浅析空洞文件

1.什么是空洞文件?

在UNIX文件操作中,文件位移量可以大于文件的当前长度,在这种情况下,对该文件的下一次写将延长该文件,并在文件中构成一个空洞,这一点是允许的。位于文件中但没有写过的字节都被设为 0。”      --摘自“百度百科”

从上面的描述可以将空洞文件的特点表述为:offset > 实际文件大小。那这又有什么表现和意义呢?我们下面慢慢分析。


2.怎么获得一个空洞文件?

在linux下,利用lseek人为的修改offset可以获得一个空洞文件。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/stat.h>
#include <sys/types.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>

#define OFFSET_LENGTH 15000

char buff1[] = "abcdefg";
char buff2[] = "ABCDEFG";

int
main(int argc,char** argv)
{
	int fd = 0;
	
	int buff1Length = strlen(buff1);
	int buff2Length = strlen(buff2);
	
	char* buff3 = (char*)malloc(buff1Length + buff2Length + OFFSET_LENGTH);
	memset(buff3,2,buff1Length + buff2Length + OFFSET_LENGTH);
	
	//create hole file
	if((fd = creat("./hole.f",S_IREAD|S_IWRITE)) < 0)
	{
		perror("create file error!");
	}
	
	printf("fd:%d\n",fd);
	if(write(fd,buff1,buff1Length) != buff1Length)
	{
		perror("write error!");
	}
	
	if(lseek(fd,OFFSET_LENGTH,SEEK_CUR) == -1)
	{
		perror("lseek error!");
	}
	
	if(write(fd,buff2,buff2Length) != buff2Length)
	{
		perror("write error!");
	}
	
	//create nohole file
	if((fd = creat("./nohole.f",S_IREAD|S_IWRITE)) < 0)
	{
		perror("create file error!");
	}
	
	if(write(fd,buff3,strlen(buff3)) != strlen(buff3))
	{
		perror("write error!");
	}
	
	free(buff3);
	
	return 0;
}

上面的程序创建了一个空洞文件和一个同样大小的非空洞文件,接下来我们将以这两个文件作为基础进行空洞文件的分析。


3.空洞文件的表现

空洞文件特点就是offset大于实际大小,也就是说一个文件的两头有数据而中间为空,以‘\0‘填充。那文件系统会不会不做任何处理的将其存放在硬盘上呢?答案是否定的,文件系统没有傻到这种程度,因为这实际是中浪费,也是一种威胁,因为一旦黑客利用这个漏洞不断侵蚀磁盘资源,计算机就崩溃了。所以说,文件系统肯定会做相应的处理,下面我就来验证一下。

用ls来展现两个文件:


我们在用du来展现两个文件(du命令用于报告文件所使用的磁盘空间总量):


可以看到,用ls展现的空洞和非空洞的大小完全相同,而用du命令展现的则有差别,一个占用了8个1024的字节块,而一个占用了16个1024的字节块。这里有个问题,文件大小为15014,算下来最多就15个block,为什么是16个呢?在《APUE》中有这样的解释:"文件系统使用了若干块以存放指向实际数据块的各个指针"。

为什么会这样呢?原因是ls展现的文件的逻辑大小,也就是文件在文件系统表现出来的大小,而du展现的是文件物理大小,也就是文件在磁盘上实际所占的block数。所以说,空洞文件在文件系统表现的还是和普通文件一样的,但是实际上文件系统并没有给他分配所表现出来的那么多空间,只是存放了有用的信息。

接下俩我们再来看一个现象:

首先我们用cat来输出空洞文件中内容,然后重定向到一个新的文件中:


我们再来用cp去复制一个文件:


可以看到,用cat得到的文件,文件实际占用的block增加了,而cp的没有。那是因为cat在复制空洞文件时会将空洞补齐,将空洞填以0,因为cat命令就是简单的read和write的操作,read在遇到空洞时读出0,write则写入0,这时文件就变成了非空洞文件,而cp在复制文件时不会,cp命令会去判断文件是否有空洞,如果有,则会调用lseek进行空洞的模拟,所以还是会保持和源文件的一致性。


4.空洞文件有什么用?

