分布式文件系统
openharmony分布式文件系统原理
openharmony分布式文件系统原理OpenHarmony是华为公司开发的一款分布式操作系统，它的设计初衷是为了构建一个统一的、智能化的设备生态系统。
分布式文件系统是OpenHarmony中的一个重要组成部分，它负责管理分布式环境中的文件存储和访问。
本文将从分布式文件系统的原理出发，介绍OpenHarmony分布式文件系统的工作原理和特点。
一、OpenHarmony分布式文件系统的概述OpenHarmony分布式文件系统是一个分布式的、高性能的文件系统，它可以在多个节点之间共享和访问文件。
OpenHarmony分布式文件系统采用了分布式元数据管理和数据分片存储的方式，以提高系统的可扩展性和容错性。
它具有高性能、高可用性和高容错性的特点，可以满足大规模分布式环境中的文件存储需求。
二、OpenHarmony分布式文件系统的原理1. 分布式元数据管理OpenHarmony分布式文件系统使用分布式元数据管理的方式来管理文件的元数据信息。
每个节点都维护一份元数据信息，并通过协调机制来保证元数据的一致性。
当用户请求访问文件时，系统可以快速定位到文件的元数据，并获取文件的位置信息。
2. 数据分片存储OpenHarmony分布式文件系统将文件划分为多个数据块，并将这些数据块存储在不同的节点上。
每个节点负责管理一部分数据块，并提供数据的读写服务。
通过数据的分片存储，可以提高系统的并发性和容错性。
当某个节点发生故障时，系统可以自动将故障的节点上的数据块迁移到其他健康的节点上，以保证数据的可用性。
3. 数据一致性OpenHarmony分布式文件系统通过一致性协议来保证数据的一致性。
系统在写入数据时，会使用一致性协议来保证多个节点上的数据一致。
当用户请求读取数据时，系统会选择合适的节点来读取数据，并保证读取到的数据是最新的。
4. 数据访问控制OpenHarmony分布式文件系统支持灵活的数据访问控制机制。
系统可以根据用户的权限来控制对文件的访问。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述概述：随着大数据时代的到来，大数据存储成为了一项重要的技术挑战。
大数据存储方式的选择对于数据的处理和分析具有重要的影响。
本文将概述几种常见的大数据存储方式，包括分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库和数据仓库。
一、分布式文件系统：分布式文件系统是一种将文件存储在多个服务器上的文件系统。
它通过将文件划分为多个块，并将这些块分布在不同的服务器上，实现了数据的分布式存储。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS和Google的GFS。
分布式文件系统具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，适合于存储大规模的非结构化数据。
二、关系型数据库：关系型数据库是一种以表格的形式存储数据的数据库。
它使用结构化查询语言（SQL）进行数据的管理和查询。
关系型数据库具有严格的数据一致性和完整性，适合于存储结构化数据。
然而，关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈，因为它们通常采用单机部署模式。
三、NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它放宽了对数据一致性和完整性的要求，追求高可扩展性和高性能。
NoSQL数据库适合于存储非结构化和半结构化数据。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。
NoSQL数据库可以通过水平扩展来应对大规模数据的存储和处理需求。
四、数据仓库：数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的数据库。
数据仓库通常采用多维模型，支持复杂的数据分析和查询。
数据仓库可以通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程将来自不同数据源的数据集成到一个统一的存储中。
数据仓库适合于企业级的数据分析和决策支持。
综上所述，大数据存储方式的选择应根据数据的特点和应用场景来进行。
对于大规模的非结构化数据，分布式文件系统是一个理想的选择；对于结构化数据，关系型数据库和NoSQL数据库都是可行的方案；对于历史数据的分析和决策支持，数据仓库是一个重要的工具。
在实际应用中，通常会根据具体需求采用多种存储方式的组合，以达到最佳的存储和分析效果。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述概述：随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，传统的存储方式已经无法满足大数据的存储需求。
因此，各种新的大数据存储方式应运而生。
本文将对几种常见的大数据存储方式进行概述，包括分布式文件系统、列式存储、键值存储、文档数据库和图数据库。
一、分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件存储在多台计算机上的系统。
它通过将文件切分成多个块，并将这些块分散存储在不同的计算机上，实现了数据的分布式存储和并行处理。
常见的分布式文件系统有Hadoop的HDFS和Google的GFS。
这些系统具有高可靠性和可扩展性，能够处理大规模的数据。
二、列式存储列式存储是一种将数据按列而不是按行存储的方式。
相比于传统的行式存储，列式存储具有更好的压缩率和查询性能。
这是因为列式存储可以只加载需要的列，减少了IO操作，并且相同的数据在列式存储中是连续存储的，提高了压缩率。
