在Linux系统中，交换分区（Swap Space）是一个特殊的文件系统分区，它用于当物理内存（RAM）不足时，将一部分内存中的数据暂时转移到硬盘中，以便释放内存空间供系统继续使用。交换分区在Linux中起到了“虚拟内存”的作用，对于保障系统稳定运行至关重要。
上一章我们讲解了标准分区的使用过程，可以看到，标准分区的配置比较简单，但是标准分区也有很显著的缺点，如：分区创建后不可扩容、分区的空间必须连续，不允许跨越多块空间或磁盘。但是这些缺点，却是我们在生产环境中比较常见的需求，如：存放某个软件相关数据的分区，经常会被软件的数据所占满，需要空间扩容，而且一块磁盘存满了，还需要再加一块新的磁盘。为了满足这种需求，Linux中就需要使用LVM技术来实现。
许多Linux使用者安装操作系统时都会遇到这样的困境：如何精确评估和分配各个硬盘分区的容量，如果当初评估不准确，一旦系统分区不够用时可能不得不备份、删除相关数据，甚至被迫重新规划分区并重装操作系统，以满足应用系统的需要。
发表评论 862 views A+ 所属分类：技术 谷歌Android系统手机默认只能把软件安装在手机 内存里，使本来就不大的手机内存显得捉襟见肘。如果你也是个手机软件狂人，喜欢尝试各种各样新奇
如果您是 Linux 新手或打算放弃 Windows 并切换到 Linux 的人，那么本文将对您很有用，这篇分步文章将引导您完成在 Linux 中将主目录移动到新分区或驱动器的过程。
我记得在最新安装麒麟Linux服务器的时候需要先格式化硬盘，然后挂载到根目录，但是由于麒麟linux服务器没有部分的镜像源，所以我将其更换了Centos7系统，隐隐约约记得也做了格式化和分区，最近发现磁盘空间显示快满了，仔细一看系统目录仅有50GB，好吧可能真的是我忘记了，无论什么原因，这点空间肯定是不够的，毕竟重新迁移宝塔的模板和目录较为费事而且还可能出现一些未知的错误，所以需要移动/home目录转移到根目录下，按照百度教程操作没有问题，重新记录一下移动过程。
之前网上无意间看到deepin这个国产pc操作系统，初见deepin时给人一种初恋般的怦然心动的感觉。正好这时家里有一台5年前的笔记本电脑，安装windows已经能感到明显的卡顿，所以我在笔记本上安装上了deepin。安装完后，界面颜值真是秒杀windows，而流畅度相比之前安装的windows7也有肉眼可见的提升。有人要问了，这个系统这么好，那你为啥还要装回windows了？说到这里就要说到国产操作系统的通病了：生态。由于一些工作软件在deepin上的匮乏，用wine安装windows程序体验不好，所以索性直接安装回windows了。
综上，我们使用了十八章的篇幅，介绍了Linux系统的基本管理、操作。掌握了这些底层知识，只是云计算技术的基础部分，后续的企业级服务管理、集群管理监控、企业常用管理应用都以此为基石，所以建议读者一定多加练习，熟练掌握。下面来对本书中的各个重点内容加以指示。
其实在Linux操作系统中，磁盘管理机制和windows上的差不多，绝大多数都是使用MBR(Master Boot Recorder)都是通过先对一个硬盘进行分区，然后再将该分区进行文件系统的格式化，在Linux系统中如果要使用该分区就将其挂载上去即可，windows的话其实底层也就是自动将所有的分区挂载好，然后我们就可以对该分区进行使用了。
mklink是Windows 7下的一个类似于linux下In的命令，其作用是在NTFS文件系统中创建文件或目录的链接（类似于桌面快捷方式）。如果加以利用其发挥的作用是非常的大的，不仅可以帮助我们节省不少时间，而且可以使我们重装系统后不再丢失用户文件。
好长时间都没有更新自己的博客了，我简单翻阅了一下自己的更新记录，上一次更新好像还是在5月份左右，距今也有快半年，这半年也是遇到了很多事情，有不好的，也有好的。这半年我对在日常生活工作中使用Linux系统产生了一些兴趣，从零开始折腾这一系列的内容，主要从安装、配置、以及尝试各种软件来取代Windows的主导地位，也产生了一些心得，这里我想分几篇博客来聊聊我是如何慢慢使用arch Linux 来替代以前的Windows机器
Linux操作系统是一款服务器领域主流的操作系统，在服务器领域基本已处于主导地位，尤其在现今云计算被广泛应用的互联网企业，很多应用、服务更是基于Linux系统平台研发的。所以，可以说Linux系统已成为当今服务器领域的首选操作系统。
1997年4月，Pavel Machek 写了他的网络块设备代码，并被当时的Linux Kernel 2.1.55接受。Pavel 在随后的四个发行版（对应的内核版本为55、101、111、132）中维护并升级了他的代码。Andrzej M. Krzysztofowicz贡献了64位机上运行的版本，随后Stephen Tweedie 为其提出了许多的专业建议，尤其是引入了基于信号量的锁机制，使得代码在对称多处理器系统中能够安全的运行。作者们已将其增强以便于运用于工业环境之中。本文描述了网络块设备、驱动、以及
