简单看了一下这篇文章,对其中一些机制的实现还不是很明白,还需要研究,在此做个记号。
文件系统似乎是内核中比较稳定的部分,多年来,人们一直使用 ext2/3,ext 文件系统以其卓越的稳定性成为了事实上的 Linux 标准文件系统。近年来 ext2/3 暴露出了一些扩展性问题,于是便催生了 ext4 。在 2008 年发布的 Linux2.6.19 内核中集成了 ext4 的 dev 版本。 2.6.28 内核发布时,ext4 结束了开发版,开始接受用户的使用。似乎 ext 就将成为 Linux 文件系统的代名词。然而当您阅读很多有关 ext4 的文章时,会发现都不约而同地提到了 btrfs,并认为 ext4 将是一个过渡的文件系统。 ext4 的作者 Theodore Tso 也盛赞 btrfs 并认为 btrfs 将成为下一代 Linux 标准文件系统。 Oracle,IBM, Intel 等厂商也对 btrfs 表现出了极大的关注,投入了资金和人力。为什么 btrfs 如此受人瞩目呢。这便是本文首先想探讨的问题。
Kevin Bowling[1] 有一篇介绍各种文件系统的文章,在他看来,ext2/3 等文件系统属于“古典时期”。文件系统的新时代是 2005 年由 Sun 公司的 ZFS 开创的。 ZFS 代表” last word in file system ”,意思是此后再也不需要开发其他的文件系统了。 ZFS 的确带来了很多崭新的观念,对文件系统来讲是一个划时代的作品。
如果您比较 btrfs 的特性,将会发现 btrfs 和 ZFS 非常类似。也许我们可以认为 btrfs 就是 Linux 社区对 ZFS 所作出的回应。从此往后在 Linux 中也终于有了一个可以和 ZFS 相媲美的文件系统。
您可以在 btrfs 的主页上 [2] 看到 btrfs 的特性列表。我自作主张,将那张列表分成了四大部分。
首先是扩展性 (scalability) 相关的特性,btrfs 最重要的设计目标是应对大型机器对文件系统的扩展性要求。 Extent,B-Tree 和动态 inode 创建等特性保证了 btrfs 在大型机器上仍有卓越的表现,其整体性能而不会随着系统容量的增加而降低。
其次是数据一致性 (data integrity) 相关的特性。系统面临不可预料的硬件故障,Btrfs 采用 COW 事务技术来保证文件系统的一致性。 btrfs 还支持 checksum,避免了 silent corrupt 的出现。而传统文件系统则无法做到这一点。
第三是和多设备管理相关的特性。 Btrfs 支持创建快照 (snapshot),和克隆 (clone) 。 btrfs 还能够方便的管理多个物理设备,使得传统的卷管理软件变得多余。
最后是其他难以归类的特性。这些特性都是比较先进的技术,能够显著提高文件系统的时间 / 空间性能,包括延迟分配,小文件的存储优化,目录索引等。
官方的特性列表:
The main Btrfs features include:
Currently the code is in an early implementation phase, and not all of these have yet been implemented. See the Development timeline for detailed release plans.
B-Tree
btrfs 文件系统中所有的 metadata 都由 BTree 管理。使用 BTree 的主要好处在于查找,插入和删除操作都很高效。可以说 BTree 是 btrfs 的核心。
一味地夸耀 BTree 很好很高效也许并不能让人信服,但假如稍微花费一点儿时间看看 ext2/3 中元数据管理的实现方式,便可以反衬出 BTree 的优点。
妨碍 ext2/3 扩展性的一个问题来自其目录的组织方式。目录是一种特殊的文件,在 ext2/3 中其内容是一张线性表格。如图 1-1 所示 [6]:
图 1 展示了一个 ext2 目录文件的内容,该目录中包含四个文件。分别是 "home1","usr","oldfile" 和 "sbin" 。如果需要在该目录中查找目录 sbin,ext2 将遍历前三项,直至找到 sbin 这个字符串为止。
这种结构在文件个数有限的情况下是比较直观的设计,但随着目录下文件数的增加,查找文件的时间将线性增长。 2003 年,ext3 设计者开发了目录索引技术,解决了这个问题。目录索引使用的数据结构就是 BTree 。如果同一目录下的文件数超过 2K,inode 中的 i_data 域指向一个特殊的 block 。在该 block 中存储着目录索引 BTree 。 BTree 的查找效率高于线性表,
但为同一个元数据设计两种数据结构总是不太优雅。在文件系统中还有很多其他的元数据,用统一的 BTree 管理是非常简单而优美的设计。
Btrfs 内部所有的元数据都采用 BTree 管理,拥有良好的可扩展性。 btrfs 内部不同的元数据由不同的 Tree 管理。在 superblock 中,有指针指向这些 BTree 的根。如图 2 所示:
