备忘 EXT3 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Ext3 ext3，第三扩展文件系统，是一个日志文件系统，常用于Linux操作系统。它是很多Linux发行版的默认文件系统。Stephen Tweedie在1999年2月的内核邮件列表[2]中，最早显示了他使用扩展的ext2，该文件系统从2.4.15版本的内核开始，合并到内核主线中[3]。 大小限制 ext3有一个相对较小的对于单个文件和整个文件系统的最大尺寸。这些限制依赖于文件系统的块大小；下面的表格总结了这些限制。 块尺寸 最大文件尺寸 最大文件系统尺寸
fallocate命令用于预分配或取消分配文件空间。不同于其他方法，这个命令可以快速为文件分配空间，而不需要实际写入任何数据。这一特性使得它在需要快速创建大文件的场景下非常有用，例如在系统测试或磁盘压力测试的情况下。
会生成一个1000M的test文件，文件内容为全0（因从/dev/zero中读取，/dev/zero为0源）。
线上预估服务节前升级到线上，元旦假期出现了P99耗时超过检测阈值。因为正值节假日应用商店流量都有增长，便直观想简单扩容进行解决。但是简单看了下观察了cpu和内存，都是不忙。然后再细看内存里的各种统计指标。有两项指标MEM实际使用率和MEM CACHED这两项几乎涨到了物理内存的上限。实际使用率使用到了90%。观察到上涨的时机正是预估模型每天更新时间点，而且涨了之后并不会跟随pv变化而明显变化。
Linux系统的设计初衷就是让许多人一起使用并执行各自的任务，从而成为多用户、多任务的操作系统。但是，硬件资源是固定且有限的，如果某些用户不断地在Linux系统上创建文件或者存放电影，硬盘空间总有一天会被占满。针对这种情况，root管理员就需要使用磁盘容量配额服务来限制某位用户或某个用户组针对特定文件夹可以使用的最大硬盘空间或最大文件个数，一旦达到这个最大值就不再允许继续使用。可以使用quota命令进行磁盘容量配额管理，从而限制用户的硬盘可用容量或所能创建的最大文件个数。quota命令还有软限制和硬限制的功能。
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今天北亚小编为大家分享一篇《在AIX下误操作删除LV后如何最大程度挽救数据？》首先大家要知道到底是LV？PV相当于物理磁盘(对于存储，是存储映射过来的卷，对于操作系统而言，等同于物理硬盘)，若干个PV组成一个VG，意味着可以将容量不同的存储空间合起来统一分配。为了实现这个目的，AIX把同一个VG的所有PV按相同大小的存储颗粒进行空间编排，这个存储颗粒就是PP。而分配空间时，以若干个PP(可能是不同PV上的)，做为使用集合，这个集合就是LV。
有时候我们需要在某个二进制文件的尾部增加一些字节，使文件大小对齐到某个边界，以便满足某些操作的需求。例如某个文件下一步的写入操作需要块对齐。
在Linux下查看磁盘空间使用情况，最常使用的就是du和df了。然而两者还是有很大区别的，有时候其输出结果甚至非常悬殊。 1. 如何记忆这两个命令 du-Disk Usage df-Disk Free 2. df 和du 的工作原理 2.1 du的工作原理 du命令会对待统计文件逐个调用fstat这个系统调用，获取文件大小。它的数据是基于文件获取的，所以有很大的灵活性，不一定非要针对一个分区，可以跨越多个分区操作。如果针对的目录中文件很多，du速度就会很慢了。 2.2 df的工作原理 df命令使用的事s
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
伙伴们，开始本文之前给大家说个事情：由于最近坚持更新公众号文章，向大家推送学习内容，居然收到了微信客服的致电和来信，给开通了留言功能。有点小小的意外和开森！以后发布的文章大家就可以随时留言，希望大家多多留言提出宝贵意见哦！！！
理解inode，要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（即：Sector）。每个扇区储存512字节（相当于0.5KB）。 操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区地读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区，即一次性读取一个"块"（block）。这种由多个扇区组成的"块"，是文件存取的最小单位。"块"的大小，最常见的是4KB，即连续八个 sector组成一个 block。 文件数据都储存在"块"中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。 block中存储的就是文件的实际数据，比如说，照片，视频，音频等等，但是有一点需要注意！就是inode当中不包含文件名！一个文件的文件名，存储在上级目录的block中！ 其实inode和block之间的关系就像是一本书一样，inode是一本书的目录，一本书会有很多内容，一个知识点或者一个故事会占很多页，一个block就相当于书中的一页内容。
因为Linux是多用户多任务的操作系统，许多人共用磁盘空间，为了合理的分配磁盘空间，于是就有了quota的出现。
1）找出系统性能瓶颈（包括硬件瓶颈和软件瓶颈）； 2）提供性能优化的方案（升级硬件？改进系统系统结构？）； 3）达到合理的硬件和软件配置； 4）使系统资源使用达到最大的平衡。（一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体，任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏，从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源，系统响应变慢，等待会造成进程数增加，进程增加又会造成内存使用增加，内存耗尽又会造成虚拟内存使用，使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加）
