好文分享：EXT文件系统机制原理详解

优化的方法当然也可以考虑使用索引，但是仅仅1G的文件系统就有1KB的block共1024*1024=1048576个，这仅仅只是1G，如果是100G、500G甚至更大呢，仅仅使用索引索引的数量和空间占用也将极大，这时就出现更高一级的优化方法：使用块位图(bitmap简称bmap)。

位图只使用0和1标识对应block是空闲还是被占用，0和1在位图中的位置和block的位置一一对应，第一位标识第一个块，第二个位标识第二个块，依次下去直到标记完所有的block。

考虑下为什么块位图更优化。在位图中1个字节8个位，可以标识8个block。对于一个block大小为1KB、容量为1G的文件系统而言，block数量有1024*1024个，所以在位图中使用1024*1024个位共1024*1024/8=131072字节=128K，即1G的文件只需要128个block做位图就能完成一一对应。通过扫描这100多个block就能知道哪些block是空闲的，速度提高了非常多。

但是要注意，bmap的优化针对的是写优化，因为只有写才需要找到空闲block并分配空闲block。对于读而言，只要通过inode找到了block的位置，cpu就能迅速计算出block在物理磁盘上的地址，cpu的计算速度是极快的，计算block地址的时间几乎可以忽略，那么读速度基本认为是受硬盘本身性能的影响而与文件系统无关。大多数稍大一点的文件可能都会存储在不连续的block上，而且使用了一段时间的文件系统可能会有不少碎片，这时硬盘的随机读取性能直接决定读数据的速度，这也是机械硬盘速度相比固态硬盘慢的多的多的原因之一，而且固态硬盘的随机读和连续读取速度几乎是一致的，对它来说，文件系统碎片的多少并不会影响读取速度。

虽然bmap已经极大的优化了扫描，但是仍有其瓶颈：如果文件系统是100G呢?100G的文件系统要使用128*100=12800个1KB大小的block，这就占用了12.5M的空间了。试想完全扫描12800个很可能不连续的block这也是需要占用一些时间的，虽然快但是扛不住每次存储文件都要扫描带来的巨大开销。

所以需要再次优化，如何优化?简而言之就是将文件系统划分开形成块组，至于块组的介绍放在后文。

1.4 inode表的出现

回顾下inode相关信息：inode存储了inode号、文件属性元数据、指向文件占用的block的指针;每一个inode占用128字节或256字节。

现在又出现问题了，一个文件系统中可以说有无数多个文件，每一个文件都对应一个inode，难道每一个仅128字节的inode都要单独占用一个block进行存储吗?这太浪费空间了。

所以更优的方法是将多个inode合并存储在block中，对于128字节的inode，一个block存储8个inode，对于256字节的inode，一个block存储4个inode。这就使得每个存储inode的块都不浪费。

在ext文件系统上，将这些物理上存储inode的block组合起来，在逻辑上形成一张inode表(inode table)来记录所有的inode。

（编辑：西安站长网）

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