ubuntu 24.04 如何使用兩台 SATA SSD 建立 RAID 1

  ubuntu 24.04 如何使用兩台 SATA SSD 建立 RAID 1

AI 摘要

在 Ubuntu 24.04 中使用两块 SATA 硬盘建立 RAID 1（镜像）主要有两种方式：

在安装系统时配置，通过 Subiquity 或 Ubiquity（手动分区）创建 RAID 阵列作为根目录 / 和 /boot/efi；在系统安装完成后使用 mdadm 工具在现有的磁盘上创建软件 RAID 阵列，并修改 /etc/fstab 进行挂载，实现数据冗余。 

方法一：安装时配置（推荐系统盘）

这是最彻底的方案，将系统安装在 RAID 1 阵列上，实现系统级别的冗余。

1. 启动安装程序，选择 "Custom storage layout" (自定义存储布局)。
2. 为每块硬盘创建分区 (例如 /dev/sda 和 /dev/sdb)。
3. 创建 RAID 1 阵列：
   • 选择 "Create software RAID" (创建软件 RAID)。
   • 选择 RAID Level 1，添加两个硬盘上的对应分区 (如 /dev/sda2 和 /dev/sdb2)。
   • 将此 RAID 阵列分配给 / (根目录) 和 /boot/efi (UEFI/GPT 必须为每块硬盘单独创建 EFI 分区)。
4. 安装引导加载程序：在引导加载程序安装界面，将 Grub 安装到两个物理硬盘 (/dev/sda 和 /dev/sdb)，确保双引导。 

方法二：安装后使用 mdadm (适用于数据盘/后添加)

如果在系统运行中添加硬盘，或不希望系统盘是 RAID，可使用此方法。

1. 安装 mdadm:
   bash

   sudo apt update && sudo apt install mdadm
   

2. 分区: 使用 fdisk (或 gdisk / parted) 为两块硬盘（例如 /dev/sdb, /dev/sdc）创建相同大小的 Linux RAID 分区 (Type: fd00)。
   bash

   sudo fdisk /dev/sdb
   # 选 n (new), p (primary), partition number, default start/end, t (type), fd (Linux raid autodetect)
   sudo fdisk /dev/sdc
   # 重复上述操作
   

3. 创建 RAID 1 阵列:
   bash

   sudo mdadm --create --level=1 --raid-devices=2 --name=myraid1 /dev/md0 /dev/sdb1 /dev/sdc1
   

4. 创建文件系统:
   bash

   sudo mkfs.ext4 /dev/md0
   

5. 保存配置并挂载:
   • 保存配置: sudo mdadm -D -s >> /etc/mdadm/mdadm.conf。
   • 创建挂载点: sudo mkdir /mnt/raid1。
   • 编辑 /etc/fstab (sudo nano /etc/fstab)，添加:

     /dev/md0 /mnt/raid1 ext4 defaults,nofail 0 0
     

   • 立即挂载: sudo mount -a。
6. 更新 initramfs (以确保系统能识别 RAID 阵列):
   bash

   sudo update-initramfs -u
   

    

完成以上步骤后，你的两块 SATA 硬盘就组成了 RAID 1 镜像，一块硬盘故障，数据仍然可用。 

Docker Save & Load command by (commit container )

 你可以使用 docker save 指令將一個或多個 Docker 映像儲存為一個單一的 .tar 歸檔檔案。這個歸檔檔案包含了映像的所有層和中繼資料，方便你在沒有 Docker Registry 的環境下傳輸、備份或分享映像。

目的是備份在容器內對 ROS2 程式碼或組態檔所做的修改：

• 最佳做法：應該將程式碼放在 Volume 中，然後備份 Volume 即可。

• 替代做法：如果您是在容器內直接修改，建議您先使用 docker commit 將容器的修改保存為一個新的鏡像，然後再用 docker save 匯出這個鏡像為 .tar 檔案。這樣才能保留完整的環境配置和元數據，以便未來準確重建環境。

# 1. 將容器修改提交成新的 Image
docker commit my_amr_container my_amr_amr_image:v1.0

# 2. 匯出這個 Image 為 tar 檔案 (這是更推薦的備份方式)
docker save -o my_amr_image_v1.0.tar my_amr_amr_image:v1.0

---

指令格式

docker save 的基本格式如下：

docker save [選項] <映像名稱> -o <輸出檔名>

或

docker save [選項] <映像名稱> > <輸出檔名>

---

常用選項

• -o 或 --output：將輸出寫入指定的檔案，而不是標準輸出。

• <映像名稱>：要儲存的 Docker 映像名稱和標籤（例如 osrf/ros:humble-desktop-full）。

• > <輸出檔名>：使用標準輸出重新導向的方式將歸檔內容寫入檔案。

---

使用範例

假設你想要將我們之前使用的 ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250731 映像儲存為一個 .tar 檔案，你可以這樣做：

