1.thin-provision（精簡配置）與thick-provision（厚配置、厚置備）

1.1 thin-provision與thick-provision定義

    自動精簡配置（Thin Provisioning）是一種優化存儲資源利用的重要技術。有thin-provisioning就相對應的有thick-provisioning。傳統的硬盤、卷就屬於thick-provisioning的思路，一個硬盤、卷有多大，在一開始就把資源都分配出去了，無論是否有數據，資源已經佔用。

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    自動精簡配置的核心思想是“按需分配”。它通過虛擬化技術，將一個集中的物理存儲池（Thin Pool）的空間，動態地分配給多個邏輯卷（LVs）或虛擬磁盤。其工作流程可以概括為以下幾個關鍵步驟：     創建存儲池：管理員首先將多塊物理磁盤組成一個大的存儲池（Thin Pool）。     分配邏輯空間：當為應用（如虛擬機、數據庫）創建邏輯卷時，系統會分配一個遠大於當前物理可用空間的虛擬容量（例如100GB），但此時並不佔用實際的物理空間。     動態分配物理空間：當應用開始寫入數據時，存儲系統才從存儲池中分配真正的物理塊來存放這些數據。例如，寫入5GB數據，則實際僅佔用存儲池中的5GB空間。     自動擴容與監控：當存儲池的物理空間使用率達到預警閾值（如90%）時，系統會發出警報，甚至能自動擴展存儲池的物理容量（通過添加新硬盤），確保應用不會因空間不足而中斷。

1.2 thin-provisioning使用限制與注意事項

    儘管自動精簡配置優勢明顯，但它並非萬能鑰匙，在使用時需要注意以下幾點：     空間用盡風險：最大的風險在於所有精簡卷共享的物理存儲池被耗盡。如果多個應用同時寫入大量數據，可能導致存儲池快速滿額，進而使所有依賴該池的應用不可用。因此，必須建立嚴格的監控和預警機制。     性能考慮：由於物理空間是動態分配的，寫入操作可能涉及額外的元數據更新和空間分配開銷，在極端高併發或碎片化嚴重的寫入場景下，性能可能略低於厚配置。對於要求數據物理連續性強或I/O延遲極其敏感的應用需謹慎評估。     特定文件系統的影響：某些文件系統（如NTFS）在刪除數據後，需要存儲控制器進行“回收”操作才能釋放空間，這會增加控制器的額外開銷。     數據刪除與回收：在精簡配置環境中，從客户端（如虛擬機）內部刪除文件，通常不會立即在底層物理存儲池中釋放出空間。

2.docker的存儲配置overlay與dm

2.1 什麼是overlay

    在計算機領域，Overlay​ 的核心思想是 “層疊”​ 或 “疊加”。存儲和網絡裏面都有overlay。     網絡領域：underlay是指真實的物理網絡/存儲基礎設施，overlay構建在底層之上的邏輯虛擬網絡/存儲層，例如vxlan、容器網絡(Calico, Flannel)。     存儲領域：在容器技術中，Overlay 思想最典型的體現是 OverlayFS​ 這類聯合文件系統。它的目標是高效地讓多個容器共享同一個基礎鏡像，同時擁有自己獨立的可寫空。OverlayFS 將兩個目錄（層）“疊加”成一個統一的視圖。下層的只讀目錄（lowerdir）通常是基礎鏡像，上層的可寫目錄（upperdir）屬於容器實例。最終，用户看到的是一個合併後的目錄（merged）。當容器需要修改一個來自基礎鏡像的文件時，OverlayFS 會執行“寫時複製”，先將文件複製到容器的可寫層，再進行修改。這樣，既節省了存儲空間，又保證了容器間的隔離性。

2.2 對於overlay2與thin-pool在docker中的應用

    將 Docker 存儲驅動配置為 overlay（或其升級版 overlay2），與使用 devicemapper相比，在性能、資源消耗和工作原理上會有顯著不同。overlay2是目前大多數場景下的推薦選擇。<br>     對比容器存儲驅動 overlay2和 devicemapper的主要差異：

當需要頻繁修改一個大型文件中的一小部分內容時，塊級操作的優勢最為明顯。例如，更新一個幾GB的數據庫文件中的幾條記錄，或者修改一個大型日誌文件的某些部分。在這種場景下，文件級操作需要複製整個GB級別的文件，而Devicemapper只需要複製被修改數據所在的幾個64KB的塊，這在I/O操作量和時間延遲上的優勢是巨大的。 Devicemapper的一個潛在缺點是，它不像一些文件級驅動那樣支持內存中的頁緩存共享。如果多個容器運行基於同一個鏡像的實例，每個容器都可能將所需的塊單獨加載到內存中，可能導致更高的內存使用量。

