如何做到 0.2 秒复制 100G 文件？

cp 引发的思考

今天同事用 cp 命令，把他给惊到了！

背景是这样的：他用 cp 拷贝了一个 100 G 的文件，竟然一秒不到就拷贝完成了！

用 ls 看一把文件，显示文件确实是 100 G。

代码语言：javascript复制

sh-4.4# ls -lh  
-rw-r--r-- 1 root root 100G Mar  6 12:22 test.txt

但是 copy 起来为什么会这么快呢？

代码语言：javascript复制

sh-4.4# time cp ./test.txt ./test.txt.cp  
  
real 0m0.107s  
user 0m0.008s  
sys 0m0.085s

一个 SATA 机械盘的写能力能到 150 M/s （大部分的机械盘都是到不了这个值的）就算非常不错了，正常情况下，copy 一个 100G 的文件至少要 682 秒（100 G/ 150 M/s），也就是 11 分钟。

实际情况却是 cp 一秒没到就完成了工作，惊呆了，为啥呢？

更诡异的是：他的文件系统只有 40 G，为啥里面会有一个 100 G的文件呢？

同事把我找来，看看这个诡异的问题。

分析文件

我让他先用 du 命令看一下，却只有 2M ，根本不是 100G，这是怎么回事？

代码语言：javascript复制

sh-4.4# du -sh ./test.txt  
2.0M ./test.txt

再看 stat 命令显示的信息：

代码语言：javascript复制

sh-4.4# stat ./test.txt  
  File: ./test.txt  
  Size: 107374182400 Blocks: 4096       IO Block: 4096   regular file  
Device: 78h/120d Inode: 3148347     Links: 1  
Access: (0644/-rw-r--r--)  Uid: (    0/    root)   Gid: (    0/    root)  
Access: 2021-03-13 12:22:00.888871000  0000  
Modify: 2021-03-13 12:22:46.562243000  0000  
Change: 2021-03-13 12:22:46.562243000  0000  
 Birth: -

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。

划重点：

Size 表示的是文件大小，这个也是大多数人看到的大小；
Blocks 表示的是物理实际占用空间。

同事问道：“文件大小和实际物理占用，这两个竟然不是相同的概念！为什么是这样？”

“看来，我们必须得深入文件系统才能理解了，来，我给你好好讲讲。”

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

例如你到火车站使用寄存服务：

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。

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。

文件系统

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。

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。

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。

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）。

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。

inode/block 概念

好，我们现在来看看inode，直观地感受一下：

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：

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

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。

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。

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。

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？

创建一个文件，这个时候分配一个 inode；
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；
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；
写入完成，close 文件。

实际存储如图：