yaffs

YAFFS(Yet Another Flash File System)是專為NAND閃存設計的日志結構文件系統,其核心原理圍繞NAND閃存的特性優化數據管理。以下是其關鍵原理的詳細說明:

1. NAND閃存適配

  • 寫入限制:NAND閃存需按頁寫入(通常4KB),且寫入前需擦除整個塊(如128頁)。YAFFS通過追加寫入避免頻繁擦除,僅在塊寫滿后觸發垃圾回收。
  • 壽命管理:通過磨損均衡算法分散擦寫操作,防止特定塊過早損壞。

2. 日志結構與數據組織

  • 數據節點(Chunk):每個頁存儲一個數據節點,包含文件內容或元數據(如文件名、權限)。更新文件時,新數據追加到空閑頁,舊頁標記為失效。
  • 對象頭和數據類型:每個節點以對象頭(Object Header)標識所屬文件及版本號,支持動態更新元數據。

3. OOB區域利用

  • 元數據存儲:每個頁的OOB(Out-of-Band)區存儲ECC校驗碼、塊狀態(有效/無效/空閑)及節點類型(數據/元數據)。
  • 序列號管理:塊寫入時分配序列號,用于崩潰恢復時確定數據新舊。

4. 垃圾回收(GC)機制

  • 塊選擇策略:優先回收無效頁比例高的塊,將有效數據遷移至新塊后擦除舊塊。
  • 后臺執行:GC在系統空閑或空間不足時觸發,減少對性能的影響。

5. 掉電恢復與一致性

  • 檢查點機制:定期記錄文件系統狀態(檢查點),崩潰后從最近檢查點恢復。
  • 原子操作:關鍵操作(如文件創建)通過日志記錄確保原子性,避免部分寫入導致數據損壞。

6. 壞塊管理

  • 初始化掃描:掛載時檢測壞塊并標記。
  • 動態處理:寫入失敗時標記壞塊,數據重定向到備用塊。

7. 版本演進(YAFFS1 vs YAFFS2)

  • YAFFS1:適用于小頁(512B+16B OOB),直接映射文件ID至物理頁。
  • YAFFS2:支持大頁(2KB+64B OOB),引入多級樹結構加速查找,提升大容量存儲性能。

8. 目錄與文件管理

  • 硬鏈接支持:通過對象ID關聯多個目錄項,維護引用計數。
  • 快速掛載:僅掃描OOB區域構建內存結構,無需全盤掃描。

總結

YAFFS通過日志式追加寫、OOB元數據管理、動態垃圾回收和強健的崩潰恢復機制,高效應對NAND閃存的物理限制,廣泛應用于嵌入式系統(如Linux設備),在資源受限環境下兼顧性能與可靠性。其設計思想深刻影響了后續閃存文件系統的發展。


YAFFS文件系統的讀、寫、擦操作單位與其底層NAND閃存的物理特性直接相關,具體設計如下:


1. 寫入(Write)和讀取(Read)操作

  • 按頁(Page)操作
    YAFFS的讀寫操作以頁(Page)為最小單位。每個頁通常為512字節(YAFFS1)或2KB(YAFFS2),具體大小取決于NAND閃存的規格。

    • 寫入時:YAFFS采用追加寫入(Append-Only)策略,每次寫入新的數據或元數據時,會選擇一個空閑頁進行寫入,而非原地更新舊數據。舊頁會被標記為失效(Obsolete)
    • 讀取時:直接定位目標文件對應的有效頁進行讀取,通過內存中的結構(如對象樹)快速查找數據位置。
  • OOB(Out-of-Band)區域操作
    每個頁的末尾附帶一個OOB區(通常16-64字節),用于存儲元數據(如ECC校驗、頁狀態、序列號等)。讀寫頁時,OOB區的內容會一并處理


2. 擦除(Erase)操作

  • 按塊(Block)操作
    NAND閃存的擦除操作必須按塊(Block)執行,一個塊通常包含多個頁(如64-128頁)。YAFFS的擦除行為通過**垃圾回收(Garbage Collection)**觸發:
    1. 當某個塊內的大部分頁被標記為失效時,YAFFS會選擇該塊進行回收。
    2. 將塊內剩余的有效頁遷移到新塊,隨后擦除整個舊塊以釋放空間。
    3. 擦除后的塊被標記為空閑,供后續寫入使用。

3. 關鍵設計邏輯

  • 適配NAND閃存物理限制
    NAND閃存無法原地更新數據,且擦除粒度大、耗時長。YAFFS通過以下設計規避這些問題:

