umont报错 device busy 解决

本文介绍了解决在卸载文件系统时遇到“设备繁忙”错误的方法,包括使用fuser命令来查找并终止占用资源的进程,适用于逻辑卷管理器(LVM)环境。
例如: umont   /app

系统报告如下:

umount: cannot unmount /dev/vg01/lvol1 : Device busy
umount: return error 1.



原因分析:

系统提示这样的错误信息是因为有用户或进程在/app这个目录下进行相关的操作(比如:rm 或者 cd).



解决方法:

1.首先我们可以通过fuser命令查看在逻辑卷lvol1上的系统进程和用户进程。

  fuser -u  /dev/vg01/lvol1     #/dev/vg01/lvol1是逻辑卷lvol1的完整路径,它mont在/app上

2.我们可以通过fuser命令强制杀死在lvol1上的所有进程

   fuser -uk   /dev/vg01/lvol1      #-uk  在查看进程的同时杀死所有在该逻辑卷上的进程

   如果是用户通过ftp或者telnet的方式在使用该逻辑卷,那个ftp和telnet的session将自动logout.

   如果是进程在使用那么只是kill 掉该进程。

3.fuser -ck /oradata 一直结束不掉,因为这个目录存放orace数据文件路径,应该fuser -ck /oracle   结束oracle进程

关于umont操作,对于vxfs文件系统来说有另外一种方法只kill进程而不使用户logout.

/sbin/fs/vxfs/vxumont -o force /app
### RVC推理时出现'device or resource busy'错误的解决方案 当在RVC(Real-time Voice Conversion)推理过程中遇到`device or resource busy`错误时,这通常表明目标设备(如GPU或特定资源)正在被其他进程占用,或者存在资源分配冲突。以下是可能的原因和解决方案[^1]: - **检查设备占用情况**:该错误可能是因为目标设备(例如GPU)已经被其他程序占用。可以通过以下命令查看GPU的使用情况: ```bash nvidia-smi ``` 如果发现GPU内存已被占用,可以尝试关闭占用GPU的进程。找到进程ID后,使用以下命令终止进程: ```bash kill -9 <PID> ``` - **修改设备索引**:如果有多块GPU可用,可以通过设置环境变量来选择空闲的GPU进行推理。例如: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ``` 这将仅使用第1号GPU进行推理。 - **释放未正确关闭的资源**:有时,即使没有其他程序显式占用设备,也可能因为之前的程序未正确释放资源而导致此问题。确保在代码中正确释放资源,例如在PyTorch中调用`torch.cuda.empty_cache()`以清理GPU缓存[^2]。 - **调整推理代码**:确保推理代码中没有重复初始化模型或加载多个模型实例。例如,在加载模型时避免多次调用`model.to(device)`。此外,可以尝试将模型加载部分与推理部分分离,以减少资源冲突。 - **降低推理负载**:如果推理任务过于复杂,可能会导致设备过载。可以尝试降低批处理大小或减少输入数据的分辨率。 ```python import torch # 清理GPU缓存 torch.cuda.empty_cache() # 检查设备是否可用 if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") else: device = torch.device("cpu") print(f"Using device: {device}") ``` 上述方法可以帮助解决`device or resource busy`错误,同时提高RVC推理的稳定性[^3]。
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