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
今日在使用 Nginx 的时候出现 500 错误，就搜索了一下错误代码，分享给大家。
在一次正常的活动促销之后，客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP，在打开的时候标的就已经被抢光了，刚开始没有特别的上心，觉得抢标不就是这样吗，抢小米手机的时候也不就这样吗？随着活动继续推进，有更多的用户强烈抗议，用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的，认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少，给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去，这次用户反馈太过强烈，才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品，app、官网、H5，其中app使用量最大，官网其次
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中，通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施，解决了高并发问题，并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术，解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题，提高了系统的稳定性。同时，采用负载均衡技术，提升了系统的处理能力，最终实现了平台的高可用性。
昨晚我发文上线了自己的网站：小林的网站上线啦！，结果发文上线不到 10 分钟， 服务器就炸了，读者疯狂跟我说网站 500 错误了。
这个问题如果直接去处理，可能会考虑框架日志、clb日志、k8s网卡日志等，反而把问题弄复杂了。其实可以理解为“丢包”问题，UDP丢包是非常常见的问题，由于协议本身就是非链接的传输协议，是不可靠的；所以准备从UDP协议原理出发，探讨下丢包的各种可能。
某天收到频繁的告警邮件，定时任务调度失败，查看 xxl-job 的执行器列表是空的，但是服务又显示健康，查看历史任务执行记录发现执行器是依次递减，由于是线上服务，只能先重启，然后线程日志也没有，同时尝试访问服务的健康检查接口，发现健康检查接口访问不通，应该是服务已经挂了，但是因为服务配置的是 TCP 健康检查，握手其实没问题，所以没有检测出来服务异常（血淋淋的教训）。
我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
1.首先想到分析mongoDB日志记录 通过 cat /etc/mongod.conf 找到日志所在目录 /var/log/mongodb/mongod.log
马上就要过春节了，本想着完成手头的任务就可以准备过年了。没想到Netty服务器又被攻击了，当收到服务器报警（CPU飙升报警）信息，就知道对方又下手了。
由于本人工作原因，涉及到网络直播领域，其中视频的回放下载，涉及到了一些视频下载方面的技术。针对于一个完整视频的下载，目前市面上的主流做法是，先将整个视频流切片，存储到文件服务器中，在用户需要观看回放视频时。通过一个视频回源服务器，去文件服务器中逐个请求切片，返回给用户播放。
运营push发送数量较大，发送时间密集，同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
######################################################### # 硬盘显示被写满但是用du -sh /*查看时占用硬盘空间之和还远 #小于硬盘大小问的解决 #date:2010-06-09 #作者：老男孩---《老男孩linux就业培训中心 》 #QQ:31333741 #QQ交流群：385168604 #blog: http://oldboy.blog.51cto.com ##########################################################
2009年秋天，微软数据中心的一次服务器故障导致T-Mobile Sidekick手机存放在微软服务器上的用户数据全部丢失。这些数据包括通讯录、日程表、照片、待办事项等等；
从今年7月到现在转眼间转岗到淘宝部门已经有小半年了，最近刚刚经历人生中第一次双11实战，体验了一把系统经受高并发高流量的冲击的感觉，一个字爽，作为小白，在这小半年里面收获颇多，一个感悟是实战是提高一个人能力的唯一真理，只有真的动手去做了，才会知道会遇到什么问题。日常做项目时候不怕遇到问题如何解决，最怕有些情景考虑不到，而后者是需要经验累积起来的，一方面是试错的累积，一方面是通过书本或者思考源码得来的。来淘宝这半年来为了能够学到更多，从来不敢浪费时间，一边欣赏这人家如何用代码解决高并发高流量问题，一边学着人家如何用工具快速高效的查询系统瓶颈与查找线上问题。
上午同事反应MySQL连不上了，我到服务器上用"df -h"查一下磁盘，发现磁盘打满了。解决顺便记录一下流程：
在 Linux 上自建 MySQL 服务器，经常遇到各种无法启动或启动后异常的问题，本文列举一些常见问题的解决办法。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
