Harvester项目中磁盘设备ID重复问题的分析与解决
2025-06-14 07:57:21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。C093
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
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
224
92
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
723
175
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
10
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++
849
441
🎉 (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
1.27 K
701
🔥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