一、如果知道一个文件名称，怎么查这个文件在 Linux下的哪个目录，如：要查找 tnsnames.ora文件
在Linux系统管理中，有效的磁盘空间优化对于维护系统性能至关重要。本文将深入探讨如何在Linux环境下安全地进行磁盘缩容，帮助你合理调整存储资源，确保系统高效运行。跟随本篇的步骤，一起优化你的Linux系统磁盘空间！
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
分好了之后，退出分区软件，运行GHOST，极限模式主要是压缩文件，这里进正常模式就可以了。
运维告警里比较常见的就是磁盘空间超过告警阀值的情况，遇到这种情况是最常见的，只要不影响业务以及不是快速占满磁盘的情况下，就可以慢慢着手解决问题。以下是比较常用的步骤。
环境说明： CentOS 7镜像文件 足量的空闲磁盘空间 完整安装的VMware 12(注:VMware版本至少应≥10.0，亦可用VirtualBox替代) 注：VMware® Workstation 12 Pro是 VMware, Inc 的商业产品，点此下载试用版 在参考本教程前，请确认您的计算机满足以上条件，以免发生任何可能的意外。 -接下来，我们开始： Step 1. 鼠标单击"文件"->"新建虚拟机"->在随即弹出的向导对话框中点选"典型模式"->单击"下一步"->进入"选择安装来源"选项，
Linux容器是操作系统级虚拟化在单个Linux主机上提供多个独立Linux环境的技术。与虚拟机(VM)不同，容器不运行专用客户操作系统。相反，他们共享主机操作系统内核，并利用客户操作系统库提供所需的操作系统功能。由于没有专用操作系统，容器的启动速度比VM快得多。
首先，如果您不确定Kakfa是什么，请参阅这篇文章（http://cloudurable.com/blog/what-is-kafka/index.html）。 Kafka包括记录，主题，消费者，生产者，Broker，日志，分区和集群。记录可以有键（可选），值和时间戳。Kafka记录是不可变的。Kafka主题是记录流（“/ orders”，“/ user-signups”）。您可以将主题视为Feed名称。主题有一个日志，它是主题在磁盘上的存储。主题日志被分解成分区和段。 Kafka Producer API
linux系统启动过程详解：http://www.linuxeye.com/Linux/340.html
当 IDF 更新时，有时需要新的工具链，或者将新的需求添加到 Windows MSYS2 环境中。要将旧版本的预编译环境中的数据移动到新版本：
本文介绍了 Kafka Topic 的体系结构，并讨论了如何使用分区进行故障转移和并行处理。
目前新买品牌机大都已预装 Windows 10 系统，且是 UEFI 模式启动。因此内置硬盘也肯定是 GPT 格式，先腾出适当硬盘空间，
本章节描述了如何安装apache kafka的broker,以及如何设置apache zookeeper,zookeeper被用于存储broker的元数据。本章节还将介绍kafka的基本配置，以及broker运行的硬件标准。最后，我们将介绍多实例集群的安装方法，以及在生产环节中使用kafka时需要注意的一些问题。
设计集群方案时，至少要考虑以下因素： （1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。 （2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。 （3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
对于Arch系等依赖滚动更新的发行版，Btrfs的快照功能真的是太具有吸引力了。纵使我已经很久没有遇到“滚炸”、纵使就算“滚炸”去Manjaro论坛看一眼一般都能解决，但是这些都不如一个“后悔药”来得实在——遇到问题，重启、选择老快照、恢复，一切都是那么美好。因此，前阵子（指12月中旬）我就把系统分区迁移到Btrfs上了。这篇博客就主要记录了迁移与快照的各种实现方案。
比较常见的概念：建立在计算机网络之上的软件系统，若干独立计算机的集合，这计算机对用户来说就像是单个相关系统。
TrueCrypt 最终关闭了，但一个名为 VeraCrypt 的替代项目迅速兴起，填补了这一空白。VeraCrypt 基于 TrueCrypt 7.1a，比原来的版本有许多改进（包括标准加密卷和引导卷的算法的重大变化）。在 VeraCrypt 1.12 及以后的版本中，你可以使用自定义迭代来提高加密安全性。更好的是，VeraCrypt 可以加载旧的 TrueCrypt 卷，所以如果你是 TrueCrypt 用户，可以很容易地将它们转移到 VeraCrypt 上。
