在Linux系统内默认对所有进程打开的文件数量有限制（也可以称为文件句柄，包含打开的文件，套接字，网络连接等都算是一个文件句柄）
系统性能一直是一个受关注的话题，如何通过最简单的设置来实现最有效的性能调优，如何在有限资源的条件下保证程序的运作，ulimit 是我们在处理这些问题时，经常使用的一种简单手段。ulimit 是一种 Linux 系统的内键功能，它具有一套参数集，用于为由它生成的 shell进程及其子进程的资源使用设置限制。
问题现象： ping IP 提示 connect: Resource temporarily unavailable ping 域名（如baidu.com）提示 unknown host baidu.com
在确定最大连接数之前，先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{local ip, local port,remote ip,remote port}。
最近发现https://imgurl.org/ 自建CDN节点偶尔出现无法打开的情况，查看服务器负载不高，nginx连接数大概在1024后就无法处理，按理说nginx处理1024左右的并发还是绰绰有余的，但就是出现无法打开的情况，查看nginx错误日志，出现大量的“Too many open files”错误，大致意思就是说nginx无法打开更多的文件，看来问题并不在并发数上面。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
网上说什么的也有，你抄我的我抄你的，也是醉了，故自己综合查阅的资料，根据自己的理解和判断以及部分的实践整理下吧，也不敢保证都是对的，如果有比较大的错误，希望看到这篇文章的你提出来，大家共同进步！
进一步确认发现系统中存在过多JAVA进程的UDP会话，系统可用内存不足，新会话无法创建
找出已经删除但磁盘空间未释放的文件，如果文件已经删除，但实际的磁盘空间未释放，这个时候文件句柄 fd 相关信息还在内存中，可以通过 lsof 命令找出，比如打开文件的pid和读写文件的系统fd。
问题现象：我们的软件执行在Windows server 2003系统上，软件是一个接受文件软件，将接受的文件存于一个目录下，当执行到一定的时候，大概目录下有10w个文件的时候，就弹出“无法创建目录或文件”对话框，这是是我们catch到的异常。
我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
Nginx配置解释： nginx.conf文件 #运行用户 user nobody; #启动进程,通常设置成和cpu的数量相等 worker_processes 1; #全局错误日志及PID文件 #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info; #pid logs/nginx.pid; #工作模式及连接数上限 events { #ep
1、修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发 数 量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的 限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创 建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当 前用户进程打开的文件数限制： [speng@as4 ~]$ ulimit -n 1024 这表示当前用户的每个进程最多允许同 时打开1024个文件，这1024个文件中还得除去每个进
#运行用户 user nobody; #启动进程,通常设置成和cpu的数量相等 worker_processes 1; #全局错误日志及PID文件 #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info; #pid logs/nginx.pid; #工作模式及连接数上限 events { #epoll是多路复用IO(I/O Multiplex
1.命令行参数 -c </path/to/config> 为 Nginx 指定一个配置文件，来代替缺省的。路径应为绝对路径 -t 不运行，而仅仅测试配置文件。nginx 将检查配置文件的语法的正确性，并尝试打开配置文件中所引用到的文件。 -v 显示 nginx 的版本。 -V 显示 nginx 的版本，编译器版本和配置参数。 2.启动，重启和关闭 启动： nginx -c /xxxx/nginx/nginx.conf 关闭： ps -aux|grep nginx kill -9 nginx主进程号 3
我们知道在Linux中一切皆文件，那么一台服务器最大能打开多少个文件呢？Linux上能打开的最大文件数量受三个参数影响，分别是：
来源：https://www.cnblogs.com/txlsz/p/13683892.html
nginx有两种使用场景，负载均衡和http服务器，本文以一个php项目配置为实例，来解释nginx作为http服务器的最常用配置，关于nginx在负载均衡场景的使用，请参照另一篇《Nginx 负载均衡实现解读》。
通常说的网络，都是在TCP/IP协议族的基础上运作的，HTTP协议，只是这个协议族中的一个。
