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
一、发现问题： 在一台配置较低的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。
在计算机科学中，B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。
概述 B tree： 二叉树（Binary tree），每个节点只能存储一个数。 B-tree：B树（B-Tree，并不是B“减”树，横杠为连接符，容易被误导） B树属于多叉树又名平衡多路查找树。每个节点可以多个数（由磁盘大小决定）。 B+tree 和 B*tree 都是 B-tree的变种 索引为什么是用B树呢？ 一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级
理解inode，要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（即：Sector）。每个扇区储存512字节（相当于0.5KB）。 操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区地读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区，即一次性读取一个"块"（block）。这种由多个扇区组成的"块"，是文件存取的最小单位。"块"的大小，最常见的是4KB，即连续八个 sector组成一个 block。 文件数据都储存在"块"中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。 block中存储的就是文件的实际数据，比如说，照片，视频，音频等等，但是有一点需要注意！就是inode当中不包含文件名！一个文件的文件名，存储在上级目录的block中！ 其实inode和block之间的关系就像是一本书一样，inode是一本书的目录，一本书会有很多内容，一个知识点或者一个故事会占很多页，一个block就相当于书中的一页内容。
该文介绍了利用四叉树实现空间索引的算法，相比于GeoHash来说，具有更高的查询效率，是地图领域非常有价值的参考技术。同时，四叉树具有很好的扩展性，即使数据量再大，也可以轻松应对。对于数据插入和查询，时间复杂度为O(logN)。
本文将引入一个思路：“在 Kubernetes 集群发生网络异常时如何排查”。文章将引入 Kubernetes 集群中网络排查的思路，包含网络异常模型，常用工具，并且提出一些案例以供学习。
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树，所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性，同时还有⼀个特性：
今天带各位回顾一下线性数据结构：数组、链表、栈、队列，相信通过下面的文字，你会加深对这几种数据结构的认识。
上面步骤操作完后（上面清理日志方法，可能对于收集日志程序会丢失一些日志，但一般情况能接受），可以选择驱赶节点上所有pod（kubectl drain ${node-name} ）再优化Docker配置。也可以不驱赶节点上pod，在现基础上优化容器日志方法，优化配置后重启 Docker，这会导致节点上pod中断一会，如果前端反向代理具备重试机制一般不会影响业务正常访问。
上节我们介绍了ArrayList，ArrayList随机访问效率很高，但插入和删除性能比较低，我们提到了同样实现了List接口的LinkedList，它的特点与ArrayList几乎正好相反，本节我们就来详细介绍LinkedList。 除了实现了List接口外，LinkedList还实现了Deque和Queue接口，可以按照队列、栈和双端队列的方式进行操作，本节会介绍这些用法，同时介绍其实现原理。 我们先来看它的用法。 用法 构造方法 LinkedList的构造方法与ArrayList类似，有两个，一个
B-tree（多路搜索树，并不是二叉的）是一种常见的数据结构。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。按照翻译，B 通常认为是Balance的简称。这个数据结构一般用于数据库的索引，综合效率较高。
b.对每一对相邻的元素做同样的工作，从开始的第一对一致到结尾的最后一对，经过这一步，最后的元素将是最大值；
b）x.key：为节点中存储的关键字。x.key1、x.key2 ... x.keyx.n 以非降序顺序排列，满足 x.key1 <= x.key2 ... <= x.keyx.n。
队满的条件：(tail+1)%size =head。（因为为了区分队空 和 队满，留一个位置不让存储）
数据表类型(存储引擎) 数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务，利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库，包括创建用于存储数据