本书大部分内容都在讨论单个kafka集群的配置、维护和使用。但是，在一些场景中，可能需要多集群架构。 在某些情况下，集群是完全分离的，他们属于不同部门的不同实例，没有理由将数据从一个集群复制到另外一个集群。有时，不同的SLA或者工作负载使得单个集群提供多个用例服务的集群很难调优。在某些时候，还有不同的安全需求。这些场景非常容易管理多个不同的集群，就像多次允许单个集群一样。 在其他场景中，不同的集群是互相依赖的，管理有要不断地在集群之间复制数据。在大多数数据库中，在数据库服务之间持续复制数据称为复制。由于我们使用复制来描述属于同一集群的kafka节点之间的数据移动，因此我们将把kafak集群之间的数据复制称之为镜像。Apache kafka内置的跨集群 的复制器称为mirrormaker。 在本章中，我们将讨论所有或者部分数据的跨集群镜像。我们将首先讨论跨集群的镜像的一些常用用例。然后我们将展示一些用于实现这些用例的架构，并讨论每种架构的优缺点。然后我们将讨论MirrorMaker本书以及如何使用它。我们将分享一些操作技巧，包括部署的性能调优。最后我们将讨论mirrorMaker的一些替代方案。
对于Greenplum Database 4.2及更高版本，gptransfer实用程序
在Linux中有一些应用程序可以帮助你保存系统快照。大多数应用程序都是针对于新手的，并不需要高级的Linux操作技巧。我们在这里挑选了10个，你可以从中选择适合自己的应用。 你是不是经常希望做过的每一
Andrew 曾在一次演讲中对Oracle 12c 是这样定义的：向敏捷、弹性和云三个方向上变革和演进。12.2的发布让人眼前一亮，很多新特性让我们看到Oracle的创新力。然而，对于广大的DBA来说，新特性不是最让人兴奋的，只有简单可行并且好处多多的新特性才是我们的最爱。本文将介绍12.2中一些重要的在线特性。在线功能的增强，在很大程度上减少了操作的风险和难度。 索引高度压缩 Oracle ADG上的列式存储支持 Oracle ADG上的列式存储支持Oracle ADG上的列式存储支持 新增索引高压缩可进
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
要重新启动集群节点，请关闭MySQL并重新启动它。该节点将离开集群（并且法定人数的总计数应该减少）。发布命令 systemctl restart mysql
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。本文将说明各种高可用架构以及适用场景。
上周网站突然出现问题，打开之后显示Fast CGI错误（代码0x80070005），采用宝塔windows控制面板，然后就抓紧时间拍错，百度，搜狗等等，能用的都用了，按照教程各种设置，还是无效，时间紧迫，赶紧把官网转移到我的服务器，保证网站正常可以访问。接下来的时候就是开始折腾。
在前面的文章中，已经介绍了Redis的几种高可用技术：持久化、主从复制和哨兵，但这些方案仍有不足，其中最主要的问题是存储能力受单机限制，以及无法实现写操作的负载均衡。
距离4月21日 Ubuntu 22.04 正式发布越来越近，为了家里的各种 Ubuntu 设备能够安心升级，我决定提前体验接近完成的测试版。
不知道大家是否听说过亦或是使用过毕昇 JDK，是否从事 Java 工作？是否从事 JVM 底层开发？绝大多数 Java 开发者使用的都是 Oracle 的 JDK 或者是 OpenJDK，本文我们将介绍华为的毕昇 JDK 以及我们所做的相关技术优化，希望能在除上述两者之外提供给大家新的选择。
SATA：容量大，500G, 750G, 1T, 2T, 3T, 4T 不支持热插拔，价格低。
http://kafka.apache.org/documentation/#design
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。
先说结论，Kafka 部署在 Linux 上要比 Windows 和 Mac 上性能高的多，主要是以下几个原因：
线上某些系统业务跑一段时间后，日志就会越来越多，考虑到业务机器磁盘有限，需要添加业务日志清理功能。根据日志所在分区磁盘使用情况来判断是否清理日志，比如当日志分区磁盘空间使用超过90%时，将一周前的日志打包转移到别处 (别的分区下或远程存储设备上)。脚本 (/opt/script/log_clear.sh) 如下:
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