Proxmox环境下安全卸载Glances监控工具指南
2025-05-15 20:59:58作者:袁立春Spencer
概述
Glances是一款功能强大的跨平台系统监控工具,能够实时展示CPU、内存、磁盘、网络等系统资源的使用情况。在Proxmox虚拟化环境中,用户有时会使用自动化脚本来安装Glances以方便监控系统状态。然而,当不再需要该工具时,如何安全彻底地卸载它而不影响Proxmox系统的稳定性,是许多用户关心的问题。
Glances的安装机制分析
在Proxmox环境中通过自动化脚本安装Glances时,安装过程主要涉及以下几个关键组件:
- 基础依赖包:脚本会通过apt包管理器安装python3-pip、python3-docker等必要的Python环境依赖
- Python包:通过pip工具安装Glances核心包及其各种功能扩展模块
- 系统服务:创建并启用systemd服务单元,使Glances能够随系统自动启动
安全卸载步骤详解
第一步:停止并禁用Glances服务
首先需要停止正在运行的Glances服务,并防止它在系统重启时自动启动:
systemctl stop glances
systemctl disable glances
第二步:移除服务配置文件
删除Glances的systemd服务单元文件:
rm /etc/systemd/system/glances.service
第三步:卸载Python包
使用pip工具卸载通过Python安装的Glances及其相关组件:
pip uninstall glances
第四步:清理依赖包
移除通过apt安装的依赖包(谨慎操作,确保这些包不被其他应用依赖):
apt-get remove --purge python3-pip python3-docker gcc lm-sensors wireless-tools
第五步:清理残留文件
手动检查并删除可能残留的配置文件和日志:
rm -rf /var/log/glances* ~/.config/glances
注意事项
- 在执行卸载前,建议先备份重要的监控数据
- 如果使用自动化脚本安装,通常脚本会提供卸载选项,优先考虑使用原脚本的卸载功能
- 卸载依赖包时要特别注意,避免移除被其他关键服务依赖的包
- 在Proxmox生产环境中操作前,建议先在测试环境验证卸载过程
总结
在Proxmox环境中安全卸载Glances需要系统性地移除其所有组件,包括服务、Python包和系统依赖。通过遵循上述步骤,可以确保彻底清理Glances而不影响Proxmox主机的稳定性。对于使用自动化脚本安装的情况,优先使用脚本自带的卸载功能通常是最安全便捷的选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210