LVM

pv ##物理卷
被lv命令处理过的物理分区
vg ##物理卷组
被组装到一起的物理卷
pe ##图里扩展
lvm设备的最小存储单元lvm时pe的整数倍
lvm ##逻辑卷
直接使用的设备,可以增大缩减并保持原有数据不变

#lvm建立
1.分区并设定分区标签为8e
pvcreate /dev/vdb6
pvcreate /dev/vdb7
vgcreate vg0 /dev/vdb6
vgextend vg0 /dev/vdb7
lvcreate -L 50M -n lv0 vg0
lvextend -L 100M /dev/vg0/lv0
mkfs.xfs /dev/vg0/lv0
mount /dev/vg0/lv0 /mnt
df -H /mnt/
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

#lvm扩展
1.先添加一个新的pv
[root@server_sshd ~]# pvcreate /dev/vdb8
2.再将新的片v添加到vg0中
[root@server_sshd ~]# vgextend vg0 /dev/vdb8
3.最后扩展文件系统
[root@server_sshd ~]# lvextend -L 500M /dev/vg0/lv0
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

#lvm的收缩
注意:之前操作都是在xfs文件格式下,该文件格式只支持扩展,因此我们要先重新格式话为ext4格式
1.首先卸载umount /mnt,格式化为ext4格式并扫描
[root@server_sshd ~]# umount /mnt
[root@server_sshd ~]# mkfs.ext4 /dev/vg0/lv0
2.先缩减文件系统(必须,否则整个系统崩溃)
resize2fs /dev/vg0/lv0 300M
3.最后缩减lv
[root@server_sshd ~]# lvreduce -L 300M /dev/vg0/lv0
4.清除多余pv
[root@server_sshd ~]# pvmove /dev/vdb7 /dev/vdb8
[root@server_sshd ~]# vgreduce vg0 /dev/vdb7
[root@server_sshd ~]# pvremove /dev/vdb7
在这里插入图片描述
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#lvm快照
1.卸载umount /mnt
[root@server_sshd ~]# umount /mnt
2.制作快照
[root@server_sshd ~]# lvcreate -L 50M -n /dev/vg0/lv0_snap -s /dev/vg0/lv0
3.将快照挂载
[root@server_sshd ~]# mount /dev/vg0/lv0_snap /mnt
在这里插入图片描述

#删除快照
1.卸载umount /mnt
[root@server_sshd ~]# umount /mnt
2.移除lv,vg,pv
[root@server_sshd ~]lvremove /dev/vg0/lv0_snap
[root@server_sshd ~]lvremove /dev/vg0/lv0
[root@server_sshd ~]# vgremove vg0
[root@server_sshd ~]# pvremove /dev/vdb6
[root@server_sshd ~]# pvremove /dev/vdb8
3.将lvm分区删除

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
06-19
### LVM in Linux: Configuration, Management, and Troubleshooting LVM (Logical Volume Manager) is a powerful tool in Linux that allows for flexible disk management. It provides a layer of abstraction over physical disks, enabling dynamic resizing and allocation of storage resources. Below is an overview of configuration, management, and troubleshooting aspects of LVM. #### Configuration of LVM To configure LVM, the process involves creating physical volumes, volume groups, and logical volumes. When using LVM with initramfs, specific hooks must be added to ensure proper initialization during boot. For systemd-based initramfs, the file `/etc/mkinitcpio.conf` should be edited to include the `sd-lvm2` hook[^1]. This ensures that the system can recognize and mount LVM volumes during the boot process. The updated line in the configuration file would look like this: ```bash HOOKS=(base systemd ... block sd-lvm2 filesystems) ``` For busy-box based initramfs, the `lvm2` hook should be added instead of `sd-lvm2`. #### Management of LVM Managing LVM involves several key operations such as creating, extending, and reducing logical volumes. These operations are performed using commands like `pvcreate`, `vgcreate`, `lvcreate`, `lvextend`, and `lvreduce`. Here is an example of creating a logical volume: ```bash # Create a physical volume pvcreate /dev/sdb # Create a volume group named 'myvg' vgcreate myvg /dev/sdb # Create a logical volume named 'mylv' with a size of 10GB lvcreate -L 10G -n mylv myvg ``` Once created, file systems can be formatted on the logical volumes and mounted as needed. #### Troubleshooting LVM Troubleshooting LVM often involves resolving issues related to volume recognition, mounting, or resizing. Common problems include missing devices, incorrect configurations, or insufficient space. Tools like `lvdisplay`, `vgdisplay`, and `pvdisplay` can help diagnose issues by providing detailed information about the current state of LVM components. For instance, if a logical volume fails to mount, checking the status of the volume group and logical volume can provide insights: ```bash # Display information about the volume group vgdisplay myvg # Display information about the logical volume lvdisplay /dev/myvg/mylv ``` If the issue persists, verifying the integrity of the file system using tools like `fsck` may be necessary. ```bash fsck /dev/myvg/mylv ``` #### Example Playbook for Automating LVM Tasks with Ansible Ansible can automate LVM tasks by defining playbooks. Below is an example playbook that creates a physical volume, volume group, and logical volume: ```yaml --- - name: Configure LVM hosts: all become: yes tasks: - name: Create physical volume community.general.lvol: vg: myvg lv: mylv size: 10G state: present ``` This playbook uses the `community.general.lvol` module to manage LVM volumes[^3]. ###
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