    • 避免頻繁擦除:通過追加寫入和延遲擦除(僅在GC時擦除塊),減少擦除次數。
    • 提升壽命:結合磨損均衡算法,分散擦除操作到不同塊。
  • 性能優化

    • 小粒度讀寫:按頁讀寫減少數據搬運開銷。
    • 大粒度擦除:按塊擦除匹配硬件特性,提高擦除效率。

4. 操作流程示例

  • 寫入文件

    1. 將文件內容按頁拆分,依次追加到空閑頁。
    2. 更新元數據(如文件大小、修改時間),寫入新的元數據頁。
    3. 舊數據頁標記為失效。
  • 讀取文件

    1. 從內存中的對象樹定位文件所屬的頁。
    2. 按頁讀取有效數據,忽略失效頁。
  • 垃圾回收

    1. 選擇無效頁比例高的塊。
    2. 遷移有效頁到新塊,擦除舊塊。

5. YAFFS1與YAFFS2的區別

  • YAFFS1:針對小頁(512B + 16B OOB)設計,直接通過頁內元數據管理文件。
  • YAFFS2:支持大頁(2KB + 64B OOB),引入多級樹結構加速頁查找,但讀寫擦單位仍保持一致(頁讀寫、塊擦除)。

總結

YAFFS的讀寫按頁擦除按塊,這一設計完美契合NAND閃存的物理特性:

  • 頁級讀寫:最小化數據操作粒度,提升效率。
  • 塊級擦除:避免頻繁擦除,延長閃存壽命。
    這種分層策略使YAFFS在嵌入式系統中(如Linux設備、IoT終端)實現了高性能與高可靠性的平衡。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/73163.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/73163.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/73163.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

git的底層原理

git的底層原理 三段話總結git, 1. 工作原理:git管理是一個DAG有向無環圖,HEAD指針指向branch或直接指向commit,branch指向commit,commit指向tree,tree指向別的tree或直接指向blob。 2. git所管理的一個目錄…

【計算機網絡原理】選擇題+簡答題

文章目錄 選擇題網絡基礎IP網絡拓撲 OSI七層模型協議HDLCTCP/IP 交換技術網絡安全數字簽名 算法與策略 簡答題UDPTCP 選擇題 網絡基礎 下列域名中,屬于國際頂級域名的是() A. us B. tom C. edu D. int 下列關于光纖傳輸介質的敘述中錯誤的是…

Android數據加密方案

Android數據加密方案 前言 在移動應用開發中,數據安全是一個永恒的話題。Android應用中往往需要存儲和傳輸敏感數據,如用戶密碼、支付信息、個人隱私等。本文將深入介紹Android平臺上的數據加密方案,幫助開發者構建安全可靠的數據保護機制。 基礎知識 1. 加密算法分類 …

神聖的綫性代數速成例題13. 非齊次方程組解的性質、非齊次方程組解的討論

綫性空間的維數: 若綫性空間中存在一組綫性無關的矢量,使得中的任意矢量 都可以由綫性表示,則稱為綫性空間的維數,記作,稱為的一組基。 基與座標變換: 設和是維綫性空間的兩組基,且,…

github代理 | 快速clone項目

代理網址: https://ghproxy.com/ https://ghproxy.com/代理網址: https://ghproxy.com/ 比如需要克隆的項目git地址為:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git git clone https://ghproxy.com/https://github.com/AUTO…

Kafka集成Debezium監聽postgresql變更

下載postgres的插件:https://debezium.io/documentation/reference/2.7/install.html 2.7版本支持postgresql12數據庫。 debezium-connector-postgres-2.7.4.Final-plugin.tar.gz 上傳插件并解壓 mkdir /usr/local/kafka/kafka_2.12-2.2.1/connector cd /usr/local…

『uniapp』簡單文本復制文字 富文本內容復制文字(詳細圖文注釋)

目錄 text組件錯誤代碼示例成功代碼總結 歡迎關注 『uniapp』 專欄,持續更新中 歡迎關注 『uniapp』 專欄,持續更新中 text組件 官方文檔可知app端用selectable可實現文本選中進而可復制,也就是說text標簽內部的文本就可以復制了 https://uniapp.dclou…

RestTemplate和RPC區別

RestTemplate是Spring框架中用于進行RESTful風格的HTTP請求的模板類,通常用于與外部服務進行通信。它基于HTTP協議,使用GET、POST、PUT、DELETE等HTTP方法來進行通信,傳輸的數據通常使用JSON或XML格式。它是一種基于資源的通信方式&#xff0…

