Harvester项目中LVM存储类镜像上传问题的分析与解决
2025-06-14 00:14:02作者:邬祺芯Juliet
问题背景
在Harvester v1.5.0-rc1版本中,用户发现无法通过LVM存储类上传或下载虚拟机镜像。这个问题在测试第三方存储功能时被发现,表现为当用户尝试创建基于LVM存储类的镜像时,操作无法完成。
技术细节
LVM(Logical Volume Manager)是Linux环境下的一种磁盘管理机制,它允许将多个物理存储设备组合成一个逻辑卷组,然后从这个卷组中创建逻辑卷。Harvester通过LVM存储类为虚拟机提供灵活的存储解决方案。
在Harvester中创建镜像时,用户可以选择不同的存储后端。当选择LVM存储类时,系统应该能够:
- 接收上传的镜像文件
- 将镜像存储在LVM逻辑卷中
- 标记镜像为可用状态
然而,在实际操作中,系统无法完成这一流程,导致镜像创建失败。
问题原因
经过分析,这个问题主要由两个方面的代码缺陷导致:
-
存储卷创建逻辑不完善:系统未能正确处理LVM存储类下的卷创建请求,导致无法为镜像分配存储空间。
-
镜像状态管理缺陷:在LVM存储环境下,镜像状态转换机制存在问题,无法正确反映操作进度和结果。
解决方案
开发团队通过以下两个关键提交修复了这个问题:
-
存储卷创建逻辑修复:改进了LVM存储类的卷创建流程,确保能够正确分配和管理逻辑卷空间。
-
镜像状态管理增强:完善了镜像状态机,确保在LVM环境下能够正确跟踪和报告镜像创建进度。
验证结果
修复后的版本(v1.5-bd81768f-head)经过测试验证,确认可以正常完成以下操作:
- 从URL下载镜像到LVM存储
- 通过文件上传方式创建LVM存储镜像
- 正确显示镜像创建进度和状态
技术建议
对于使用Harvester LVM存储的用户,建议:
- 确保使用修复后的版本(v1.5-bd81768f-head或更高)
- 在配置LVM存储时,注意节点间的配置一致性
- 监控存储卷的可用空间,避免因空间不足导致操作失败
这个问题展示了分布式存储系统中后端存储适配的重要性,也为Harvester的存储插件架构提供了宝贵的改进经验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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