FS Tree 管理文件相关的元数据,如 inode,dir 等; Chunk tree 管理设备,每一个磁盘设备都在 Chunk Tree 中有一个 item ; Extent Tree 管理磁盘空间分配,btrfs 每分配一段磁盘空间,便将该磁盘空间的信息插入到 Extent tree 。查询 Extent Tree 将得到空闲的磁盘空间信息; Tree of tree root 保存很多 BTree 的根节点。比如用户每建立一个快照,btrfs 便会创建一个 FS Tree 。为了管理所有的树,btrfs 采用 Tree of tree root 来保存所有树的根节点; checksum Tree 保存数据块的校验和。
基于 Extent 的文件存储
现代很多文件系统都采用了 extent 替代 block 来管理磁盘。 Extent 就是一些连续的 block,一个 extent 由起始的 block 加上长度进行定义。
Extent 能有效地减少元数据开销。为了进一步理解这个问题,我们还是看看 ext2 中的反面例子。
ext2/3 以 block 为基本单位,将磁盘划分为多个 block 。为了管理磁盘空间,文件系统需要知道哪些 block 是空闲的。 Ext 使用 bitmap 来达到这个目的。 Bitmap 中的每一个 bit 对应磁盘上的一个 block,当相应 block 被分配后,bitmap 中的相应 bit 被设置为 1 。这是很经典也很清晰的一个设计,但不幸的是当磁盘容量变大时,bitmap 自身所占用的空间也将变大。这就导致了扩展性问题,随着存储设备容量的增加,bitmap 这个元数据所占用的空间也随之增加。而人们希望无论磁盘容量如何增加,元数据不应该随之线形增加,这样的设计才具有可扩展性。
下图比较了 block 和 extent 的区别:
在 ext2/3 中,10 个 block 需要 10 个 bit 来表示;在 btrfs 中则只需要一个元数据。对于大文件,extent 表现出了更加优异的管理性能。
Extent 是 btrfs 管理磁盘空间的最小单位,由 extent tree 管理。 Btrfs 分配 data 或 metadata 都需要查询 extent tree 以便获得空闲空间的信息。
动态 inode 分配
为了理解动态 inode 分配,还是需要借助 ext2/3 。下表列举了 ext2 文件系统的限制:
|
限制 |
最大文件数量 | 文件系统空间大小 V / 8192 比如 100G 大小的文件系统中,能创建的文件个数最大为 131072 |
图 4 显示了 ext2 的磁盘布局:
在 ext2 中 inode 区是被预先固定分配的,且大小固定,比如一个 100G 的分区中,inode table 区中只能存放 131072 个 inode,这就意味着不可能创建超过 131072 个文件,因为每一个文件都必须有一个唯一的 inode 。
为了解决这个问题,必须动态分配 inode 。每一个 inode 只是 BTree 中的一个节点,用户可以无限制地任意插入新的 inode,其物理存储位置是动态分配的。所以 btrfs 没有对文件个数的限制。
针对 SSD 的优化支持
SSD 是固态存储 Solid State Disk 的简称。在过去的几十年中,CPU/RAM 等器件的发展始终遵循着摩尔定律,但硬盘 HDD 的读写速率却始终没有飞跃式的发展。磁盘 IO 始终是系统性能的瓶颈。
SSD 采用 flash memory 技术,内部没有磁盘磁头等机械装置,读写速率大幅度提升。 flash memory 有一些不同于 HDD 的特性。 flash 在写数据之前必须先执行擦除操作;其次,flash 对擦除操作的次数有一定的限制,在目前的技术水平下,对同一个数据单元最多能进行约 100 万次擦除操作,因此,为了延长 flash 的寿命,应该将写操作平均到整个 flash 上。
SSD 在硬件内部的微代码中实现了 wear leveling 等分布写操作的技术,因此系统无须再使用特殊的 MTD 驱动和 FTL 层。虽然 SSD 在硬件层面做了很多努力,但毕竟还是有限。文件系统针对 SSD 的特性做优化不仅能提高 SSD 的使用寿命,而且能提高读写性能。 Btrfs 是少数专门对 SSD 进行优化的文件系统。 btrfs 用户可以使用 mount 参数打开对 SSD 的特殊优化处理。
Btrfs 的 COW 技术从根本上避免了对同一个物理单元的反复写操作。如果用户打开了 SSD 优化选项,btrfs 将在底层的块空间分配策略上进行优化:将多次磁盘空间分配请求聚合成一个大小为 2M 的连续的块。大块连续地址的 IO 能够让固化在 SSD 内部的微代码更好的进行读写优化,从而提高 IO 性能。
COW 事务
理解 COW 事务,必须首先理解 COW 和事务这两个术语。
什么是 COW?
所谓 COW,即每次写磁盘数据时,先将更新数据写入一个新的 block,当新数据写入成功之后,再更新相关的数据结构指向新 block 。
什么是事务?
