0.2秒居然复制了100G文件？
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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。
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？
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？
sh-4.4# du -sh ./test.txt
2.0M ./test.txt
再看 stat 命令显示的信息：
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。”
推荐下自己做的 Spring Boot 的实战项目：
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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 ：
这个时候，我们的文件看起来是超大文件，size 等于 1T+4K ，但里面实际的数据只有 8 K ，位置分别是 [ 0，4K ] ，[ 1T，1T+4K ]。
由于没写数据的地方不用分配物理block块，所以实际占用的物理空间只有8K。
重点：文件 size 只是 inode 里面的一个属性，实际物理空间占用则是要看用户数据放了多少个 block ，没写数据的地方不用分配物理block块。
这样的文件其实就是稀疏文件， 它的逻辑大小和实际物理空间是不相等的。
所以当我们用cp命令去复制一个这样的文件时，那肯定迅速就完成了。
总结
好，我们再深入思考下，文件系统为什么能做到这一点？
首先，最关键的是把磁盘空间切成离散的、定长的 block 来管理； 然后，通过 inode 能查找到所有离散的数据（保存了所有的索引）； 最后，实现索引块和数据块空间的后分配；
这三点是层层递进的。
推荐下自己做的 Spring Cloud 的实战项目：
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后记
我把这点小知识给小伙伴讲了一小时，看到他感动欲哭的表情，我觉得他学fei了，非常满意。
是我想太多了吗？中午吃饭都没叫我。
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