Longhorn Engine 使用教程
1. 项目介绍
Longhorn Engine 是一个轻量级的块设备存储控制器,能够将数据存储在多个副本中。它类似于网络 RAID 控制器,副本由 Linux 稀疏文件支持,并支持使用差异磁盘进行高效的快照。副本功能类似于网络磁盘,支持通过网络协议进行读写操作。前端(目前仅支持 Open-iSCSI/tgt)是一个内核驱动程序,将 Longhorn 块设备(映射到 /dev/longhorn/vol-name)上的读写操作转换为用户级别的网络请求。每个 Longhorn 块设备都由其专用的控制器支持,控制器同步复制写操作到所有副本,检测故障副本并重建副本,协调快照和备份操作。控制器和副本被打包为 Docker 容器。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你的主机已经安装了 Docker。可以通过以下命令检查 Docker 是否安装:
docker info
2.2 启动单个副本的控制器
最简单的尝试 Longhorn Engine 的方法是启动一个带有单个副本的控制器。运行以下命令:
docker run --privileged -v /dev:/host/dev -v /proc:/host/proc -v /volume \
longhornio/longhorn-engine:master-head launch-simple-longhorn vol-name 10g tgt-blockdev
这将创建一个设备 /dev/longhorn/vol-name。
2.3 启动多个副本的控制器
要启动带有多个副本的 Longhorn Engine,你需要在副本容器和控制器容器之间设置网络。以下是使用 Docker 网络功能进行演示的步骤:
-
创建一个名为
longhorn-net的网络:docker network create --subnet=172.18.0.0/16 longhorn-net -
将两个副本添加到网络中,并将其 IP 设置为 172.18.0.2 和 172.18.0.3:
docker run --net longhorn-net --ip 172.18.0.2 -v /volume \ longhornio/longhorn-engine longhorn replica --listen 172.18.0.2:9502 --size 10g /volume docker run --net longhorn-net --ip 172.18.0.3 -v /volume \ longhornio/longhorn-engine longhorn replica --listen 172.18.0.3:9502 --size 10g /volume -
启动控制器(以 tgt-blockdev 为例):
docker run --net longhorn-net --privileged -v /dev:/host/dev -v /proc:/host/proc \ longhornio/longhorn-engine longhorn controller --frontend tgt-blockdev \ --replica tcp://172.18.0.2:9502 --replica tcp://172.18.0.3:9502 vol-name
现在你将拥有设备 /dev/longhorn/vol-name。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Longhorn Engine 适用于需要高可用性和数据冗余的场景,例如:
- Kubernetes 集群:在 Kubernetes 集群中,Longhorn Engine 可以作为持久存储解决方案,确保数据在多个节点之间同步和备份。
- 分布式数据库:在分布式数据库系统中,Longhorn Engine 可以提供可靠的存储层,确保数据在多个副本之间的一致性。
3.2 最佳实践
- 副本数量:建议至少使用三个副本以确保数据的可靠性和高可用性。
- 网络配置:确保副本和控制器之间的网络连接稳定,避免网络延迟和丢包。
- 监控和日志:定期监控 Longhorn Engine 的运行状态,并记录日志以便故障排查。
4. 典型生态项目
Longhorn Engine 通常与其他开源项目结合使用,以构建完整的存储解决方案。以下是一些典型的生态项目:
- Longhorn:Longhorn 是一个基于 Kubernetes 的分布式块存储系统,使用 Longhorn Engine 作为其存储控制器。
- Rancher:Rancher 是一个 Kubernetes 管理平台,支持 Longhorn 作为其存储选项之一。
- OpenEBS:OpenEBS 是一个开源的容器附加存储解决方案,可以与 Longhorn Engine 结合使用,提供更丰富的存储功能。
通过结合这些生态项目,用户可以构建出更加强大和灵活的存储解决方案,满足不同场景的需求。
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。C040
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。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。C01
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
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