util-linux项目中blkdiscard工具对未分区空间TRIM功能的探索与实践
2025-06-28 02:52:33作者:晏闻田Solitary
在现代存储设备管理中,SSD/SD卡等闪存设备的TRIM操作对性能优化和寿命延长至关重要。util-linux项目中的blkdiscard工具近期针对未分配空间的TRIM处理进行了功能增强讨论,这一改进将显著提升存储设备的管理效率。
背景与需求
传统Linux系统仅会对已挂载分区执行自动TRIM操作。但在实际场景中,存在大量未分区空间需要处理的情况:
- 通过dd等工具直接写入磁盘映像后,旧数据残留
- 使用Clonezilla克隆SSD时未覆盖区域
- 删除分区后未及时TRIM的空间
- QEMU虚拟机镜像中未回收的空间
这些场景会导致存储设备性能下降,而普通用户往往缺乏便捷的工具来处理未分配空间的TRIM操作。
技术实现方案
util-linux项目提出了两种技术路线来解决这一问题:
-
blkdiscard增强方案:
- 结合
--offset和--length参数与sfdisk --list-free输出 - 可精确针对未分区区域执行TRIM
- 需要用户自行计算和指定范围,操作风险较高
- 结合
-
fdisk/sfdisk集成方案:
- 在分区工具中直接集成TRIM功能
- 新增
--trim选项,在创建/删除分区时自动TRIM相关区域 - 通过交互式命令(如'U')手动TRIM未分配空间
- 计划为sfdisk添加
--trim-unpartitioned命令行选项
技术细节与考量
实现过程中有几个关键点值得注意:
-
安全性考虑:
- 需要精确识别未分配区域范围
- 避免误操作导致数据丢失
- 交互式操作与脚本操作的平衡
-
性能影响:
- 大规模TRIM操作可能耗时较长
- 需要考虑后台执行机制
-
应用场景扩展:
- Raspberry Pi SD卡映像写入后的优化
- QEMU虚拟磁盘的空间回收
- 二手存储设备的性能恢复
最佳实践建议
对于不同使用场景,建议采用以下方法:
-
交互式操作:
- 使用fdisk的'U'命令手动TRIM特定未分配区域
-
脚本自动化:
- 等待sfdisk的
--trim-unpartitioned实现 - 目前可组合使用
sfdisk --list-free和blkdiscard
- 等待sfdisk的
-
分区管理时:
- 利用fdisk的
--trim选项在修改分区时自动TRIM
- 利用fdisk的
未来展望
这一功能的完善将使util-linux工具链在存储设备管理方面更加全面。特别是对于嵌入式开发、虚拟化环境和二手设备重用等场景,将提供开箱即用的高效解决方案。开发团队也在持续优化用户体验,如修复提示信息中的拼写错误等细节问题。
随着闪存设备的普及,对未分配空间的精细化管理将成为存储优化的标准实践,而util-linux项目的这一改进正走在技术前沿。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137