1.深入理解Linux的epoll机制
2.xfs文件系统：layout与架构、源码分析
3.Linux文件系统的种类和优势linux文件系统的类型
4.浅析Linux标准的文件系统(Ext2/Ext3/Ext4)

深入理解Linux的epoll机制

       在Linux系统之中有一个核心武器：epoll池，在高并发的，高吞吐的IO系统中常常见到epoll的身影。

IO多路复用

       在Go里最核心的是Goroutine，也就是黑月源码所谓的协程，协程最妙的一个实现就是异步的代码长的跟同步代码一样。比如在Go中，网络IO的read，write看似都是同步代码，其实底下都是异步调用，一般流程是：

write(/*IO参数*/)请求入队等待完成后台loop程序发送网络请求唤醒业务方

       Go配合协程在网络IO上实现了异步流程的同步代码化。核心就是用epoll池来管理网络fd。

       实现形式上，后台的程序只需要1个就可以负责管理多个fd句柄，负责应对所有的业务方的IO请求。这种一对多的IO模式我们就叫做IO多路复用。

       多路是指？多个业务方（句柄）并发下来的IO。

       复用是指？复用这一个后台处理程序。

       站在IO系统设计人员的角度，业务方咱们没办法提要求，因为业务是上帝，只有你服从的份，他们要创建多个fd，那么你就需要负责这些fd的处理，并且最好还要并发起来。

       业务方没法提要求，那么只能要求后台loop程序了！

       要求什么呢？快！快！快！这就是最核心的要求，处理一定要快，要给每一个fd通道最快的感受，要让每一个fd觉得，你只在给他一个人跑腿。

       那有人又问了，那我一个IO请求（比如write）对应一个线程来处理，这样所有的IO不都并发了吗？是可以，但是有瓶颈，线程数一旦多了，性能是反倒会差的。

       这里不再对比多线程和IO多路复用实现高并发之间的区别，详细的可以去了解下nginx和redis高并发的秘密。

最朴实的实现方式？

       我不用任何其他系统调用，能否实现IO多路复用？

       可以的。那么写个for循环，每次都尝试IO一下，读/写到了就处理，读/写不到就sleep下。这样我们不就实现了1对多的IO多路复用嘛。

whileTrue:foreach句柄数组{ read/write(fd,/*参数*/)}sleep(1s)

       慢着，有个问题，上面的程序可能会被卡死在第三行，使得整个系统不得运行，为什么？

       默认情况下，我们没有加任何参数create出的句柄是阻塞类型的。我们读数据的时候，如果数据还没准备好，扒网站全套源码软件是会需要等待的，当我们写数据的时候，如果还没准备好，默认也会卡住等待。所以，在上面伪代码第三行是可能被直接卡死，而导致整个线程都得到不到运行。

       举个例子，现在有，，这3个句柄，现在读写都没有准备好，只要read/write(,/*参数*/)就会被卡住，但，这两个句柄都准备好了，那遍历句柄数组，，的时候就会卡死在前面，后面，则得不到运行。这不符合我们的预期，因为我们IO多路复用的loop线程是公共服务，不能因为一个fd就直接瘫痪。

       那这个问题怎么解决？

       只需要把fd都设置成非阻塞模式。这样read/write的时候，如果数据没准备好，返回EAGIN的错误即可，不会卡住线程，从而整个系统就运转起来了。比如上面句柄还未就绪，那么read/write(,/*参数*/)不会阻塞，只会报个EAGIN的错误，这种错误需要特殊处理，然后loop线程可以继续执行，的读写。

       以上就是最朴实的IO多路复用的实现了。但是好像在生产环境没见过这种IO多路复用的实现？为什么？

       因为还不够高级。for循环每次要定期sleep1s，这个会导致吞吐能力极差，因为很可能在刚好要sleep的时候，所有的fd都准备好IO数据，而这个时候却要硬生生的等待1s，可想而知。。。