常见的列式存储系统有Apache Parquet和Apache ORC。
三、键值存储键值存储是一种将数据存储为键值对的方式。
每个键都是唯一的，对应一个值。
键值存储适用于存储半结构化和非结构化的数据，如日志文件和用户行为数据。
键值存储具有高性能和高扩展性，可以快速地插入和查询数据。
常见的键值存储系统有Redis和Cassandra。
四、文档数据库文档数据库是一种将数据存储为文档的方式。
每个文档可以是一个JSON或XML格式的数据结构，可以包含不同的字段和嵌套结构。
文档数据库适用于存储复杂的、半结构化的数据。
它具有灵活的模式和良好的查询性能。
常见的文档数据库有MongoDB和Couchbase。
五、图数据库图数据库是一种以图为模型的数据库。
它将数据存储为节点和边的集合，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
图数据库适用于存储关系复杂、结构化的数据，如社交网络和知识图谱。
它具有高效的图遍历和图查询能力。
常见的图数据库有Neo4j和JanusGraph。
大数据量存储方案
大数据量存储方案摘要：随着互联网和物联网的迅猛发展，大数据已成为各行各业关注的重点。
处理和存储大数据量已成为一项重要的挑战。
本文介绍了几种常见的大数据量存储方案，包括分布式文件系统、分布式数据库和云存储。
1. 引言在当今互联网时代，数据量以指数级别增长。
无论是来自传感器、社交媒体还是企业应用，大数据正成为各个行业的核心资源。
为了有效地存储和管理这些大数据，各种存储方案应运而生。
本文将介绍一些常见的大数据量存储方案。
2. 分布式文件系统分布式文件系统是一种用于存储和管理大规模数据的系统。
它将数据分散存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和访问。
常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS和Google File System（GFS）。
这些系统具有高容错性、高可扩展性和高性能的特点，可以处理和存储大规模数据。
3. 分布式数据库传统关系型数据库在处理大数据时面临着性能和可扩展性的挑战。
分布式数据库则基于分布式系统架构提供了一种存储和管理大数据的解决方案。
它将数据分布到多个节点上，每个节点负责存储和处理一部分数据。
常见的分布式数据库包括Apache Cassandra和MongoDB。
这些数据库具有良好的可扩展性和高性能，适用于大规模数据的存储和查询需求。
4. 云存储云存储是指将数据存储在云平台上的一种方式。
云存储提供了高可用性、弹性扩展和付费模式灵活的特点。
用户可以根据实际需求按需购买存储空间，避免了传统存储系统需要提前购买硬件设备的困扰。
常见的云存储提供商包括Amazon S3和Microsoft Azure。
这些云存储平台提供了安全、可靠的数据存储和访问服务，适用于大数据量的存储需求。
5. 存储方案的选择选择适合自己业务需求的存储方案是关键。
需要考虑以下几个因素：- 数据量：对于大数据量需求，分布式文件系统和分布式数据库是较好的选择。
- 可扩展性：分布式文件系统和分布式数据库具有良好的可扩展性，可以方便地扩容和缩容。
操作系统的分布式文件系统与存储
操作系统的分布式文件系统与存储随着互联网的迅速发展和数据量的不断增加，传统的中心化文件系统和存储体系已经无法满足大规模数据处理和分布式计算的需求。
为了解决这个问题，分布式文件系统和存储应运而生。
本文将介绍什么是分布式文件系统和存储，它们的特点和优势，以及常见的几个应用案例。
一、分布式文件系统和存储的概念分布式文件系统是指由多台存储节点组成的文件系统，通过网络连接，将数据分布在不同的节点上进行存储和处理。
每个节点都可以独立地执行读写操作，并提供高可用性、可扩展性和容错能力。
分布式存储是指将海量数据分布在多个节点上进行存储和管理，实现数据的冗余备份和高性能访问。
它可以将数据并行地存储在多个节点上，并通过数据分片和副本机制来提供高可用性和容错性。
二、分布式文件系统和存储的特点和优势1. 可扩展性：分布式文件系统和存储可以根据需求动态地增加或减少存储节点，实现弹性扩容和收缩。
2. 高可用性：由于数据的冗余备份和节点的容错机制，当某个节点出现故障时，系统可以无缝地切换到其他可用节点，保证数据的可靠性和服务的连续性。
3. 高性能：通过并行处理和数据分片机制，分布式文件系统和存储可以实现高并发读写操作和快速数据访问。
4. 数据安全性：分布式文件系统和存储通过数据分片、加密传输和访问权限控制等手段，保护数据的安全性和隐私性。
5. 成本效益：相比于传统的中心化存储体系，分布式文件系统和存储具有更低的成本和更高的性价比。
三、分布式文件系统和存储的应用案例1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop开源项目的核心组件，用于存储和处理大规模数据。
它通过将数据分布在多个节点上，并自动进行数据冗余备份，实现数据的高可用性和容错性。
2. Google文件系统（GFS）：GFS是Google开发的分布式文件系统，用于存储和管理Google的海量数据。
它通过数据的分片、副本和容错机制，实现了高性能和可靠性。
分布式文件系统HDFSPPT课件
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
2
3.1 分布式文件系统
• 3.1.1 • 3.1.2
计算机集群结构 分布式文件系统的结构
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
3
3.1.1计算机集群结构