# 儲存單一映像
docker save ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250731 -o ros2_dev_image.tar

如果你想將多個映像一起儲存，只需在指令中列出它們：

# 儲存多個映像
docker save ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250731 my_custom_app:latest -o my_images.tar

---

如何載入儲存的映像

當你在另一台機器上，你可以使用 docker load 指令來載入這個 .tar 歸檔檔案，並將映像重新添加到本地的 Docker 映像列表中。

# 從歸檔檔案載入映像
docker load -i ros2_dev_image.tar

-------------------------

您可以將名為 ros2dev 的運行中 Docker 容器存入為一個新的映像，然後再將其保存到檔案中。
這是一個兩步過程：
將容器提交（Commit）為映像
使用 docker commit 指令將容器 ros2dev 的當前狀態儲存為一個新的映像。
docker commit ros2dev my_ros2dev_image:latest
這個指令會創建一個名為 my_ros2_image 的新映像，其中包含了您在容器內所做的所有更改和安裝。
將映像保存到檔案
使用 docker save 指令將新創建的映像儲存為一個 .tar 歸檔檔案。
docker save my_ros2dev_image:latest -o ros2dev_image.tar
這個 ros2dev_image.tar 檔案就是 ros2dev 容器的完整備份，您可以在沒有 Docker Registry 的情況下輕鬆地將其備份、分享或傳輸到其他機器上。

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tar gz command 

.tar.gz
套件名稱：gzip。

壓縮：
$ tar zcvf FileName.tar.gz DirName

解壓縮：
$ tar zxvf FileName.tar.gz

.tar (僅打包，無壓縮)
套件名稱：tar。
打包：
$ tar cvf FileName.tar DirName
解包：
$ tar xvf FileName.tar


.gz
套件名稱：gzip。
壓縮
$ gzip FileName
解壓縮 1：
$ gunzip FileName.gz
解壓縮 2：
$ gzip -d FileName.gz

ros2dev by Docker run 啟動參數說明 ( by ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250704 )

 以下是這支 docker run 指令中各參數的詳細說明，以助你理解每個選項的用途和效果。

[bash]
# 允許本地 Docker 容器存取 X11 顯示
xhost +local:docker

docker run -it -d --name ros2dev \
  --restart=always --gpus all \
  --net=host \
  --privileged \
  --env DISPLAY=$DISPLAY \
  --env QT_X11_NO_MITSHM=1 \
  --volume /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw \
  --volume $(pwd)/ros2_data:/home/ubuntu/data \
  --device /dev/ttyACM0:/dev/ttyACM0 \
  --device /dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0 \
  ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250704 \
  bash -c "source /opt/ros/humble/setup.bash && bash"

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參數	說明
xhost +local:docker	允許本地使用者 docker（本地 UNIX domain）存取 X11 伺服器，以便容器內的 GUI（如 Gazebo、RViz）能顯示到本機螢幕。
docker run	啟動並執行一個新的容器。
-it	結合 -i（保持標準輸入開啟）與 -t（分配虛擬終端機），使你可以在容器中進行互動式操作。
-d	以「背景模式」（detached）執行容器，命令執行後立即回到主機終端。
--name ros2dev	為容器指定名稱 ros2dev，方便後續透過名稱管理（如 docker stop ros2dev、docker logs ros2dev）。
--restart=always	容器異常退出或 Docker 重啟後，自動重啟此容器，確保長期穩定運行。
--gpus all	將主機上所有 GPU 都分配給此容器，允許容器內做 GPU 加速運算（需 Docker 19.03+ 與 NVIDIA Container Toolkit）。
--net=host	使用 主機網路模式，容器與主機共用網路堆疊，無 NAT，延遲更低，適合 ROS2 DDS 多播與網路通訊。
--privileged	賦予容器幾乎等同於主機的「特權」權限，才能存取低階裝置、修改網路設定等（如使用 --device 時通常搭配）。
--env DISPLAY=$DISPLAY	將主機的 DISPLAY 環境變數傳入容器，告訴容器 GUI 應該輸出到哪個 X11 顯示伺服器。
--env QT_X11_NO_MITSHM=1	解決 Qt 應用（如 RViz）在 X11 上使用共享記憶體時可能的顯示錯誤。
--volume /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw	將主機的 X11 socket（Unix domain）掛載到容器，使容器內程式能透過該 Socket 與 X 伺服器溝通，rw 表示可讀寫。
--volume $(pwd)/ros2_data:/home/ubuntu/data	將當前工作目錄下的 ros2_data 資料夾映射到容器內 /home/ubuntu/data，用於持久化地圖、日誌或其他資料。
--device /dev/ttyACM0:/dev/ttyACM0	將主機的 USB 裝置（例如 Arduino、micro:bit 之類的 Serial 裝置）映射進容器，供容器內驅動程式或節點存取。
--device /dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0	類似上條，映射另一個 USB Serial 設備（如 IMU、LiDAR 透過 USB 連線）。
ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250704	要執行的 Docker 映像名稱及 Tag（版本標記），通常會標示 ROS 版本、包含的軟體與建立日期。
bash -c "source /opt/ros/humble/setup.bash && bash"	容器啟動後執行的命令：先 source ROS 2 環境設定，然後開啟一個互動式 bash，讓你馬上能夠使用 ROS2 指令。