“ 基本提到日志分析架构都会提到ELK Stack,基本上已经成为最长使用的日志分析架构。在日常的日志分析领域，简单的数据分析，数据BI等进行支持。”
之前写了一篇文章《Oracle-知识结构漫谈》 粗略的介绍了Oracle数据库接口，在这里再更加详细的描述一下，当做是对原有知识的巩固，温故知新。
接上一篇:【Graylog告警联动篇】部署webhook服务实现自动传参并自动执行shell脚本
问题起因 由于公司最开始的服务器在/var/lib/docker没有挂载存储,容量只有40G,导致服务器磁盘用满。现将原有的Docker目录数据进行迁移。
本文所有内容均来自于个人整理而成，其中解答均属个人观点，如有不正之处，烦请给予指正，谢谢！！！
从刚面试的问题回答中，能看得出你用了不少拙力背了不少题。直接拿这些技术点问，你可以回答。但同样是这些技术点，我换个场景来问用到了什么技术，你就像从没有听说过一样。当然不可否认你能通过背把这些内容记住也是一种能力，但作为招聘从事软件编程的码农来说，其实更希望是招聘那些通过实际场景积累下来技术经验研发人员，对各个技术点有张有弛，举一反三。这也是一个理科生该具备的学习编程的基本素质，也更具有培养价值。
队列通常用来实现消息（任务）的快速读写，即消息队列。消息队列的常用来解决如下问题：
再相对高效一点的方法是通过du的-d参数，或--max-depth，设置查询的目录深度，目录深度增加，所查询的目录，展示出来会很多，这个时候可以通过grep进行过滤
撸代码这么久，从之前简单的脚本，到单体应用，到最后的微服务，我们的应用总会因为各种奇奇怪怪的原因罢工，有些错误显而易见，而有些错误也会让人一时摸不到头脑。究其原因，还是需要加强自己的修养，多多总结，就能做到防患于未然。
在 MySQL 数据库中，sync_binlog 是一种重要的系统变量，主要用于控制二进制日志（binary logs ）的同步策略。
最近这周都是查测试环境的问题，比如，我上一篇写的问题排查：问题排查：nginx的反向代理感觉失效了一样 ，就是说这个事的。在文章里，最终查到是nginx的全连接队列满了（每个监听端口有个队列，完成三次握手的请求会进入这个监听端口的全连接队列，队列大小是只有128，比较小），我当时的解决方式，是把队列大小调大到了512，然后重启nginx，果然功能正常了。
2012～2014年，我们的业务开始使用一种新的互联网销售模式——秒杀抢购，一时间，各个产品线开始纷纷加入进来，今天秒杀门票，明天秒杀酒店，等等。各种活动是轮番登场，用户在不亦乐乎地玩着秒杀活动的同时，也对后端技术的支撑提出了一波又一波的挑战。
这个问题确实是服务器系统盘满了,mysql指定的临时文件目录满掉,大概就是这个意思.
企业平时租用和托管的服务器是有峰值承受限制的，一旦超过了该承受能力，就会导致服务器瘫痪，网站访问不了。而出现这样的直接原因就是在一段时间内，网站的访问量巨大，已经超出了服务器的承受能力。这样的例子比比皆是，以前春运期间，12306网站就频繁出现崩溃，因为那段时间网购火车票的人很多。
转载：运维研习社 如果我们的服务器配置了企业微信或者钉钉的报警,那么我们可能会收到如下的消息. image-20220117165235844 登录服务器，通过 df -Hl 查看 和告警信息一致，接着我们就是要找到导致磁盘空间满的目录或文件,如何找到占用空间大的目录或文件？一种比较笨的方法是，在根目录下，通过 du -hs 命令，列出各目录所占空间大小 之后再用同样的方法继续到对应目录下去找 再相对高效一点的方法是通过 du 的 - d 参数，或 --max-depth，设置查询的目录深度，目
由于Linux没有回收站功能，所以线上服务器上所有要删除的文件都会先移动到系统/tmp目录下，然后定期清除/tmp目录下的数据。这个策略本身没有问题，但是通过检查发现这台服务器的系统分区中并没有单独划分/tmp分区，这样/tmp下的数据其实占用了根分区的空间。既然找到了问题，那么删除/tmp目录下一些占空间较大的数据文件即可，检查/tmp下最大的三个数据文。
现象：打开vcenter服务器控制台，输入密码后卡在欢迎界面无响应，客户端也无法正常登陆。
Nginx服务器错误一般有以下8个原因，每一种原因下方，分别给出了解决的方法，如下： 1、请求的header过大。nginx默认的header长度上限是4k，如果超过了这个值,nginx会直接返回400错误。 解决方法：配置nginx.conf相关设置。可以通过以下2个参数来调整header上限：client_header_buffer_size 16k；large_client_header_buffers 4 16k。 2、上传文件过程中出现错误。这时浏览器显示“413 Request Entity Too Large”。这是因为没有设置client_max_body_size，这个参数默认只是1M，也就是说发布的文章内容大小不能超过1M。 解决方法：增加如下两行到nginx.conf的http{}段， 增大nginx上传文件大小限制：设置允许发布内容为8M：client_max_body_size 8M；client_body_buffer_size 128k。 另外如果运行的是php，那么还要检查php.ini，这个大小client_max_body_size要和php.ini中的如下值的最大值一致或者稍大，这样就不会因为提交数据大小不一致出现的错误：post_max_size = 8M；upload_max_filesize = 6M。 