空洞文件作用很大,例如迅雷下载文件,在未下载完成时就已经占据了全部文件大小的空间,这时候就是空洞文件。下载时如果没有空洞文件,多线程下载时文件就都只能从一个地方写入,这就不是多线程了。如果有了空洞文件,可以从不同的地址写入,就完成了多线程的优势任务。

感觉这并不是空洞文件的全部作用,后续将进行补充。。。。



在前面的课程里,我和你多次提到过etcd数据存储在boltdb。那么boltdb是如何组织你的key-value数据的呢?当你读写一个key时,boltdb是如何工作的?今天我将通过一个写请求在boltdb中执行的简要流程,分析其背后的boltdb的磁盘文件布局,帮助你了解page、node、bucket等核心数据结构的原理与作用,搞懂boltdb基于B+ tree、各类page实现查找、更新、事务提交的原理,让你明白etcd为什么适合读多写少的场景。boltdb磁盘布局在介绍一个put写请求在boltdb中执行原理前,我先给你从整体上介绍下平时你所看到的etcd db文件的磁盘布局,让你了解下db文件的物理存储结构。boltdb文件指的是你etcd数据目录下的member/snap/db的文件, etcd的key-value、lease、meta、member、cluster、auth等所有数据存储在其中。etcd启动的时候,会通过mmap机制将db文件映射到内存,后续可从内存中快速读取文件中的数据。写请求通过fwrite和fdatasync来写入、持久化数据到磁盘。上图是我给你画的db文件磁盘布局,从图中的左边部分你可以看到,文件的内容由若干个page组成,一般情况下page size为4KB。page按照功能可分为元数据页(meta page)、B+ tree索引节点页(branch page)、B+ tree 叶子节点页(leaf page)、空闲页管理页(freelist page)、空闲页(free page)。文件最开头的两个page是固定的db元数据meta page,空闲页管理页记录了db中哪些页是空闲、可使用的。索引节点页保存了B+ tree的内部节点,如图中的右边部分所示,它们记录了key值,叶子节点页记录了B+ tree中的key-value和bucket数据。boltdb逻辑上通过B+ tree来管理branch/leaf page, 实现快速查找、写入key-value数据。boltdb API了解完boltdb的磁盘布局后,那么如果要在etcd中执行一个put请求,boltdb中是如何执行的呢? boltdb作为一个库,提供了什么API给client访问写入数据?boltdb提供了非常简单的API给上层业务使用,当我们执行一个put hello为world命令时,boltdb实际写入的key是版本号,value为mvccpb.KeyValue结构体。这里我们简化下,假设往key bucket写入一个key为r94,value为world的字符串,其核心代码如下:// 打开boltdb文件,获取db对象db,err := bolt.Open("db", 0600, nil)if err != nil { log.Fatal(err)}defer db.Close()// 参数true表示创建一个写事务,false读事务tx,err := db.Begin(true)if err != nil { return err}defer tx.Rollback()// 使用事务对象创建key bucketb,err := tx.CreatebucketIfNotExists([]byte("key"))if err != nil { return err}// 使用bucket对象更新一个keyif err := b.Put([]byte("r94"),[]byte("world")); err != nil { return err}// 提交事务if err := tx.Commit(); err != nil { return err}12345678910111213141516171819202122232425如上所示,通过boltdb的Open API,我们获取到boltdb的核心对象db实例后,然后通过db的Begin API开启写事务,获得写事务对象tx。通过写事务对象tx, 你可以创建bucket。这里我们创建了一个名为key的bucket(如果不存在),并使用bucket API往其中更新了一个key为r94,value为world的数据。最后我们使用写事务的Commit接口提交整个事务,完成bucket创建和key-value数据写入。看起来是不是非常简单,神秘的boltdb,并未有我们想象的那么难。然而其API简单的背后却是boltdb的一系列巧妙的设计和实现。一个key-value数据如何知道该存储在db在哪个page?如何快速找到你的key-value数据?事务提交的原理又是怎样的呢?接下来我就和你浅析boltdb背后的奥秘。核心数据结构介绍上面我们介绍boltdb的磁盘布局时提到,boltdb整个文件由一个个page组成。最开头的两个page描述db元数据信息,而它正是在client调用boltdb Open API时被填充的。那么描述磁盘页面的page数据结构是怎样的呢?元数据页又含有哪些核心数据结构?boltdb本身自带了一个工具bbolt,它可以按页打印出db文件的十六进制的内容,下面我们就使用此工具来揭开db文件的神秘面纱。下图左边的十六进制是执行如下bbolt dump命令,所打印的boltdb第0页的数据,图的右边是对应的page磁盘页结构和meta page的数据结构。