Ventoy项目在Rocky Linux 9.5中的设备挂载问题解析
在Ventoy 1.0.99版本中,用户报告了一个关于Rocky Linux 9.5系统下VTOY_LINUX_REMOUNT功能失效的问题。这个问题表现为当用户尝试挂载Ventoy设备时,系统提示设备已被挂载或挂载点繁忙的错误信息。
问题背景
Ventoy是一款流行的多系统启动工具,它允许用户通过简单的文件拷贝方式将多个ISO镜像部署到USB设备上。VTOY_LINUX_REMOUNT是Ventoy提供的一个重要功能,它能够在Linux系统启动后重新挂载Ventoy设备,以便用户可以访问设备上的文件。
在Rocky Linux 9.4系统中,这个功能工作正常。但当用户升级到Rocky Linux 9.5后,系统开始出现挂载失败的情况,提示"/dev/sde1 already mounted or mount point busy"错误。
问题分析
经过调查,这个问题与Linux设备映射器(device mapper)的行为变化有关。在较新的Linux发行版中,设备映射器的设备节点创建机制可能有所调整。具体表现为:
- 虽然dmsetup工具能够列出设备映射信息(显示253:0和253:1的设备映射)
- 但对应的设备节点没有自动出现在/dev/mapper目录下
- 这导致系统无法通过常规方式访问这些设备
解决方案
Ventoy开发团队在1.1.01版本中针对这个问题进行了修复。新版本采用了更可靠的设备挂载机制。用户可以通过以下步骤解决问题:
- 升级到Ventoy 1.1.01或更高版本
- 使用Ventoy提供的更新工具对现有设备进行升级
- 如果设备节点仍未出现,可以手动触发udev事件:
udevadm trigger - 这将强制系统重新扫描设备并创建相应的设备节点
技术细节
这个问题实际上反映了Linux设备管理机制的变化。在较新的内核版本中,设备节点的创建可能更加严格或延迟。udevadm trigger命令的作用是通知udev系统立即处理所有挂起的事件,包括设备节点的创建。
Ventoy的新版本通过改进设备检测和挂载逻辑,确保了在各种Linux发行版下的兼容性。特别是对于那些采用较新内核和systemd版本的系统,如Rocky Linux 9.5。
最佳实践
对于使用Ventoy的用户,建议:
- 定期检查并更新到最新版本的Ventoy
- 在遇到挂载问题时,首先尝试手动触发udev事件
- 确认设备确实出现在/dev/mapper目录下
- 检查dmsetup的输出以确认设备映射信息
通过以上方法,用户可以确保Ventoy在各种Linux发行版下都能正常工作,充分发挥其多系统启动的便利性。
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。C037
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
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。C00
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TSX0113
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