🤔 Какая разница между deployment и stateful set?

Это контроллеры, используемые для управления подами, но они предназначены для различных типов приложений и имеют разные функции. Разница между ними связана с тем, как они управляют жизненным циклом подов, сетевой идентичностью, постоянством данных и порядком развертывания.

🚩Что такое Deployment?

Используется для управления статическими или бесстаточными приложениями, где порядок запуска подов, их идентичность и состояние не имеют значения.

🟠Бесстаточные приложения
Примеры: веб-серверы, микросервисы, обработка очередей. Каждый под одинаков, и потеря одного из них не нарушает работу приложения.
🟠Порядок развертывания
Поды запускаются и удаляются в любом порядке. Если под удаляется, создается новый с другой идентичностью.
🟠Сетевой доступ
Поды доступны через Service, но они не сохраняют фиксированные сетевые имена.
🟠Обновления
Поддерживает обновления без простоя (rolling updates). Умеет откатываться на предыдущую версию.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.21.6

🚩Что такое StatefulSet?

Используется для управления состоянием и обеспечивает упорядоченность и идентичность подов. Это важно для приложений, где требуется сохранение данных, стабильные идентификаторы или порядок операций.

🟠Состояние приложения
Примеры: базы данных (MySQL, PostgreSQL), системы очередей (Kafka), распределенные системы (Cassandra, Elasticsearch). Каждый под имеет уникальный идентификатор и связан с определенным хранилищем данных.

🟠Порядок развертывания
Поды запускаются, обновляются и удаляются строго в определенном порядке (0, 1, 2...). Это важно для приложений, где один узел должен быть доступен перед запуском другого.

🟠Сетевой доступ
Каждый под имеет фиксированное имя (например, pod-0, pod-1), что упрощает взаимодействие между подами.

🟠Обновления
Выполняются поэтапно, с учетом порядка.

🟠Постоянство данных
Поды используют PersistentVolumeClaim (PVC) для сохранения данных. Даже если под удален, данные остаются на диске и доступны после повторного запуска.

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: mysql
spec:
  serviceName: "mysql-service"
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      containers:
      - name: mysql
        image: mysql:5.7
        volumeMounts:
        - name: mysql-data
          mountPath: /var/lib/mysql
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: mysql-data
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi

🚩Когда использовать что?

🟠Используйте `Deployment`
Бесстаточное. Требует быстрой масштабируемости. Не зависит от порядка запуска подов.
🟠Используйте `StatefulSet`
Требует сохранения данных между перезапусками. Зависит от фиксированной идентичности подов. Требует упорядоченного запуска или удаления.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличаются Deployment и ReplicaSet?

Управляет поддержанием заданного числа реплик подов, обеспечивая их наличие и работоспособность. Deployment — более высокий уровень абстракции, который использует ReplicaSet для управления подами и добавляет возможности для обновлений, откатов и управления версиями.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое брокеры сообщений?

Это программные системы, которые позволяют обмениваться данными между разными компонентами приложения или между различными приложениями. Они действуют как посредники, принимая сообщения от отправителей (producers) и доставляя их получателям (consumers).

🚩Основные функции брокеров сообщений

🟠Прием и маршрутизация сообщений
Сообщения отправляются от одного компонента и доставляются нужному получателю. Брокер определяет, куда отправить сообщение, используя темы (topics), очереди (queues) или маршруты (routing keys).

🟠Асинхронное взаимодействие
Отправитель может передать сообщение, не дожидаясь его обработки, что повышает производительность системы.

🟠Очереди сообщений
Если получатель временно недоступен, сообщение сохраняется в очереди до тех пор, пока оно не будет доставлено.

🟠Гарантированная доставка
Некоторые брокеры предоставляют механизмы подтверждения получения сообщений (acknowledgment), чтобы избежать их потери.

🟠Распределение нагрузки
Сообщения могут быть обработаны несколькими получателями, что позволяет распределить нагрузку между ними.

🟠Фильтрация и маршрутизация
Сообщения доставляются только тем потребителям, которые их ожидают, используя фильтры или ключи маршрутизации.

🚩Примеры использования брокеров сообщений

🟠Микросервисы
Компоненты приложения обмениваются данными через брокер, что позволяет им оставаться изолированными и независимыми.