$ ./bbolt dump ./infra1.etcd/member/snap/db 01一看上图中的十六进制数据,你可能很懵,没关系,在你了解page磁盘页结构、meta page数据结构后,你就能读懂其含义了。page磁盘页结构我们先了解下page磁盘页结构,如上图所示,它由页ID(id)、页类型(flags)、数量(count)、溢出页数量(overflow)、页面数据起始位置(ptr)字段组成。页类型目前有如下四种:0x01表示branch page,0x02表示leaf page,0x04表示meta page,0x10表示freelist page。数量字段仅在页类型为leaf和branch时生效,溢出页数量是指当前页面数据存放不下,需要向后再申请overflow个连续页面使用,页面数据起始位置指向page的载体数据,比如meta page、branch/leaf等page的内容。meta page数据结构第0、1页我们知道它是固定存储db元数据的页(meta page),那么meta page它为了管理整个boltdb含有哪些信息呢?如上图中的meta page数据结构所示,你可以看到它由boltdb的文件标识(magic)、版本号(version)、页大小(pagesize)、boltdb的根bucket信息(root bucket)、freelist页面ID(freelist)、总的页面数量(pgid)、上一次写事务ID(txid)、校验码(checksum)组成。meta page十六进制分析了解完page磁盘页结构和meta page数据结构后,我再结合图左边的十六进数据和你简要分析下其含义。上图中十六进制输出的是db文件的page 0页结构,左边第一列表示此行十六进制内容对应的文件起始地址,每行16个字节。结合page磁盘页和meta page数据结构我们可知,第一行前8个字节描述pgid(忽略第一列)是0。接下来2个字节描述的页类型, 其值为0x04表示meta page, 说明此页的数据存储的是meta page内容,因此ptr开始的数据存储的是meta page内容。正如你下图中所看到的,第二行首先含有一个4字节的magic number(0xED0CDAED),通过它来识别当前文件是否boltdb,接下来是两个字节描述boltdb的版本号0x2, 然后是四个字节的page size大小,0x1000表示4096个字节,四个字节的flags为0。第三行对应的就是meta page的root bucket结构(16个字节),它描述了boltdb的root bucket信息,比如一个db中有哪些bucket, bucket里面的数据存储在哪里。第四行中前面的8个字节,0x3表示freelist页面ID,此页面记录了db当前哪些页面是空闲的。后面8个字节,0x6表示当前db总的页面数。第五行前面的8个字节,0x1a表示上一次的写事务ID,后面的8个字节表示校验码,用于检测文件是否损坏。了解完db元数据页面原理后,那么boltdb是如何根据元数据页面信息快速找到你的bucket和key-value数据呢?这就涉及到了元数据页面中的root bucket,它是个至关重要的数据结构。下面我们看看它是如何管理一系列bucket、帮助我们查找、写入key-value数据到boltdb中。bucket数据结构如下命令所示,你可以使用bbolt buckets命令,输出一个db文件的bucket列表。执行完此命令后,我们可以看到之前介绍过的auth/lease/meta等熟悉的bucket,它们都是etcd默认创建的。那么boltdb是如何存储、管理bucket的呢?$ ./bbolt buckets ./infra1.etcd/member/snap/dbalarmauthauthRolesauthUsersclusterkeyleasemembersmembers_removedmeta123456789101112在上面我们提到过meta page中的,有一个名为root、类型bucket的重要数据结构,如下所示,bucket由root和sequence两个字段组成,root表示该bucket根节点的page id。注意meta page中的bucket.root字段,存储的是db的root bucket页面信息,你所看到的key/lease/auth等bucket都是root bucket的子bucket。type bucket struct { root pgid // page id of the bucket's root-level page sequence uint64 // monotonically incrementing, used by NextSequence()}1234上面meta page十六进制图中,第三行的16个字节就是描述的root bucket信息。root bucket指向的page id为4,page id为4的页面是什么类型呢? 我们可以通过如下bbolt pages命令看看各个page类型和元素数量,从下图结果可知,4号页面为leaf page。$ ./bbolt pages ./infra1.etcd/member/snap/dbID TYPE ITEMS OVRFLW======== ========== ====== ======0 meta 01 meta 02 free3 freelist 24 leaf 105 free123456789通过上面的分析可知,当bucket比较少时,我们子bucket数据可直接从meta page里指向的leaf page中找到。