💡 小技巧

• 顯示 GUI：需先在主機執行 xhost +local:docker，並將 /tmp/.X11-unix 與 DISPLAY 傳入容器。

• 持久化資料：使用 --volume $(pwd)/ros2_data:/home/ubuntu/data，即使重建或刪除容器，資料仍保留在主機。

• 多設備：--device 可以多次指定，用於連接多種實體硬體（USB、串口、GPU）。

• 自動重啟：--restart=always 保證服務長期在線，適合開發板或長期測試。

• 網路模式：--net=host 避免 ROS2 DDS 的多播發不出的問題，但在跨主機部署時需注意安全性。

這樣的設定能讓你在容器內 完整模擬（Gazebo）、可視化（RViz）以及與實體硬體串接（IMU、Arduino、LiDAR）時，都擁有接近原生的體驗。

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以下是這份 docker‑compose.yml 主要欄位的功能與建議設定，幫你釐清每個參數的意義與用途：

[yaml]
version: "3.8"

services:
  ros2dev:
    build: .
    container_name: ros2_humble_gz_gpu

    # ---------- GPU 支援 ----------
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]
    runtime: nvidia

    # ---------- 環境變數 ----------
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all          # 容器可見所有 GPU
      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=graphics,utility,video,compute
      - DISPLAY=${DISPLAY}                  # 傳遞主機 DISPLAY，啟用 GUI
      - QT_X11_NO_MITSHM=1                  # 解決 Qt X11 共享記憶體問題

    # ---------- Volume 掛載 ----------
    volumes:
      - /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw    # X11 Socket，用於顯示 Gazebo/RViz
      - ./src:/root/ros2_ws/src:rw          # 專案原始碼掛載到容器

    network_mode: host                       # 與主機共用網路堆疊
    privileged: true                         # 賦予容器特權模式，可存取所有裝置
    stdin_open: true                         # -i 保持 stdin
    tty: true                                # -t 分配虛擬終端

---

各參數說明

• version: "3.8"
  定義 Compose 檔案的語法版本，3.8 支援 deploy.resources 等新功能。

• services → ros2dev
  服務名稱，自訂為 ros2dev，後面所有設定都套用在這個容器上。

• build: .
  以當前目錄的 Dockerfile 來建置映像。

• container_name: ros2_humble_gz_gpu
  容器啟動後的名稱，方便用 docker ps、docker logs、docker exec 等指令操作。

---

GPU 支援

• deploy.resources.reservations.devices.capabilities: [gpu]
  宣告此服務需要 GPU，當你使用 Swarm 或支援 deploy 的環境時才會生效。

  ⚠️ 如果你用的是單機 Docker Compose（非 Swarm），這段通常不會生效，你可以直接在 CLI 加上 --gpus all。

• runtime: nvidia
  指定使用 NVIDIA Container Runtime，確保容器可以存取 GPU。

---

環境變數

• NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
  讓容器看得到所有 GPU，或改為 0,1 只顯示指定卡號。

• NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=graphics,utility,video,compute
  啟用 GPU 的圖形、計算等功能，必須包含 compute 才能跑 CUDA。

• DISPLAY=${DISPLAY}
  傳遞主機的 DISPLAY，告訴容器 GUI 畫面要輸出到哪個螢幕。

• QT_X11_NO_MITSHM=1
  解決 Qt 應用（如 RViz）在 X11 上的共享記憶體錯誤。

---

Volume 掛載

• /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw
  掛載主機的 X11 Unix Socket，讓容器透過這個 Socket 與 X11 伺服器通訊，才能顯示 Gazebo、RViz。

• ./src:/root/ros2_ws/src:rw
  將當前目錄下的 src（你的 ROS2 原始碼）掛到容器的工作目錄，方便在本機修改程式後立即反映到容器內。

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網路與權限

• network_mode: host
  容器與主機共用網路堆疊，DDS 多播等通訊可直接發送到本機網路。

• privileged: true
  賦予容器幾乎與主機相同的權限，可存取全部裝置，適合要操作串口、GPIO、USB 等硬體。

• stdin_open: true (-i)
  保持標準輸入開啟，使你可以 docker attach 或 docker exec -it 進行互動。

• tty: true (-t)
  為容器分配虛擬終端機，使輸出排版漂亮。

---

啟動方式建議

如果你的 Compose 版本不支援 deploy.resources，可改用：

bash
docker compose --profile=gpu up --build

或在 CLI 加上 GPU 參數：

bash
docker-compose up -d --build
# 然後手動執行：
docker run --gpus all ...

如此一來，既能在容器中使用 Gazebo、RViz，又能透過 USB、TTY 控制真實硬體，是開發與測試 ROS2 自走車的理想配置。