡）。 虚拟机提供了多个用于创建和管理快照及快照链的操作。通过这些操作，我们可以创建快照、还原到链中的任意快照以及移除快照。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer（包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等）。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时，也可能会“滞留”IO操作，带来一些负面影响。如果在系统发生故障时，仍有部分IO“滞留”在IO操作中，真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据，造成数据的不一致。当系统恢复时，直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误，导致应用无法启动。尽管一些数据库系统（如Oracle、DB2）可以根据redo日志重新生成数据，修复逻辑错误，但这个过程是非常耗时的，而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库（如SQL Server），这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个，关闭Cache或创建快照（Snapshot）。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降，但在有些应用中，这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中（RPO为0），都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的，所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图，通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据，在此时间点之后源数据卷的更新（有新的数据写入），不会反映在快照视图中。利用这个快照视图，就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢？这涉及到多个实体（存储控制器和安装在主机上的快照代理）和一系列的动作。典型的操作流程是：存储控制器要为某个数据卷创建快照时，通知快照代理；快照代理收到通知后，通知应用程序暂停IO操作（进入 backup模式），并flush数据库和文件系统中的Cache，之后给存储控制器返回消息，指示已可以创建快照；存储控制器收到快照代理返回的指示消息后，立即创建快照视图，并通知快照代理快照创建完毕；快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作，并且flush了主机中的 Cache，所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的（以Oracle数据库为例，进入Backup模式大约需要2分钟，退出Backup模式需要1分钟，再加上通信所需时间，一次快照需要约4分钟的时间），所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作（如备份、复制）时，在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上，如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联，分别对一个个卷进行操作，那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组（Volume Group）”，把多个关联数据卷组成一个组，在创建快照时同时为组内多个卷建立快照，保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作，由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享，主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
1、什么是逻辑卷？ LVM是逻辑卷管理（Logical Volume Manager）的简称，他是建立在物理存储设备之上的一个抽象层。同意你生成逻辑存储卷,和直接使用物理存储在管理上相比,提供了更好灵活性。
索引配置的评估同样也要结合具体的业务场景及索引的数据量来评估，尤其是单日新增的数据量。
磁盘存储和文件系统管理 1. 磁盘结构 1.1设备文件 1. 设备类型： 2. 磁盘设备的设备文件命名： 3. 虚拟磁盘： 4. 不同磁盘标识：a-z,aa,ab… 5. 同一设备上的不同分区：1,2, ... 6. 创建设备文件 7. 工具 dd 常用选项 示例 demo 8. hexdump指令 1.2 硬盘类型 1.硬盘接口类型 2. 服务器硬盘大小 3. 机械硬盘和固态硬盘 4. 硬盘存储术语 CHS CHS LBA（logical block addressing） 5. 识别SSD和机械硬盘类型
2) 需占用源集群磁盘空间，或者借助于对象存储，实现友商ES到腾讯云ES，或自建ES到腾讯云ES的数据迁移。
每次聊起性能测试，最后的终结话题就是怎么做优化。其实在Java的复杂项目中都会有内存不足问题、内存泄露问题、线程死锁问题、CPU问题。这些问题功能测试或者是小压力的情况下有可能并不明显，很容易被忽视。但是到了生产环境，问题就暴露了，各种非功能bug会让你头疼不已。
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