volume

实验环境，假设本机系统中已有一个磁盘，现增加三个磁盘作LVM。 1. 第一次使用LVM时一定要使用vgscan, 以生成/etc/lvmtab和/etc/lvmtab.d. #vgscan 2. 使用fdisk命令划分VLM分区，分区类型为”8e”. #fdisk /dev/sdb #fdisk /dev/sdc #fdisk /dev/sdd 3. 在以上三个磁盘中生Physical Volume。 #pvcreate /dev/sdb1 #pvcreate /dev/sdc1 #pvcreate /dev/sdd1 4. 创建一个Volume Group。 #vgcreate Volume Group name（VG1） /dev/sdb1 /dev/sdc1 /dev/sdd1 如果是要扩展一个Volume Group，使用以下命令. #vgextend Volume Group name（VG1）/dev/sdX #lvcreate -L SIZE Volume Group name（VG1）-n Logical Volume name(lv1) 扩展一个现有的Logical Volume: #e2fsadm -L +SIZE /dev/Volume Group name（VG1）/Log 大专栏 Management of LVM instanceical Volume

先说些题外话：在C3P里面找到了一些材料，都挺不错的。下面的代码，惭愧，忘了作者是谁了。是一个很基础的三维显示。十分万分地感谢作者。 首先，关于这个VTK程序的结构，较之第一篇文章，稍微有点新的认识。 VTK的一些基本的东西，下面这些也是从整理的，虽然不是原创，写得还是相当好的，所以就“剽窃”了。 Sources ：通过这些类 产生数据源 ，比如vtkDICOMImageReader，读取DICOM 文件，产生输出数据。第一篇里面就是vtkConeSource。 Filters：Filter 是一种数据处理机制,有一个或多个输入，有一个输出。其目的是对图形图像数据进行处理,以得到期望中的数据。比如vtkMarchingCubes，对数据进行MarchingCubes 算法的处理，输出重建的物体表面数据。 Mappers ：通过这些类将经过各种filter 处理后的 应用数据映射为几何数据 为原始数据与图像数据之间定义了接口。不同的Mapper 可以共享同一个输入数据，但是使用不同的方式渲染它。 Props/Actors ：这些类用来表带 绘制场景中的一个实体 。它通过SetMapper()方法将几何数据的属性告诉演员然后通过 Renderer 将结果在窗口中显示出来。 RenderWindow ：RenderWindow 是 计算机屏幕上用来显示图像的一片真实的区域

在虚拟化的一系列解决方案中，数据的持久化都是需要我们非常关心的问题，dokcer是这样，Kubernetes也是这样。不过在Kubernetes中，有一个数据卷的概念。 一、Volume简介 我们经常都会说：容器、Pod都是很短暂的！其含义就是容器和Pod的生命周期都是很短暂的，会被频繁地销毁和创建。容器销毁时，保存在容器内部文件系统中的数据都会被清除。 Volume的生命周期独立于容器，Pod中的容器可能被销毁和重启，但Volume会被保留。 Kubernetes Volume主要解决了以下两个问题： 1）数据持久性： 通常情况下，容器运行起来后，写到其文件系统的文件是暂时性的。当容器崩溃后，kubelet会将这个容器不断的重启，当达到重启的次数后，容器仍然不可用，那么就会将这个容器kill掉，重新生成新的容器。此时，新运行的容器并没有原容器中的数据，因为容器是由镜像创建的； 2）数据共享： 同一个Pod中运行的容器之间，经常会存在共享文件/共享文件夹的需求； 从根本上来说，一个数据卷仅仅是一个可以被Pod访问的目录或文件。这个目录是怎么来的，取决于该数据卷的类型。同一个Pod中的两个容器可以将一个数据卷挂载到不同的目录下。 Volume 提供了对各种 backend 的抽象，容器在使用 Volume 读写数据的时候不需要关心数据到底是存放在本地节点的文件系统中呢还是云硬盘上