🟠Логирование и мониторинг
Сбор логов и метрик от множества источников с их дальнейшей обработкой.

🟠Управление задачами
Постановка задач в очередь для выполнения одним или несколькими воркерами.

🟠Интеграция систем
Связывание разнородных систем, которые обмениваются данными.

🚩Примеры брокеров сообщений

🟠RabbitMQ
Протокол: AMQP (Advanced Message Queuing Protocol). Поддерживает очереди, маршрутизацию, подтверждения доставки. Хорошо подходит для сложных сценариев с разными типами маршрутизации.

🟠Apache Kafka
Протокол: Проприетарный. Отличается высокой производительностью и надежностью. Используется для потоковой обработки данных, аналитики в реальном времени.

🟠Redis (Pub/Sub)
Протокол: Redis. Простая и быстрая модель pub/sub. Хорошо подходит для временных сообщений без сохранения состояния.

🟠ActiveMQ
Протокол: AMQP, STOMP, MQTT. Гибкий и совместимый с различными сценариями.

🟠NATS
Легковесный и быстрый брокер для приложений, требующих низкой задержки.

🚩Как работают брокеры сообщений

Producers (отправители) отправляют сообщение в брокер.
Брокер размещает сообщение в соответствующей очереди или теме.
Consumers (получатели) получают сообщение: Либо сразу, если они активны. Либо позже, если оно сохраняется в очереди.

🚩Пример использования RabbitMQ

1⃣Отправитель публикует сообщение в очередь:

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
connection.close()

2⃣Получатель забирает сообщение из очереди:

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received {body}")

channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
channel.start_consuming()

🚩Плюсы использования

➕Разделение ответственности
Компоненты системы сосредотачиваются на своих задачах, а не на доставке данных.
➕Масштабируемость
Легко добавлять новых потребителей или отправителей.
➕Устойчивость к сбоям
Брокеры обеспечивают сохранность сообщений, даже если один из компонентов временно недоступен.
➕Гибкость
Возможность использовать различные стратегии маршрутизации и обработки данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое провайдеры в Terraform?

Это плагины, которые позволяют взаимодействовать с облачными сервисами, API или другими системами.
1. Они управляют ресурсами, такими как виртуальные машины, базы данных или сети.
2. Каждый провайдер содержит набор команд для создания, обновления и удаления инфраструктуры.
3. Примеры: AWS, Azure, Google Cloud.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что произойдет если под не пройдет readiness пробу?

Если под (Pod) в Kubernetes не пройдет readiness-пробу (readiness probe), он будет считаться не готовым для обработки запросов.

🚩Что делает readiness-проба?

Readiness-проба используется для определения того, готов ли контейнер в поде обрабатывать входящие запросы. Если проба не проходит, Kubernetes исключает этот под из списка доступных для обслуживания запросов (например, через Service).

🚩Основные последствия

🟠Под не будет получать трафик через Service
Kubernetes автоматически исключает под из группы Endpoints для соответствующего сервиса. Другие компоненты системы, обращающиеся к сервису, не будут направлять запросы в этот под.

🟠Под продолжает работать
Под не будет удален или перезапущен. Kubernetes продолжит проверять его состояние readiness-пробой до тех пор, пока он не станет готовым.

🟠Нет влияния на liveness-пробу
Если readiness-проба не проходит, это не влияет на liveness-пробу. Под будет работать, пока не нарушена его "жизнеспособность".

🟠Аварийное поведение приложения может быть скрыто
Если под зависнет или будет не в состоянии обработать запросы, но при этом не нарушит liveness-пробу, он останется запущенным, но не будет получать трафик.

🚩Как это выглядит на практике?

Пример readiness-пробы

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
    readinessProbe:
      httpGet:
        path: /
        port: 80
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 10

🚩Сценарий

🟠На старте
После создания пода Kubernetes ждет initialDelaySeconds (5 секунд) перед выполнением первой проверки. Если / не отвечает на HTTP-запрос, под считается не готовым.

🟠Если проба продолжает проваливаться
Kubernetes исключает под из группы доступных эндпоинтов. Под остается запущенным, и проба выполняется каждые periodSeconds (10 секунд), пока под не станет готовым.

🚩Что произойдет с трафиком?

