文件系统学习

例子:

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stat 命令输出解释:

  • Size 为 107374182400(知识点:单位是字节),也就是 100G;
  • Blocks 这个指标显示为 4096(知识点:一个 Block 的单位固定是 512 字节,也就是一个扇区的大小),这里表示为 2M。

文件系统

文件系统听起来很高大上,通俗话就用来存数据的一个容器而已,本质和你的行李箱、仓库没有啥区别,只不过文件系统存储的是数字产品而已。

我有一个视频文件,我把这个视频放到这个文件系统里,下次来拿,要能拿到我完整的视频文件数据,这就是文件系统,对外提供的就是存取服务。

现实的存取场景:

例如你到邮局使用寄存服务:

存行李的时候,是不是要登记一些个人信息?对吧,至少自己名字要写上。可能还会给你一个牌子,让你挂手上,这个东西就是为了标示每一个唯一的行李。取行李的时候,要报自己名字,有牌子的给他牌子,然后工作人员才能去特定的位置找到你的行李。

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划重点:存的时候必须记录一些关键信息(记录 ID、给身份牌),取的时候才能正确定位到。

回到我们的文件系统,对比上面的行李存取行为,可以做个简单的类比。

  • 登记名字就是在文件系统记录文件名;
  • 生成的牌子就是元数据索引;
  • 你的行李就是文件;
  • 寄存室就是磁盘(容纳东西的物理空间);
  • 管理员整套运行机制就是文件系统。

上面的对应并不是非常严谨,仅仅是帮助大家理解文件系统而已,让大家知道其实文件系统是非常朴实的一个东西,思想都来源于生活。

关于空间管理

现在思考文件系统是怎么管理空间的?

如果,一个连续的大磁盘空间给你使用,你会怎么使用这段空间呢?

直观的一个想法,我把进来的数据就完整的放进去。

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这种方式非常容易实现,属于眼前最简单,以后最麻烦的方式。因为会造成很多空洞,明明还有很多空间位置,但是由于整个太大,形状不合适(数据大小),哪里都放不下。因为你要放一个完整的空间。

怎么改进?有人会想,既然整个放不进去,那就剁碎了呗。这里塞一点,那里塞一点,就塞进去了。

对,思路完全正确。改进的方式就是切分,把空间按照一定粒度切分。每个小粒度的物理块命名为 Block,每个 Block 一般是 4K 大小,用户数据存到文件系统里来自然也是要切分,存储到磁盘上各个角落。

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图示标号表示这个完整对象的 Block 的序号,用来复原对象用的。

随之而来又有一个问题:你光会切成块还不行,取文件数据的时候,还得把它们给组合起来才行。

所以,要有一个表记录文件对应所有 Block 的位置,这个表被文件系统称为inode。

写文件的流程是这样的:

  • 先写数据:数据先按照 Block 粒度存储到磁盘的各个位置;
  • 再写元数据:然后把 Block 所在的各个位置保存起来,即inode(我用一本书来表示)。

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读文件流程则是:

  • 先读inode,找到各个 Block 的位置;
  • 然后读数据,构造一个完整的文件,给到用户。

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inode/block 概念

好,我们现在来看看inode,直观地感受一下:

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这个 inode 有文件元数据和 Block 数组(长度是 15),数组中前两项指向 Block 3 和 Block 11,表示数据在这两个块中存着。

你肯定会意识到:Block 数组只有 15 个元素,每个 Block 是 4K, 难道一个文件最大只能是 15 * 4K = 60 K?

这是绝对不行的!

最简单的办法就是:把这个 Block 数组长度给扩大!

比如我们想让文件系统最大支持 100G 的文件,Block 数组需要这么长:

(10010241024)/4 = 26214400

Block 数组中每一项是 4 个字节,那就需要 (26214400*4)/1024/1024 = 100M。

为了支持 100G 的文件,我们的 Block 数组本身就得 100M !

并且对每个文件都是如此 !即使这个文件只有 1K! 这将是巨大浪费!

肯定不能这么干,解决方案就是间接索引,按照约定,把这 15 个槽位分作 4 个不同类别来用:

  1. 前 12 个槽位(也就是 0 - 11 )我们成为直接索引;
  2. 第 13 个位置,我们称为 1 级索引;
  3. 第 14 个位置,我们称为 2 级索引;
  4. 第 15 个位置,我们称为 3 级索引。

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直接索引:能存 12 个 block 编号,每个 block 4K,就是 48K,也就是说,48K 以内的文件,前 12 个槽位存储编号就能完全 hold 住。

一级索引:也就是说这里存储的编号指向的 block 里面存储的也是 block 编号,里面的编号指向用户数据。一个 block 4K,每个元素 4 字节,也就是有 1024 个编号位置可以存储。

所以,一级索引能寻址 4M(1024 * 4K)空间。

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二级索引:二级索引是在一级索引的基础上多了一级而已,换算下来,有了 4M 的空间用来存储用户数据的编号。所以二级索引能寻址 4G(4M/4 * 4K)的空间。

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三级索引:三级索引是在二级索引的基础上又多了一级,也就是说,有了 4G 的空间来存储用户数据的 block 编号。所以二级索引能寻址 4T(4G/4 * 4K)的空间。

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所以,在这种文件系统(如ext2)上,通过这种间接块索引的方式,最大能支撑的文件大小 = 48K + 4M + 4G + 4T ,约等于 4 T。

这种多级索引寻址性能表现怎么样?

在不超过 12 个数据块的小文件的寻址是最快的,访问文件中的任意数据理论只需要两次读盘,一次读 inode,一次读数据块。

访问大文件中的数据则需要最多五次读盘操作:inode、一级间接寻址块、二级间接寻址块、三级间接寻址块、数据块。

为什么 cp 那么快?

接下来我们要写入一个奇怪的文件,这个文件很大,但是真正的数据只有 8K:

在 [0 , 4K] 这位置有 4K 的数据。

在 [1T , 1T+4K] 处也有4K数据。

中间没有数据,这样的文件该如何写入硬盘?

  1. 创建一个文件,这个时候分配一个 inode;
  2. 在 [0 , 4K] 的位置写入 4K 数据,这个时候只需要 一个 block,把这个编号写到 block[0] 这个位置保存起来;
  3. 在 [1T , 1T+4K] 的位置写入 4K 数据,这个时候需要分配一个 block,因为这个位置已经落到三级索引才能表现的空间了,所以需要还需要分配出 3 个索引块;
  4. 写入完成,close 文件。

实际存储如图:

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这个时候,我们的文件看起来是超大文件,size 等于 1T + 4K ,但里面实际的数据只有 8K,位置分别是 [0 , 4K ] ,[1T , 1T+4K]。

由于没写数据的地方不用分配物理 block 块,所以实际占用的物理空间只有 8K。

重点:文件 size 只是 inode 里面的一个属性,实际物理空间占用则是要看用户数据放了多少个 block ,没写数据的地方不用分配物理 block 块。

这样的文件其实就是稀疏文件, 它的逻辑大小和实际物理空间是不相等的。

所以当我们用 cp 命令去复制一个这样的文件时,那肯定迅速就完成了。

总结

好,我们再深入思考下,文件系统为什么能做到这一点?

  • 首先,最关键的是把磁盘空间切成离散的、定长的 block 来管理;
  • 然后,通过 inode 能查找到所有离散的数据(保存了所有的索引);
  • 最后,实现索引块和数据块空间的后分配。

这三点是层层递进的。

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