OpenAI Codex 爆嚴重 Bug，狂刷記錄檔恐讓 SSD 提早報廢

有研究員發現 OpenAI 程式開發工具 Codex CLI 發生嚴重錯誤，會持續對本機 SQLite 資料庫高頻寫入記錄檔（Log），21 天內累積約 37TB 容量，一年約 640TB，遠超過一般 1TB 消費級 SSD 約 600TBW 壽命上限，對使用者硬體造成極大威脅。

GitHub 使用者 1996fanrui 14 日率先記錄此問題。他發現 Codex CLI 內 SQLite 回饋接收器預設啟用最高雜訊（Noise）等級 TRACE，並無視標準 RUST_LOG 環境變數，導致使用者無法透過常規方式調低紀錄檔等級。這項設定讓工具記錄所有原始 WebSocket 酬載（Payload），以及 inotify 監測等瑣碎的檔案系統事件。舉例來說，開啟 passwd 或 ld.so.cache 等，會讓 TRACE 等級雜訊佔據整個資料庫儲存容量約 70.7%，對一般使用者毫無診斷價值。

雖然紀錄檔資料庫 ~/.codex/logs_2.sqlite 大小維持約 1GB，但真實寫入量遠超過這數字。研究員一段 15 秒取樣區間內，觀察到系統插入約 36,211 行記錄。系統同時持續刪除舊記錄以維持資料庫大小，形成不斷循環的「插入即刪除」機制，產生巨大寫入放大效應，代表 SSD 承受的實際寫入量，遠遠超過資料庫檔案大小呈現的數字。

使用者 4 月起已回報多個相關 GitHub 問題，涉及 SQLite WAL 無限增長及 Windows WSL2 磁碟 100% 占用等。OpenAI 雖然更新紀錄提及部分 SQLite 的可靠性修正，但核心寫入速率問題至今未解決，相關問題仍保持開放狀態。Linux 及 macOS 使用者可採用臨時方案，將 ~/.codex/logs_2.sqlite 透過 symlink 導向 /tmp/，寫入動作重新導向記憶體。由於該檔案不含對話資料，重開機後消失也不影響使用。