一次用户最大进程数报错

文章讲述了在开发过程中kbj用户无法连接终端的问题,通过编辑`/etc/security/limit.conf`增加kbj用户的进程数量限制,以及使用`ulimit`和命令行工具(如lsof和psaux)来检查和调整用户资源限制,确保了用户权限和系统稳定。

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背景:一次开发反应一台机器kbj用户连不上终端

我用root用户可以连上。但是su - kbj 报错:资源暂时不可用

解决方法:

vim /etc/security/limit.conf  

        kbj   soft   nproc   65535        #设置kbj用户进程数量告警的阈值
        kbj   hard   nproc   65535       #设置kbj用户最大进程的限制数量

解释:

soft xxx: 代表警告的设定,可以超过这个设定值,但是超过后会有警告

hard xxx : 代表严格的设定,不允许超过这个设定的值。

nofile:  是每个进程可以打开的文件数限制

nproc  : 是操作系统级别对每个用户创建的进程数限制

ulimit -u 65535     #临时设置最大进程数

查看一下

ulimit  -a  

现在可以切换到kbj用户了

另一种解决方法参考:http://t.csdnimg.cn/WfQIH

拓展:

lsof | grep username | wc -l           #查看指定用户的最大文件打开数

 ps aux | grep -i kbj | wc -l              #查看指定用户正在使用的进程数

     

<think>好的,我现在需要回答用户关于MongoDB一次性最多能插入多少数据而不影响云端运行的问题。首先,我得理解用户的需求。他们可能在进行批量插入操作,担心数据量过大会导致数据库崩溃或报错,所以想知道安全的上限。 我应该从MongoDB的默认设置开始考虑。记得MongoDB有一个默认的插入批量大小限制,比如16MB的单个文档大小限制。但用户问的是批量插入的数量,而不是单个文档的大小。这时候需要区分单个文档大小和批量操作的大小。 接下来,批量插入的最大数量可能受到不同因素的影响。比如,MongoDB驱动程序可能对批量操作有默认的限制。例如,Node.js驱动默认的批量插入最大是1000个文档。如果超过这个数量,驱动会自动拆分成多个批次。需要确认不同驱动的情况,但用户可能想知道的是云端环境下的通用情况,比如在Atlas上的限制。 另外,云服务提供商如MongoDB Atlas可能有自己的限制。比如,Atlas免费层可能有存储和性能的限制,但具体到批量插入,可能需要考虑oplog的大小、内存和网络带宽。如果一次性插入太多数据,可能导致主节点oplog无法及时同步,引发复制延迟,甚至影响集群性能。 内存也是一个因素。批量插入大量数据时,如果超过可用内存,可能触发磁盘交换,导致性能下降。这时候,虽然数据库不会崩溃,但响应会变慢,影响用户体验。需要建议用户分批次插入,比如每次插入1000到10000个文档,根据文档大小调整。 还要考虑索引的影响。如果集合有多个索引,插入数据时会更新索引,增加写入的开销。建议在批量插入前暂时删除非必要索引,插入完成后再重建,这样可以提高性能。 另外,写确认(write concern)的设置也会影响。如果设置为较高的级别(如majority),每次插入需要等待更多节点确认,增加延迟。在批量插入时,适当降低写确认级别可能提升性能,但需权衡数据持久性的需求。 用户可能还需要考虑网络延迟和超时问题。如果批量太大,网络传输时间过长,可能导致请求超时。分批次处理可以减少单次请求的时间,避免超时错误。 总结起来,虽然没有一个固定的数字,但需要综合文档大小、驱动限制、云服务限制、硬件资源等因素。建议用户进行分批次插入,监控系统资源使用情况,如CPU、内存、磁盘IO和网络带宽,根据实际情况调整批次大小。同时,进行性能测试,找到适合自己应用场景的最佳批量大小。</think>关于MongoDB一次性插入数据的极限问题,需要从多个层面综合分析,以下是分步说明: --- ### 一、**MongoDB官方限制** 1. **单次请求体大小限制** MongoDB默认限制单个请求体大小为 **16MB**(对应`maxBsonObjectSize`参数)。 - 若单次插入的文档总大小超过16MB,操作会直接报错。 - ✅ **解决方案**:批量插入时需确保每批次数据总量 < 16MB。 2. **批量插入文档数量限制** - MongoDB驱动(如Node.js/Python)默认单次批量插入上限为 **1000个文档**,超量会自动拆分多批次。 - 可通过`ordered:false`参数提升性能,但需容忍无序插入。 --- ### 二、**云端环境关键因素** 1. **Atlas服务层限制** - **免费层(M0)**:最大连接数/内存/存储较低,建议单次插入 < 1000文档。 - **付费层(M10+)**:可承受更高负载,但仍需根据实例配置(CPU/RAM)调整。 2. **硬件资源瓶颈** - **内存**:插入时会占用内存生成`WiredTiger`缓存。若数据量远超内存容量,会触发磁盘交换,导致性能骤降。 - **磁盘IO**:高并发写入可能超出磁盘吞吐量,引发队列堆积。 - ✅ **建议**:通过分批次插入(如每次1万文档),并监控`mongostat`的`dirty cache%`指标。 --- ### 三、**优化实践方案** 1. **分批次插入** ```javascript // 示例:Node.js分批次插入(每批1000文档) const batchSize = 1000; for (let i=0; i<totalDocs; i+=batchSize) { const batch = docs.slice(i, i+batchSize); await db.collection.insertMany(batch, { ordered: false }); } ``` 2. **索引与写入优化** - 插入前**临时移除非必要索引**,完成后重建。 - 调整`writeConcern`为`{w:1}`降低确认延迟(需权衡数据安全性)。 3. **连接池与超时设置** - 增大连接池大小(如MongoDB Atlas默认连接数=500)。 - 设置合理的`socketTimeoutMS`(如60秒),避免网络波动导致超时。 --- ### 四、**崩溃风险临界点** - **安全阈值**:通常单次插入 **10万~50万文档**(假设每个文档1KB)不会直接崩溃,但性能会显著下降。 - **风险场景**:若单次插入超过内存容量(如插入1GB数据到内存仅512MB的实例),可能触发OOM Killer强制终止进程。 --- ### 五、**监控与调优建议** 1. 实时监控Atlas控制台的以下指标: - **CPU/Memory Usage** - **Disk IOPS** - **Replication Lag** 2. 使用`db.currentOp()`观察是否有长时间阻塞操作。 3. 通过`explain("executionStats")`分析插入性能。 --- ### 总结 **安全建议值**:在常规云端MongoDB(如Atlas M10实例)中,推荐单次插入 **5,000~50,000个文档**(具体取决于文档大小和硬件配置),结合分批次、关索引、调参数等方法,可最大限度避免崩溃或性能问题。
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