COW 只能保证单一数据更新的原子性。但文件系统中很多操作需要更新多个不同的元数据,比如创建文件需要修改以下这些元数据:
任何一个步骤出错,文件便不能创建成功,因此可以定义为一个事务。
下面将演示一个 COW 事务。
A 是 FS Tree 的根节点,新的 inode 的信息将被插入节点 C 。首先,btrfs 将 inode 插入一个新分配的 block C ’中,并修改上层节点 B,使其指向新的 block C ’;修改 B 也将引发 COW,以此类推,引发一个连锁反应,直到最顶层的 Root A 。当整个过程结束后,新节点 A ’变成了 FS Tree 的根。但此时事务并未结束,superblock 依然指向 A 。
接下来,修改目录项(E 节点),同样引发这一过程,从而生成新的根节点 A ’’。
此时,inode 和目录项都已经写入磁盘,可以认为事务已经结束。 btrfs 修改 superblock,使其指向 A ’’,如下图所示:
COW 事务能够保证文件系统的一致性,并且系统 Reboot 之后不需要执行 fsck 。因为 superblock 要么指向新的 A ’’,要么指向 A,无论哪个都是一致的数据。
Checksum
Checksum 技术保证了数据的可靠性,避免 silent corruption 现象。由于硬件原因,从磁盘上读出的数据会出错。比如 block A 中存放的数据为 0x55,但读取出来的数据变是 0x54,因为读取操作并未报错,所以这种错误不能被上层软件所察觉。
解决这个问题的方法是保存数据的校验和,在读取数据后检查校验和。如果不符合,便知道数据出现了错误。
ext2/3 没有校验和,对磁盘完全信任。而不幸的是,磁盘的错误始终存在,不仅发生在廉价的 IDE 硬盘上,昂贵的 RAID 也存在 silent corruption 问题。而且随着存储网络的发展,即使数据从磁盘读出正确,也很难确保能够安全地穿越网络设备。
btrfs 在读取数据的同时会读取其相应的 checksum 。如果最终从磁盘读取出来的数据和 checksum 不相同,btrfs 会首先尝试读取数据的镜像备份,如果数据没有镜像备份,btrfs 将返回错误。写入磁盘数据之前,btrfs 计算数据的 checksum 。然后将 checksum 和数据同时写入磁盘。
Btrfs 采用单独的 checksum Tree 来管理数据块的校验和,把 checksum 和 checksum 所保护的数据块分离开,从而提供了更严格的保护。假如在每个数据 block 的 header 中加入一个域保存 checksum,那么这个数据 block 就成为一个自己保护自己的结构。这种结构下有一种错误无法检测出来,比如本来文件系统打算从磁盘上读 block A,但返回了 block B,由于 checksum 在 block 内部,因此 checksum 依旧是正确的。 btrfs 采用 checksum tree 来保存数据块的 checksum,避免了上述问题。
Btrfs 采用 crc32 算法计算 checksum,在将来的开发中会支持其他类型的校验算法。为了提高效率,btrfs 将写数据和 checksum 的工作分别用不同的内核线程并行执行。
每个 Unix 管理员都曾面临为用户和各种应用分配磁盘空间的任务。多数情况下,人们无法事先准确地估计一个用户或者应用在未来究竟需要多少磁盘空间。磁盘空间被用尽的情况经常发生,此时人们不得不试图增加文件系统空间。传统的 ext2/3 无法应付这种需求。
很多卷管理软件被设计出来满足用户对多设备管理的需求,比如 LVM 。 Btrfs 集成了卷管理软件的功能,一方面简化了用户命令;另一方面提高了效率。
多设备管理
Btrfs 支持动态添加设备。用户在系统中增加新的磁盘之后,可以使用 btrfs 的命令将该设备添加到文件系统中。
为了灵活利用设备空间,Btrfs 将磁盘空间划分为多个 chunk 。每个 chunk 可以使用不同的磁盘空间分配策略。比如某些 chunk 只存放 metadata,某些 chunk 只存放数据。一些 chunk 可以配置为 mirror,而另一些 chunk 则可以配置为 stripe 。这为用户提供了非常灵活的配置可能性。
Subvolume
Subvolume 是很优雅的一个概念。即把文件系统的一部分配置为一个完整的子文件系统,称之为 subvolume 。
采用 subvolume,一个大的文件系统可以被划分为多个子文件系统,这些子文件系统共享底层的设备空间,在需要磁盘空间时便从底层设备中分配,类似应用程 序调用 malloc() 分配内存一样。可以称之为存储池。这种模型有很多优点,比如可以充分利用 disk 的带宽,可以简化磁盘空间的管理等。
所谓充分利用 disk 的带宽,指文件系统可以并行读写底层的多个 disk,这是因为每个文件系统都可以访问所有的 disk 。传统的文件系统不能共享底层的 disk 设备,无论是物理的还是逻辑的,因此无法做到并行读写。
所谓简化管理,是相对于 LVM 等卷管理软件而言。采用存储池模型,每个文件系统的大小都可以自动调节。而使用 LVM,如果一个文件系统的空间不够了,该文件系统并不能自动使用其他磁盘设备上的空闲空间,而必须使用 LVM 的管理命令手动调节。
Subvolume 可以作为根目录挂载到任意 mount 点。 subvolume 是非常有趣的一个特性,有很多应用。
假如管理员只希望某些用户访问文件系统的一部分,比如希望用户只能访问 /var/test/ 下面的所有内容,而不能访问 /var/ 下面其他的内容。那么便可以将 /var/test 做成一个 subvolume 。 /var/test 这个 subvolume 便是一个完整的文件系统,可以用 mount 命令挂载。比如挂载到 /test 目录下,给用户访问 /test 的权限,那么用户便只能访问 /var/test 下面的内容了。