•分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算 机节点构成计算机集群 •与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目 前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就 大大降低了硬件上的开销
客户端 文件名或数据块号 名称节点
(Client)
(NameNode)
数据块号、数据块位置
写数据 读数据
数据节点 (DataNode)
数据节点 （DataNode）
……
本地Linux文件系统
本地Linux文件系统
机架1
……
备份
数据节点
数据节点
（DataNode）
（DataNode）
……
本地Linux文件系统
Ø名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog 文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见）， 如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系 统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog文件里面写就不会这 样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户 端发送成功代码之前，edits文件都需要同步更新。
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
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3.4.3通信协议
• HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多 数据需要通过网络进行传输。 • 所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的。 • 客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连 接，并使用客户端协议与名称节点进行交互。 • 名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互。 • 客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的。在设计上，名称节点不会主动发起RPC， 而是响应来自客户端和数据节点的RPC请求。
第3章 分布式文件及数据库系统
26/20
名字服务器
• 文件服务器管理
– 动态管理文件服务器
• 添加、删除文件服务器
– 指导文件服务器进行文件备份
• 同一个文件在两台文件服务器中保存副本
– 实时获取文件服务器信息
• 剩余空间、负载
– 文件服务器选择策略:剩余空间+负载
3.3.2 分布式数据库系统的定义
分布式数据库包含两个重要组成部分： 分布式数据库（DDB）和分布式数据库管 理系统（DDBMS） 。 分布式数据库是计算机网络环境中各场地 上数据库的逻辑集合。 分布式数据库管理系统是分布式数据库系 统中的一组软件，它复杂管理分布环境下 逻辑集成数据的存取、一致性、有效性和 完备性。
28/20
文件的传输
• 文件服务器：监控管理程序
– 监控文件服务器信息，提供当前的磁盘空间等资源信息 – 响应删除文件命令，删除文件服务器上的文件 – 响应备份命令，将本地文件备份到另一文件服务器上
• 客户端使用的工具包
– 上传文件、下载文件、删除文件 – ftp协议
• NS使用的工具包
– 提供资源信息查询 – 通知备份文件到第三方文件服务器 – 删除文件服务器上的备份文件功能
3.3.3分布式数据库的基本特点
物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是 存储在计算机网络的多个场地上。
• MapReduce 模式的思想是通过自动分割将 要执行的问题(程序)、拆解成Map(映射)和 Reduce(化简)的方式。
• 在自动分割后通过Map 程序将数据映射成 不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处 理达到分散运算的效果，再通过Reduce 程 序将结果汇整，输出开发者需要的结果。
分布式存储系统及解决方案介绍
分布式存储系统及解决方案介绍分布式存储系统是指将数据分散存储在多个节点或服务器上，以实现高可靠性、高性能和可扩展性的存储解决方案。
分布式存储系统广泛应用于云计算、大数据分析和存储等领域。
本文将介绍几种常见的分布式存储系统及其解决方案。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：Hadoop分布式文件系统是Apache Hadoop生态系统的一部分，用于存储大规模数据集。
该系统基于块存储模型，将文件划分为块，并将这些块分布式存储在多个节点上。
HDFS使用主从架构，其中NameNode负责管理文件系统的命名空间和协调数据块的存储位置，而DataNode负责实际的数据存储。
HDFS提供了高吞吐量和容错性，但对于小型文件存储效率较低。
2. Ceph分布式文件系统：Ceph是一个开源的分布式存储系统，能够提供可伸缩的冗余存储。
其架构包括一个Ceph存储集群，其中包含多个Ceph Monitor节点、Ceph Metadata Server节点和Ceph OSD（对象存储守护进程）节点。
Ceph仅需依赖于普通的网络和标准硬件即可构建高性能和高可靠性的存储系统。
Ceph分布式文件系统支持POSIX接口和对象存储接口，适用于各种应用场景。