       那有同学又要质疑了，那for循环里面就不sleep嘛，这样不就能及时处理了吗？

       及时是及时了，但是CPU估计要跑飞了。不加sleep，那在没有fd需要处理的时候，估计CPU都要跑到%了。这个也是无法接受的。

       纠结了，那sleep吞吐不行，不sleep浪费cpu，怎么办？

       这种情况用户态很难有所作为，只能求助内核来提供机制协助来。java源码uml建模工具因为内核才能及时的管理这些通知和调度。

       我们再梳理下IO多路复用的需求和原理。IO多路复用就是1个线程处理多个fd的模式。我们的要求是：这个“1”就要尽可能的快，避免一切无效工作，要把所有的时间都用在处理句柄的IO上，不能有任何空转，sleep的时间浪费。

       有没有一种工具，我们把一箩筐的fd放到里面，只要有一个fd能够读写数据，后台loop线程就要立马唤醒，全部马力跑起来。其他时间要把cpu让出去。

       能做到吗？能，这种需求只能内核提供机制满足你。

这事Linux内核必须要给个说法？

       是的，想要不用sleep这种辣眼睛的实现，Linux内核必须出手了，毕竟IO的处理都是内核之中，数据好没好内核最清楚。

       内核一口气提供了3种工具select，poll，epoll。

       为什么有3种？

       历史不断改进，矬->较矬->卧槽、高效的演变而已。

       Linux还有其他方式可以实现IO多路复用吗？

       好像没有了！

       这3种到底是做啥的？

       这3种都能够管理fd的可读可写事件，在所有fd不可读不可写无所事事的时候，可以阻塞线程，切走cpu。fd有情况的时候，都要线程能够要能被唤醒。

       而这三种方式以epoll池的效率最高。为什么效率最高？

       其实很简单，这里不详说，其实无非就是epoll做的无用功最少，select和poll或多或少都要多余的拷贝，盲猜（遍历才知道）fd，所以效率自然就低了。

       举个例子，以select和epoll来对比举例，池子里管理了个句柄，loop线程被唤醒的时候，select都是蒙的，都不知道这个fd里谁IO准备好了。这种情况怎么办？只能遍历这个fd，一个个测试。假如只有一个句柄准备好了，那相当于做了1千多倍的无效功。

       epoll则不同，从epoll_wait醒来的时候就能精确的拿到就绪的fd数组，不需要任何测试，拿到的就是要处理的。

epoll池原理

       下面我们看一下epoll池的使用和原理。

epoll涉及的系统调用

       epoll的使用非常简单，只有下面3个系统调用。普元开发框架源码

epoll_createepollctlepollwait

       就这？是的，就这么简单。

       epollcreate负责创建一个池子，一个监控和管理句柄fd的池子；

       epollctl负责管理这个池子里的fd增、删、改；

       epollwait就是负责打盹的，让出CPU调度，但是只要有“事”，立马会从这里唤醒；

epoll高效的原理

       Linux下，epoll一直被吹爆，作为高并发IO实现的秘密武器。其中原理其实非常朴实：epoll的实现几乎没有做任何无效功。我们从使用的角度切入来一步步分析下。

       首先，epoll的第一步是创建一个池子。这个使用epoll_create来做：

       原型：

intepoll_create(intsize);

       示例：

epollfd=epoll_create();if(epollfd==-1){ perror("epoll_create");exit(EXIT_FAILURE);}

       这个池子对我们来说是黑盒，这个黑盒是用来装fd的，我们暂不纠结其中细节。我们拿到了一个epollfd，这个epollfd就能唯一代表这个epoll池。

       然后，我们就要往这个epoll池里放fd了，这就要用到epoll_ctl了

       原型：

intepoll_ctl(intepfd,intop,intfd,structepoll_event*event);

       示例：

if(epoll_ctl(epollfd,EPOLL_CTL_ADD,,&ev)==-1){ perror("epoll_ctl:listen_sock");exit(EXIT_FAILURE);}