Если под — единственный в сервисе: Запросы к сервису вернут ошибку (например, 503 Service Unavailable), так как ни один под не готов.
Если подов несколько: Трафик перенаправляется на другие поды, готовые обрабатывать запросы.

🚩Как это помогает?

🟠Обеспечивает стабильность приложения
Под начинает обрабатывать трафик только после полной инициализации.

🟠Улучшает отказоустойчивость
В случае проблем с подом система перенаправляет запросы на другие экземпляры.

🟠Поддерживает обновления без простоя
Во время обновления подов через Deployment новые поды добавляются в пул доступных только после успешного прохождения readiness-проб.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем DevOps отличается от Agile?

1. Agile: фокусируется на гибкости и итеративной разработке, улучшая взаимодействие между разработчиками и бизнесом.
2. DevOps: охватывает весь жизненный цикл ПО, включая автоматизацию, CI/CD и поддержку инфраструктуры.
3. Agile — это методология, а DevOps — практический подход, объединяющий разработку и эксплуатацию.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое data source в графане?

Это источник данных, с которым Grafana может взаимодействовать для построения графиков, панелей мониторинга (dashboards) и выполнения запросов. Data Source определяет, как Grafana подключается к внешним системам мониторинга, базам данных или API для получения метрик, логов или другой информации.

🚩Основные аспекты

🟠Типы Data Source
Grafana поддерживает множество типов источников данных, включая:
Системы мониторинга:
Prometheus
Zabbix
InfluxDB
Graphite
Лог-агрегаторы:
Loki
Elasticsearch
Splunk
Облачные сервисы:
AWS CloudWatch
Google Cloud Monitoring
Azure Monitor
Реляционные базы данных:
MySQL
PostgreSQL
API или внешние плагины:
JSON API
OpenTelemetry

🟠Функции Data Source
Подключение: Определяет параметры для соединения с внешним хранилищем данных, такие как URL, токены аутентификации, логин/пароль. Выполнение запросов: Обеспечивает интерфейс для написания запросов к данным через встроенный редактор запросов Grafana. Форматирование данных: Конвертирует данные из формата, предоставляемого источником, в формат, понятный Grafana.

🟠Добавление Data Source
Добавление источника данных выполняется через веб-интерфейс Grafana:
Зайдите в Settings → Data Sources.
Нажмите кнопку Add data source.
Выберите нужный тип источника (например, Prometheus).
Настройте параметры подключения (например, URL, токен, порт).
Нажмите Save & Test, чтобы проверить соединение.

🟠Примеры запросов
Для Prometheus:

rate(http_requests_total[5m])

Для MySQL

SELECT time, value FROM metrics WHERE time > NOW() - INTERVAL 1 HOUR;

🚩Особенности Data Source

🟠Кастомизация
Вы можете устанавливать плагины для подключения к нестандартным источникам данных. Grafana Marketplace предлагает плагины для расширения функциональности.

🟠Мульти-сорсинг
Один дашборд может использовать несколько источников данных, что позволяет объединять данные из разных систем.

🟠Глобальные переменные
Источники данных могут использовать глобальные параметры, такие как время ($__timeFilter), для унификации запросов.

🟠Безопасность
Поддержка различных методов аутентификации: токены, ключи API, OAuth.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какая файловая система бывает с динамическими inode?

1. Файловая система ext4 поддерживает динамическое выделение inode.
2. Это позволяет увеличивать количество inode в зависимости от потребностей, уменьшая ограничение на число файлов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что внутри директории Linux: /proc?

Это виртуальная файловая система, предоставляющая доступ к информации о процессах и системе в реальном времени. Она не занимает место на диске, так как данные в ней формируются ядром Linux динамически. Эта файловая система называется procfs (процессная файловая система).

🚩Основное назначение `/proc`

Предоставляет информацию о запущенных процессах, ресурсах системы и конфигурации ядра. Позволяет взаимодействовать с ядром, изменять параметры системы и получать данные о состоянии процессов.