说明： 0. NAND Flash这块经常有人咨询，这里发布一个完整的解决方案，支持擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护。 早期的时候我们是用的自己做的NAND算法，支持滑块管理，擦写均衡，实际测试效果不够好，容易出问题，所以放弃了。 1. 此例子仅支持MDK4.74版本，因为RTX，RL-FlashFS，RL-USB都是来自MDK4.74的安装目录，使用MDK4.74才是最佳组合。 2. RL-FlashFS本身支持擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护。其中使用掉电保护的话，请开启配置文件中的FAT Journal。 3. 在前几年的时候，有客户反应使用RL-FlashFS写入文件多后会写入越来越慢，原因是没有正确配置，加大文件名缓冲个数即可。 4. 当前使用的短文件名的库，使用长文件名的话请更换为长文件名的库，也在MDK的安装目录里面。 5. RL-FlashFS是FAT兼容的文件系统，也就是说可以在window系统上面模拟U盘，提供的程序代码已经做了支持。 6. RL-FlashFS的文件名仅支持ASCII，不支持中文，这点要特别注意。 7. 首次格式化后使用，读速度2.3MB/S左右，写速度3.2MB/S左右，配置不同的文件系统缓冲大小，速度有区别。 8. RL-FlashFS的函数是标准的C库函数，跟电脑端的文件系统使用方法一样。 9. RL-FlashFS与FatFS的区别，FatFS仅是一个FAT类的文件件系统，擦写均衡，坏块管理，ECC和掉电保护都不支持。 这些都需要用户自己去实现。 10. UFFS，YAFFS这两款文件系统是不兼容FAT的，也就是无法在Windows端模拟U盘。 当前NAND的配置如下：
以存储512M文件为例，展示了ext4_extent、ext4_extent_idx、ext4_extent_header之间的关系
由盘片，磁头组成，数据存在盘片的环形磁道上，读写时，磁头移动，定位到数据的磁道，进行数据读写
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
**MooseFS(MFS)** **Ceph** **GlusterFS** **Lustre** **Metadata server** 单个MDS。存在单点故障和瓶颈。 多个MDS，不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展，不存在瓶颈。 无，不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。 双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展，存在瓶颈。 **FUSE** 支持 支持 支持 支持 **访问接口** POSIX POSIX POSIX POSIX/MPI **
管理磁盘空间对系统管理员来说是一件重要的日常工作。一旦磁盘空间耗尽就需要进行一系列耗时而又复杂的任务，以提升磁盘分区中可用的磁盘空间。它也需要系统离线才能处理。通常这种任务会涉及到安装一个新的硬盘、引导至恢复模式或者单用户模式、在新硬盘上创建一个分区和一个文件系统、挂载到临时挂载点去从一个太小的文件系统中移动数据到较大的新位置、修改 /etc/fstab 文件的内容来反映出新分区的正确设备名、以及重新引导来重新挂载新的文件系统到正确的挂载点。
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
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如今，越来越多的企业正在将数据迁移到云中，以利用无需采购或维护大量硬件相关的成本、可扩展性和效率的优势。事实上，云计算数据存储当然可以帮助组织实现卓越的投资回报率。
swappiness是Linux的一个内核参数，控制系统在使用swap虚拟内存时，内存使用的相对权重。
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
这里的空间只有315KB ，因为文件系统占用了大概5KB的原因，实际分配的是320KB
以下测试都是在没有优化或修改内核的前提下测试的结果 1. 测试目的：ext3文件系统下filename最大字符长度 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： LENTH=`for i in {1..255};do for x in a;do echo -n $x;done;done` touch $LENTH 当增加到256时，touch报错，File name too long linux系统下ext3文件系统内给文件/目录命名，最长只能支持127个中文字符，英文则可以支持255个字符 2. 测试目的：ext3文件系统下一级子目录的个数限制 测试平台：RHEL5U3_x64 测试过程： [root@fileserver maxdir]# for i in {1..32000};do mkdir $i;done mkdir: cannot create directory `31999': Too many links mkdir: cannot create directory `32000': Too many links ext3文件系统一级子目录的个数为31998(个)。 Linux为了cpu的搜索效率而规定的,要想改变数目大概要重新编译内核. 3. 测试目的：ext3文件系统下单个目录里的最大文件数 测试平台: RHEL5U3_x64 测试过程： 单个目录下的最大文件数似乎没什么特别限制，也是受限于所在文件系统的inode数限制： df -i或者使用tune2fs -l /dev/sdaX或者dumpe2fs -h /dev/sdaX查看可用inode数，后两个命令 输出结果是一样的，但是跟df所得出的可用inode数会有些误差，至今不明白什么原因。 网上常用两种解决办法： 1） 重新mkfs，ext3默认block大小4096 Bytes，block设置小一些inode数设置大一些 2） 使用loopback文件系统临时解决： 在/usr中（也可以在别处）创建一个大文件，然后做成loopback文件系统，将原来的文件移到这个 文件系统中，并将它mount到/usr下合适的位置。这样可以大大减少你/usr中的文件数目。但是系统 性能会有点损失。 4. 测试目的： 打开文件数限制（文件句柄、文件描述符） 测试平台： RHEL5U3_x64 ulimit -n 65535设置，或者/etc/security/limit.conf里设置用户打开文件数、进程数、CPU等
文件管理系统中，索引文件结构是一种常见的文件组织方式，它通过索引来实现文件内容的快速访问。在索引文件结构中，主要涉及到几个关键概念：索引结点、物理磁盘块、直接索引、一级间接索引、二级间接索引、三级间接索引。
在OpenStack云环境的部署中，存储通常具备Thin provision的功能，这项功能实现了存储按需分配的能力。现在有这样一种场景，用户在文件系统中创建了大文件，使用完之后进行了删除。但实际上，该文件在存储系统上占用的空间并没有释放。
问题描述 在OpenStack云环境的部署中，存储通常具备Thin provision的功能，这项功能实现了存储按需分配的能力。现在有这样一种场景，用户在文件系统中创建了大文件，使用完之后进行了删除。但实际上，该文件在存储系统上占用的空间并没有释放。
cat /etc/filesystems 查看Centos 7可支持的文件格式。
