Apache CloudStack 4.19.1版本快照物理大小显示异常问题分析
2025-07-02 21:47:39作者:秋阔奎Evelyn
Apache CloudStack作为一款开源的云计算管理平台,在4.19.1版本中出现了一个关于快照物理大小显示的重要问题。这个问题影响了用户对存储资源使用情况的准确判断,特别是在使用Ceph和NFS等存储后端时表现尤为明显。
问题现象
在CloudStack 4.19.1版本中,用户发现通过UI界面和API查询快照信息时,物理大小(physicalsize)字段始终显示为0。然而,通过直接查询数据库可以发现,快照的实际物理大小数据是正确存储在snapshot_store_ref表中的。
具体表现为:
- 无论使用Ceph还是本地存储作为后端
- 当启用snapshot.backup.to.secondary配置时
- 通过API查询返回的physicalsize字段为0
- 数据库中的physical_size字段包含正确的值
技术分析
通过深入分析,我们发现这个问题与快照存储引用的显示标志(display字段)有关。在CloudStack的实现中:
-
系统会为每个快照创建两条记录:
- 一条对应主存储(Primary)
- 一条对应镜像存储(Image)
-
正常情况下,系统应该返回镜像存储记录的物理大小值
-
但在4.19.1版本中,查询逻辑存在问题,导致:
- 默认情况下总是返回0
- 只有当display标志设为0时才会返回正确的物理大小
影响范围
这个问题主要影响以下场景:
- 从4.18版本升级到4.19.1的用户
- 使用Ceph或NFS作为存储后端的部署
- 启用了快照备份到二级存储功能的配置
虽然显示问题不影响快照的实际功能和数据完整性,但会影响:
- 存储使用情况的监控
- 计费系统的准确性(如果基于物理大小计费)
- 管理员对存储资源的规划决策
解决方案
开发团队已经确认并修复了这个问题。对于受影响的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 手动修改数据库:
UPDATE snapshot_store_ref SET display = 0 WHERE id = [受影响记录ID];
- 等待官方发布包含修复的版本
最佳实践建议
对于使用CloudStack快照功能的用户,建议:
- 定期验证快照元数据的准确性
- 在升级前测试快照功能
- 对于生产环境,考虑延迟升级到已验证稳定的版本
- 实现自定义监控来验证关键指标的正确性
这个问题提醒我们,在云平台升级过程中,不仅需要关注核心功能的变化,还应该注意监控和报表相关功能的验证,确保管理数据的准确性。
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
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
🔥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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322