Yazi文件管理器中的时间戳术语修正与技术解析
2025-05-08 10:44:39作者:庞队千Virginia
在Linux系统开发中,精确理解文件时间戳的概念至关重要。近期Yazi文件管理器项目中发现了一个关于时间戳术语使用的技术问题,这引发了我们对文件系统时间戳机制的深入探讨。
文件系统通常维护四种核心时间戳:
- atime(访问时间):记录文件最后一次被读取的时间
- mtime(修改时间):记录文件内容最后一次被修改的时间
- ctime(变更时间):记录文件元数据(如权限、所有者)最后一次变更的时间
- btime(创建时间):记录文件最初创建的时间
Yazi原本将"ctime"错误地用于表示文件创建时间,这实际上混淆了两个完全不同的概念。在Unix/Linux系统中,ctime严格指代inode元数据变更时间,而创建时间应使用btime或birthtime表示。
这个问题在技术实现层面涉及多个关键点:
- Rust标准库中的Metadata结构体明确区分了created()(创建时间)和modified()(修改时间)方法
- Linux内核的statx系统调用通过stx_btime字段专门记录创建时间
- 传统Unix工具如ls也严格区分这些时间戳类型
Yazi项目团队迅速响应并发布了修复方案,主要改进包括:
- 在内部数据结构中明确区分btime和ctime字段
- 为文件元数据显示添加了正确的变更时间信息
- 保持了向后兼容性的同时修正了术语使用
对于终端用户而言,这些改进意味着:
- 在文件列表中可以准确查看文件的创建时间和元数据变更时间
- 排序功能现在能基于正确的时间戳类型进行操作
- 命令行参数和配置选项使用了更准确的术语描述
这个案例很好地展示了开源社区如何通过协作解决技术细节问题。它不仅修正了一个术语错误,更重要的是提升了工具在专业场景下的可靠性,特别是对于那些需要精确跟踪文件变更历史的系统管理员和开发者。
理解这些时间戳的差异对于日常系统管理任务至关重要,比如:
- 通过mtime可以追踪文件内容的实际修改
- ctime有助于审计系统权限变更
- btime则能帮助确定文件的原始创建时间
Yazi的这次修正使其在专业文件管理工具的道路上又迈进了一步,为开发者提供了更准确的时间戳信息处理能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
297
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
130
152
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++
608
192
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
229
307
暂无简介
Dart
592
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
504
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
180
65
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
456