🚩Ключевые элементы внутри `/proc`

🟠Каталоги с идентификаторами процессов (`/proc/[PID]`)
Каждый процесс в системе имеет каталог в /proc, название которого соответствует его PID (Process ID). В этих каталогах содержится информация о конкретном процессе:
/proc/[PID]/cmdline: Команда, запустившая процесс.
/proc/[PID]/cwd: Символическая ссылка на текущую рабочую директорию процесса.
/proc/[PID]/exe: Символическая ссылка на исполняемый файл процесса.
/proc/[PID]/fd: Директория с открытыми файловыми дескрипторами.
/proc/[PID]/status: Детализированная информация о состоянии процесса (UID, GID, память и т.д.).

🟠Файлы системы
/proc/cpuinfo
Информация о процессоре (модель, частота, количество ядер).

cat /proc/cpuinfo

/proc/meminfo
Информация о памяти (доступная память, кэш, использованная память).

cat /proc/meminfo

/proc/diskstats: Статистика ввода-вывода для дисков.
/proc/uptime: Время работы системы с момента загрузки.
/proc/loadavg: Средняя нагрузка на систему за последние 1, 5 и 15 минут.

🟠Конфигурационные файлы ядра
/proc/sys: Содержит настраиваемые параметры ядра. Например, можно изменить значение максимального количества открытых файлов:

echo 100000 > /proc/sys/fs/file-max

Некоторые популярные настройки
/proc/sys/net/ipv4/ip_forward: Управление пересылкой IPv4-пакетов.
/proc/sys/kernel/pid_max: Максимальный PID, который может быть назначен процессу.

🟠Сетевые интерфейсы
/proc/net:
Информация о сетевых соединениях и интерфейсах.
Примеры:
/proc/net/dev: Статистика сетевых интерфейсов.
/proc/net/tcp: Состояние TCP-соединений.

🟠Информация об устройствах
/proc/devices: Список всех зарегистрированных устройств (символьных и блочных).
/proc/partitions: Информация о разделах жесткого диска.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое OOM?

Это ситуация, когда системе не хватает памяти для выполнения процессов.
1. В Linux активируется OOM-Killer, чтобы завершить некоторые процессы и освободить память.
2. Это обычно происходит при недостатке оперативной памяти или неправильной конфигурации ресурсов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что используется внутри докер контейнера?

Внутри Docker-контейнера используется изолированная среда, которая позволяет запускать приложения в предсказуемом и воспроизводимом окружении. Контейнер предоставляет доступ к базовой файловой системе, процессам, сетевым интерфейсам и другим ресурсам, изолированным от хоста и других контейнеров. Давайте разберем основные компоненты, которые используются внутри Docker-контейнера.

🟠Файловая система
Каждый контейнер имеет собственную файловую систему, основанную на многослойной архитектуре. Это изолированное пространство предоставляет доступ к: Образу Docker (image): Базовый набор файлов, определенных в Docker Image. Copy-on-write (COW): Контейнеры используют copy-on-write слой для изменений. Базовый образ остается неизменным, а любые изменения записываются в слой контейнера. Точки монтирования: Возможность монтировать директории хоста или сетевые тома (volumes) для сохранения данных.

docker run -v /host/path:/container/path nginx

🟠Процессы
В контейнере запускаются процессы, как в обычной операционной системе. Главный процесс контейнера (например, команда из CMD или ENTRYPOINT) работает с PID 1 и отвечает за выполнение приложения. Процессы внутри контейнера изолированы от процессов на хосте благодаря использованию Linux namespaces.

docker exec <container_id> ps aux

🟠Сетевые интерфейсы
Docker-контейнеры используют виртуальные сетевые интерфейсы для связи:
veth-pair: Каждый контейнер имеет виртуальный интерфейс, подключенный к мосту (docker0 по умолчанию).
Типы сетей:
bridge (по умолчанию): Локальная сеть между контейнерами.
host: Контейнер использует сетевой стек хоста.
none: Полностью изолированный контейнер без сети.
overlay: Сеть для соединения контейнеров на разных хостах.

docker network create my_network
docker run --network my_network nginx

🟠Ресурсы хоста (CPU, память, диски)
Контейнеры используют ресурсы хоста, но их потребление можно ограничить:
CPU: Контейнер может использовать определенную долю процессора.

docker run --cpus="2" nginx

Память: Лимит на использование оперативной памяти.

docker run -m 512m nginx

I/O (диск): Возможность ограничения операций чтения/записи.

docker run --device-read-bps=/dev/sda:1mb nginx

🟠Изоляция (Namespaces и Control Groups)
Docker использует технологии изоляции, встроенные в ядро Linux:
Namespaces: Обеспечивают изоляцию пространства имен (PID, сети, файловой системы и т.д.). Control Groups (cgroups): Управляют использованием ресурсов (CPU, RAM, I/O).

lsns

🟠Среда выполнения (Runtime)
Docker-контейнеры работают благодаря среде выполнения, например:
runc: Легковесное средство выполнения контейнеров, совместимое со стандартом OCI. containerd: Менеджер для запуска контейнеров, который Docker использует для взаимодействия с низкоуровневыми компонентами.