       上面，我们就把句柄放到这个池子里了，op（EPOLL_CTL_ADD）表明操作是增加、修改、删除，event结构体可以指定监听事件类型，可读、可写。

       第一个跟高效相关的问题来了，添加fd进池子也就算了，如果是修改、删除呢？怎么做到时间快？

       这里就涉及到你怎么管理fd的数据结构了。

       最常见的思路：用list，可以吗？功能上可以，但是性能上拉垮。list的结构来管理元素，时间复杂度都太高O(n)，每次要一次次遍历链表才能找到位置。池子越大，性能会越慢。

       那有简单高效的数据结构吗？

       有，红黑树。Linux内核对于epoll池的内部实现就是用红黑树的结构体来管理这些注册进程来的句柄fd。红黑树是一种平衡二叉树，时间复杂度为O(logn)，就算这个池子就算不断的增删改，也能保持非常稳定的查找性能。

       现在思考第二个高效的秘密：怎么才能保证数据准备好之后，立马感知呢？

       epoll_ctl这里会涉及到一点。秘密就是：回调的设置。在epoll_ctl的内部实现中，除了把句柄结构用红黑树管理，另一个核心步骤就是设置poll回调。

       思考来了：poll回调是什么？怎么设置？

       先说说file_operations->poll是什么？

       在fd篇说过，Linux设计成一切皆是文件的架构，这个不是jsp网上书城源码说说而已，而是随处可见。实现一个文件系统的时候，就要实现这个文件调用，这个结构体用structfile_operations来表示。这个结构体有非常多的函数，我精简了一些，如下：

structfile_operations{ ssize_t(*read)(structfile*,char__user*,size_t,loff_t*);ssize_t(*write)(structfile*,constchar__user*,size_t,loff_t*);__poll_t(*poll)(structfile*,structpoll_table_struct*);int(*open)(structinode*,structfile*);int(*fsync)(structfile*,loff_t,loff_t,intdatasync);//....};

       你看到了read，write，open，fsync，poll等等，这些都是对文件的定制处理操作，对于文件的操作其实都是在这个框架内实现逻辑而已，比如ext2如果有对read/write做定制化，那么就会是ext2_read，ext2_write，ext4就会是ext4_read，ext4_write。在open具体“文件”的时候会赋值对应文件系统的file_operations给到file结构体。

       那我们很容易知道read是文件系统定制fd读的行为调用，write是文件系统定制fd写的行为调用，file_operations->poll呢？

       这个是定制监听事件的机制实现。通过poll机制让上层能直接告诉底层，我这个fd一旦读写就绪了，请底层硬件（比如网卡）回调的时候自动把这个fd相关的结构体放到指定队列中，并且唤醒操作系统。

       举个例子：网卡收发包其实走的异步流程，操作系统把数据丢到一个指定地点，网卡不断的从这个指定地点掏数据处理。请求响应通过中断回调来处理，中断一般拆分成两部分：硬中断和软中断。poll函数就是把这个软中断回来的路上再加点料，只要读写事件触发的时候，就会立马通知到上层，采用这种事件通知的形式就能把浪费的时间窗就完全消失了。

       划重点：这个poll事件回调机制则是epoll池高效最核心原理。

       划重点：epoll池管理的句柄只能是支持了file_operations->poll的文件fd。换句话说，如果一个“文件”所在的文件系统没有实现poll接口，那么就用不了epoll机制。

       第二个问题：poll怎么设置？

       在epoll_ctl下来的实现中，有一步是调用vfs_poll这个里面就会有个判断，如果fd所在的文件系统的file_operations实现了poll，那么就会直接调用，如果没有，那么就会报告响应的错误码。

staticinline__poll_tvfs_poll(structfile*file,structpoll_table_struct*pt){ if(unlikely(!file->f_op->poll))returnDEFAULT_POLLMASK;returnfile->f_op->poll(file,pt);}

