Dust工具在挂载点权限问题的分析与解决
2025-05-24 12:20:57作者:柯茵沙
问题背景
Dust是一款用于可视化磁盘空间使用情况的命令行工具,类似于更直观的du命令。近期有用户报告在Ubuntu系统上使用Dust时遇到了权限问题,具体表现为在挂载的SSD上运行时出现"Did not have permissions for all directories"错误提示,即使使用sudo或以root身份运行也无法解决。
问题现象
用户在使用Dust分析主SSD时一切正常,但在分析挂载在/media目录下的第二块SSD时出现问题。具体表现为:
- 无论是否使用sudo,都会显示权限不足的错误
- 即使目录权限设置为777,问题依然存在
- 错误信息显示无法访问所有子目录
深入分析
经过排查发现,这个问题与Ubuntu的Snap包管理机制有关。Snap应用默认运行在沙盒环境中,对系统资源的访问受到严格限制:
- Snap沙盒限制:通过Snap安装的Dust默认只能访问/home目录下的内容,无法访问/media等系统目录
- 权限机制差异:即使使用root权限,Snap应用的沙盒限制仍然有效
- 本地编译版本正常:用户自行从源码编译的Dust可以正常工作,因为不受Snap沙盒限制
解决方案
针对这个问题,有以下几种解决方案:
-
使用源码编译安装:
- 从GitHub获取Dust源码
- 使用Rust工具链进行本地编译
- 安装编译后的版本,不受Snap沙盒限制
-
调整Snap权限(不推荐):
- 可以尝试使用snap connect命令扩展权限
- 但这种方法可能带来安全隐患
-
使用其他安装方式:
- 通过cargo直接安装:
cargo install du-dust - 使用其他包管理器如apt安装非Snap版本
- 通过cargo直接安装:
最佳实践建议
- 对于需要访问系统目录的工具,优先考虑非Snap安装方式
- 理解不同包管理机制的安全限制
- 遇到类似权限问题时,首先确认是否与沙盒机制有关
- 对于磁盘分析工具,建议使用系统级包管理器安装或源码编译
总结
Dust工具在Snap安装方式下出现的权限问题,本质上是Ubuntu安全机制与用户需求之间的冲突。通过理解Snap沙盒的工作原理,我们可以选择更适合的安装方式来满足实际使用需求。这也提醒我们,在使用现代Linux发行版时,需要了解不同包管理机制的特性及其可能带来的限制。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217