leaf pagemeta page的root bucket直接指向的是page id为4的leaf page, page flag为0x02, leaf page它的磁盘布局如下图所示,前半部分是leafPageElement数组,后半部分是key-value数组。leafPageElement包含leaf page的类型flags, 通过它可以区分存储的是bucket名称还是key-value数据。当flag为bucketLeafFlag(0x01)时,表示存储的是bucket数据,否则存储的是key-value数据,leafPageElement它还含有key-value的读取偏移量,key-value大小,根据偏移量和key-value大小,我们就可以方便地从leaf page中解析出所有key-value对。当存储的是bucket数据的时候,key是bucket名称,value则是bucket结构信息。bucket结构信息含有root page信息,通过root page(基于B+ tree查找算法),你可以快速找到你存储在这个bucket下面的key-value数据所在页面。从上面分析你可以看到,每个子bucket至少需要一个page来存储其下面的key-value数据,如果子bucket数据量很少,就会造成磁盘空间的浪费。实际上boltdb实现了inline bucket,在满足一些条件限制的情况下,可以将小的子bucket内嵌在它的父亲叶子节点上,友好的支持了大量小bucket。为了方便大家快速理解核心原理,本节我们讨论的bucket是假设都是非inline bucket。那么boltdb是如何管理大量bucket、key-value的呢?branch pageboltdb使用了B+ tree来高效管理所有子bucket和key-value数据,因此它可以支持大量的bucket和key-value,只不过B+ tree的根节点不再直接指向leaf page,而是branch page索引节点页。branch page flags为0x01。它的磁盘布局如下图所示,前半部分是branchPageElement数组,后半部分是key数组。branchPageElement包含key的读取偏移量、key大小、子节点的page id。根据偏移量和key大小,我们就可以方便地从branch page中解析出所有key,然后二分搜索匹配key,获取其子节点page id,递归搜索,直至从bucketLeafFlag类型的leaf page中找到目的bucket name。注意,boltdb在内存中使用了一个名为node的数据结构,来保存page反序列化的结果。下面我给出了一个boltdb读取page到node的代码片段,你可以直观感受下。func (n *node) read(p *page) { n.pgid = p.id n.isLeaf = ((p.flags & leafPageFlag) != 0) n.inodes = make(inodes, int(p.count)) for i := 0; i < int(p.count); i++ { inode := &n.inodes[i] if n.isLeaf { elem := p.leafPageElement(uint16(i)) inode.flags = elem.flags inode.key = elem.key() inode.value = elem.value() } else { elem := p.branchPageElement(uint16(i)) inode.pgid = elem.pgid inode.key = elem.key() } }12345678910111213141516171819从上面分析过程中你会发现,boltdb存储bucket和key-value原理是类似的,将page划分成branch page、leaf page,通过B+ tree来管理实现。boltdb为了区分leaf page存储的数据类型是bucket还是key-value,增加了标识字段(leafPageElement.flags),因此key-value的数据存储过程我就不再重复分析了。freelist介绍完bucket、key-value存储原理后,我们再看meta page中的另外一个核心字段freelist,它的作用是什么呢?我们知道boltdb将db划分成若干个page,那么它是如何知道哪些page在使用中,哪些page未使用呢?答案是boltdb通过meta page中的freelist来管理页面的分配,freelist page中记录了哪些页是空闲的。当你在boltdb中删除大量数据的时候,其对应的page就会被释放,页ID存储到freelist所指向的空闲页中。当你写入数据的时候,就可直接从空闲页中申请页面使用。下面meta page十六进制图中,第四行的前8个字节就是描述的freelist信息,page id为3。我们可以通过bbolt page命令查看3号page内容,如下所示,它记录了2和5为空闲页,与我们上面通过bbolt pages命令所看到的信息一致。$ ./bbolt page ./infra1.etcd/member/snap/db 3page ID: 3page Type: freelistTotal Size: 4096 bytesItem Count: 2Overflow: 025123456789下图是freelist page存储结构,pageflags为0x10,表示freelist类型的页,ptr指向空闲页id数组。