       你肯定好奇poll调用里面究竟是实现了什么？

       总结概括来说：挂了个钩子，设置了唤醒的回调路径。epoll跟底层对接的回调函数是：ep_poll_callback，这个函数其实很简单，做两件事情：

       把事件就绪的fd对应的结构体放到一个特定的队列（就绪队列，readylist）；

       唤醒epoll，活来啦！

       当fd满足可读可写的时候就会经过层层回调，最终调用到这个回调函数，把对应fd的结构体放入就绪队列中，从而把epoll从epoll_wait出唤醒。

       这个对应结构体是什么？

       结构体叫做epitem，每个注册到epoll池的fd都会对应一个。

       就绪队列很高级吗？

       就绪队列就简单了，因为没有查找的需求了呀，只要是在就绪队列中的epitem，都是事件就绪的，必须处理的。所以就绪队列就是一个最简单的双指针链表。

       小结下：epoll之所以做到了高效，最关键的两点：

       内部管理fd使用了高效的红黑树结构管理，做到了增删改之后性能的优化和平衡；

       epoll池添加fd的时候，调用file_operations->poll，把这个fd就绪之后的回调路径安排好。通过事件通知的形式，做到最高效的运行；

       epoll池核心的两个数据结构：红黑树和就绪列表。红黑树是为了应对用户的增删改需求，就绪列表是fd事件就绪之后放置的特殊地点，epoll池只需要遍历这个就绪链表，就能给用户返回所有已经就绪的fd数组；

哪些fd可以用epoll来管理？

       再来思考另外一个问题：由于并不是所有的fd对应的文件系统都实现了poll接口，所以自然并不是所有的fd都可以放进epoll池，那么有哪些文件系统的file_operations实现了poll接口？

       首先说，类似ext2，ext4，xfs这种常规的文件系统是没有实现的，换句话说，这些你最常见的、真的是文件的文件系统反倒是用不了epoll机制的。

       那谁支持呢？

       最常见的就是网络套接字：socket。网络也是epoll池最常见的应用地点。Linux下万物皆文件，socket实现了一套socket_file_operations的逻辑（net/socket.c）：

staticconststructfile_operationssocket_file_ops={ .read_iter=sock_read_iter,.write_iter=sock_write_iter,.poll=sock_poll,//...};

       我们看到socket实现了poll调用，所以socketfd是天然可以放到epoll池管理的。

       还有吗？

       有的，其实Linux下还有两个很典型的fd，常常也会放到epoll池里。

       eventfd：eventfd实现非常简单，故名思义就是专门用来做事件通知用的。使用系统调用eventfd创建，这种文件fd无法传输数据，只用来传输事件，常常用于生产消费者模式的事件实现；

       timerfd：这是一种定时器fd，使用timerfd_create创建，到时间点触发可读事件；

       小结一下：

       ext2，ext4，xfs等这种真正的文件系统的fd，无法使用epoll管理；

       socketfd，eventfd，timerfd这些实现了poll调用的可以放到epoll池进行管理；

       其实，在Linux的模块划分中，eventfd，timerfd，epoll池都是文件系统的一种模块实现。

思考

       前面我们已经思考了很多知识点，有一些简单有趣的知识点，提示给读者朋友，这里只抛砖引玉。

       问题：单核CPU能实现并行吗？

       不行。

       问题：单线程能实现高并发吗？

       可以。

       问题：那并发和并行的区别是？

       一个看的是时间段内的执行情况，一个看的是时间时刻的执行情况。

       问题：单线程如何做到高并发？

       IO多路复用呗，今天讲的epoll池就是了。

       问题：单线程实现并发的有开源的例子吗？

       redis，nginx都是非常好的学习例子。当然还有我们Golang的runtime实现也尽显高并发的设计思想。

总结

       IO多路复用的原始实现很简单，就是一个1对多的服务模式，一个loop对应处理多个fd；

       IO多路复用想要做到真正的高效，必须要内核机制提供。因为IO的处理和完成是在内核，如果内核不帮忙，用户态的程序根本无法精确的抓到处理时机；

       fd记得要设置成非阻塞的哦，切记；

       epoll池通过高效的内部管理结构，并且结合操作系统提供的poll事件注册机制，实现了高效的fd事件管理，为高并发的IO处理提供了前提条件；

       epoll全名eventpoll，在Linux内核下以一个文件系统模块的形式实现，所以有人常说epoll其实本身就是文件系统也是对的；

       socketfd，eventfd，timerfd这三种”文件“fd实现了poll接口，所以网络fd，事件fd，定时器fd都可以使用epoll_ctl注册到池子里。我们最常见的就是网络fd的多路复用；

       ext2，ext4，xfs这种真正意义的文件系统反倒没有提供poll接口实现，所以不能用epoll池来管理其句柄。那文件就无法使用epoll机制了吗？不是的，有一个库叫做libaio，通过这个库我们可以间接的让文件使用epoll通知事件，以后详说，此处不表；

