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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？
最近，留意到 MinIO 官方博客的一篇题为“在对象存储上实现 POSIX 访问接口是坏主意”的文章，作者以 S3FS-FUSE 为例分享了通过 POSIX 方式访问 MinIO 中的数据时碰到了性能方面的困难，性能远不如直接访问 MinIO。在对结果进行分析时，作者认为是 POSIX 本身存在的缺陷导致的性能问题。这个结论与我们既有经验有一定出入。
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类，使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ，从而使用基于 Block 的方式读写文件，另外，JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样？ 和 RandomAccessFile 比起来，快多少？ 什么情况下快？到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
对于DBA来说Linux比较让人头疼的一个地方是，它不会因为MySQL很重要就避免将分配给MySQL的地址空间映射到swap上。对于频繁进行读写操作的系统而言，数据看似在内存而实际上在磁盘是非常糟糕的，响应时间的增长很可能直接拖垮整个系统。这篇blog主要讲讲我们作为DBA，怎样尽量避免MySQL惨遭swap的毒手。 首先我们要了解点基础的东西，比如说为什么会产生swap。假设我们的物理内存是16G，swap是4G。如果MySQL本身已经占用了12G物理内存，而同时其他程序或者系统模块又需要6G内存，这时候操作系统就可能把MySQL所拥有的一部分地址空间映射到swap上去。 cp一个大文件，或用mysqldump导出一个很大的数据库的时候，文件系统往往会向Linux申请大量的内存作为cache，一不小心就会导致L使用swap。
1.文件是存储在外部介质上的数据的集合，文件的基本单位是字节，文件所含的字节数就是文件的长度。每个字节都有一个默认的位置，位置从0开始，文件头的位置就是0，文件尾的位置是文件内容结束后的后一个位置，该位置上没有文件内容，为空。文件的读写操作从文件指针所在的位置开始，即读会从文件指针所在的位置开始读取，写会从文件指针所在的位置开始写，如有内容，则会被覆盖。 2.按文件中数据的组织形式把文件分为文本文件和二进制文件两类。文本文件存储的是常规字符串，由文本行组成，通常以换行符'\n'结尾，只能读写常规字符串。文本文件可以用字处理软件如gedit、记事本等进行查看编辑。常规字符串是指文本编辑器能正常显示、编辑的字符串，如英文字母串、汉字串、数字串。二进制文件把对象在内存中的内容以字节串（bytes）的形式进行存储。不能用字处理软件进行编辑。
一. Python程序中, 文件的处理步骤是什么? 打开 open("文件"，"模式") 读写 2.1 读 f.read(字节数) 字节数默认是文件内容长度 下标会自动后移 f.readline(
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统，主要由 Z RESEARCH公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
文件分为 内存文件 和 磁盘文件，内存文件 相关知识前面已经介绍过了，接下来谈谈 磁盘文件，这是一个特殊的存在，因为它不属于冯诺依曼体系，而是位于专门的存储设备中，因此 磁盘文件 存在的意义是将文件更好的存储起来，以便后续对文件进行访问。在高效存储 磁盘文件 这件事上，前辈们研究出了十分巧妙的管理手段及操作方法，而这些手段和方法共同构成了我们今天所谈的 文件系统
当我们在桌面创建一个新的空文件的时候，往往都是一个0字节的空文件，那么这个空文件在不在文件系统中呢？如果在，又是否起到了占位作用呢？
最近忙着给YOUZAN的数据库服务器升级系统版本，从centos6 升级到centos7。centos/redhat 7 默认将文件系统设置为xfs。咨询了很多DBA朋友,他们已经升级到7 并且使用xfs很久。于是我们也随大流打算使用xfs文件系统。
2、绝对路径是从文件系统顶部开始的路径，总是从根文件夹开始，Window 系统中以盘符（C：、D：）作为根文件夹。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
有人问我，你是如何做到统一存储的？我微微一笑，大声告诉他：Ceph在手，天下我有。
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。