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构，本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一：树形结构的特点和应用。
事情是这样发生的- ，还是和数据泵有关的一个问题，但这次不是说数据泵的问题。应用方通过数据泵导入数据时发生空间不足的问题 “No space left on device”，询问是否空间不足导致，错误如下所示：
1.cd -,cd,..,.有什么功能 cd 打开用户根目录 cd – 打开上一次工作目录 . 当前目录 .. 上一级目录 2.查看当前所在目录绝对路径 pwd 3.查看当前目录下所有文件，并按修改时间从旧到新排序 ll -alrt a是所有文件，l是详细信息方式，r是逆序，t是最新在前面 4.ln f1 f2与ln -s f1 f2的区别 ln 不带-s参数是硬连接，带-s是软连接，软链接可以跨文件系统,可以连接windows下的文件到linux下 硬连接指向同一个节点，会增加连接数，只要
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记，详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来，我做修改。
在Java数据结构和算法（五）——队列中我们介绍了优先级队列，优先级队列是一种抽象数据类型（ADT），它提供了删除最大（或最小）关键字值的数据项的方法，插入数据项的方法，优先级队列可以用有序数组来实现，这种实现方式尽管删除最大数据项的时间复杂度为O(1)，但是插入还是需要较长的时间 O(N)，因为每次插入平均需要移动一半的数据项，来保证插入后，数组依旧有序。 本篇博客我们介绍另外一种数据结构——堆，注意这里的堆和我们Java语言，C++语言等编程语言在内存中的“堆”是不一样的，这里的堆是一种树，由它
数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务，利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库，包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理、保护数据安全的数据库对象(索引、视图、存储过程)。
我们知道，日常中我们的台式机、笔记本电脑上的磁盘都会有几百G的容量，这种磁盘一般都是机械磁盘，即使用一些精密的机械部件组成的磁盘。而近几年来，越来越多的笔记本电脑中内置了固态磁盘，固态磁盘又称SSD磁盘。
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
1.树的概念 学二叉树之前得先学树，后面也有能用到树的知识，比如并查集就是树当中的森林 1-1树的概念 树是一种非线性的数据结构，它是由N（N>=0）个有限结点组成的层次关系的集合，说它是树主要是因为他很像一棵倒挂的树，也就是根在是上，枝叶在下。 📷 A为根结点，根节点没有前驱结点 树是递归定义的，树中最基本的关系就是父子关系，A是B和C的父节点，同时B也是D的父节点。（任何一棵树都可以分为根和子树） 📷 上面两个图都不是树，因为树内部不能出现环，出现环就是我们后面要讲的图 1-2
这里有一篇关于存储引擎的文章：https://blog.csdn.net/qq_41618510/article/details/84680226
树是一种非线性的数据结构，是由n（n >=0）个结点组成的有限集合。 如果n==0，树为空树。 如果n>0， 树有一个特定的结点，根结点 根结点只有直接后继，没有直接前驱。 除根结点以外的其他结点划分为m（m>=0）个互不相交的有限集合，T0，T1，T2，...，Tm-1，每个结合是一棵树，称为根结点的子树。
官方定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率，就像书的目录。
传输控制协议 TCP（Transmission Control Protocol）
以上结构适合用于数据量相对不是很大，能够一次性存放在内存中，进行数据查找的场景（内查找）。
MariaDB 是MySQL的一个分支，从MySQL被甲骨文收购之后开发的一个替代品，目前全部兼容MySQL。 MariaDB 是一个采用 Maria 存储引擎的 MySQL 分支版本，是由原来MySQL 的作者 Michael Widenius 创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。 由于满MySQL被Oracle收购后的日渐封闭与缓慢的更新，众多Linux发行版逐渐抛弃了这MySQL数据库，而转向了MariaDB CentOS 7/RHEL7中，默认已经不再提供mysql的安装源，取而代之的是mysql的原开发者另起炉灶开发的mariadb数据库，不仅完全兼容mysql而且比mysql更加强大。
