Glances监控工具中如何正确显示mergerfs联合文件系统
mergerfs是一种流行的联合文件系统解决方案,它能够将多个物理存储设备合并为一个逻辑卷。在使用Glances这款强大的系统监控工具时,许多用户发现mergerfs文件系统无法正常显示,只能看到其底层的物理设备。本文将详细介绍如何正确配置Glances来监控mergerfs文件系统。
问题现象
当用户通过Docker容器运行Glances监控工具时,即使挂载了主机的根文件系统(/),mergerfs联合文件系统也不会出现在Glances的文件系统监控列表中。用户只能看到组成mergerfs的各个物理磁盘设备,而无法获取整个联合文件系统的整体使用情况统计。
解决方案
Glances默认情况下不会显示所有类型的文件系统。要监控mergerfs,需要在配置文件中明确允许这种文件系统类型。具体配置方法如下:
- 编辑Glances的配置文件(通常位于/etc/glances/glances.conf)
- 在[fs]配置段中添加或修改allow参数:
[fs]
# 允许额外的文件系统类型(逗号分隔)
allow=mergerfs
值得注意的是,mergerfs在不同系统或版本中可能有不同的类型标识。有些用户报告需要使用"mergefs"而非"mergerfs",这取决于具体的系统环境。如果一种写法无效,可以尝试另一种。
高级配置技巧
除了基本的mergerfs监控外,Glances还提供了其他文件系统相关的配置选项:
- 选择性显示文件系统:使用show参数可以指定只显示特定的挂载点
[fs]
show=/,/mnt/mergerfs
- 排除特定文件系统:使用exclude_fs可以隐藏不需要监控的文件系统类型
[fs]
exclude_fs=tmpfs,devtmpfs
- Docker环境特殊配置:在Docker中运行时,确保正确挂载主机的文件系统:
volumes:
- /:/hostroot:ro
技术原理
Glances通过解析/proc/mounts文件来获取系统挂载的文件系统信息。不同类型的文件系统会有不同的标识,mergerfs作为一种相对较新的联合文件系统实现,默认不在Glances的监控范围内。通过allow参数,我们可以扩展Glances监控的文件系统类型范围。
对于系统管理员而言,正确监控联合文件系统至关重要。mergerfs虽然提供了统一的存储视图,但其底层仍然是多个物理设备。同时监控mergerfs和其组成设备,可以全面了解存储使用情况,及时发现潜在问题。
总结
通过简单的配置文件调整,Glances可以完美支持mergerfs联合文件系统的监控。这为使用mergerfs构建存储解决方案的用户提供了完整的监控能力。建议用户根据实际环境测试"mergerfs"和"mergefs"两种写法,以确定哪种适用于自己的系统。
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