swap分区在系统的运行内存不够用的时候，把运行内存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间被临时保存到swap分区中，等到那些程序要运行时，再从Swap分区中恢复保存的数据到内存中。可以缓解物理内存不足的压力，如果物理内存不足，还没有swap空间，会宕机
分开的分散的部署或布置具有多个不同功能或组件组成一个完整的系统，不同功能和组建搭建或部署到不同的节点。
Git是用来管理源代码的一个工具，很多时候，我们不想让Git来跟踪较大的二进制文件。但是如果不小心将某个文件加入到Git的缓存区后，不管后面怎么删除这个大文件，Git始终都保存有这个文件的历史记录，因此项目会很大。拿下面例子来说，我们有个500M的文件cnn.model，通过下面的命令加入到git暂存区或提交到远端（提交时自动执行git gc命令，生成pack文件）：
GPFS 的概念 GPFS 的全称为：General Parallel File System，即通用并行文件系统。IBM GPFS 是一个可自由扩展的高性能并行文件系统，它主要有以下三个特点： 基于高可用的集群架构，可灵活扩展 支持并行的共享磁盘访问方式，提供单一命名空间 针对并行 I/O 负载优化，提供极高的 I/O 处理能力 本文主要立足于 GPFS 配置的变更与性能的测试，因此 GPFS 的安装，在本文不做赘述。 GPFS 的配置变更 动态增加一个 NSD client 我们以一个 6 节点的 GP
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。
今天讲一下文件系统，遇见过单个最大文件的问题，所以将此问题记录下来，希望对大家有用。
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
这是个系统性问题，并非单一原因导致的，排查过程涉及测试/验证较多，很多实验是多个优化点的组合。由于单次实验很耗时，很多是同步进行的，本文就不再以时间线的形式逐步递进，而是逐一列出所有的问题点及对应排查方法、优化方法。
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连，而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成，结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时，服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上，以提供更快的速度，更大的容量及更好的冗余特性;
但凡是要开始讲大数据的，都绕不开最初的Google三驾马车：Google File System（GFS）， MapReduce，BigTable。如果我们拉长时间轴到20年为一个周期来看呢，这三驾马车到今天的影响力其实已然不同。MapReduce作为一个有很多优点又有很多缺点的东西来说，很大程度上影响力已经释微了。BigTable以及以此为代表的各种KeyValue Store还有着它的市场，但是在Google内部Spanner作为下一代的产品，也在很大程度上开始取代各种各样的的BigTable的应用。而
分布式文件系统 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连，而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成，结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时，服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上，以提供更快的速度，更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多，如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
2020年的春节，想必大家都印象深刻，除了新冠肺炎疫情，就是春晚各大APP的红包大战，让不少用户“薅”到了羊毛。
Linux：存在几十个文件系统类型：ext2，ext3，ext4，xfs，brtfs，zfs（man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍）
HDFS（Hadoop Distributed File System）是我们熟知的Hadoop分布式文件系统，是一个高容错的系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS以流式数据访问模式存储超大文件，将数据按块分布式存储到不同机器上，并被设计成适合运行在普通廉价硬件之上。本文根据Hadoop官网HDFS Architecture这一章节提炼而成，加上笔者自己的理解，希望能够帮助读者快速掌握HDFS。
Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景，假如您需要grep一个100TB的大数据文件，按照传统的方式，会花费很长时间，而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连，而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成，结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时，服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上，以提供更快的速度，更大的容量及更好的冗余特性;
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 ：HDFS 可横向扩展，其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 ：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可建构在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展（随着节点数量的增加，集群的存储能力增加） 大文件存储 ：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问：HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化，牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储：
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