使用Linux的lsblk命令列出块设备信息

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lsblk 命令学习 lsblk命令学习 阅读详情

使用Linux的lsblk命令列出块设备信息

翻译自：http://linoxide.com/linux-command/linux-lsblk-command/

lsblk（列出块设备）命令用于列出所有可用块设备的信息，但是，它不会列出RAM盘的信息。块设备有硬盘，闪存盘，CD-ROM等等。

如何安装lsblk

lsblk命令包含在util-linux-ng包中，现在该包改名为util-linux。这个包带了几个其它工具，如dmesg。要安装lsblk，请在此处下载util-linux包。

Fedora中安装lsblk

Fedora用户可以通过以下方法来安装该包：

sudo yum install util-linux-ng

该命令有几个选项：

默认选项

lsblk命令默认情况下将以树状列出所有块设备。打开终端，并输入以下命令：

lsblk

输出如下：

[root@yg-uhost724 ~]# lsblk
NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
sda 8:0 0 931G 0 disk
├─sda1 8:1 0 300M 0 part /boot
├─sda2 8:2 0 2G 0 part [SWAP]
└─sda3 8:3 0 928.7G 0 part /
sdb 8:16 0 3.5T 0 disk
├─vg-52c25f56--d03d--4103--9579--df3dfb20a02c (dm-1) 253:1 0 120G 0 lvm
├─vg-7ea7b0f2--46b9--4c17--98d6--2b9e1bcaede9 (dm-6) 253:6 0 1000G 0 lvm
├─vg-65ac15fb--eadf--4ee7--af65--2df9226167a1 (dm-4) 253:4 0 150G 0 lvm
├─vg-1ba71ed3--452f--48a2--a1d9--c5068d68ffe2 (dm-0) 253:0 0 100G 0 lvm
├─vg-d246a831--2808--4c2e--86ef--53954692fab5 (dm-3) 253:3 0 100G 0 lvm
├─vg-7fa720b0--2186--4006--ad84--6d88701c4381 (dm-14) 253:14 0 1000G 0 lvm
├─vg-51919dfc--1b20--42c7--8452--be59a9a1178f (dm-5) 253:5 0 250G 0 lvm
└─vg-9487d200--8921--4cb5--bc34--08e84adb7c58 (dm-2) 253:2 0 10G 0 lvm
sdc 8:32 1 1000G 0 disk
sr0 11:0 1 1024M 0 rom

7个栏目名称如下：

NAME : 这是块设备名。

MAJ:MIN : 本栏显示主要和次要设备号。

RM : 本栏显示设备是否可移动设备。注意，在本例中设备sdc和sr0的RM值等于1，这说明他们是可移动设备。

SIZE : 本栏列出设备的容量大小信息。例如298.1G表明该设备大小为298.1GB，而1K表明该设备大小为1KB。

RO : 该项表明设备是否为只读。在本案例中，所有设备的RO值为0，表明他们不是只读的。

TYPE :本栏显示块设备是否是磁盘或磁盘上的一个分区。在本例中，sda和sdb是磁盘，而sr0是只读存储（rom）。（LCTT译注，此处sr0的RO项没有标记为1，可能存在一些错误？）