快照和克隆
快照是对文件系统某一时刻的完全备份。建立快照之后,对文件系统的修改不会影响快照中的内容。这是非常有用的一种技术。
比如数据库备份。假如在时间点 T1,管理员决定对数据库进行备份,那么他必须先停止数据库。备份文件是非常耗时的操作,假如在备份过程中某个应用程序修改了数据库的内容,那么将无法得 到一个一致性的备份。因此在备份过程中数据库服务必须停止,对于某些关键应用这是不能允许的。
利用快照,管理员可以在时间点 T1 将数据库停止,对系统建立一个快照。这个过程一般只需要几秒钟,然后就可以立即重新恢复数据库服务。此后在任何时候,管理员都可以对快照的内容进行备份操 作,而此时用户对数据库的修改不会影响快照中的内容。当备份完成,管理员便可以删除快照,释放磁盘空间。
快照一般是只读的,当系统支持可写快照,那么这种可写快照便被称为克隆。克隆技术也有很多应用。比如在一个系统中安装好基本的软件,然后为不同的用户做不同的克隆,每个用户使用自己的克隆而不会影响其他用户的磁盘空间。非常类似于虚拟机。
Btrfs 支持 snapshot 和 clone 。这个特性极大地增加了 btrfs 的使用范围,用户不需要购买和安装昂贵并且使用复杂的卷管理软件。下面简要介绍一下 btrfs 实现快照的基本原理。
如前所述 Btrfs 采用 COW 事务技术,从图 1-10 可以看到,COW 事务结束后,如果不删除原来的节点 A,C,E,那么 A,C,E,D,F 依然完整的表示着事务开始之前的文件系统。这就是 snapshot 实现的基本原理。
Btrfs 采用引用计数决定是否在事务 commit 之后删除原有节点。对每一个节点,btrfs 维护一个引用计数。当该节点被别的节点引用时,该计数加一,当该节点不再被别的节点引用时,该计数减一。当引用计数归零时,该节点被删除。对于普通的 Tree Root, 引用计数在创建时被加一,因为 Superblock 会引用这个 Root block 。很明显,初始情况下这棵树中的所有其他节点的引用计数都为一。当 COW 事务 commit 时,superblock 被修改指向新的 Root A ’’,原来 Root block A 的引用计数被减一,变为零,因此 A 节点被删除。 A 节点的删除会引发其子孙节点的引用计数也减一,图 1-10 中的 B,C 节点的引用计数因此也变成了 0,从而被删除。 D,E 节点在 COW 时,因为被 A ’’所引用,计数器加一,因此计数器这时并未归零,从而没有被删除。
创建 Snapshot 时,btrfs 将的 Root A 节点复制到 sA,并将 sA 的引用计数设置为 2 。在事务 commit 的时候,sA 节点的引用计数不会归零,从而不会被删除,因此用户可以继续通过 Root sA 访问 snapshot 中的文件。
软件 RAID
RAID 技术有很多非常吸引人的特性,比如用户可以将多个廉价的 IDE 磁盘组合为 RAID0 阵列,从而变成了一个大容量的磁盘; RAID1 和更高级的 RAID 配置还提供了数据冗余保护,从而使得存储在磁盘中的数据更加安全。
Btrfs 很好的支持了软件 RAID,RAID 种类包括 RAID0,RAID1 和 RAID10.
Btrfs 缺省情况下对 metadata 进行 RAID1 保护。前面已经提及 btrfs 将设备空间划分为 chunk,一些 chunk 被配置为 metadata,即只存储 metadata 。对于这类 chunk,btrfs 将 chunk 分成两个条带,写 metadata 的时候,会同时写入两个条带内,从而实现对 metadata 的保护。
Btrfs 主页上罗列的其他特性不容易分类,这些特性都是现代文件系统中比较先进的技术,能够提高文件系统的时间或空间效率。
Delay allocation
延迟分配技术能够减少磁盘碎片。在 Linux 内核中,为了提高效率,很多操作都会延迟。
在文件系统中,小块空间频繁的分配和释放会造成碎片。延迟分配是这样一种技术,当用户需要磁盘空间时,先将数据保存在内存中。并将磁盘分配需求发送给磁盘空间分配器,磁盘空间分配器并不立即分配真正的磁盘空间。只是记录下这个请求便返回。
磁盘空间分配请求可能很频繁,所以在延迟分配的一段时间内,磁盘分配器可以收到很多的分配请求,一些请求也许可以合并,一些请求在这段延迟期 间甚至可能被取消。通过这样的“等待”,往往能够减少不必要的分配,也有可能将多个小的分配请求合并为一个大的请求,从而提高 IO 效率。
Inline file
系统中往往存在大量的小文件,比如几百个字节或者更小。如果为其分配单独的数据 block,便会引起内部碎片,浪费磁盘空间。 btrfs 将小文件的内容保存在元数据中,不再额外分配存放文件数据的磁盘块。改善了内部碎片问题,也增加了文件的访问效率。
上图显示了一个 BTree 的叶子节点。叶子中有两个 extent data item 元数据,分别用来表示文件 file1 和 file2 所使用的磁盘空间。
假设 file1 的大小仅为 15 个字节; file2 的大小为 1M 。如图所示,file2 采用普通的 extent 表示方法:extent2 元数据指向一段 extent,大小为 1M,其内容便是 file2 文件的内容。
而对于 file1, btrfs 会把其文件内容内嵌到元数据 extent1 中。如果不采用 inline file 技术。如虚线所示,extent1 指向一个最小的 extent,即一个 block,但 file1 有 15 个字节,其余的空间便成为了碎片空间。