Alluxio（/əˈlʌksio/）是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」，它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O
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）。
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统，说简单点，就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中，因为即使计算机断电了，磁盘里的数据并不会丢失，所以可以持久化的保存文件。
大家好，我是猫哥，今天分享的是“Python工匠”系列的第 11 篇文章。这个系列的文章对 Python 进阶有极大帮助，相信你读后必有收获哦。
Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
Python 工匠系列又来了，这次讲的是怎样高效地操作文件，推荐给大家。Python 工匠系列又来了，这次讲的是怎样高效地操作文件，推荐给大家。Python 工匠系列又来了，这次讲的是怎样高效地操作文件，推荐给大家。
**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。
GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统，主要由 Z RESEARCH 公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
导读：IO在计算机中指的是Input/Output，也就是输入输出。凡是用到数据交换的地方，都会涉及IO编程，例如磁盘、网络的数据传输。
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
借助 ext4 文件系统的 打洞 功能，可以实现一个消息队列 https://gist.github.com/CAFxX/571a1558db9a7b393579
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式，这些文件格式已经发展的比较成熟了，大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。但随着数据量的增加以及云计算的发展，这些文件系统已经无法满足需求，针对云计算优化的文件系统应运而生。
【导读】在编写一些Python程序的时候，我们常常需要与文件系统进行交互。在本文中，营长为大家整理了10个常用的相关命令，涉及查看信息、更改信息、删除文件等，并提供了相应的终端命令，帮助大家更高效地对文件系统及其中的文件内容进行操作。
定位读写（从一个指定位置开始进行读写） 1.获取当前的读写位置 tell( )
可以采用 Dockerfile 来构建镜像。Dockerfile 描述了构建的每个步骤，每个构建步骤会带来文件系统内容的变化，也就是 changeset。就像洋葱一样，一层一层的。这样也会带来一个问题，对镜像的改动越多，会导致镜像文件体积越大。
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
Z 文件系统(Z File System)（ZFS）是由 Matthew Ahrens 和 Jeff Bonwick 在 2001 年开发的。ZFS 是作为 太阳微系统(Sun MicroSystem) 公司的 OpenSolaris 的下一代文件系统而设计的。在 2008 年，ZFS 被移植到了 FreeBSD 。同一年，一个移植 ZFS 到 Linux 的项目也启动了。然而，由于 ZFS 是 通用开发和发布许可证 (Common Development and Distribution License)（CDDL）许可的，它和 GNU 通用公共许可证 不兼容，因此不能将它迁移到 Linux 内核中。为了解决这个问题，绝大多数 Linux 发行版提供了一些方法来安装 ZFS。 在甲骨文公司收购太阳微系统公司之后不久，OpenSolaris 就闭源了，这使得 ZFS 的之后的开发也变成闭源的了。许多 ZFS 开发者对这件事情非常不满。 三分之二的 ZFS 核心开发者 ，包括 Ahrens 和 Bonwick，因为这个决定而离开了甲骨文公司。他们加入了其它公司，并于 2013 年 9 月创立了 OpenZFS 这一项目。该项目引领着 ZFS 的开源开发。 让我们回到上面提到的许可证问题上。既然 OpenZFS 项目已经和 Oracle 公司分离开了，有人可能好奇他们为什么不使用和 GPL 兼容的许可证，这样就可以把它加入到 Linux 内核中了。根据 OpenZFS 官网 的介绍，更改许可证需要联系所有为当前 OpenZFS 实现贡献过代码的人（包括初始的公共 ZFS 代码以及 OpenSolaris 代码），并得到他们的许可才行。这几乎是不可能的（因为一些贡献者可能已经去世了或者很难找到），因此他们决定保留原来的许可证。