1. 在内存中搜索效率高的数据结构有AVL树，红黑树，哈希表等，但这是在内存中，如果在外部存储设备中呢？比如数据量非常的大，以致于内存中无法存的下这么多数据，从而只能将大部分的数据存储到磁盘上，那如果要在磁盘上进行查找呢？我们还用内查找效率高的这些数据结构吗？ 由于大部分数据都在磁盘上，所以如果要查找某个数据，则只能先通过文件读取，将数据读取到内存中，然后在内存里面进行该数据的检索，如果存储结构是二叉搜索树，AVL树，红黑树，那树的高度是会比较大的，假设有10亿个数据，那么高度就将近30层，如果每层都做一次文件读取，那效率会非常的低，因为磁盘的访问速度和内存相比差距很大，算法导论上给出的数据，两者的访问速度相差大约10w倍，而且30层的高度，那总体下来的运行时间就是内存访问速度的300w倍，那search算法的效率瓶颈就全部压到了磁盘读取上，所以内查找优秀的这几个数据结构也不适用，有人说那哈希表呢？哈希表其实也不行，同时哈希表本身还有表空间的占用，数据量过大的情况下，内存用哈希表也是存不下的，同时哈希冲突厉害的情况下，还需要用红黑树来代替链表作哈希桶，高度依旧是很高的，所以内查找的这些数据结构都不适用于磁盘上数据的查找，此时就有大佬想到了新的数据结构，B树。
数据结构中的树是一种非线性的数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。树的节点之间的关系是一种层次关系，其中一个节点称为根节点，其他节点可以是它的子节点或后代节点。树的结构使得在树中进行快速的搜索、插入、删除操作成为可能。
日常中我们见到的二叉树应用有，Java集合中的TreeSet和TreeMap，C++ STL中的set、map，以及Linux虚拟内存的管理，以及B-Tree，B+-Tree在文件系统，都是通过红黑树去实现的。虽然之前写过《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理》但是二叉树的基本性质，对我来说，从入门到放弃是搞了好几回。
在介绍二叉树之前，我们有必要再来看看关于树的一些关键性概念，毕竟，二叉树也是树嘛。
观察之后不难发现，我们对于行和列需要支持的操作都是相同的：找到第\(k\)大的元素并删除，在末尾插入一个元素
通过前面的介绍，我们知道在二叉树中，每个节点只有一个数据项，最多有两个子节点。如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点，就是多叉树。本篇博客我们将介绍的——2-3-4树，它是一种多叉树，它的每个节点最多有四个子节点和三个数据项。 1、2-3-4 树介绍 2-3-4树每个节点最多有四个字节点和三个数据项，名字中 2,3,4 的数字含义是指一个节点可能含有的子节点的个数。对于非叶节点有三种可能的情况： ①、有一个数据项的节点总是有两个子节点； ②、有二个数据项的节点总是有三个子节点；
树是最基本的数据结构，可以用树映射现实世界中一对多的群体关系。如公司的组织结构、网页中标签之间的关系、操作系统中文件与目录结构……都是用树结构描述的。
其中B树部分参考的是这篇文章： 从B树、B+树、B*树谈到R 树 里面讲得特别详细！
当在建立表的时候，在文件系统空间会生成同名的目录或者文件，一个页有16kb，我们都知道查询是通过b+树查找的，但如果数据太多，页之前又是通过双向链表查询的，物理空间不在一起，这时候查询就是随机I/O，为了两个页查询的距离不是很远，所以又有区的概念，64个页分为一个区，而256个区又分为一个组，所以当一个新表插入数据的时候，是根据区来插入的，区又属于段下面。
解决方法: 在正则表达式中，利用()进行分组，使用斜杠加数字表示引用，\1就是引用第一个分组，\2就是引用第二个分组。将[a-zA-Z]做为一个分组，然后引用，就可以判断是否有连续重复的字母。
新生安排体检，为了 便管理与统一数据，学校特地规定了排队的方式，即按照学号排队，谁在前谁在后，这都是规定好的，所以谁在谁不在，都是非常方便统计的，同学们就像被一条线（学号）联系起来了，这种组织数据（同学）的方式我们可以称作线性表结构
文件和目录10项属性目录 1:索引节点：inode 2:文件类型 3:链接数 4:用户 5:组 6:文件大小 7.8.9:时间戳 10:文件名
数据对象（data object ）是性质相同的数据元素的集合，例如数据库中的一张表
二叉树是一个经典的数据结构，通过学习二叉树可以往后扩展学习更多类型的树。 这里要强调几点：
使用Java并发容器/框架可以提高并发程序的开发效率，设计出更加优秀的并发程序。Java并发容器/框架还是位于java.util.concurrent包中。常用的并发容器有如下： ConcurrentHashMap ConcurrentLinkedQueue 阻塞队列 1. ConcurrentHashMap 的实现原理与使用(基于1.7) ConcurrentHashMap 是线程安全且高效的HashMap，它可以在保证线程安全的同时可以保证高效的操作。 1. HashMap在并发环境中的问题 ① 在
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引太多，应用的性能可能会受到影响；如果索引太少，对查询性能又会产生影响。
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