采用 inline 技术,读取 file1 时只需要读取元数据 block,而无需先读取 extent1 这个元数据,再读取真正存放文件内容的 block,从而减少了磁盘 IO 。
得益于 inline file 技术,btrfs 处理小文件的效率非常高,也避免了磁盘碎片问题。
目录索引 Directory index
当一个目录下的文件数目巨大时,目录索引可以显著提高文件搜索时间。 Btrfs 本身采用 BTree 存储目录项,所以在给定目录下搜索文件的效率是非常高的。
然而,btrfs 使用 BTree 管理目录项的方式无法同时满足 readdir 的需求。 readdir 是 POSIX 标准 API,它要求返回指定目录下的所有文件,并且特别的,这些文件要按照 inode number 排序。而 btrfs 目录项插入 BTree 时的 Key 并不是 Inode number,而是根据文件名计算的一个 hash 值。这种方式在查找一个特定文件时非常高效,但却不适于 readdir 。为此,btrfs 在每次创建新的文件时,除了插入以 hash 值为 Key 的目录项外,还同时插入另外一种目录项索引,该目录项索引的 KEY 以 sequence number 作为 BTree 的键值。这个 sequence number 在每次创建新文件时线性增加。因为 Inode number 也是每次创建新文件时增加的,所以 sequence number 和 inode number 的顺序相同。以这种 sequence number 作为 KEY 在 BTree 中查找便可以方便的得到一个以 inode number 排序的文件列表。
另外以 sequence number 排序的文件往往在磁盘上的位置也是相邻的,所以以 sequence number 为序访问大量文件会获得更好的 IO 效率。
压缩
大家都曾使用过 zip,winrar 等压缩软件,将一个大文件进行压缩可以有效节约磁盘空间。 Btrfs 内置了压缩功能。
通常人们认为将数据写入磁盘之前进行压缩会占用很多的 CPU 计算时间,必然降低文件系统的读写效率。但随着硬件技术的发展,CPU 处理时间和磁盘 IO 时间的差距不断加大。在某些情况下,花费一定的 CPU 时间和一些内存,但却能大大节约磁盘 IO 的数量,这反而能够增加整体的效率。
比如一个文件不经过压缩的情况下需要 100 次磁盘 IO 。但花费少量 CPU 时间进行压缩后,只需要 10 次磁盘 IO 就可以将压缩后的文件写入磁盘。在这种情况下,IO 效率反而提高了。当然,这取决于压缩率。目前 btrfs 采用 zlib 提供的 DEFALTE/INFLATE 算法进行压缩和解压。在将来,btrfs 应该可以支持更多的压缩算法,满足不同用户的不同需求。
目前 btrfs 的压缩特性还存在一些不足,当压缩使能后,整个文件系统下的所有文件都将被压缩,但用户可能需要更细粒度的控制,比如针对不同的目录采用不同的压缩算法,或者禁止压缩。我相信,btrfs 开发团队将在今后的版本中解决这个问题。
对于某些类型的文件,比如 jpeg 文件,已经无法再进行压缩。尝试对其压缩将纯粹浪费 CPU 。为此,当对某文件的若干个 block 压缩后发现压缩率不佳,btrfs 将不会再对文件的其余部分进行压缩操作。这个特性在某种程度上提高了文件系统的 IO 效率。
预分配
很多应用程序有预先分配磁盘空间的需要。他们可以通过 posix_fallocate 接口告诉文件系统在磁盘上预留一部分空间,但暂时并不写入数据。如果底层文件系统不支持 fallocate,那么应用程序只有使用 write 预先写一些无用信息以便为自己预留足够的磁盘空间。
由文件系统来支持预留空间更加有效,而且能够减少磁盘碎片,因为所有的空间都是一次分配,因而更有可能使用连续的空间。 Btrfs 支持 posix_fallocate 。
至此,我们对 btrfs 的很多特性进行了较为详细的探讨,但 btrfs 能提供的特性却并不止这些。 btrfs 正处于试验开发阶段,还将有更多的特性。
Btrfs 也有一个重要的缺点,当 BTree 中某个节点出现错误时,文件系统将失去该节点之下的所有的文件信息。而 ext2/3 却避免了这种被称为”错误扩散”的问题。
但无论怎样,希望您和我一样,开始认同 btrfs 将是 Linux 未来最有希望的文件系统。
了解了 btrfs 的特性,想必您一定想亲身体验一下 btrfs 的使用。本章将简要介绍如何使用 btrfs 。
mkfs.btrfs 命令建立一个 btrfs 格式的文件系统。可以用如下命令在设备 sda5 上建立一个 btrfs 文件系统,并将其挂载到 /btrfsdisk 目录下:
#mkfs.btrfs /dev/sda5 |
这样一个 Btrfs 就在设备 sda5 上建立好了。值得一提的是在这种缺省情况下,即使只有一个设备,Btrfs 也会对 metadata 进行冗余保护。如果有多个设备,那么您可以在创建文件系统的时候进行 RAID 设置。详细信息请参见后续的介绍。
这里介绍其他几个 mkfs.btrfs 的参数。
Nodesize 和 leafsize 用来设定 btrfs 内部 BTree 节点的大小,缺省为一个 page 大小。但用户也可以使用更大的节点,以便增加 fanout,减小树的高度,当然这只适合非常大的文件系统。
Alloc-start 参数用来指定文件系统在磁盘设备上的起始地址。这使得用户可以方便的预留磁盘前面的一些特殊空间。
Byte-count 参数设定文件系统的大小,用户可以只使用设备的一部分空间,当空间不足时再增加文件系统大小。