内核参数fs.file-max指定了系统范围内所有进程可打开的文件句柄的数量限制。 合理值计算方法：取决于内存，每1M内存可增加100个。默认情况下，不要将超过10%的内存用于文件。将文件句柄数设置太大的危害是，当大量的文件句柄都为sockets时，会占用大量的内存，这些内存都是不可交换的。要记得的是网络套接字连接符也是文件。对于百万级连接数的进程来说，要设置单个进程可打开的文件句柄数为百万个。 比如256G内存，应该配置的值为：256*0.1*1024*100=2621440 设置方式：
如果你的项目中支持高并发，或者是测试过比较多的并发连接。那么相信你一定遇到过“Too many open files”这个错误。
如非必须，关掉或卸载iptables防火墙，并阻止kernel加载iptables模块。这些模块会影响并发性能。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
这年头原创技术博文真心难写，不可能每天都有灵感，也不可能每天都出问题。而且技术教程也非常全面，不管是百度一下，你就知道，还是谷歌一把，你就找到，基本要啥有啥，只有你想得到，没有你搜不到。。。如果突然发现搜不到了，那恭喜你，你又可以来个原创研究项目了！ 之所以开篇吐槽这么多，也是因为张戈今天确实没东西写，又不想转载， 就来点伪原创吧！主要是更换域名之后，确实需要很长一段时间的原创文章来取得搜索引擎的信任！比如，大前天完全转载的《10 个超有趣的 Linux 命令》，百度就完全视而不见，而前天完全原创的《百度开
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。
前段时间有位朋友看完我之前的文章Locust + python + influxdb + grafana 展示性能压测QPS图表之后，咨询我如何安装Locust。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
一、 文件数限制修改 1、用户级别 查看Linux系统用户最大打开文件限制： # ulimit -n 1024 (1) vi /etc/security/limits.conf mysql soft nofile 10240 mysql hard nofile 10240 其中mysql指定了要修改哪个用户的打开文件数限制。 可用'*'号表示修改所有用户的限制；soft或hard指定要修改软限制还是硬限制；10240则指定了想要修改的新的限制值，即最大打开文件数(请注意软限制值要小于或等于硬限制)。 (
说这个问题是在是惭愧, 到底为什么惭愧结尾说, 事情是MYSQL 8.011 的一些机器的max_connections 经常被改为214, 而明明我们的设置的是2000的最大连接数, 但过一段时间就会被改为214.
使用可移动媒体实现文件交换以来，文件型数据的传输已成为部门、企业之间重要的数据传输方式，如何建立一种安全、高效、高容错、自动化的文件传输平台，已成为企业间资源共享，价值创新，实现优势互补重要课题。在国家大力支持信创产业、推进国产化进程的浪潮下，普元文件传输该如何应对新的机遇与挑战？
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
在大文件系统下, 单一inode表将会变得非常臃肿, 难以管理, 因此 ext2采用多个区块群组(group block), 每个区块群组均具有其 superblock, inode, block
人工智能是数据的消耗大户，对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。
近日，有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热，CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下，分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群，参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师，C3核心成员李明宇，国防科学技术大学教授，CCF大数据专家委员会委员李东升，云人科技联合创始人兼CEO吴朱华，Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录： Q：有一个场景：每天有近百GB数据增加，数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适？ A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
通过ulimit -n命令可以查看Linux系统里打开文件描述符的最大值，一般缺省值是1024，对一台繁忙的服务器来说，这个值偏小，所以有必要重新设置linux系统里打开文件描述符的最大值。那么应该在哪里设置呢？
