本文档主要介绍和磁盘存储空间有关的系统参数和处理策略。

Doris 的数据磁盘空间如果不加以控制，会因磁盘写满而导致进程挂掉。因此我们监测磁盘的使用率和剩余空间，通过设置不同的警戒水位，来控制 Doris 系统中的各项操作，尽量避免发生磁盘被写满的情况。

BE 定期（每隔一分钟）会向 FE 汇报一次磁盘使用情况。FE 记录这些统计值，并根据这些统计值，限制不同的操作请求。

在 FE 中分别设置了 高水位（High Watermark） 和 危险水位（Flood Stage） 两级阈值。危险水位高于高水位。当磁盘使用率高于高水位时，Doris 会限制某些操作的执行（如副本均衡等）。而如果高于危险水位，则会禁止某些操作的执行（如导入）。

同时，在 BE 上也设置了 危险水位（Flood Stage）。考虑到 FE 并不能完全及时的检测到 BE 上的磁盘使用情况，以及无法控制某些 BE 自身运行的操作（如 Compaction）。因此 BE 上的危险水位用于 BE 主动拒绝和停止某些操作，达到自我保护的目的。

高水位：

当磁盘空间使用率大于 storage_high_watermark_usage_percent，或者 磁盘空间剩余大小小于 storage_min_left_capacity_bytes 时，该磁盘不会再被作为以下操作的目的路径：

危险水位：

当磁盘空间使用率大于 storage_flood_stage_usage_percent，并且 磁盘空间剩余大小小于 storage_flood_stage_left_capacity_bytes 时，该磁盘不会再被作为以下操作的目的路径，并禁止某些操作：

危险水位：

当磁盘空间使用率大于 storage_flood_stage_usage_percent，并且 磁盘空间剩余大小小于 storage_flood_stage_left_capacity_bytes 时，该磁盘上的以下操作会被禁止：

当磁盘空间高于高水位甚至危险水位后，很多操作都会被禁止。此时可以尝试通过以下方式减少磁盘使用率，恢复系统。

删除表或分区

通过删除表或分区的方式，能够快速降低磁盘空间使用率，恢复集群。注意：只有 DROP 操作可以达到快速降低磁盘空间使用率的目的，DELETE 操作不可以。

扩容 BE

扩容后，数据分片会自动均衡到磁盘使用率较低的 BE 节点上。扩容操作会根据数据量及节点数量不同，在数小时或数天后使集群到达均衡状态。

修改表或分区的副本

可以将表或分区的副本数降低。比如默认3副本可以降低为2副本。该方法虽然降低了数据的可靠性，但是能够快速的降低磁盘使用率，使集群恢复正常。该方法通常用于紧急恢复系统。请在恢复后，通过扩容或删除数据等方式，降低磁盘使用率后，将副本数恢复为 3。

修改副本操作为瞬间生效，后台会自动异步的删除多余的副本。

删除多余文件

当 BE 进程已经因为磁盘写满而挂掉并无法启动时（此现象可能因 FE 或 BE 检测不及时而发生）。需要通过删除数据目录下的一些临时文件，保证 BE 进程能够启动。以下目录中的文件可以直接删除：

这种操作会对 从 BE 回收站中恢复数据 产生影响。

如果BE还能够启动，则可以使用ADMIN CLEAN TRASH ON(BackendHost:BackendHeartBeatPort);来主动清理临时文件，会清理 所有 trash文件和过期snapshot文件，这将影响从回收站恢复数据的操作 。

如果不手动执行ADMIN CLEAN TRASH，系统仍将会在几分钟至几十分钟内自动执行清理，这里分为两种情况：

出现由于缺少trash文件而导致恢复失败的情况时，可能返回如下结果：

删除数据文件（危险！！！）

当以上操作都无法释放空间时，需要通过删除数据文件来释放空间。数据文件在指定数据目录的 data/ 目录下。删除数据分片（Tablet）必须先确保该 Tablet 至少有一个副本是正常的，否则删除唯一副本会导致数据丢失。假设我们要删除 id 为 12345 的 Tablet：

找到 Tablet 对应的目录，通常位于 data/shard_id/tablet_id/ 下。如：

data/0/12345/

记录 tablet id 和 schema hash。其中 schema hash 为上一步目录的下一级目录名。如下为 352781111：

data/0/12345/352781111

删除数据目录：

rm -rf data/0/12345/

删除 Tablet 元数据（具体参考 Tablet 元数据管理工具）

./lib/meta_tool --operation=delete_header --root_path=/path/to/root_path --tablet_id=12345 --schema_hash= 352781111