后记

       epoll池使用很简洁，但实现不简单。还是那句话，Linux内核帮你包圆了。

       今天并没有罗列源码实现，以很小的思考点为题展开，简单讲了一些epoll的思考，以后有机会可以分享下异步IO（aio）和epoll能产生什么火花？Golang是怎样使用epoll池的？敬请期待哦。

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xfs文件系统：layout与架构、源码分析

       本文由腾讯工程师aurelian撰写，深入解析Linux内核中xfs文件系统的layout与架构，结合源码剖析其工作原理。首先，xfs的layout包括超级块、AGF管理（空闲空间追踪）、AGI管理（inode管理）、AGFL（空闲链表）以及B+树结构等组成部分，每个部分都有其特定功能，如超级块用于存储关键信息，B+树用于快速查找空间。

       在文件操作方面，xfs支持iops、fops和aops三个操作集，分别负责inode元数据、内存级读写和磁盘级读写。创建文件时，会检查quota并预留空间，通过一系列函数如xfs_trans_reserve_quota和xfs_dir_ialloc进行操作。分配inode时，会依据agi信息和ag的空闲情况动态分配，并通过xfs_iget确保inode在核心内存中可用。

       磁盘级inode分配涉及agi信息的获取和B+树的查找，xfs_ialloc_ag_alloc会根据空闲inode情况完成连续或非连续的分配。写操作涉及内存和磁盘级别，buffer io通过page cache管理，直接io和DAX write则有特定的处理方式。xfs的映射关系和data区域树管理对于高效读写至关重要。

       工具方面，mkfs.xfs用于格式化，xfs_fsr、xfs_bmap、xfs_info等用于维护和监控文件系统，xfs_admin和xfs_copy用于系统参数调整和数据复制，xfs_db则是用于调试的工具。希望本文能帮助读者理解xfs的复杂性，如需了解更多详情，可关注鹅厂架构师公众号。

Linux文件系统的种类和优势linux文件系统的类型

       Linux是一种开放源代码的操作系统，它有多种文件系统，都有它自己的优势。

       一种文件系统是EXT2，EXT2它更稳定，也更适合部署在生产环境中，因为他有一个完善的异常恢复机制，并且硬件依赖性几乎比其他文件系统更低。

       另一种文件系统是EXT3，它是EXT2的增强版本，其增强的特性是主要是日志记录功能，可以记录对文件系统的更改，并且有效的进行文件系统修复。EXT3具有一定的数据安全性。

       EXT4是EXT3的升级版本，它允许更大的单个文件和单个文件系统的大小。与EXT3相比，EXT4具有更好的性能，更快的数据恢复 (即使有单个块出错) 和更多的文件恢复选项。

       XFS是Linux系统中第四种文件系统，它可以容纳文件大小高达 8 EiB (立方亿)，它有一个设计思路与其他类型的文件系统不同，它拥有更快的性能和更少的内存使用，并且比其他文件系统有更高的稳定性。

       总之，Linux文件系统的种类比较多，包括EXT2/EXT3/EXT4/XFS等，根据不同的应用场景来进行选择。比如，生产环境中应该使用EXT2，主要用于数据恢复和安全性提升，而XFS则拥有更高的性能和更快的数据恢复能力。因此，在使用Linux文件系统时，一定要好好考虑使用的文件系统， 以确保获得最佳的性能。

浅析Linux标准的文件系统(Ext2/Ext3/Ext4)