🟠Настройки и переменные среды
Контейнер может быть настроен с использованием:
Переменных среды: Устанавливаются через ENV в Dockerfile или с помощью флага -e.

docker run -e ENV_VAR=value nginx

Аргументов при сборке: Используются в Dockerfile через ARG.

ARG BUILD_VERSION

🟠Приложение или служба
Главное, что работает внутри контейнера, — это само приложение: Например, веб-сервер (Nginx, Apache) или база данных (MySQL, PostgreSQL). Контейнеры упрощают запуск приложений с предсказуемыми зависимостями.

🟠Логи и мониторинг
Docker предоставляет возможность просматривать логи контейнера и собирать метрики
Логи

docker logs <container_id>

Информация о контейнере

docker inspect <container_id>

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как Linux выбирает, какой из процессов завершить?

1. Linux использует OOM-Killer, который выбирает процесс для завершения на основе приоритета (oom_score).
2. Процессы с большим потреблением памяти и низким приоритетом чаще всего завершаются.
3. Значение oom_score_adj позволяет вручную настроить чувствительность процесса к OOM-Killer.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как настраивать графики на панели графаны?

Настройка графиков на панели Grafana позволяет визуализировать данные из подключенных источников в удобной и наглядной форме.

1⃣Создание новой панели (Panel)
Откройте существующий дашборд или создайте новый: Перейдите в раздел Dashboards → New Dashboard.
Нажмите Add new panel для добавления панели.

2⃣Выбор источника данных
В интерфейсе панели в разделе Query выберите источник данных (Data Source) из выпадающего списка. Например, Prometheus, InfluxDB, MySQL, Elasticsearch. Подключение источника данных настраивается через Configuration → Data Sources.

3⃣Написание запроса для графика
Каждый источник данных имеет свой язык запросов. Примеры:
Prometheus

rate(http_requests_total[5m])

MySQL

SELECT time, value FROM metrics WHERE time > NOW() - INTERVAL 1 HOUR;

Elasticsearch: Используйте Lucene или Elasticsearch Query DSL.

4⃣Настройка визуализации
В разделе Visualization выберите тип графика: Time series (график по времени). Bar chart (столбчатая диаграмма). Gauge (гейдж/индикатор). Table (таблица). Pie chart (круговая диаграмма, доступна через плагин).
Настройте параметры визуализации: Линии, точки, области (lines, points, fill). Цвета линий, область графика. Подписи данных.

5⃣Форматирование данных
В разделе Transform: Преобразуйте данные (группировка, сортировка, вычисления). Добавьте фильтры или агрегируйте данные. В разделе Overrides: Настройте специфичные параметры для отдельных рядов данных (цвета, форматы отображения).

6⃣Настройка временного интервала
Выберите временной диапазон панели в правом верхнем углу дашборда: Например, последние 5 минут, 1 час, 24 часа. Установите параметры временного сдвига, если нужно отображать данные за конкретный период.

7⃣Настройка подписей и описаний
В разделе Panel settings: Укажите название панели. Добавьте описание для контекста.

8⃣Сохранение дашборда
Нажмите Save dashboard. Укажите имя дашборда и добавьте теги (опционально) для удобного поиска.

🚩Полезные фишки

🟠Панели Variables
Позволяют создавать динамические фильтры. Например, добавьте переменную для выбора имени хоста:

label_values(node_cpu_seconds_total, instance)

🟠Плагины визуализации
Установите дополнительные плагины из Grafana Marketplace (например, Pie Chart, Worldmap Panel).