注意在boltdb中支持通过多种数据结构(数组和hashmap)来管理free page,这里我介绍的是数组。Open原理了解完核心数据结构后,我们就很容易搞懂boltdb Open API的原理了。首先它会打开db文件并对其增加文件锁,目的是防止其他进程也以读写模式打开它后,操作meta和free page,导致db文件损坏。其次boltdb通过mmap机制将db文件映射到内存中,并读取两个meta page到db对象实例中,然后校验meta page的magic、version、checksum是否有效,若两个meta page都无效,那么db文件就出现了严重损坏,导致异常退出。Put原理那么成功获取db对象实例后,通过bucket API创建一个bucket、发起一个Put请求更新数据时,boltdb是如何工作的呢?根据我们上面介绍的bucket的核心原理,它首先是根据meta page中记录root bucket的root page,按照B+ tree的查找算法,从root page递归搜索到对应的叶子节点page面,返回key名称、leaf类型。如果leaf类型为bucketLeafFlag,且key相等,那么说明已经创建过,不允许bucket重复创建,结束请求。否则往B+ tree中添加一个flag为bucketLeafFlag的key,key名称为bucket name,value为bucket的结构。创建完bucket后,你就可以通过bucket的Put API发起一个Put请求更新数据。它的核心原理跟bucket类似,根据子bucket的root page,从root page递归搜索此key到leaf page,如果没有找到,则在返回的位置处插入新key和value。为了方便你理解B+ tree查找、插入一个key原理,我给你构造了的一个max degree为5的B+ tree,下图是key r94的查找流程图。那么如何确定这个key的插入位置呢?首先从boltdb的key bucket的root page里,二分查找大于等于r94的key所在page,最终找到key r9指向的page(流程1)。r9指向的page是个leaf page,B+ tree需要确保叶子节点key的有序性,因此同样二分查找其插入位置,将key r94插入到相关位置(流程二)。在核心数据结构介绍中,我和你提到boltdb在内存中通过node数据结构来存储page磁盘页内容,它记录了key-value数据、page id、parent及children的node、B+ tree是否需要进行重平衡和分裂操作等信息。因此,当我们执行完一个put请求时,它只是将值更新到boltdb的内存node数据结构里,并未持久化到磁盘中。事务提交原理那么boltdb何时将数据持久化到db文件中呢?当你的代码执行tx.Commit API时,它才会将我们上面保存到node内存数据结构中的数据,持久化到boltdb中。下图我给出了一个事务提交的流程图,接下来我就分别和你简要分析下各个核心步骤。首先从上面put案例中我们可以看到,插入了一个新的元素在B+ tree的叶子节点,它可能已不满足B+ tree的特性,因此事务提交时,第一步首先要调整B+ tree,进行重平衡、分裂操作,使其满足B+ tree树的特性。上面案例里插入一个key r94后,经过重平衡、分裂操作后的B+ tree如下图所示。在重平衡、分裂过程中可能会申请、释放free page,freelist所管理的free page也发生了变化。因此事务提交的第二步,就是持久化freelist。注意,在etcd v3.4.9中,为了优化写性能等,freelist持久化功能是关闭的。etcd启动获取boltdb db对象的时候,boltdb会遍历所有page,构建空闲页列表。事务提交的第三步就是将client更新操作产生的dirty page通过fdatasync系统调用,持久化存储到磁盘中。最后,在执行写事务过程中,meta page的txid、freelist等字段会发生变化,因此事务的最后一步就是持久化meta page。通过以上四大步骤,我们就完成了事务提交的工作,成功将数据持久化到了磁盘文件中,安全地完成了一个put操作。小结最后我们来小结下今天的内容。首先我通过一幅boltdb磁盘布局图和bbolt工具,为你解密了db文件的本质。db文件由meta page、freelist page、branch page、leaf page、free page组成。随后我结合bbolt工具,和你深入介绍了meta page、branch page、leaf page、freelist page的数据结构,帮助你了解key、value数据是如何存储到文件中的。然后我通过分析一个put请求在boltdb中如何执行的。我从Open API获取db对象说起,介绍了其通过mmap将db文件映射到内存,构建meta page,校验meta page的有效性,再到创建bucket,通过bucket API往boltdb添加key-value数据。添加bucket和key-value操作本质,是从B+ tree管理的page中找到插入的页和位置,并将数据更新到page的内存node数据结构中。真正持久化数据到磁盘是通过事务提交执行的。它首先需要通过一系列重平衡、分裂操作,确保boltdb维护的B+ tree满足相关特性,其次需要持久化freelist page,并将用户更新操作产生的dirty page数据持久化到磁盘中,最后则是持久化meta page。
04-06
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