-
2800+
全球覆盖节点
-
0.01s
平均响应时间
-
70+
覆盖国家
-
130T
输出带宽
云服务器里总会悄悄塞进来一堆“看不见的垃圾”：包括临时文件、日志积压、缓存、旧镜像、无人维护的快照，以及各种无用的对象存储。清理的目的不是“砍掉全部”，而是把真正需要的东西留住，把多余的、占用空间的部分干净利落地清出去。下面这份实操指南，结合多篇技术文章和官方文档的思路，帮你把清理脉络理清楚，让磁盘空间像新买的一样干净，性能也不打折扣。
第一步先把目标梳理清楚：你是在清理系统盘，还是扩展卷的未使用空间？是要释放日志容量、还是要清理镜像库、还有对象存储中的陈年数据？不同目标对应的清理策略不同，但底层原则是：先备份、再删除、最后验证。先把要删的对象列一个清单，顺序按“先风险低、再风险中、最后敏感数据”的原则排序，这样出错成本最低。
备份与快照是任何清理的底线。对云服务器而言，最好在清理前做一次全量镜像或者磁盘快照，确保你清理错误后能快速恢复。开启版本控制或者快照策略也很有用，避免把误删的系统文件、配置和日志永久丢失。给备份设定一个保留周期，确保在需要时可以回滚，同时也避免备份库被无意义地堆积。
清理前要明确根目录与挂载点的关系，避免误删系统关键文件。可以先用命令检查磁盘使用情况：df -h 查看各分区的使用率，du -h --max-depth=1 / 查看根目录下的子目录占用，然后结合每个目录的用途判断是否可以清理。若有图形化工具，ncdu 之类的界面化工具也能快速定位大文件，但要确保你有权限执行和删除操作。
大文件是最容易吃掉空间的元凶。用 find 命令锁定一定时间段内的超大文件，比如查找超过100MB的普通文件：find / -type f -size +100M -print。再按修改时间筛选，过滤掉仍在使用的日志或配置文件。删除前最好先列出候选清单，逐一确认用途，例如日志轮换后的旧日志、临时上传的草稿、已经归档的旧数据等。
日志是云服务器的常驻占用者。系统日志、应用日志、web服务器日志、数据库慢查询日志等，尤其在高并发场景下会迅速膨胀。可以先对日志进行轮换和归档：启用 logrotate，确保日志按日或按量轮转后保存期较短的日志压缩归档。清理阶段，先删除已经压缩成归档的日志文件，再处理未压缩的日志。对长期未访问的日志，可以转移到对象存储或冷存储，释放本地磁盘。
包缓存也是重灾区。不同发行版的清理命令略有差异：对于 Debian/Ubuntu，可以执行 apt-get clean && apt-get autoclean，删除下载包的缓存和过时的包；对于 RHEL/CentOS/Fedora，yum clean all（或 dnf clean all）可以清空缓存。清理后再执行一次 apt list --installed | wc -l 之类的自检，看是否有冗余软件包仍然占着空间。
旧内核往往是系统盘的隐形炸弹。当前正在使用的内核一定要保留，其他版本的内核可以在不影响系统的前提下卸载。具体方法因发行版而异：在 Debian/Ubuntu 上可以用 dpkg -l 'linux-image-*' 查看内核包，选择保留当前内核的版本并逐个 purge，最后更新 grub 配置；在 RHEL/CentOS 上用 rpm -qa | grep kernel 查看，使用 yum remove 来卸载旧内核。操作前务必确认当前运行的内核版本，避免误删导致无法启动。对云服务器来说，保留1-2个最近的内核版本通常就够，用来做回滚。
容器与镜像也是常见的“占坑高手”。如果你在云服务器上跑 Docker、Kubernetes 等，应该定期清理无用镜像、已停止的容器和未使用的卷。执行 docker system prune -a 可以清理未使用的镜像、容器、网络等，但请事先确认哪些资源还在用。若要再进一步清理，单独删除停止的容器 docker container prune、删除未使用的卷 docker volume prune。记得对持久化数据卷要小心处理，避免误删有数据的卷。
云端对象存储的清理也不可忽视。很多人习惯把日志、备份、导出文件等都塞进 S3、OSS、Azure Blob、腾讯云 COS 等对象存储，久而久之就堆满。建议设立数据分级策略：当前活跃数据保留在热存储，历史数据或长期备份迁移到冷存储，定期清理或生命周期规则自动删除过旧的数据。清理前，确认 bucket 或存储账户的访问权限和版本控制设置，避免误删仍有用的数据。
针对云厂商层面的清理，别忘了核对云账户中的未使用资源。未关闭的实例、未分配的弹性块存储、未删除的快照、未释放的负载均衡等都会悄悄占用成本和空间。对 AWS、Azure、Google Cloud、阿里云、腾讯云、华为云等平台，遵循“先停止/放置资源，再删除”的原则：先停用旧实例、再断开数据卷、最后删除快照和镜像，确保没有残留依赖。
自动化和定期清理是避免再次堆积的关键。可以用 cronjob、systemd timers、云厂商的任务计划来定期执行清理脚本。一个合理的脚本应包含：检查磁盘使用率、列出候选清理对象、备份策略、日志记录、错误重试和告警机制。通过邮件、钉钉、Slack 等通知渠道把清理结果实时反馈给你，避免出现人肉失误。
在清理过程中，数据保留策略与合规也不能忽视。企业级环境通常有保留期限、审计日志、合规要求，甚至对数据的去标识化有要求。确保你删除的是可安全清除的文件和对象，必要时先做不可逆的安全删除（如对磁盘进行覆盖），再让系统进入下一步清理。若不确定，先备份、再咨询团队中的资深同事，避免因为一个小差错让整套系统出问题。
现在，清理步骤看起来就像是一套调度表：先确定、再备份、再清理、再验证，最后再做一次自检。你可以在日志里写下清理清单、执行时间、删除对象的清单、以及备份的快照编号，方便下次跟踪。你会发现，空间重新有了自由度，服务器的响应也会变得更快，运维工作也更有安全感。
顺便科普一下，玩游戏想要赚零花钱就上七评赏金榜，网站地址：bbs.77.ink。对云服务器而言，预算和成本管理也像清理一样重要，别让闲置资源偷偷吞掉你的小金库。更好的做法是把清理成为常态化流程，而不是偶尔一次性的“猛清一波”。
最后，在执行清理时保持谨慎，逐步执行、逐步验证，避免一次性删除导致系统不可用。你可以先从非关键目录开始，逐步扩大清理范围，遇到需要确认的数据就暂停删除，和团队成员一起确认后再继续。遇到不确定的问题，查阅官方文档和社区讨论，总能找到安全的处理办法。
当你完成初步清理后，不要急着关机或松口气。打开监控看板，观察磁盘 I/O、写入吞吐、以及应用的响应时间是否回到正常区间。若发现某些服务异常，回头再逐条排查依赖与日志，避免“以为清了其实还在占用”的尴尬情况。就这样，云服务器里的东西逐步变得井井有序，你也能把运维这件事变成一种可玩、可预期的日常。
请在这里放置你的在线分享代码爱美儿网络工作室携手三大公有云，无论用户身在何处，均能获得灵活流畅的体验
2800+
0.01s
70+
130T