写在前面 上一篇文章中 kubernetes系列教程（八）Pod健康检查机制 介绍了kubernetes中Pod健康检查机制，通过实战介绍了kubernetes中两种健康检查探针：livenessProbe存活检查，readinessProbe就绪检查，存活检查用于检查应用的可用性，就绪检查用于检查容器是否准备接受流量，健康检查包含三种探测的方法：exec命令行探测，tcpSocket端口检测，httpGet请求检测，分别适用于不同场景下的健康检查。接下来介绍 kubernetes系列教程 pod的存储管理。 kubernetes存储管理按照发展的历程，涉及到有Volume，PV(Persistent Volume)和PVC(PersistentVolumeClaims),和StorageClass，Volume是最早提出的存储卷，主要解决容器和数据存储的依赖关系，抽象底层驱动以支持不同的存储类型；使用Volume需要了解底层存储细节，因此提出了PV，Persistent Volume是由k8s管理员定义的存储单元，应用端使用PersistentVolumeClaims声明去调用PV存储，进一步抽象了底层存储；随着PV数量的增加，管理员需要不停的定义PV的数量，衍生了通过StorageClass动态生成PV，StorageClass通过PVC中声明存储的容量

本篇文章主要介绍了浅谈docker Dockerfile 指令 VOLUME 介绍 ，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 在介绍VOLUME指令之前，我们来看下如下场景需求： 1）容器是基于镜像创建的，最后的容器文件系统包括镜像的只读层+可写层，容器中的进程操作的数据持久化都是保存在容器的可写层上。一旦容器删除后，这些数据就没了，除非我们人工备份下来（或者基于容器创建新的镜像）。能否可以让容器进程持久化的数据保存在主机上呢？这样即使容器删除了，数据还在。 2）当我们在开发一个web应用时，开发环境是在主机本地，但运行测试环境是放在docker容器上。 这样的话，我在主机上修改文件（如html，js等）后，需要再同步到容器中。这显然比较麻烦。 3）多个容器运行一组相关联的服务，如果他们要共享一些数据怎么办？ 对于这些问题，我们当然能想到各种解决方案。而docker本身提供了一种机制，可以将主机上的某个目录与容器的某个目录（称为挂载点、或者叫卷）关联起来，容器上的挂载点下的内容就是主机的这个目录下的内容，这类似linux系统下mount的机制。 这样的话，我们修改主机上该目录的内容时，不需要同步容器，对容器来说是立即生效的。 挂载点可以让多个容器共享。 下面我们来介绍具体的机制。 一、通过docker run命令 1、运行命令：docker

docker容器自身存储数据效率比较低，因此我们为了提高磁盘IO的性能等，需要在容器中挂载一个外部存储设备。关于讲解大致如下： Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中，在Docker中称为数据卷（Data Volume）。数据卷可以用来存储Docker应用的数据，也可以用来在Docker容器间进行数据共享。 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录，支持多个容器间共享，修改也不会影响镜像。使用Docker的数据卷，类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统。 1）一个数据卷是一个特别指定的目录，该目录利用容器的UFS文件系统可以为容器提供一些稳定的特性或者数据共享。数据卷可以在多个容器之间共享。 2）创建数据卷，只要在docker run命令后面跟上-v参数即可创建一个数据卷，当然也可以跟多个-v参数来创建多个数据卷，当创建好带有数据卷的容器后， 就可以在其他容器中通过--volumes-froms参数来挂载该数据卷了，而不管该容器是否运行。也可以在Dockerfile中通过VOLUME指令来增加一个或者多个数据卷。 3）如果有一些数据想在多个容器间共享，或者想在一些临时性的容器中使用该数据，那么最好的方案就是你创建一个数据卷容器，然后从该临时性的容器中挂载该数据卷容器的数据。 这样，即使删除了刚开始的第一个数据卷容器或者中间层的数据卷容器