       全称Linux extended file system, extfs，即Linux扩展文件系统，Ext2就代表第二代文件扩展系统，Ext3/Ext4以此类推，它们都是Ext2的升级版。Ext2被称为索引式文件系统，而Ext3/Ext4被称为日志式文件系统。Linux支持多种文件系统，包括网络文件系统(NFS)、Windows的Fat文件系统等。

       查看Linux支持的文件系统：执行命令`ls -l /lib/modules/$(uname -r)/kernel/fs`或`cat /proc/filesystems`。

       内核资料和学习资源：提供Linux内核技术交流群链接，整理了一些个人觉得较好的学习书籍、视频资料。进群私聊管理领取内核资料包（含视频教程、电子书、实战项目及代码）。还提供了免费加入学习的通道，包括Linux/c/c++/内核源码/音视频/DPDK/Golang云原生/QT。

       核心设计数据存放区：这些元素相对稳定，磁盘格式化后，就固定下来了。inode的大小和数量都已固定，大小均为Bytes(新的Ext4和xfs为Bytes)。读取文件时，先读取inode里面记录的文件属性和权限，匹配正确后，才会读取文件内容(block)。在Linux系统中，实际使用inode来识别文件，而不是文件名。

       查看文件或者文件系统的状态：查看系统各个文件系统的inode使用情况。

       中介数据(metadata)：这些元素是为了维持文件系统状态而设计出来的，当新增、编辑、删除文档时，都需要变更这些状态信息。整个文件系统的基本信息全部记录在superblock，它的大小一般为Bytes，如果它死掉，将会花费大量的时间去补救哦！！！除了第一个block group含有superblock外，后续block group都可能会含有备份的superblock，目的就是为了避免superblock单点无法救援的问题。

       inode的作用：当用户搜索或者访问一个文件时，UNIX 系统通过 inode 表查找正确的 inode 编号。在找到 inode 编号之后，相关的命令才可以访问该 inode，并对其进行适当的更改。例如使用vi来编辑一个文件，通过 inode 表找到 inode 编号之后，才允许打开该 inode。在 vi 的编辑会话期间，更改了该 inode 中的某些属性，当您完成操作并键入 :wq 时，将关闭并释放该 inode 。通过这种方式，如果两个用户试图对同一个文件进行编辑，inode 已经在第一个编辑会话期间分配给了另一个用户 ID (UID)，因此第二个编辑任务就必须等待，直到该 inode 释放为止。

       block的重要性：block是文件数据存储的原子单位，且每一个 block 只能存储一个文件的数据。当格式化一个文件系统时，如果选择不当，就会造成大量的磁盘空间浪费。例如，如果文件系统选择的 block 为4k，存储个小文件，每个bytes，请问此时浪费了多少磁盘空间容量？答案是，每个文件浪费的磁盘容量 = - = bytes，个文件浪费的磁盘容量 = * ~=M，实际文件容量 = * ~=4.7M，浪费率高达%。

       inode和block与文件大小的关系：数据实际存储在 block，为了能够快速地读取文件，每个文件都对应一个 inode 索引文件，记录所有的 block 编号。inode的大小只有bytes或bytes (ext4)，如果一个文件太大，block 数量很有可能会超过 inode 可记录的数量。inode 记录 block 号码的区域被设计为 个直接、一个间接、一个双间接、一个三间接记录区。

       计算单文件最大容量：每个 block 号码为数字，需要占据 4bytes。

       查看磁盘和文档的容量：1. 查看文件系统的整体磁盘容量。2. 查看目录和文件容量。查看目录 geekbuying 下所有目录的容量。统计当前目录容量。

       总结：Ext 家族是 Linux 支持度最广、最完整的文件系统，当我们格式化磁盘后，就已经为我们规划好了所有的 inode/block/metadate 等数据，这样系统可以直接使用，不需要再进行动态的配置。不过这也是它最显著的缺点，磁盘容量越大，格式化越慢。CentOS7.x 已经选用 xfs 作为默认文件系统，xfs 是一种适合大容量磁盘和处理巨型文件的文件系统。