以下测试都是在没有优化或修改内核的前提下测试的结果 1. 测试目的：ext3文件系统下filename最大字符长度 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： LENTH=`for i in {1..255};do for x in a;do echo -n $x;done;done` touch $LENTH 当增加到256时，touch报错，File name too long linux系统下ext3文件系统内给文件/目录命名，最长只能支持127个中文字符，英文则可以支持255个字符 2. 测试目的：ext3文件系统下一级子目录的个数限制 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： [root@fileserver maxdir]# for i in {1..32000};do mkdir $i;done mkdir: cannot create directory `31999': Too many links mkdir: cannot create directory `32000': Too many links ext3文件系统一级子目录的个数为31998(个)。 Linux为了cpu的搜索效率而规定的,要想改变数目大概要重新编译内核. 3. 测试目的：ext3文件系统下单个目录里的最大文件数 测试平台: RHEL5U3_x64 测试过程： 单个目录下的最大文件数似乎没什么特别限制，也是受限于所在文件系统的inode数限制： df -i或者使用tune2fs -l /dev/sdaX或者dumpe2fs -h /dev/sdaX查看可用inode数，后两个命令 输出结果是一样的，但是跟df所得出的可用inode数会有些误差，至今不明白什么原因。 网上常用两种解决办法： 1） 重新mkfs，ext3默认block大小4096 Bytes，block设置小一些inode数设置大一些 2） 使用loopback文件系统临时解决： 在/usr中（也可以在别处）创建一个大文件，然后做成loopback文件系统，将原来的文件移到这个 文件系统中，并将它mount到/usr下合适的位置。这样可以大大减少你/usr中的文件数目。但是系统 性能会有点损失。 4. 测试目的： 打开文件数限制（文件句柄、文件描述符） 测试平台： RHEL5U3_x64 ulimit -n 65535设置，或者/etc/security/limit.conf里设置用户打开文件数、进程数、CPU等
执行命令：ulimit -a即可查看当前Linux操作系统的最大进程数、最大文件数 示例：
HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop的一个分布式文件系统。 一、HDFS的主要设计理念 1、存储超大文件 这里的“超大文件”是指几百MB、GB甚至TB级别的文件。 2、最高效的访问模式是 一次写入、多次读取(流式数据访问) HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象。在数据集生成后，长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析都将设计该数据集的大部分数据甚至全部数据，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 3、运行在
其实ulimit的讲解不属于C或者C++ 语言范畴，他只是在我们日常开发或者线上linux运行环境不可缺少的工具。
作为一个EDI运维工程师，深知系统故障对于我们来说永远都是心中的痛，但避免故障的原因却总是相同的，总结起来就是这几个字：防患于未然。
windows下全然限定文件名称必须少于260个字符，文件夹名必须小于248个字符。
Redis的高性能和他的事件模型是密不可分的，最大程度上利用了单线程、非阻塞IO模型来快速的处理请求（单线程处理多链接）。这里存在一个问题，其实严格意义上来讲，Redis 是单线程对外提供服务，redis内部并不单线程的，还存在一些关于数据持久化的线程。
提起文件数据的传输功能，文件如何传输，如何保障传输的可靠性，不会出现数据错乱等问题是客户最为关心的问题。普元作为国内领先的软件基础平台与解决方案提供商，在这篇文章里，我将会和大家从架构和技术两个方面解密我所在职的这家公司产品家族中的大文件传输技术。 本文目录： 一、文件传输高可用架构 二、传输会话的控制 三、如何保障文件传输安全可靠 四、总结 一、文件传输高可用架构 大文件传输采用分布式的架构，它包括了三个重要的组成部分：BFT Agent，BFT Server，BFT Console。 BFT Serv
HRFS(Highly Reliable File System)是一种专为实时系统设计的事务型文件系统，除了基本功能，还有以下优势
在Linux中，每个进程分配的资源是有限制的，以防止某个进程耗尽系统资源，从而影响其他进程的正常运行。开发人员需要时刻关注这些资源的使用情况，避免资源异常导致系统问题。
读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿，这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条
通过Redis传输大文件是一种可行的方法，但它涉及到一些技术细节和潜在的挑战。在这篇文章中，我们将详细探讨使用Redis传输大文件的可能性，包括其优缺点、实现方式以及最佳实践。
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