当文件系统建立好之后,您可以修改文件系统的大小。 /dev/sda5 挂载到了 /btrfsdisk 下,大小为 800M 。假如您希望只使用其中的 500M,则需要减小当前文件系统的大小,这可以通过如下命令实现:
#df |
同样的,您可以使用 btrfsctl 命令增加文件系统的大小。
下面的例子中,创建快照 snap1 时系统存在 2 个文件。创建快照之后,对 test1 的内容进行修改。再回到 snap1,打开 test1 文件,可以看到 test1 的内容依旧是之前的内容。
#ls /btrfsdisk |
可以从上面的例子看到,快照 snap1 保存的内容不会被后续的写操作所改变。
使用 btrfs 命令,用户可以方便的建立 subvolume 。假设 /btrfsdisk 已经挂载到了 btrfs 文件系统,则用户可以在这个文件系统内创建新的 subvolume 。比如建立一个 /sub1 的 subvolume,并将 sub1 挂载到 /mnt/test 下:
#mkdir /mnt/test |
Subvolme 可以方便管理员在文件系统上创建不同用途的子文件系统,并对其进行一些特殊的配置,比如有些目录下的文件关注节约磁盘空间,因此需要打开压缩,或者配置不 同的 RAID 策略等。目前 btrfs 尚处于开发阶段,创建的 subvolme 和 snapshot 还无法删除。此外针对 subvolume 的磁盘 quota 功能也未能实现。但随着 btrfs 的不断成熟,这些功能必然将会进一步完善。
mkfs 的时候,可以指定多个设备,并配置 RAID 。下面的命令演示了如何使用 mkfs.btrfs 配置 RAID1 。 Sda6 和 sda7 可以配置为 RAID1,即 mirror 。用户可以选择将数据配置为 RAID1,也可以选择将元数据配置为 RAID1 。
将数据配置为 RAID1,可以使用 mkfs.btrfs 的 -d 参数。如下所示:
#mkfs.btrfs – d raid1 /dev/sda6 /dev/sda7 |
当设备的空间快被使用完的时候,用户可以使用 btrfs-vol 命令为文件系统添加新的磁盘设备,从而增加存储空间。下面的命令向 /btrfsdisk 文件系统增加一个设备 /sda8
#btrfs-vol – a /dev/sda8 /btrfsdisk |
用户可以使用 mount 参数打开 btrfs 针对 SSD 的优化。命令如下:
#mount – t btrfs – o SSD /dev/sda5 /btrfsdisk |
开启压缩功能
用户可以使用 mount 参数打开压缩功能。命令如下:
#mount – t btrfs – o compress /dev/sda5 /btrfsdisk |
同步文件系统
为了提高效率,btrfs 的 IO 操作由一些内核线程异步处理。这使得用户对文件的操作并不会立即反应到磁盘上。您可以做一个实验,在 btrfs 上创建一个文件后,稍等 5 到 10 秒将系统电源切断,再次重启后,新建的文件并没有出现。
对于多数应用这并不是问题,但有些时候用户希望 IO 操作立即执行,此时就需要对文件系统进行同步。下面的 btrfs 命令用来同步文件系统:
#btrfsctl – c /btrfsdisk |
Btrfs 提供了一定的 debug 功能,对于想了解 Btrfs 内部实现原理的读者,debug 将是您最喜欢的工具。这里简单介绍一下 debug 功能的命令使用。
下面的命令将设备 sda5 上的 btrfs 文件系统中的元数据打印到屏幕上。
#btrfs-debug-tree /dev/sda5 |
通过对打印信息的分析,您将能了解 btrfs 内部各个 BTree 的变化情况,从而进一步理解每一个文件系统功能的内部实现细节。
比如您可以在创建一个文件之前将 BTree 的内容打印出来,创建文件后再次打印。通过比较两次的不同来了解 btrfs 创建一个文件需要修改哪些元数据。进而理解 btrfs 内部的工作原理。
我想,在未来的日子里,EXT 等传统文件系统肯定不会消失。古典文件系统成熟,稳定,经受了历史的考验,必然将在很长一段时间内被继续广泛使用。古典文件系统和新一代文件系统同时并存 是非常合理的事情。正如我们在被陈亦迅的歌声触动和感伤之后,还可以在莫扎特的奏鸣曲中得到慰藉和平静。
本人水平有限,对文件系统的了解也并不深入,因此文中必然有很多错误的地方,希望能得到大家的指正。
第一个受 Linux 支持的文件系统是 Minix 文件系统。这个文件系统有严重的性能问题,因此出现了另一个针对 Linux 的文件系统,即扩展文件系统。 第 1 个扩展文件系统(ext1)由 Remy Card 设计,并于 1992 年 4 月引入到 Linux 中。ext1 文件系统是第一个使用虚拟文件系统(VFS)交换的文件系统。虚拟文件系统交换是在 0.96c 内核中实现的,支持的最大文件系统为 2 GB。
第 2 个扩展文件系统(ext2)也是由 Remy Card 实现的,并于 1993 年 1 月引入到 Linux 中。它借鉴了当时文件系统(比如 Berkeley Fast File System [FFS])的先进想法。ext2 支持的最大文件系统为 2TB,但是 2.6 内核将该文件系统支持的最大容量提升到 32TB。
第 3 个扩展文件系统(ext3)是 Linux 文件系统的重大改进,尽管它在性能方面逊色于某些竞争对手。ext3 文件系统引入了日志 概念,以在系统突然停止时提高文件系统的可靠性。虽然某些文件系统的性能更好(比如 Silicon Graphics 的 XFS 和 IBM® Journaled File System [JFS]),但 ext3 支持从使用 ext2 的系统进行就地(in-place)升级。ext3 由 Stephen Tweedie 实现,并于 2001 年 11 月引入。
