VMWARE ESXI 虚拟硬盘的格式:精简置备(thin provision)、厚置备延迟置零、厚置备置零

2023-05-16

1、厚置备延迟置零(默认 default):

      默认的创建格式,创建过程中为虚拟磁盘分配所需空间。创建时不会擦除物理设备上保留的任何数据,没有置零操作,当有IO操作时,需要等待清零操作完成后才能完成IO,

     即:分配好空间,执行写操作时才会按需要将其置零。

 

2、厚置备置零(thick):

      创建支持群集功能的厚磁盘。在创建时为虚拟磁盘分配所需的空间。并将物理设备上保留的数据置零。创建这种格式的磁盘所需的时间可能会比创建其他类型的磁盘长。

     即:分配好空间并置零操作,有IO的时无需等待任何操作直接执行。

 

3、精简置备(thin):

 精简配置就是无论磁盘分配多大,实际占用存储大小是现在使用的大小,即用多少算多少。当客户机有输入输出的时候,VMkernel首先分配需要的空间并进行清零操作,也就是说如果使用精简配置在有IO的时候需要:等待分配空间和清零,这两个步骤完成后才能进行操作,对于IO叫频繁的应用这样性能会有所下降,虽然节省了存储空间。


http://blog.163.com/samuel_phoenix/blog/static/21515701420131137641884/

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

VMWARE ESXI 虚拟硬盘的格式:精简置备(thin provision)、厚置备延迟置零、厚置备置零 的相关文章

  • matlab中值滤波实现

    中值滤波是一种典型的非线性滤波 xff0c 是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术 xff0c 基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值 xff0c 让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点 该方
  • 程序员的情人节

    今天是一个好的节日 xff0c 七夕呀 xff01 程序是最好的女朋友 xff0c 它是不会骗你的 它偶尔会发些小的情绪 只是你没有懂它
  • stm32-Hardfault及内存溢出的查找方法

    STM32内存结构 1 要点 1 1 两种存储类型 RAM 和 Flash RAM可读可写 xff0c 在STM32的内存结构上 xff0c RAM地址段分布 0x2000 0000 0x2000 0000 43 RAM size Flas
  • raylib部分源代码功能解读

    官网 https www raylib com https github com raysan5 raylib 我根据自己的需求裁剪了多余功能后的代码 xff1a https gitee com xd15zhn raylib https g
  • 无量纲处理、量纲变换与实时仿真理论

    基本原理 万有引力公式 d 2 r
  • 局域网windows平台下时间同步

    最近单位出现很多应为系统时间不统一造成的问题 xff0c 如 客户机时间与服务器时间不同步 xff0c 而客户机使用软件是读取本机时间上传服务器 xff0c 这样就会造成排序错误 每次开机修改很繁琐 我就想到了在局域网内假设时间服务器的想法
  • 水下潜航器的建模与控制

    线性系统理论大作业 待完成 题目 水下潜器模型 xff0c 可能是潜艇或者鱼雷等对象 一个主推进螺旋桨 xff0c 前后两对水平陀翼 xff0c 后面一对垂直陀翼 潜器前进过程中 xff0c 通过调节助推进螺旋桨推力 xff0c 以及三对陀
  • 演化博弈、复制动态方程与仿真

    本文只整理和总结一下我的理解 xff0c 文末列出了可供参考的更详细完整的资料 建议先看参考资料 1 xff08 博弈论公开课 xff09 的博弈论课程 xff0c 可以直接从第11讲开始看 参考链接 2 是关于演化博弈非常经典的一本书 参
  • 演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配

    演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配 Evolutionary game theoretic approach for optimal resource allocation in multi agent systems 论文复现见 论
  • [论文复现]演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配

    原文 演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配 CSDN博客 https ieeexplore ieee org document 8243778 问题描述 有2种资源分配给6个个体 xff0c 2种资源的总量分别为 y 1 61 545
  • 基于博弈学习的分布式卫星任务规划

    基于博弈学习的分布式卫星任务规划 Distributed Satellite Mission Planning via Learning in Games 摘要 对地观测卫星群的任务规划是一个复杂的问题 xff0c 它提出了重大的理论和技术
  • 多星分布式任务分配中的博弈自组织

    多星分布式任务分配中的博弈自组织 Game theoretic self organization in multi satellite distributed task allocation 论文复现见 论文复现 多星分布式任务分配中的博
  • 自用的矩阵运算库zhnmat使用说明

    自用的矩阵运算库zhnmat使用说明 包含两个主要类 xff1a Mat和Vector3d xff0c 可以用于一些简单的矩阵和三维向量场景 xff0c 代码较简单 xff0c 没有任何性能优化 xff0c 可用于学习参考 代码仓库 htt
  • 非线性系统的反馈线性化

    仿射非线性或非仿射非线性指对输入是否是线性的 例如 xff0c 系统能够写成 x 61 f x
  • 基于特征模型的全系数自适应控制

    摘要 xff1a 首先推导了全系数和等于1的证明过程 xff0c 分析了等效时间常数的概念 xff0c 然后推导了递推最小二乘公式并用于参数辨识的方法 xff0c 最后给几个仿真的例子 全系数之和等于1 被控对象用微分方程 y n
  • raylib一些示例代码

    摘要 xff1a 几种相机视角 3D预览图视角 xff1a 鼠标拖动 xff0c 滚轮缩放 只能沿着中心点 第一视角 xff1a WSAD分别控制视角的前后左右移动 xff0c EQ分别控制上下移动 xff0c 滚轮控制移动速度 画正方体线
  • gnome session 中的开机启动程序配置文件

    我找了很久才找到的 xff1a 管理员状态下 xff1a linux Blue home library config autostart ls gnome terminal desktop stardict desktop 我开机启动的两
  • 使用深度Q网络(Deep Q Network)学习控制倒立摆

    使用深度Q网络 Deep Q Network 学习控制单摆 原文 xff1a https qiita com ashitani items bb393e24c20e83e54577 摘要 xff1a 我们将尝试使用Deep Q网络 xff0
  • python多次调用exe文件运行不同的结果

    摘要 xff1a 有个C 43 43 项目是读取配置参数文件并打印对应的结果 xff0c 后来需要多次修改配置文件并运行 xff0c 于是想到写个python脚本执行这一过程 写一个测试项目 xff0c 项目结构如下 xff1a 根目录 m
  • Python通过SWIG调用C++时出现的ImportError问题解析

    摘要 win10系统 xff0c 编译器为mingw xff0c 按照教程封装C 43 43 的一个类并用python调用 xff0c 一步步进行直到最后一步运行python代码时 xff0c 在python代码中import exampl

随机推荐