修改完配置后，别忘记重新加载。 3、客户端在为等到服务器相应返回前就关闭了客户端描述符。一般出现在客户端设置超时后，服务器主动关闭。 解决方法：根据实际Nginx后端服务器的处理时间修改客户端超时时间。 4、脚本错误（php语法错误、lua语法错误）。 解决方法：查看nginx_err_log php_err_log。 5、访问量过大，系统资源限制，不能打开过多文件。 磁盘空间不足。（access log开启可能导致磁盘满溢，服务器主动关闭）。 解决方法：修改/etc/sysctl.conf文件，并使用下面的命令确认： #sysctl -p。要使 limits.conf 文件配置生效，必须要确保 pam_limits.so 文件被加入到启动文件中。 6、后端服务无法处理，业务中断。 解决方法：从后端日志获取错误原因，解决后端服务器问题。 7、后端服务器在超时时间内，未响应Nginx代理请求。 解决方法：根据后端服务器实际处理情况，调正后端请求超时时间。 8、网站页面缓存过大。 解决方法：配置nginx.conf相关设置：fastcgi_buffers 8 128k；send_timeout 60。
小伙伴们，还记得上周五的【Friday Ask】问卷吗？ （点击图片可跳转至活动介绍） 本次趣味问答活动，大家都踊跃参与。根据答题分数&答题速度，我们统计出了本期获奖名单~一起来看看吧！ （为保护个人隐私，部分微信号做了处理） 恭喜以上20位兼顾智慧与速度的同学，获得第二期【Friday Ask】的大奖 获奖同学请于1月8日16:00前添加腾小云（微信号：TKEplatform）领奖 本期礼品是微信 抱枕or 抱枕（随机发放）~ 公布完获奖名单之后，一起来回顾一下“第二期问卷”吧。
2023年8月1号，腾讯云大数据 ES Serverless服务重磅发布，拥有自动弹性、完全免运维、极致成本、Elastic Stack生态兼容、灵活易用、稳定可靠等优势特性，提供开箱即用的云端Elasticsearch体验，助力企业高效上云！
Nginx的访问日志中，存在499状态码的日志。但常见4xx状态码只有400、401、403、404等，499并未在HTTP RFC文档。这499错误日志，在流量较大场景下，特别是面向Internet的Web站点场景下还是很常见 。
3、参数不是调的越大越好，参数调的太大也会可能会导致共享内存不足，会导致启动失败。
3、database is in recovery mode / is starting up 5
今天无意中发现了一个云栖社区举行的MySQL“第一季：挑战玄惭之 慢SQL性能优化赛”，在测试服务器上执行其测试脚本写入数据的时候报错提示如下， Multi-statement transaction required more than 'max_binlog_cache_size' bytes of storage,increase this mysqld variable and try agagin
在互联网服务中，最大的变数就在用户流量上。相比普通的服务，高并发的系统需要同时服务的在线人数会更多，所以对这类系统做容量设计时，我们就需要根据用户请求量和同时在线人数，来推算系统硬件需要投入多少成本。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
常见的互联网架构中，一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影，在我所服务的公司亦是如此。一般来说，应用内部的接口都是直接调用的，所谓的面向接口编程，应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行，数据格式往往采用json，即统一也方便各数据间做转换和取值，缓存一般使用redis或memcached，存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口，一般都需要进行压力测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导方向，以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉，用惯用的知识结构试图去解释，这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下：（部分接口为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx，3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照，没有实际意义）
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
作者：李振，腾讯云前端性能监控负责人 什么是前端性能监控（RUM） 腾讯云前端性能监控 (RUM) 是一站式前端监控解决方案，用户只需要安装 SDK 到自己的项目中，通过简单配置化，即可实现对用户页面质量的全方位守护，真正做到了低成本使用和无侵入监控。前端性能监控专注于 Web，小程序等大前端领域，主要关注用户页面性能（页面测速，接口测速，CDN 测速等）、质量（JS 错误，Ajax 错误等），并且通过联动腾讯云应用性能监控实现对前后端监控一体化的打通。点击了解 RUM 详情。 前端性能监控技术架构历史
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