Повлияет ли разбиение LVM на срок службы или производительность моего SSD?

Повлияет ли разбиение LVM на срок службы или производительность моего SSD?

Я установил новую систему (Linux Mint 17.3, ноутбук) с использованием LVM-разделов, поскольку в настоящее время мне не нужен раздел подкачки (достаточно оперативной памяти — 12 ГБ) и я хочу использовать свой SSD (Samsung 850 evo 250 ГБ) более эффективно (иметь больше места и продлить срок службы SSD), но с учетом того, что когда-нибудь в будущем мне понадобится создать раздел для подкачки.

Теперь я задаюсь вопросом:

  1. Насколько существенно LVM сократит срок службы SSD?
  2. Повлияет ли это на производительность? Насколько существенно?
  3. Увеличивает ли это риск потери данных?

(в моей ситуации, в сравнении с физическим разбиением)

Я использую ноутбук для разработки.

решение1

1) По моему опыту - никакой разницы. Использую на ноутбуке более 2 лет. 2)Влияет ли LVM на производительность? 3) LVM (и Veritas) стали стандартом де-факто для любой серьезной компании. Не только из-за управления дисковым пространством, но и для управления данными (когда вам нужно переместить/скопировать онлайн-базу данных с почти 100% заполненного дискового пространства сервера и т. д.). По моему опыту, единственная опасность с LVM — это действия пользователей/администраторов — например, неправильные команды с изменением размера пространства и удалением.

решение2

Здесь LVM влияет на производительность SSD.

Centos-7.4.1708 ядро-3.10.0-693.el7.x86_64 lvm2-2.02.171-8.el7.x86_64 fio-3.1-1.el7.x86_64

SSD-накопитель IntelPE2ME016T4

] pvcreate /dev/nvme0n1
] vgcreate -n vgext /dev/nvme0n1
] lvcreate -n lvtest -L 50G vgext
] dd if=/dev/sda of=/dev/vgext-lvtest bs=1G count=10

# DO 128k/10thr random read on nvme0n1
] fio --readonly -filename=/dev/nvme0n1 -direct=1 -rw=randread -ioengine=psync -name=job1 -size=10G -bs=128k -blockalign=4k -thread -numjobs=10
# get about 2000MB/s

# DO 128k/10thr random read through LVM
] fio --readonly -filename=/dev/vgext/lvtest -direct=1 -rw=randread -ioengine=psync -name=job1 -size=10G -bs=128k -blockalign=4k -thread -numjobs=10
# get about 400MB/s

Связанный контент