在调试生产环境时遇到以下情况: 好奇心驱使下,发现是lvm的一个功能——lvm创建pool,就手动创建了相似的环境,操作截图如下: 主要命令: vgcreate -s 32M vg /dev/vdb1 vgs lvcreate -L 1G -n swap vg lvcreate -L 8G --thinpool pool00 vg lvs lvcreate -V 2G --thin -n root vg/pool00 lvcreate -V 2G --thin -n home vg/pool00

问题: 制作镜像的时候报错 devmapper: Thin Pool has 162394 free data blocks which is less than minimum required 163840 free data blocks. Create more free space in thin pool or use dm.min_free_space option to change behavior 解决方案: 运行下面三个命令: // 注意,以下三个命令执行时可能出错是正常的

问题: 制作镜像的时候报错 devmapper: Thin Pool has 162394 free data blocks which is less than minimum required 163840 free data blocks. Create more free space in thin pool or use dm.min_free_space option to change behavior 解决方案: 运行下面三个命令: // 注意,以下三个命令执行时可能出错是正常的

Error starting daemon: error initializing graphdriver: devmapper: Device docker-thinpool is not a thin pool 解决办法: 删除以上逻辑卷: lvremove /dev/docker/thinpool lvremove /dev/docker/thinpoolmeta 查看机器挂载明细 lvdisplay docker info lsblk pvcreate /dev/vdb1 vgcreat

docker pull 时报错: failed to register layer: devmapper: Thin Pool has 107394 free data blocks which is less than minimum required 163840 free data blocks. Create more free space in thin pool or use dm.min_free_space option to change behavior 解决方法: 1. C

清理exited进程: docker rm $(docker ps -q -f status=exited) 清理dangling volumes: docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true) 清理dangling image: docker rmi $(docker images --filter "dangling=true" -q --no-trunc)

thin provision是在 kernel3.2 中引入的.它主要有以下一些特点: (1)允许多个虚拟设备存储在相同的数据卷中,从而达到共享数据,节省空间的目的: (2)支持任意深度的快照.之前的实现的性能为O(n),新的实现通过一个单独的数据避免了性能随快照深度的增加而降低. (3)支持元数据存储到单独的设备上.这样就可以将元数据放到镜像设备或者更快的SSD上. 上面3个特性正是devicemapper支持docker存储镜像的关键特性. 使用lvm管理thin provisioning

Aufs与Devicemapper的应用 Aufs是Docker最初采用的文件系统,由于Aufs未能加入到Linux内核,考虑到兼容性问题,加入了Devicemapper的支持.目前,除少数版本如Ubuntu,Docker基本运行在Devicemapper基础上.这一节中,我们将着重介绍Aufs和Devicemapper的应用. Aufs Aufs是Another Union File System的缩写,是一种Union FS,支持将多个目录挂载到同一个虚拟目录下.由于上文已有介绍,不再赘述.

  一.Device Mapper: loop-lvm 默认 CentOS7 下 Docker 使用的 Device Mapper 设备默认使用 loopback 设备,后端为自动生成的稀疏文件,如下: # ls -lsh /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/ 总用量 510M 508M -rw-------. 1 root root 100G 10月 30 00:00 data 1.9M -rw-------. 1 root root 2.0G

在上一篇介绍AUFS的文章中,大家可以看到,Docker的分层镜像是怎么通过UnionFS这种文件系统做到的,但是,因为Docker首选的AUFS并不在Linux的内核主干里,所以,对于非Ubuntu的Linux分发包,比如CentOS,就无法使用AUFS作为Docker的文件系统了.于是作为第二优先级的DeviceMapper就被拿出来做分层镜像的一个实现. Device Mapper 简介 DeviceMapper自Linux 2.6被引入成为了Linux最重要的一个技术.它在内核中支持逻辑

// 创建thin pool // 调用路径:NewDeviceSet->initDevmapper->createPool 1.1 func createPool(poolName string, dataFile, metadataFile *os.File, poolBlockSize uint32) error { //通过task封装与libdevmapper的交互 task, err := createTask(DeviceCreate, poolName) if task ==

