LVM逻辑卷管理
📅 2026/7/16 4:48:46
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LVM逻辑卷管理昨天我花了将近3个小时学习去学习LVM逻辑卷的内容和实操,也仅仅是在linux虚拟机上完成了最基本的逻辑卷的建立,我不讲知识点,只说一些心得方便我以后复习.以前我写的那几篇文章知识点太多,心得少,连我自己写完后都不想再看第二遍,ok.开始啦LVM逻辑卷呢是为了更加合理利用的弹性利用磁盘储存空间.把很多磁盘或者分区弄成一块大磁盘,这个分区或磁盘叫PV,专业名字叫物理卷,我们把这个被我们组合的大磁盘我们它叫VG,专业名字叫卷组,大磁盘VG要想被利用就要进行分区-格式化-挂载(PE数据块在下一段提到),这个学磁盘管理的都知道.这个分的分区叫LV.专业名字叫逻辑卷,这个LV的大小是弹性的,大小可以增大也可以缩小,分完区之后在进行格式化,再进行挂载.我们的逻辑卷的初步学习就基本完了.但是理解是理解,在我往后讲的会推翻前面的,不要惊讶.咱们再详细一点,结合实操假如我买了30块100G的磁盘,现在我要用逻辑卷来统一管理这30块100G的磁盘.pv(物理卷)用pv指令pvcreate把这30块磁盘给转化为LVM的元数据pvcreate /dev/磁盘1 /dev/磁盘2 ........ /dev/磁盘3VG(卷组)接下来进行创造卷组VG(有时候加它资源池)vgcreate my_data(卷组名) /dev/磁盘1 /dev/磁盘2 ........ /dev/磁盘3(pv所选的磁盘名)LV(逻辑卷 )开始创建逻辑卷LV逻辑卷有三种写法固定磁盘大小 2.按PE块分配 3.按剩余百分比分配固定磁盘大小lvcreate -L 3T -n s_data(逻辑卷名) my_data(卷组名)2.按PE块分配PE快的大小是可以人为决定的,PE的大小默认是4MB,PE最小4MB,大小必须是2的次方.lvcreate -l 5120 -n s_data my_data3.按甚于容量百分比分配lvcreate -l 100%FREE -n s_data my_dataok.我们在敲命令的时候怎么看我们的PV VG LV建好了吗,pvs vgs lvs可以分别看到系统中所有的P VG LV接下来我们要开始格式化挂载格式化mkfs.xfs /dev/s_data/my_data(lV的全名) #xfs是文件类型,另外还有ext系列挂载mkdir /mnt/disk8 mount /dev/s_data/my_data /mnt/disk8我们说过LVM管理磁盘储存是弹性的但是如何弹性呢他的怎么扩容怎么缩容扩容扩容分两个阶段 LVM层的扩容个文件系统层的扩容这里新手推荐用lvtexend进行扩容.但要知道lvresize万能可增可减.来,我要扩容lv,但是我的vg不够用了,那我就去再拿两个磁盘pv一下,扩容一下卷组我按的是磁盘11 磁盘12pvcreate 磁盘11 磁盘12vgextend my-data 磁盘11 磁盘12 #是磁盘的路径ok我的vg资源又富裕了,直接开搞扩充我的lvlvextend -L [参数] 5G /dev/my_data/s_data[参数 ]-r 自动执行文件系统扩容(xfs/ext4通用)若没用参数手动扩容文件系统层xfs系列xfs_growfs /mnt/disk8(挂载点)ext4resize2fs /dev/my_data/s_dataxfs和 ext系列都可以放大LV容量,但是xfs不可以缩小容量(注意,放大容量是文件系统的阶段的放大.和扩容有本质不同,扩容是在LV时,也就是LVM虚拟化时)lsblk可以查看所有磁盘情况删除物理卷,删除逻辑卷把pv属性删除pvremove 磁盘路径在VG里删除pvvgreduce vg名称 磁盘名称删除一个VGvgremove vg名称删除LV先解除挂载再删LVumount lv名称(设备)\ 挂载点 #设备和挂载点删一个就行lvremove lv名称LVM的快照快照区的建立我资源池还有1532块PE可用vgcreate -s -l 100 -n kuaizhao_data /dev/mydata/xue创建完成,现在我们来看一下这个kuaizhao_data除了大小不一样其他全一样,这样我们修改数据时旧数据就会区我们的快照区,但是旧数据不能太大,快照区装不下还是白搭.但是别忘了还要挂载xfs不允许相同的UUID文件系统的挂载,所以要加上nouuid参数,让系统忽略mkdir /mnt/kuaizhao_datamount -o nouuid /dev/my_data/kauizhao /mnt/kuaizhao_data成功建立快照区并挂载
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📅 2026/7/16 0:00:02
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设置点餐规则 你还在让顾客站着排队点餐吗?2025年ÿ…
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FAE放射组学分析工具:医学影像特征探索的完整解决方案 【免费下载链接】FAE FeAture Explorer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fae/FAE
你是否曾经面对海量医学影像数据感到无从下手?想要从CT、MRI等影像中提取有价值的定量特征&#…
📅 2026/7/15 22:51:03