今天,我们已经拥有第 4 个扩展文件系统(ext4)。ext4 在性能、伸缩性和可靠性方面进行了大量改进。最值得一提的是,ext4 支持 1 EB 的文件系统。ext4 是由 Theodore Tso(ext3 的维护者)领导的开发团队实现的,并引入到 2.6.19 内核中。目前,它在 2.6.28 内核中已经很稳定(到 2008 年 12 月为止)。
ext4 从竞争对手那里借鉴了许多有用的概念。例如,在 JFS 中已经实现了使用区段(extent)来管理块。另一个与块管理相关的特性(延迟分配)已经在 XFS 和 Sun Microsystems 的 ZFS 中实现。
在 ext4 文件系统中,您可以发现各种改进和创新。这些改进包括新特性(新功能)、伸缩性(打破当前文件系统的限制)和可靠性(应对故障),当然也包括性能的改善。
Linux 支持几个不同的文件系统。这些文件系统中,一些是专用的网络文件系统或为其他操作系统开发的文件系统,但绝大部分还是用作 Linux 本地文件系统 — 您可以将 Linux 根(/
)和系统目录放在这种文件系统里。目前,这一类文件系统包括 ext2、ext3、ReiserFS、XFS 和 Journaled File System (JFS)。但是文件系统一直在不断设计和开发中,新的文件系统也将陆续问世。
目前正在开发的最重要的 Linux 文件系统是 ext4 — 它是专门为 Linux 开发的原始的扩展文件系统(ext 或 extfs)的第四版。由于继承了以前版本,ext4 在不久的将来很可能会成为一个重要的 Linux 标准文件系统(可能是 标准文件系统)。
扩展文件系统(ext 或 extfs)第四版产生的原因是开发人员在 ext3 中并入了新的高级功能。但在实现的过程出现了几个问题:
由于这些原因,从 2006 年 6 月份开始,开发人员决定把 ext4 从 ext3 中分离出来进行独立开发。Ext4 的开发工作从那时起开始进行,但大部分 Linux 用户和管理员都不怎么注意这件事情。随着 2.6.19 内核在 2006 年 11 月的发布,ext4 第一次出现在主流内核里,但是它当时还处于试验阶段(现在还是),因此很多人都忽视了它。
由于还处于开发阶段,从 2.6.24.4 内核开始,ext4 的功能列表就一直在变动。 Ext4 的当前和预期功能包括从 ext3 发展而来的功能,见表 1。
功能 | 优势 |
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更大的文件系统 | Ext3 最多只能容纳 32 TiB 的文件系统和 2 TiB 的文件,根据使用的具体架构和系统设置,实际容量上限可能比这个数字还要低 — 或许只能容纳 2 TiB 的文件系统和 16 gibibyte(GiB)的文件。相反,Ext4 的文件系统容量达到 1024 pebibyte(PiB) , 或 1 exbibyte(EiB),而文件容量则达到 16 TiB。对一般的台式计算机和服务器而言,这可能并不重要,但对大磁盘阵列的用户而言,这就非常重要了。 |
extent | extent 是一种提高磁盘文件描述符效率的方法,它能够减少删除大型文件所需的时间等等。 |
持久性预分配 | 如果一个应用程序需要在实际使用磁盘空间之前对它进行分配,大部分文件系统都是通过向未使用的磁盘空间写入 0 来实现分配。而 ext4 允许提前分配,无需进行上述操作,这能提高某些数据库和多媒体工具的性能。 |
延迟分配 | Ext4 能够尽量延迟磁盘空间的分配,这能够提高性能。 |
更多的子目录 | 如果 ext3 中一个目录只能包含 32,000 个子目录还不能满足您的需求,那么不必担心,因为 ext4 取消了这一限制。 |
日志 checksum | Ext4 给日志数据添加了检查和(checksum)功能,这能提高可靠性和性能。 |
在线磁盘整理 | 虽然 ext3 一般不会受到碎片的影响,但是存储在它里面的文件多少会产生一些碎片。Ext4 支持在线磁盘整理,这能够改善总体性能。 |
恢复删除文件 | 虽然这一功能尚未实现,但 ext4 将支持恢复删除文件。当文件被意外删除时,此功能将极为有用。 |
更快的文件系统检查 | Ext4 添加了新的数据结构,允许 fsck 在检查中跳过磁盘中未使用的部分,因此加快了文件系统的检查。 |
纳秒级时间戳 | 大部分的文件系统(包括 ext3)都包含有精确到秒的时间戳数据,而 ext4 把精确度提高到了纳秒。一些资料还表明 ext4 的时间戳支持的日期达到 2514 年 4 月 25 日,而 ext3 只达到 2038 年 1 月 18 日。 |
由于 ext4 目前还处于开发阶段,这个功能表还会有所变动。功能列表的一些功能在实际使用中不具备与 ext3 的向后兼容性 — 即可能无法使用 ext3 文件系统类型的代码挂载 ext4 文件系统。但是 ext4 保留了向前兼容性 — 您可以像挂载 ext4 文件系统一样挂载 ext3 文件系统。
ext3 自从诞生之日起,就由于其可靠性好、特性丰富、性能高、版本间兼容性好等优势而迅速成为 Linux 上非常流行的文件系统,诸如 Redhat 等发行版都将 ext3 作为默认的文件系统格式。为了尽量保持与 ext2 文件系统实现更好的兼容性,ext3 在设计时采用了很多保守的做法,这些保守的设计为 ext3 赢得了稳定、健壮的声誉,迅速得到了 Linux 用户(尤其是原有的 ext2 文件系统的用户)的青睐,但同时这也限制了它的可扩展能力,无法支持特别大的文件系统。