国内，随着互联网的高速发展，因为各大通信公司的政策，造成了南电信北联通互通有局限性，再加上大小且质量参差不齐的运营商，在这特殊的氛围的互联互通下号称“八线合一”的机房开始崭露头角。互联网的广泛性使得网民分散在全国各地，由于全国地区的经济发展和互联网建设的不平衡，实际网民的体验往往受限于最后一公里的速度。在技术大喷井的年代，一些无聊或者有目的黑客攻击也开始涌现，无论是渗透还是DDoS攻击都非常频繁，时刻威胁着网站的安全…… 上述种种问题，作为应用服务提供商，我们要如何解决此类问题呢？归根结底就是要充分利用好C
在 Go 开发中，使用 os.Rename 函数重命名文件是一种常见操作。然而，当涉及到跨设备移动文件时，os.Rename 可能会抛出 invalid cross-device link 错误。本文将深入探讨这一错误，并提供解决方法和相关知识补充，帮助开发者避免踩坑。
在说NVMe之前，我们觉得有必要先聊一聊NVM（Non-Volatile Memory），即非易失性内存。从名字上看就知道，NVM是一种类内存式（访问及寻址方式类似）的设备，它必须具备高速读写数据的能力，但它和普通内存的区别在于Non-Volatile，即在关机后再打开电源也可以检索里边所存储的数据。这种非易失性内存NVM设备有很多种实现，我们常用于服务器的大容量NVM是一种闪存，即Flash Memory。闪存是一种固态芯片，主流的闪存设备使用NAND技术来映射数据，这种芯片无需任何外部电源即可维护存储的数据，它的读写速度比内存稍低，但无需借助机械方式进行寻址，因此读写性能远高于机械磁盘，容量也比内存要大，单GB成本近年来快速下降，大有成为服务器上高速存储介质主流设备的趋势。
说到异步，必然要了解的是async和await这两个关键字（异步详情点击基于任务的异步编程(Task,async,await)这篇文章进行了解），此段讲解对于初学者可以简单涉猎，接下来进入正题，在操作大文件的时候，必然要消耗大量的时间，同步情况下，必然会阻塞程序执行，所以.NET 4.5以后，对FileStream和StreamReader/Writer的读写文件方法加入了异步版本，从而在操作大文件时解放对主线程的阻塞，我们可以通过Async后缀来区分哪是异步的，如FileStream的ReadAsync()是Read()的异步版本。
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
仅用学习参考 目标 文件的概念 文件的基本操作 文件/文件夹的常用操作 文本文件的编码方式 01. 文件的概念 1.1 文件的概念和作用 计算机的 文件，就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据 长期存储设备包括：硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘... 文件的作用 将数据长期保存下来，在需要的时候使用。 1.2 文件的存储方式 在计算机中，文件是以 二进制 的方式保存在磁盘上的 文本文件和二进制文件 文本文件 可以使用 文本编辑软件 查看 本质上还是二进制文件 例如：python 的源程序 二进制
目标 文件的概念 文件的基本操作 文件/文件夹的常用操作 文本文件的编码方式 01. 文件的概念 1.1 文件的概念和作用 计算机的 文件，就是存储在某种 长期储存设备 上的一段 数据 长期存储设备包括：硬盘、U 盘、移动硬盘、光盘... 文件的作用 将数据长期保存下来，在需要的时候使用。 1.2 文件的存储方式 在计算机中，文件是以 二进制 的方式保存在磁盘上的 文本文件和二进制文件 文本文件 可以使用 文本编辑软件 查看 本质上还是二进制文件 例如：python 的源程序 二进制文件 保存的内容 不是给
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初次接触分布式文件系统，有很多迷惑。通过参考网络文章，这里进行对比一下Hadoop 分布式文件系统（HDFS）与 传统文件系统之间的关系：
Hello，你好呀！我是灰小猿，一个超会写bug的程序猿！本想彪上一手好bug，奈何技术太差，只能苟且搞输出！
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
GFS，顾名思义就是谷歌文件系统，和Big Table，Map Reduce并称谷歌三驾马车。 大部分谷歌服务的基石（Search, Cloud Drive, Gmail etc.）
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