    深入解析 OverlayFS     OverlayFS 是一種聯合文件系統，它通過聯合掛載的方式，將多個目錄（稱為層）疊加起來，呈現為一個統一的視圖。在 Docker 中，這通常包括一個只讀的鏡像層（lowerdir）和一個可讀寫的容器層（upperdir），最終通過 merged​ 目錄展示給容器使用。     寫操作的特點：當容器首次修改一個存在於鏡像層中的文件時，OverlayFS 會執行 copy_up操作，將整個文件從鏡像層複製到容器層，然後進行修改。這意味着即使只修改大文件的一小部分，也會複製整個文件。不過，這個操作只發生一次。

    Devicemapper 的工作方式     Devicemapper 則在塊設備級別進行操作。它通常會在一個預先分配的存儲池（thin pool）中為鏡像和容器創建快照（snapshots）。每個容器都是其基礎鏡像的一個可寫快照。     塊級操作意味着 Devicemapper 在處理文件寫入時，是按數據塊（block）進行復制和修改的，這在頻繁修改大文件時可能有一定優勢。     但它的配置相對複雜，過去在某些配置下（如使用 loopback 模式）存在性能和穩定性問題。雖然基於 direct-lvm的配置能改善這些問題，但增加了管理複雜度。

2.3 docker中的devicemapper與內核中的device mapper

    為了快速澄清這個概念，我們可以先看下面這個表格，它清晰地展示了二者的關係：

    Device Mapper：一個“工具箱”     Linux Device Mapper更像一個多功能工具箱。它本身不直接完成特定任務，而是提供了一套機制，允許你通過不同的“工具”（即Target Driver插件）來操作和管理塊設備。這些“工具”功能各異，比如linear插件可以將多個物理設備線性地拼接成一個大的邏輯設備，mirror插件可以提供磁盤鏡像功能，而thin-provisioning插件則負責實現自動精簡配置和快照。     Docker devicemapper：專精於“Thin-Provisioning”這把“工具”     Docker在設計其存儲驅動時，需要實現鏡像分層（共享基礎層）和容器寫時複製（Copy-on-Write）這兩個核心特性。它發現Device Mapper工具箱裏的 thin-provisioning​ 這把“工具”完美契合這些需求。

Docker的 devicemapper存儲驅動，其實現本質上就是固定地使用了Device Mapper框架中的Thin-Provisioning（精簡配置）技術。在Docker的這個上下文中，devicemapper幾乎是 thin-provisioning的同義詞。雖然從技術上講，Device Mapper框架本身的能力遠不止於此，但Docker的 devicemapper存儲驅動是一個專門化的實現，它將其能力鎖定在了Thin-Provisioning上，以高效地解決容器存儲的特定問題。

3.docker中關於創建和配置thin-pool

    在配置文件中，你可以通過一些參數對 thin pool 進行精細控制。以下是一些關鍵選項：

創建 LVM 物理卷和卷組並轉換為thin-pool池：

pvcreate /dev/sdb
vgcreate docker /dev/sdb
創建 Thin Pool 邏輯卷：
# 創建數據邏輯卷（佔用大部分空間）
lvcreate -l 95%VG -n thinpool docker
# 創建元數據邏輯卷（佔用少量空間）
lvcreate -l 1%VG -n thinpoolmeta docker
# 將兩者轉換為 thin pool
lvconvert -y --thinpool docker/thinpool --poolmetadata docker/thinpoolmeta

    修改 Docker 配置：編輯 /etc/docker/daemon.json文件，指定使用 devicemapper存儲驅動和 thin pool 設備：

{
  "storage-driver": "devicemapper",
  "storage-opts": [
    "dm.thinpooldev=/dev/mapper/docker-thinpool",
  ]
}

    啓動 Docker 服務：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start docker

4.thin-pool與lvm的關係

    LVM是一個靈活的存儲管理框架，LVM 的底層不僅限於 thin-provisioning 技術，也支持傳統卷組（VG），它更是一個存儲管理框架，而 thin-provisioning 是其之上一個高級的、可選的特性。     Thin Provisioning是LVM框架下通過先創建特定的Thin Pool資源池，然後在該池上創建邏輯卷而實現的一種高級功能。​ 傳統LVM是“厚置備”，而基於Thin Pool的LVM是“精簡置備”，後者通過按需分配的方式，實現了存儲的虛擬化，提供了更高的靈活性。