MOUNTPOINT : 本栏指出设备挂载的挂载点。

列出所有设备

默认选项不会列出所有空设备。要查看这些空设备，请使用以下命令：

[root@yg-uhost724 ~]# lsblk -a
NAME                                                  MAJ:MIN RM   SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
ram0                                                    1:0    0    16M  0 disk
ram1                                                    1:1    0    16M  0 disk
ram2                                                    1:2    0    16M  0 disk
ram3                                                    1:3    0    16M  0 disk
ram4                                                    1:4    0    16M  0 disk
ram5                                                    1:5    0    16M  0 disk
ram6                                                    1:6    0    16M  0 disk
ram7                                                    1:7    0    16M  0 disk
ram8                                                    1:8    0    16M  0 disk
ram9                                                    1:9    0    16M  0 disk
ram10                                                   1:10   0    16M  0 disk
ram11                                                   1:11   0    16M  0 disk
ram12                                                   1:12   0    16M  0 disk
ram13                                                   1:13   0    16M  0 disk
ram14                                                   1:14   0    16M  0 disk
ram15                                                   1:15   0    16M  0 disk
loop0                                                   7:0    0         0 loop
loop1                                                   7:1    0         0 loop
loop2                                                   7:2    0         0 loop
loop3                                                   7:3    0         0 loop
loop4                                                   7:4    0         0 loop
loop5                                                   7:5    0         0 loop
loop6                                                   7:6    0         0 loop
loop7                                                   7:7    0         0 loop
sda                                                     8:0    0   931G  0 disk
├─sda1                                                  8:1    0   300M  0 part /boot
├─sda2                                                  8:2    0     2G  0 part [SWAP]
└─sda3                                                  8:3    0 928.7G  0 part /
sdb                                                     8:16   0   3.5T  0 disk
├─vg-52c25f56--d03d--4103--9579--df3dfb20a02c (dm-1)  253:1    0   120G  0 lvm
├─vg-7ea7b0f2--46b9--4c17--98d6--2b9e1bcaede9 (dm-6)  253:6    0  1000G  0 lvm
├─vg-65ac15fb--eadf--4ee7--af65--2df9226167a1 (dm-4)  253:4    0   150G  0 lvm
├─vg-1ba71ed3--452f--48a2--a1d9--c5068d68ffe2 (dm-0)  253:0    0   100G  0 lvm
├─vg-d246a831--2808--4c2e--86ef--53954692fab5 (dm-3)  253:3    0   100G  0 lvm
├─vg-7fa720b0--2186--4006--ad84--6d88701c4381 (dm-14) 253:14   0  1000G  0 lvm
├─vg-51919dfc--1b20--42c7--8452--be59a9a1178f (dm-5)  253:5    0   250G  0 lvm
└─vg-9487d200--8921--4cb5--bc34--08e84adb7c58 (dm-2)  253:2    0    10G  0 lvm
sdc                                                     8:32   0  1000G  0 disk

List Device Permissions and Owner

[root@yg-uhost724 ~]# lsblk -m
NAME                                                    SIZE OWNER GROUP MODE
sda                                                     931G root  disk  brw-rw----
├─sda1                                                  300M root  disk  brw-rw----
├─sda2                                                    2G root  disk  brw-rw----
└─sda3                                                928.7G root  disk  brw-rw----
sdb                                                     3.5T root  disk  brw-rw----
├─vg-52c25f56--d03d--4103--9579--df3dfb20a02c (dm-1)    120G root  disk  brw-rw----
├─vg-7ea7b0f2--46b9--4c17--98d6--2b9e1bcaede9 (dm-6)   1000G root  disk  brw-rw----
├─vg-65ac15fb--eadf--4ee7--af65--2df9226167a1 (dm-4)    150G root  disk  brw-rw----
├─vg-1ba71ed3--452f--48a2--a1d9--c5068d68ffe2 (dm-0)    100G root  disk  brw-rw----
├─vg-d246a831--2808--4c2e--86ef--53954692fab5 (dm-3)    100G root  disk  brw-rw----
├─vg-7fa720b0--2186--4006--ad84--6d88701c4381 (dm-14)  1000G root  disk  brw-rw----
├─vg-51919dfc--1b20--42c7--8452--be59a9a1178f (dm-5)    250G root  disk  brw-rw----
└─vg-9487d200--8921--4cb5--bc34--08e84adb7c58 (dm-2)     10G root  disk  brw-rw----
sdc                                                    1000G root  disk  brw-rw----

列出指定设备

该命令也可以只获取指定设备的信息。这可以通过在提供给lsblk命令的选项后指定设备名来实现。例如，你可能对了解以字节显示你的磁盘驱动器大小比较感兴趣，那么你可以通过运行以下命令来实现：

lsblk -b /dev/sda

或者，以下命令等同：

lsblk --bytes /dev/sda

List Devices Without Header in List Form

你也可以组合几个选项来获取指定的输出。例如，你也许想要以列表格式列出设备，而不是默认的树状格式。你可能也对移除不同栏目名称的标题感兴趣。可以将两个不同的选项组合，以获得期望的输出，命令如下

lsblk -nl

或者，以下命令等同：

lsblk --noheadings --list
[root@yg-uhost724 ~]# lsblk -nl
sda                                                   8:0    0   931G  0 disk
sda1                                                  8:1    0   300M  0 part /boot
sda2                                                  8:2    0     2G  0 part [SWAP]
sda3                                                  8:3    0 928.7G  0 part /
sdb                                                   8:16   0   3.5T  0 disk
vg-52c25f56--d03d--4103--9579--df3dfb20a02c (dm-1)  253:1    0   120G  0 lvm
vg-7ea7b0f2--46b9--4c17--98d6--2b9e1bcaede9 (dm-6)  253:6    0  1000G  0 lvm
vg-65ac15fb--eadf--4ee7--af65--2df9226167a1 (dm-4)  253:4    0   150G  0 lvm
vg-1ba71ed3--452f--48a2--a1d9--c5068d68ffe2 (dm-0)  253:0    0   100G  0 lvm
vg-d246a831--2808--4c2e--86ef--53954692fab5 (dm-3)  253:3    0   100G  0 lvm
vg-7fa720b0--2186--4006--ad84--6d88701c4381 (dm-14) 253:14   0  1000G  0 lvm
vg-51919dfc--1b20--42c7--8452--be59a9a1178f (dm-5)  253:5    0   250G  0 lvm
vg-9487d200--8921--4cb5--bc34--08e84adb7c58 (dm-2)  253:2    0    10G  0 lvm
sdc                                                   8:32   0  1000G  0 disk
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如何在 Linux 上使用 lsblk 和 blkid 命令？ 注：本文假设您已在 Linux 系统上安装并配置好了适当的环境。在 Linux 操作系统中，有许多命令可用于管理和查看存储设备。其中，lsblk 和 blkid 是两个常用的命令，用于显示和识别块设备及其相关信息。本文将详细介绍如何使用 lsblk 和 blkid 命令来管理和获取关于块设备的有用信息。 阅读详情