// thin device数据结构 type DevInfo struct { Hash string `json:"-"` DeviceId int `json:"device_id"` Size uint64 `json:"size"` TransactionId uint64 `json:"transaction_id"` Initialized bool `json:"initialized"`

原文地址: 点击直达 0x00 底层实现 我们以 Docker 基础架构来探究Docke底层的核心技术,简单的包括: Linux 上的命名空间(Namespaces) 控制组(Control groups) Union 文件系统(Union file systems) 容器格式(Container

上节完成了 LBaaS 配置,今天我们开始实现如下 LBaaS 环境. 环境描述如下: 1. 创建一个 Pool “web servers”. 2. 两个 pool member “WEB1” 和 “WEB2”,均为运行 Ubuntu cloud image 的 instance. 3. load balancer VIP 与 floating IP 关联. 4. 位于外网的 client 通过 floating IP 外网访问 web server 我们从第一步开始. 创建 Pool 点击菜单

目录 文章目录 目录 创建 Listener 创建 Pool 创建 Member CalculateDelta HandleNetworkDeltas AmphoraePostNetworkPlug ListenersUpdate 创建 L7policy & L7rule & Health Monitor 创建 Listener 我们知道只有为 loadbalancer 创建 listener 时才会启动 haproxy 服务进程. 从 UML 可知,执行指令 openstack load

// 在thin pool中创建一个新thin device // 调用路径:driver.Create() 1.1 func (devices *DeviceSet) AddDevice(hash, baseHash string) error { //查找父device baseInfo, err := devices.lookupDevice(baseHash) if err != nil { return err } baseInfo.lock.Lock() defer baseInfo

前面我们创建了 Pool,VIP 并添加了 Member.今天将创建 Monitor,然后测试 LBaaS 是否能够正常工作. 创建 Monitor LBaaS 可以创建 monitor,用于监控 Pool Member 健康状态. 如果某个 member 不能正常工作,monitor 会将其状态设置为 down,从而避免将后续请求转发给它. 下面我们为 Pool 添加一个 monitor. 在 Monitors 标签页中点击 "Add Monitor" 按钮 Type 选择 &quo

Windows kernel pool 1. 简介 Kernel pool类似于Windows用户层所使用Heap,其为内核组件提供系统资源.在系统初始化的时候,内存管理模块就创建了pool. 严格的来说,pool只分为nonpaged pool和paged pool两类. nonpaged pool: 只能常驻于物理内存地址,不能映射.(reside in physical memory at all times and can be accessed at any time without

在第3章<搭建独立的KVM虚拟化>中,你安装并启动了libvirtd服务.你还引入了帮助你管理虚拟机的libvirt管理工具virt-manager和virsh. 相较于命令行,新用户总是更喜欢GUI.因此我们从virt-manager开始讲解.我们也认为,了解virt-manager将快速推进使用libvirt和virsh管理虚拟机的学习过程.我们会尽可能提供等价的virsh命令,使你有机会同时学习virt-manager和virsh. 在本章中,我们将讨论以下主题: virt-manger

前言 复用,是一个重要的话题,也是我们日常开发中经常遇到的,不可避免的问题. 举个最为简单,大家最为熟悉的例子,数据库连接池,就是复用数据库连接. 那么复用的意义在那里呢? 简单来说就是减少不必要的资源损耗. 除了数据库连接,可能在不同的情景或需求下,还会有很多其他对象需要进行复用,这个时候就会有所谓的 Object Pool(对象池). 小伙伴们应该也自己实现过类似的功能,或用ConcurrentBag,或用ConcurrentQueue,或用其他方案. 这也里分享一个在微软文档中的实现 Ho

package main; import ( "sync" "fmt" "net" "runtime" ) //sync.Pool是一个可以存或取的临时对象集合 //sync.Pool可以安全被多个线程同时使用,保证线程安全 //注意.注意.注意,sync.Pool中保存的任何项都可能随时不做通知的释放掉,所以不适合用于像socket长连接或数据库连接池. //sync.Pool主要用途是增加临时对象的重用率,减少GC负担.