算法模型從入門到起飛系列——背包問題(探索最大價值的掘金之旅)

文章目錄 前言一、背包問題溯源(動態規劃)1.1 動態規劃的概念1.2 動態規劃的基本步驟1.3 動態規劃的實際應用 二、背包問題2.1 背包問題衍生2.2 0-1背包2.2.1 0-1背包描述2.2.2 0-1背包圖解2.2.3 0-1背包代碼刨析 2.3 完全背包2.3.1 完全背包描述2.3.2 完…

Python實現爬蟲:天氣數據抓取(+折線圖)

一、基本架構 1、URL管理器:爬蟲的調度中樞 核心職責 功能說明URL去重防止重復抓取URL優先級管理控制抓取順序(廣度優先/深度優先)斷點續爬支持持久化存儲抓取狀態分布式協同多節點共享URL隊列 2、網頁下載器:數據獲取的引擎 功…

DFS刷題

洛谷P2089烤雞 #include<iostream> using namespace std; const int N 20, M 1000010; int ans[N]; int dp[M][N]; int n, count; void dfs(int x, int sum){if(sum > n)return;if(x > 10){if(sum n){count;for(int i 1; i < n; i)dp[count][i] ans[i];}r…

《Operating System Concepts》閱讀筆記:p460-p4470

《Operating System Concepts》學習第 36 天&#xff0c;p460-p4470 總結&#xff0c;總計 11 頁。 一、技術總結 無。 二、英語總結(生詞&#xff1a;3) 1.lifespan (1)lifespan: life span(“the period of time that sth exists or happens”) c. 也寫作 life-span, …

stratis,容器podman

一、stratis 1.stratis可以實現動態的在線擴容&#xff0c;lvm雖然也可以實現在線擴容&#xff0c;但是是需要人為的手動擴容。 2.stratis不需要手動格式化&#xff0c;自動會創建文件系統&#xff08;默認是xfs&#xff09; 1. 安裝stratis軟件包 yum list | grep stratis…

音頻焦點 Android Audio Focus

Android 音頻焦點詳解 音頻焦點&#xff08;Audio Focus&#xff09;是 Android 系統用于協調多個應用同時訪問音頻輸出的機制。當多個應用需要播放音頻時&#xff0c;音頻焦點確保用戶聽到的內容不會混亂&#xff08;如多個音樂應用同時播放&#xff09;。以下從核心概念、使…

【用 Trace讀源碼】PlanAgent 執行流程

前提條件 在 Trae 中打開 OpenManus 工程&#xff0c;使用 build 模式&#xff0c;模型選擇 claude-sonnet-3.7 提示詞 分析 agent/planning.py 中 main 方法及相關類的執行流程&#xff0c;以流程圖的方式展示PlanningAgent 執行流程圖 以下流程圖展示了 PlanningAgent 類…

1、雙指針法

關于每個知識點的例題 可以自己看力扣標準題解。也可以在嗶哩嗶哩上看。想看我的&#xff0c;就到github 看 - 庫 &#xff0c;介紹里寫的算法講解那些&#xff0c;里面有知識點&#xff0c;有題庫。題庫&#xff0c;每天都發題&#xff0c;可能跟博客的進度不一樣。因為我上傳…

LangChain 基礎

一、LangChain 模塊和體系 LangChain 是一個用于開發由大型語言模型&#xff08;LLMs&#xff09;驅動的應用程序的框架。 官方文檔&#xff1a;https://python.langchain.com/docs/introduction/ LangChain 簡化了LLM應用程序生命周期的每個階段&#xff1a; 開發&#xf…

#echarts#折線圖#餅圖

<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>折線圖</title> </head> <body><div id"app" style"width:100%;height:100%;"><div id"chart-c…

Parsing error: Unexpected token, expected “,“

今天在使用Trae AI 編程工具開發大文件切片上傳功能&#xff0c;使用的是VUE3,TS技術棧&#xff0c;開發完成運行時&#xff0c;編譯報錯&#xff08;Parsing error: Unexpected token, expected ","&#xff09;&#xff0c;讓AI自行修復此問題多次后還是沒有解決&a…

NLP高頻面試題(九)——大模型常見的幾種解碼方案

大模型常見的幾種解碼方案 在自然語言生成任務中&#xff0c;如何從模型生成的概率分布中選擇合適的詞匯&#xff0c;是影響文本質量的關鍵問題。常見的解碼方法包括貪心搜索&#xff08;Greedy Search&#xff09;、束搜索&#xff08;Beam Search&#xff09;、隨機采樣&…