3. GlusterFS分布式文件系统：GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，能够提供高可用性和可扩展性的存储解决方案。
它使用类似于HDFS的块存储模型，将文件划分为固定大小的存储单元，并将这些存储单元分布式存储在多个节点上。
GlusterFS采用主从架构，其中GlusterFS Server节点负责存储数据和文件系统元数据，而GlusterFS Client节点提供文件系统访问接口。
GlusterFS具有良好的可伸缩性和容错性，并可以支持海量数据存储。
4. Amazon S3分布式存储系统：Amazon S3（Simple Storage Service）是亚马逊云服务提供的分布式对象存储系统。
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Distributed File Systems
2013-7-29
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1 引言
2013-7-29
2
1.1 概述
文件系统是分布式系统的关键成分
有些时候只是局部使用 许多计算在使用文件作为共享资源时最便于描述 分布式文件系统在所有分布式部件中是最好开发的部分， 因为网络普遍支持工作站池
2013-7-29
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2.2 目录服务接口
关键问题： 所有机器得到的文件系统视图能够一样吗？
所有机器得到的文件系统视图需要一样吗？ 性能因素会使得公共视图不合需要，即使可以得到 标准的实现策略： 优化最常见的情形 并不向所有用户分布完全的文件系统，限制开销 增加管理开销（决定哪些用户可以看到文件系统的哪些 部分），减少分布式的工作 增加了不常见操作的工作 (delete vs. read)
R/W
2
Client
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2.1.2 远程访问
Server
支持文件的远程操作
(Open/Close, R/W等) 文件保留在服务器 较低的起始延迟，但是每次操 作必须通过网络
Open R/W Close 1 2
对客户存储空间的要求小
Client
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2.2.1 目录服务接口的名字解决方案
使用名字空间表示所有元素的方法是通用的 要求路径到 I-Node 的翻译适用于所有类型的对象
要求使用 I-Node 表示所有的对象类型
使用实际的方法
名字空间的对象类型 文件：最常用的元素
目录 设备文件：访问设备驱动器 安装点：标识物理文件系统边界 符号链接：
M1:P1 / A B M3:P3 / C D E / F
P1:/A 翻译为M2:P2:/
优点是将对分布性的认识限定在 系统的特殊部分
Path到I-Node的翻译 I-Node操作 本地 Mx 本地操作 远程Mx 远程操作
M2:P2
I-Node ID 现在必须包含机器
位置独立性
文件的移动独立于路径名的变化
/net/server/root不是位置透明的，但是可 以实现位置无关性
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2.2.4 目录服务接口的一致性
文件系统名字空间能够在每一台机器上看起来一样吗？
文件系统名字空间需要在每一台机器上看起来一样吗？ 一致性意味着每台机器具有访问每个文件的权力 共享的传递属性
合成操作：在目录上安装一个分区
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2.2.2 目录服务接口（文件系统合成）
P1是根分区，为文件系统提 供根 (/) P2 和 P3 是分离的物理部分， 安装在P1上的目录上
P1 / A B P3 / D E / F
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A和B是P1的目录 用mount操作掩盖
一些可能的方法
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UNIX 语义 会话(Session)语义 不变(Immutable)文件语义 原子事务语义
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3.2 Unix 语义
对文件的每次操作马上在所有进程中都可见 紧跟在一次写之后的读将返回刚刚写入的值
对于这个文件的所有用户
对于所有文件操作都要求一个全局的全排序，以能 够返回最近的值
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3.4 不变文件语义
不可能有任何的更新
简化了共享和复制
不可能为写或添加 open 一个文件 只可以修改目录入口 可以创建一个新文件替换原文件 也适合于许多应用
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2.2.1 目录服务接口的名字方案
名字空间可以是任意的 用名字和斜杠 (正或反斜杠)最常用，似乎也是最好的
文件系统中的所有对象使用同样形式的符号 最节省 (简洁的表达式)
在同样的名字空间描述用户和程序操作 路径名 (名字空间元素) 操作系统使用自己的内部表示 数据结构引用 (I-Node) 路径名到 I-Node 的翻译 提供对名字空间所有元素的访问
共享文件 A 的任意两台机器就意味着所有主机都可以看到 A
否则共享 A 的主机的名字空间不同于那些不共享 A的主机
显然，共享某些文件的每个系统不愿意共享每个文件