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

📊 Реклама в сети телеграм каналов easyoffer
✈️ Для заказа пишите @easyoffer_adv

easyoffer
Backend

Python | Вопросы
Python | Удалёнка
Python | LeetCode
Python | Тесты

Frontend | Вопросы
Frontend | Удалёнка
JavaScript | LeetCode
Frontend | Тесты

Java | Вопросы
Java | Удалёнка
Java | LeetCode
Java | Тесты

Тестировщик | Вопросы
Тестировщик | Удалёнка
Тестировщик | Тесты

Data Science | Вопросы
Data Science | Удалёнка
Data Science | Тесты

C# | Вопросы
C# | Удалёнка
C# | LeetCode
C# | Тесты

C/C++ | Вопросы
C/C++ | Удалёнка
C/C++ | LeetCode
C/C++ | Тесты

Golang | Вопросы
Golang | Удалёнка
Golang | LeetCode
Golang | Тесты

DevOps | Вопросы
DevOps | Удалёнка
DevOps | Тесты

PHP | Вопросы
PHP | Удалёнка
PHP | LeetCode
PHP | Тесты

Kotlin | Вопросы
Kotlin | Удалёнка
Kotlin | LeetCode
Kotlin | Тесты

Swift | Вопросы
Swift | Удалёнка
Swift | LeetCode
Swift | Тесты

📊 Реклама в сети телеграм каналов easyoffer
✈️ Для заказа пишите @easyoffer_adv

🤔 Какой из сигналов SIGTERM / SIGKILL вызывает команда kill?

1. По умолчанию команда kill отправляет сигнал SIGTERM, который корректно завершает процесс.
2. Сигнал SIGKILL (с параметром -9) немедленно завершает процесс, минуя его обработчики.
3. SIGTERM предпочтителен для аккуратного завершения, а SIGKILL — для принудительного.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 По какой причине inode могут закончиться?

Это структуры данных, которые хранят информацию о файлах и каталогах. Каждый файл или каталог на диске ассоциируется с одним inode, который содержит метаданные файла, такие как его размер, разрешения, временные метки, ссылки на блоки данных и т.д. Количество inode на файловой системе обычно определяется в момент её создания и не может быть изменено без переформатирования или значительных изменений в файловой системе.

🚩Причины исчерпания

🟠Большое количество мелких файлов
Одной из наиболее частых причин исчерпания inode является наличие очень большого количества маленьких файлов на файловой системе. Поскольку каждый файл использует как минимум один inode, системы с большим количеством мелких файлов могут исчерпать доступные inode, даже если дисковое пространство по-прежнему доступно.

🟠Недостаточное количество выделенных inode
При создании файловой системы, если количество выделенных inode было рассчитано неправильно (слишком мало для предполагаемого использования), это может привести к раннему их исчерпанию. Это особенно актуально для серверов или систем, где ожидается большое количество файлов.

🟠Особенности файловой системы
Некоторые файловые системы, такие как Ext3 или Ext4, имеют фиксированное соотношение inode к объёму файловой системы, которое задаётся при их создании. Если создать файловую систему с недостаточным количеством inode для конкретного случая использования, то в дальнейшем это может стать проблемой.

🚩Решения проблемы исчерпания

🟠Проверка использования
С помощью команды df -i можно проверить, сколько inode используется и сколько ещё доступно в вашей файловой системе.

🟠Очистка файловой системы
Удаление ненужных или временных файлов может освободить inode.

🟠Изменение файловой системы
Если возможно, можно увеличить количество inode путём изменения файловой системы или пересоздания файловой системы с более высоким количеством inode. Для файловых систем, таких как XFS или некоторые конфигурации Btrfs, можно динамически добавлять inode.

🟠Использование других файловых систем
Переход на другую файловую систему, которая не имеет строгих ограничений на количество inode (например, Btrfs или ZFS), может быть решением для систем с большим количеством маленьких файлов.

🟠Архивирование
Программы и процессы, которые создают большое количество мелких файлов, могут модифицироваться для хранения данных в формате архивов вместо отдельных файлов, что снижает потребление inode.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое хендлеры?

Это обработчики событий или сигналов, которые выполняются в ответ на определённые действия в системе.
1. В Ansible хендлеры запускаются только при изменении задач, к которым они привязаны.
2. В программировании они применяются для управления асинхронными событиями, например, обработка HTTP-запросов или системных сигналов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое cherry pick?