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lsblk(列出块设备)命令用于列出所有可用块设备的信息，但是，它不会列出RAM盘的信息。块设备有硬盘，闪存盘，CD-ROM等等。如何安装lsblklsblk命令包含在util-linux-ng包中，现在该包改名为util-linux。这个包带了几个其它工具，如dmesg。要安装lsblk，请在此处下载util-linux包。Fedora中安装lsblkFedora用户可以通过以下方法来安装该包：...

weixin_29057065的博客 354

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

如何使用Linux lsblk命令列出块设备信息

译至：http://linoxide.com/linux-command/linux-lsblk-command/ lsblk命令（列出块设备）用于列出所有可用的块设备的信息，但是， 它并没有列出有关的RAM磁盘的信息。块设备的例子是硬盘，闪存驱动器，CD-ROM等等。 如何安装lsblk 该命令lsblk在util-linux-ng的包里，现在改名为util-linux。该软件

闲云孤鹤 5969

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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Linux下命令打开一个设备,系统运维|使用Linux的lsblk命令列出块设备信息

lsblk(列出块设备)命令用于列出所有可用块设备的信息，但是，它不会列出RAM盘的信息。块设备有硬盘，闪存盘，CD-ROM等等。如何安装lsblklsblk命令包含在util-linux-ng包中，现在该包改名为util-linux。这个包带了几个其它工具，如dmesg。要安装lsblk，请在此处下载util-linux包。Fedora中安装lsblkFedora用户可以通过以下方法来安装该包：...

weixin_34652835的博客 358

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

`lsblk` 是 Linux 系统中一个用来 **列出块设备（block devices）信息** 的命令

lsblk 是 Linux 系统中用于列出块设备信息的实用命令。它会显示磁盘、分区、LVM 逻辑卷等块设备的层级结构，包括设备名称、大小、类型、挂载点等关键信息。常用选项如 -f 显示文件系统类型，-o 自定义输出列。该命令可快速查看存储设备拓扑结构，帮助管理员确认磁盘分区情况和挂载状态，是系统管理和故障排查的重要工具。

2501_91107759的博客 662

Linux常用查看块设备及磁盘信息命令

1、查看块设备信息命令：lsblk1）简单用法：lsblk命令可以列出所有可用块设备的信息，比如我们说的逻辑磁盘，默认情况下将以树状列出所有块设备。[root@vms002/]#lsblk NAMEMAJ:MINRMSIZEROTYPEMOUNTPOINT sda8:00100G0disk ├─sda18:1...

weixin_34270865的博客 8495

Linux命令之lsblk命令

lsblk命令的英文是“list block”，即用于列出所有可用块设备的信息，而且还能显示他们之间的依赖关系，但是它不会列出RAM盘的信息。块设备有硬盘，闪存盘，CD-ROM等等。lsblk命令包含在util-linux-ng包中，现在该包改名为util-linux。

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使用lsblk命令列出系统中的块设备

Linux中的lsblk命令用于列出有关所有可用块设备的信息，但它不会列出有关RAM Disk的信息（其数据实际存储在RAM内存之中）。块设备一般包括硬盘、网络存储、usb存储，光盘等 系统环境 Centos7 安装lsblk 命令lsblk包含在软件包util-linux中，该软件包附带了其他一些实用程序，例如dmesg，如果要安装lsblk，可以使用下面命令安装 [root@localhost ~]# yum -y install util-linux lsblk各个字段解释 默认情

u014389734的博客 1968

【Linux】lsblk 命令使用

是一个在 Linux 系统中用来列出所有可用的块设备（例如硬盘驱动器、固态硬盘、USB 驱动器等）的命令行工具。它提供了关于这些设备的详细信息，包括它们的名称、大小、类型、挂载点等。lsblk [选项]

一个写了10年bug的程序员日常笔记。 3238
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森几许
森几许
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