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2.2.4 目录服务接口的一致性
完全一致因此只是一个具有吸引力的理论思想，在 实践中是毫无意义的 名字空间的子集一致性无疑是有用的
许多ITTC Linux上的/usr/local 是到 /net/hegel/d4/rtools/...的符号链接
提供了一层的信息隐藏 出现在所有机器上的单个名字空间都是一样的
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2.2.5 目录服务接口的名字空间结构
需求和方法依然在发展中
需要什么和什么是划算的等仍然是一个开放的 问题
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2.1 文件服务接口
文件属性 与文件相关，但不是文件的一部分 拥有者、大小、创建时间、访问权限 可变/不变 文件创建后可以修改吗？ 通常是可以的，但是这类文件的分布更加困难 不变文件只支持 CREATE 和 READ 不变文件消除了所有一致性因素，所以简化了缓存和复制 权能(Capabilities)：一种访问控制方法 对象明确地向持有者授予访问权 可以从用户传递给用户
将文件传输给 OPEN 或者第一个 READ的客户 在 CLOSE 或者最后一次 WRITE后返 回给服务器 R/W 操作在客户本地实现 概念上简单 要求许多的客户存储 移动整个文件引入了较大的延迟 通信可能增加或减少
取决于R/W体积和文件大小
1
2
Open
Close
1
有时是全局的，有时是特殊的机器集合
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2.2.5 目录服务接口的名字空间结构
用户和管理员都必须得到很好的服务
有时是冲突的目标：简单性和透明性
三种常用的方法
机器 + 路径: /machine/path 将远程文件系统安装到本地文件系统 透明的符号链接到不透明的名字上
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2.2.2 目录服务接口（文件系统合成）
名字空间是虚拟的，但是文件系统内容是物理的 必须处理多个物理部件 多个物理元素的合成具有的优点： 适度的文件系统伸缩
向名字空间添加任意数目的分区 位置透明性 隐藏物理分区的失效或替换 适度的分布 在文件系统内区分分布的部件 分布的部件仅仅是另一个物理分区
文件服务
文件系统向客户提供的服务内容的规范
文件服务器
在一台机器上实现文件服务的进程
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3
1.2 分布式文件系统设计
理想情况下，一个分布式文件系统应该是透明的
计算和使用文件系统的人不知道分布性 这取决于若干部件的透明性
两个主要部件
文件服务接口
Hale Waihona Puke 对单个文件的操作 目录服务接口 一组文件的操作 名字空间问题
单机环境下使用一个共享I-Node控制所有文件操作 文件数据在所有用户之间共享数据结构 分布式文件服务器必须仿造这种行为 性能上隐含着“即时更新” 细粒度操作增加了开销
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3.2 Unix 语义
分布式UNIX语义
可以使用一个单个的集中服务器，对所有操作进行串行 化 在许多使用模式的情况下性能低下
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2.2.4 目录服务接口的一致性
无论采用怎样的一致性语义，仍然需要维持共享/分布数据集的 一致的全局视图
怎样支持共享数据集单元操作的语义
系统必须支持一个元素符号，为任何给定机器形成名字空间
文件系统 (分区)一般地是元素 mount 是合成的操作符
支持分区的主机输出分区，使它成为可用的共享
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3.3 会话语义
语义可以任意选择更新顺序
违反了常见的 UNIX 语义(UNIX语义允许父子进 程共享一个文件指针)
两个进程追加一个文件数据，如果写操作顺序交错，则 会产生累积结果
会话语义只会产生其中一个进程的结果
与程序员以前的经验不同的语义，必须谨慎使用
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2.2.2 目录服务接口（文件系统合成）
合成 (mounting)也常用于为一个文件系统的变种 创建一般接口
基于FTP的远程访问、WWW (HTTP) 文件系统 加密的和压缩的文件系统
文件系统概念的一般化
许多操作支持一般文件系统 文件系统在 Linux 和其他系统间切换
mount /dev/P2 /A P2 每个分区是一个分离的文件系 统
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分离的 I-Node 池
Path I-Node: /A/C
P1:/A翻译为P2:/
C
2.2.2 目录服务接口（文件系统合成）
考虑分区Ids包含机器标识 M1:P1 Path I-Node: /A/C
公用软件和公共信息通常是共享的 安全和其他使用方式的保密还不清楚
可信工作组是最常用的模式
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3 文件共享语义
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3.1 文件共享的语义
多个进程共享同一文件的处理方法 每个进程的读写语义必须精确定义
这首先关系到每个进程进行修改的时候 在文件中的反映 它们何时对其它进程可见