Harvester项目中磁盘设备ID重复问题的分析与解决
2025-06-14 15:12:36作者:裘晴惠Vivianne
问题背景
在Harvester v1.4版本中,用户报告了一个关于磁盘设备管理的异常现象:当节点主机重启后,UI界面中显示多个磁盘设备具有相同的设备ID。这种情况主要发生在物理磁盘未被附加到主机时,或者在进行磁盘热插拔操作后。
问题现象
具体表现为以下几种情况:
- 当节点主机重启后,原本不同的物理磁盘在UI界面中显示为相同的设备ID
- 在移除一个已附加磁盘并重启后,剩余磁盘的设备ID可能发生混乱
- 添加新磁盘后,系统可能无法正确识别和分配新的设备ID
技术分析
该问题的根本原因在于节点磁盘管理器(NDM)在处理磁盘设备标识时的逻辑缺陷。在Linux系统中,磁盘设备名称(如/dev/sda、/dev/sdb等)可能会在系统重启后发生变化,特别是当磁盘被添加或移除时。然而,Harvester的UI界面却依赖于这些可能变化的设备名称来标识磁盘。
更深入的技术细节包括:
- 设备名称的动态性:Linux内核会根据磁盘检测顺序动态分配设备名称
- 持久化标识缺失:系统未能正确使用磁盘的WWID或其他持久化标识符
- 状态同步问题:节点重启后,磁盘状态未能及时同步更新
解决方案
开发团队通过修改节点磁盘管理器(NDM)的代码逻辑解决了这个问题。主要改进包括:
- 增强设备标识的持久性:使用磁盘的WWID等唯一标识符而非设备名称
- 改进状态同步机制:确保节点重启后能正确识别和更新磁盘状态
- 优化设备映射关系:正确处理磁盘添加/移除后的设备映射
验证结果
经过全面测试,修复后的版本(v1.4-61af0cd8-head)在各种场景下均表现正常:
- 节点重启场景:磁盘设备ID保持稳定不变
- 磁盘移除场景:剩余磁盘能正确更新设备映射
- 磁盘添加场景:新磁盘能获得唯一正确的设备标识
最佳实践建议
对于使用Harvester管理存储的用户,建议:
- 优先使用具有持久化标识(如WWID)的磁盘设备
- 在进行磁盘变更操作(添加/移除)后,检查系统是否正确识别
- 定期更新到最新版本以获取稳定性改进
总结
Harvester团队通过这次问题修复,显著提升了磁盘设备管理的可靠性和稳定性。这一改进对于依赖Harvester进行存储管理的用户尤为重要,特别是在生产环境中频繁进行磁盘操作的情况下。该修复已包含在v1.4版本的后续更新中,建议所有用户及时升级以获得最佳体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
344
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
268
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
62
33
🔥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
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669