SplitFS 的项目扩展与二次开发
2025-06-17 06:57:40作者:胡唯隽
SplitFS 是一个针对持久内存(PM)的文件系统,它的设计目标是减少访问持久内存的应用程序软件开销。SplitFS 通过在用户空间库文件系统和现有内核 PM 文件系统之间进行责任的划分,提供了一种创新的解决方案。
项目的基础介绍
SplitFS 通过将数据操作和元数据操作分离来提高性能。数据操作通过拦截 POSIX 调用、内存映射底层文件,并使用处理器的加载和存储操作来处理。而元数据操作则由内核文件系统(如 ext4 DAX)负责。SplitFS 引入了一种新的原语 termed relink,以高效支持文件追加和原子数据操作。
项目的核心功能
- 低软件开销:SplitFS 尝试提供接近持久内存硬件最大性能的软件性能,其软件开销比最新的文件系统如 NOVA 或 ext4 DAX 低 4-12 倍。
- 灵活的保证:SplitFS 是唯一一个允许同时运行的应用程序从文件系统接收不同保证的持久内存文件系统。它提供三种模式:POSIX、Sync 和 Strict。
- 可移植性和稳定性:SplitFS 使用 ext4 DAX 作为内核组件,因此它适用于支持 ext4 DAX 的任何内核。
项目使用了哪些框架或库?
SplitFS 在实现上使用了以下框架或库:
- Quill:跟踪应用程序请求的 glibc 调用并提供实现。
- Boost:编译 SplitFS 时需要安装 Boost。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录如下:
splitfs/:包含 SplitFS-POSIX 的源代码。dependencies/:包含用于解决依赖关系的包和脚本。kernel/:包含 Linux 4.13.0 内核。micro/:包含微基准测试。leveldb/:包含 LevelDB 源代码。rsync/:包含 rsync 源代码。scripts/:包含用于编译和运行工作负载和内核的脚本。splitfs-so/:包含 SplitFS-strict 共享库,用于运行不同的工作负载。sqlite3-trace/:包含 SQLite3 源代码。tpcc-sqlite/:包含 TPCC 源代码。ycsb/:包含 YCSB 源代码。tar/:包含 tar 源代码。lmdb/:包含 LMDB 源代码。filebench/:包含 Filebench 源代码。fio/:包含 FIO 源代码。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增强兼容性:当前 SplitFS 实现支持的系统调用有限,可以扩展以支持更多的系统调用,使其能够兼容更多类型的应用程序。
- 性能优化:进一步优化代码,减少开销,提升文件系统的性能,尤其是在元数据操作方面。
- 功能增强:增加新的功能,例如支持更多的持久内存硬件特性,或者增加新的文件操作原语。
- 跨平台支持:目前 SplitFS 主要支持 Ubuntu 16.04/18.04,可以扩展以支持更多操作系统。
- 社区建设和文档完善:建立更完善的社区支持和文档,帮助用户更好地理解和使用 SplitFS,同时吸引更多的开发者参与项目的二次开发。
通过上述扩展和二次开发,SplitFS 有望成为持久内存文件系统领域的领先解决方案,为开源社区和用户提供更大的价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
683
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
880
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
457
439
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
305
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
221