随着硬盘存储容量越来越大(硬盘容量每年几乎都会翻一倍,现在市面上已经有 1TB 的硬盘出售,很快桌面用户也可以享用这么大容量的存储空间了),企业应用所需要和产生的数据越来越多(Lawrence Livermore National Labs 使用的 BlueGene/L 系统上所使用的数据早已超过了 1PB),以及在线重新调整大小特性的支持,ext3 所面临的可扩充性问题和性能方面的压力也越来越大。在 ext3 文件系统中,如果使用 4KB 大小的数据块,所支持的最大文件系统上限为16TB,这是由于它使用了 32 位的块号所决定的(232 * 212 B = 244 B = 16 TB)。为了解决这些限制,从 2006 年 8 月开始,陆续有很多为 ext3 设计的补丁发布出来,这些补丁主要是扩充了两个特性:针对大文件系统支持的设计和 extent 映射技术。不过要想支持更大的文件系统,就必须对磁盘上的存储格式进行修改,这会破坏向前兼容性。因此为了为庞大的 ext3 用户群维护更好的稳定性,设计人员决定从 ext3 中另辟一支,设计下一代 Linux 上的文件系统,即 ext4。
ext4 的主要目标是解决 ext3 所面临的可扩展性、性能和可靠性问题。从 2.6.19 版本的内核开始,ext4 已经正式进入内核源代码中,不过它被标记为正在开发过程中,即 ext4dev。本文将介绍 ext4 为了支持更好的可扩展性方面所采用的设计,并探讨由此而引起的磁盘数据格式的变化,以及对恢复删除文件所带来的影响。
为了支持更大的文件系统,ext4 决定采用 48 位的块号取代 ext3 原来的 32 位块号,并采用 extent 映射来取代 ext3 所采用的间接数据块映射的方法。这样既可以增大文件系统的容量,又可以改进大文件的访问效率。在使用 4KB 大小的数据块时,ext4 可以支持最大 248 * 212 = 260 B(1 EB)的文件系统。之所以采用 48 位的块号而不是直接将其扩展到 64 位是因为,ext4 的开发者认为 1 EB 大小的文件系统对未来很多年都足够了(实际上,按照目前的速度,要对 1 EB 大小的文件系统执行一次完整的 fsck 检查,大约需要 119 年的时间),与其耗费心机去完全支持 64 位的文件系统,还不如先花些精力来解决更加棘手的可靠性问题。
将块号从 32 位修改为 48 位之后,存储元数据的结构都必须相应地发生变化,主要包括超级块、组描述符和日志。下面给出了 ext4 中所使用的新结构的部分代码。
另外,由于日志中要记录所修改数据块的块号,因此 JBD也需要相应地支持 48 位的块号。同样是为了为 ext3 广大的用户群维护更好的稳定性,JBD2 也从 JBD 中分离出来,详细实现请参看内核源代码。
采用 48 位块号取代原有的 32 位块号之后,文件系统的最大值还受文件系统中最多块数的制约,这是由于 ext3 原来采用的结构决定的。回想一下,对于 ext3 类型的分区来说,在每个分区的开头,都有一个引导块,用来保存引导信息;文件系统的数据一般从第 2 个数据块开始(更确切地说,文件系统数据都是从 1KB 之后开始的,对于 1024 字节大小的数据块来说,就是从第 2 个数据块开始;对于超过 1KB 大小的数据块,引导块与后面的超级块等信息共同保存在第 1 个数据块中,超级块从 1KB 之后的位置开始)。为了管理方便,文件系统将剩余磁盘划分为一个个块组。块组前面存储了超级块、块组描述符、数据块位图、索引节点位图、索引节点表,然后 才是数据块。通过有效的管理,ext2/ext3 可以尽量将文件的数据放入同一个块组中,从而实现文件数据在磁盘上的最大连续性。
在 ext3 中,为了安全性方面的考虑,所有的块描述符信息全部被保存到第一个块组中,因此以缺省的 128MB (227 B)大小的块组为例,最多能够支持 227 / 32 = 222 个块组,最大支持的文件系统大小为 222 * 227 = 249 B= 512 TB。而ext4_group_desc 目前的大小为 44 字节,以后会扩充到 64 字节,所能够支持的文件系统最大只有 256 TB。
为了解决这个问题,ext4 中采用了元块组(metablock group)的概念。所谓元块组就是指块组描述符可以存储在一个数据块中的一些连续块组。仍然以 128MB 的块组(数据块为 4KB)为例,ext4 中每个元块组可以包括 4096 / 64 = 64 个块组,即每个元块组的大小是 64 * 128 MB = 8 GB。
采用元块组的概念之后,每个元块组中的块组描述符都变成定长的,这对于文件系统的扩展非常有利。原来在 ext3 中,要想扩大文件系统的大小,只能在第一个块组中增加更多块描述符,通常这都需要重新格式化文件系统,无法实现在线扩容;另外一种可能的解决方案是为块组 描述符预留一部分空间,在增加数据块时,使用这部分空间来存储对应的块组描述符;但是这样也会受到前面介绍的最大容量的限制。而采用元块组概念之后,如果 需要扩充文件系统的大小,可以在现有数据块之后新添加磁盘数据块,并将这些数据块也按照元块组的方式进行管理即可,这样就可以突破文件系统大小原有的限制 了。当然,为了使用这些新增加的空间,在 superblock 结构中需要增加一些字段来记录相关信息。(ext4_super_block 结构中增加了一个 s_first_meta_bg 字段用来引用第一个元块组的位置,这样还可以解决原有块组和新的元块组共存的问题。)下图给出了 ext3 为块组描述符预留空间和在 ext4 中采用元块组后的磁盘布局。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-filesrc5/index.html