LANraragi在Windows WSL2环境下使用SMB映射存储的注意事项
2025-07-01 12:54:45作者:薛曦旖Francesca
问题背景
在使用LANraragi Windows Nightlies 0.9.40 WSL2版本时,用户遇到了Redis数据库持久化失败的问题。具体表现为当内容目录设置为SMB映射的NAS空间(X:\Manga)时,虽然能生成thumb和appendonlydir目录,但日志中显示Redis无法完成RDB快照保存操作。
错误分析
从日志中可以看到两个关键错误:
- Redis错误:
MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but it's currently unable to persist to disk - 后台保存错误:
Failed to fsync directory while saving DB: I/O error
这些错误表明Redis尝试将数据库快照保存到磁盘时遇到了I/O问题,导致所有可能修改数据集的操作都被禁用。
根本原因
问题的核心在于LANraragi的Windows端口实现中,内容目录和数据库目录默认位于同一位置。虽然SMB映射对于内容存储是可行的,但对于Redis数据库操作来说存在以下问题:
- 性能问题:SMB协议的网络延迟和吞吐量限制会影响Redis的持久化操作
- 权限问题:WSL2环境可能无法正确获取SMB共享的完整写入权限
- 文件系统特性:Redis的fsync操作可能无法在SMB文件系统上正常工作
解决方案
推荐方案
-
分离存储位置:
- 将内容文件保留在SMB映射的NAS上
- 将数据库文件移动到本地磁盘(如WSL2的Linux文件系统中)
-
直接NAS安装:
- 如果NAS支持Docker或直接运行Perl应用,考虑直接在NAS上安装LANraragi
替代方案
-
权限检查:
- 确保Windows主机对SMB目录有完全读写权限
- 检查WSL2中的挂载参数,确保使用正确的权限选项
-
Redis配置调整:
- 可以尝试修改Redis配置,关闭
stop-writes-on-bgsave-error选项 - 但这只是临时解决方案,不能根本解决问题
- 可以尝试修改Redis配置,关闭
最佳实践
对于Windows WSL2环境下使用LANraragi的建议:
-
内容存储:
- SMB/NFS映射适用于大容量内容存储
- 适合存放漫画/图片等静态资源
-
数据库存储:
- 必须使用本地文件系统
- 推荐使用WSL2的ext4文件系统
- 确保有足够的IO性能支持Redis操作
-
目录结构:
- 理想情况下应该将内容和数据库分开存储
- 内容目录:SMB映射网络存储
- 数据库目录:本地高速存储
总结
LANraragi在Windows WSL2环境下运行时,虽然支持使用SMB映射的NAS作为内容存储,但不建议将数据库文件也存放在网络存储上。正确的做法是将数据库文件保留在本地文件系统中,以确保Redis能够正常执行持久化操作。这种分离存储的方案既能利用NAS的大容量优势,又能保证数据库操作的稳定性和性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
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