Это команда в системе контроля версий Git, которая позволяет выбрать отдельные коммиты из одной ветки и применить их к другой ветке. Это полезно, когда вы хотите перенести конкретные изменения (коммиты) в текущую ветку, не выполняя слияние всей ветки.

🚩Когда используется

🟠Применение отдельных изменений
Когда нужно перенести конкретные исправления или функции из одной ветки в другую, не сливая все изменения из исходной ветки.
🟠Быстрое исправление ошибок
Когда найденное исправление в одной ветке нужно срочно применить в другой, например, из ветки разработки в ветку релиза.
🟠Избежание сложного слияния
Когда слияние всей ветки может привести к конфликтам или нежелательным изменениям, cherry-pick позволяет аккуратно перенести только нужные коммиты.

🚩Примеры использования

🟠Простого `cherry-pick`
Перенос одного коммита из другой ветки.

# Переключитесь на ветку, куда вы хотите применить изменения
git checkout target-branch

# Выполните cherry-pick коммита
git cherry-pick <commit-hash>

🟠Применения нескольких коммитов
Перенос нескольких коммитов из другой ветки.

# Переключитесь на ветку, куда вы хотите применить изменения
git checkout target-branch

# Выполните cherry-pick нескольких коммитов
git cherry-pick <commit-hash-1> <commit-hash-2> <commit-hash-3>

🟠Применения диапазона коммитов
Перенос диапазона коммитов из другой ветки.

# Переключитесь на ветку, куда вы хотите применить изменения
git checkout target-branch

# Выполните cherry-pick диапазона коммитов
git cherry-pick <start-commit-hash>..<end-commit-hash>

🚩Разрешение конфликтов

1⃣Разрешите конфликты в файлах.

2⃣Добавьте изменения в индекс

git add <filename>   

3⃣Завершите процесс cherry-pick

git cherry-pick --continue   

🚩Прерывание

Если вы хотите прервать процесс cherry-pick, можно использовать команду

git cherry-pick --abort

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое системные вызовы и системные сигналы?

1. Системные вызовы: интерфейс между приложениями и ядром ОС, который позволяет программам запрашивать ресурсы, например, операции ввода-вывода, управление процессами или памятью.
2. Системные сигналы: механизмы ОС для уведомления процессов о событиях, таких как завершение работы (SIGTERM) или ошибка (SIGSEGV).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что возвращает функция в bash?

В Bash функция возвращает код завершения (exit status), который представляет собой числовое значение от 0 до 255. Это значение используется для указания успешного или неуспешного выполнения функции. По умолчанию, если явно не указано возвращаемое значение, функция возвращает код завершения последней выполненной команды внутри нее.

🚩Как возвращать значения из функции?

🟠Код завершения (exit status)
Чтобы явно задать код завершения функции, используется команда return.

my_function() {
    if [[ $1 -gt 0 ]]; then
        return 0  # Успех
    else
        return 1  # Ошибка
    fi
}

my_function 5
echo $?  # Выведет 0 (успех)

🟠Вывод данных через `echo`
Для передачи данных из функции (например, строки или числа) можно использовать echo. Вывод можно перехватить через подстановку команд $()

my_function() {
    echo "Hello, $1!"
}

result=$(my_function "world")
echo "$result"  # Выведет "Hello, world!"

🟠Изменение глобальных переменных
Функция может менять значения глобальных переменных, которые затем используются за ее пределами

my_function() {
    result=$(( $1 + $2 ))
}

my_function 3 7
echo $result  # Выведет 10

🚩Почему это важно?

🟠Код завершения
Используется в сценариях для проверки, выполнилась ли функция успешно. Значение 0 обычно означает успех, а любое другое число — ошибку.

🟠Вывод через `echo`
Удобен для передачи данных из функции.

🟠Изменение переменных
Полезно, если функция должна сохранять данные для дальнейшей обработки.

# Функция проверки файла
check_file() {
    if [[ -f $1 ]]; then
        echo "Файл $1 существует."
        return 0
    else
        echo "Файл $1 не найден."
        return 1
    fi
}

# Вызов функции
check_file "/etc/passwd"
status=$?  # Сохраняем код завершения
if [[ $status -eq 0 ]]; then
    echo "Продолжаем работу..."
else
    echo "Останавливаемся из-за ошибки."
fi

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний