出 版 说 明
为深入实施新时代人才强国战略，加快建设世界重要人才中心和创新高地，教育部在2021年底正式启动实施计算机领域本科教育教学改革试点工作（简称101计划）。101计划以计算机类专业教育教学改革为突破口与试验区，从教育教学的基本规律和基础要素着手，充分借鉴国际先进资源和经验，首批改革试点工作以33所计算机类基础学科拔尖学生培养基地建设高校为主，探索建立核心课程体系和核心教材体系，提高课堂教学质量和水平，引领高校人才培养质量的整体提升。
核心教材体系建设是101计划的重要组成部分。101计划系列教材基于核心课程体系的建设成果，以计算概论（计算机科学导论）、数据结构、算法设计与分析、离散数学、计算机系统导论、操作系统、计算机组成与系统结构、编译原理、计算机网络、数据库系统、软件工程、人工智能引论等12门核心课程的知识体系为基础，充分调研国际先进课程和教材建设经验，汇聚国内具有丰富教学经验与学术水平的教师，成立本土化核心课程建设及教材写作团队，由12门核心课程负责人牵头，组织教材调研、确定教材编写方向以及把关教材内容。工作组成员高校教师协同分工，一体化建设教材内容、课程教学资源和实践教学内容，打造一批具有中国特色、世界一流、101风格的精品教材。
在教材内容上，101计划系列教材确立了如下的建设思路和特色：坚持思政元素的多元性，积极贯彻《习近平新时代中国特色社会主义思想进课程教材指南》，落实立德树人根本任务；坚持知识体系的系统性，构建核心课程的知识图谱，系统规划教学内容；坚持融合出版的创新性，规划新形态教材+网络资源+实践平台+案例库等多种出版形态；坚持能力提升的导向性，借助虚拟教研室组织形式、导教班培训方式等多渠道开展师资培训，提升课堂教学水平，提高学生综合能力；坚持产学协同的实践性，遴选一批领军企业参与，为教材的实践环节及平台建设提供技术支持。总体而言，101计划系列教材将探索适应专业知识快速更新的融合教材，在体现爱国精神、科学精神和创新精神的同时，推进教学理念、教学内容和教学手段方面的有效提升，为构建高质量教材体系提供建设经验。
本系列教材在教育部高等教育司的精心指导下，由高等教育出版社牵头，联合机械工业出版社、清华大学出版社、北京大学出版社等共同完成系列教材出版任务。101计划工作组从项目启动实施至今，联合参与高校、教材编写组、参与出版社，经过多次协调研讨，确定了教材出版规划和出版方案。同时，为保障教材质量，工作组邀请23所高校的33位院士和资深专家完成了规划教材的编写方案评审工作，并由21位院士、专家组成了教材主审专家组，对每本教材的撰写质量进行把关。
感谢101计划工作组33所成员高校的大力支持，感谢教育部高等教育司的悉心指导，感谢北京大学原书记郝平、校长龚旗煌和学校教师教学发展中心、教务部等相关部门对101计划从酝酿、启动到建设全过程给予的悉心指导和大力支持。感谢各参与出版社在教材申报、立项、评审、撰写、试用等出版环节的大力投入与支持，也特别感谢12位课程建设负责人和各位教材编写教师的辛勤付出。
101计划是一个起点，其目标是探索适合中国本科教育教学的新理念、新体系和新方法。101计划系列教材将作为计算机类专业12门核心课程建设的一个里程碑，与101计划建设中的课程体系、知识点教案、课堂提升、师资培训等环节相辅相成，有力推动我国计算机领域本科教育教学改革，全面促进课堂教学效果的进一步提升。
101计划工作组
前 言
在许多文献中，系统被定义为由一群有关联的个体组成，根据某种规则运作，能完成个别元件不能单独完成的工作。这是一种广义的系统定义，在该定义下，一架飞机、一台计算机、一套数据库软件都可以视为系统，而构建、分析、优化系统的一系列方法学和思维方式则可统称为系统思维。系统思维是一种通用的思维方式，可应用于不同类别的系统，比如在研制飞机过程中总结出来的先完成、后完美的系统思维同样适用于互联网数据中心的研制。
操作系统是计算机领域一种典型的系统，它位于计算机应用程序与计算机硬件之间，起到承上启下的关键作用：一方面，操作系统向上为应用程序的开发与运行提供统一的系统调用，减轻了程序开发者的负担，提高了程序的可移植性；另一方面，操作系统向下管理各种硬件资源，提高了硬件资源效率，保障了计算机系统安全运行。
在过去的半个世纪里，操作系统技术不断发展与演进，导致今天主流操作系统的源代码往往达到数千万行，庞大复杂。现代操作系统的功能越来越丰富，支持的硬件资源越来越多样化，适用的场景也越来越广泛。本书将重点介绍最近十余年中操作系统领域出现的一些新兴前沿技术，作为对经典操作系统教材的进阶补充，可供高年级本科生和研究生学习。
本书从两个维度来组织内容：一个维度是操作系统自身的功能，包括操作系统架构、计算管理、内存管理与存储管理；另一个维度是操作系统的应用场景，主要包括单机场景和分布式与云计算场景。
本书首先梳理了近十余年操作系统领域形成的主要前沿知识点，然后将知识点放置到上述两个维度构成的42矩阵中，帮助读者更容易地把握各个知识点对应技术的产生背景与应用场景。表1列出了本书主要知识点的分布，更全面的知识点可通过阅读本书各节的知识点部分来了解。
表1 主要知识点概览与分布
功能 单机场景 分布式与云计算场景
操作系统架构 LibOS、容器、分离式操作系统、众核操作系统、微秒级操作系统、异构操作系统等 面向大数据和深度学习应用场景的MapReduce架构、深度学习系统架构等
计算管理 NUMA架构、GPU处理器场景、DPU处理器场景、硬件异构化场景等 虚拟机调度、Serverless计算等
内存管理 NUMA架构、NVM、分层内存、跨设备访问、预取技术、大页管理、地址压缩等 分布式共享内存、内存池化、内存虚拟化、内存资源隔离等
存储管理 新型存储设备管理、异构存储设备管理、用户态直接访问、用户态文件系统、索引结构优化等 中心化架构、去中心化架构、纠删码技术、存算分离架构、服务质量保障等
为了帮助读者了解全书，以下分别对操作系统架构、计算管理、内存管理、存储管理这4个操作系统主要功能进行简要介绍。
操作系统架构篇
操作系统的架构设计一直随着底层硬件资源和上层应用需求的变化而不停地演进：20世纪50年代的巨型机时代，操作系统都是为巨型机定制的专用系统，与机器紧耦合；20世纪60年代初，OS/360实现了操作系统与硬件系统解耦，带来了划时代的变革；20世纪60年代末，著名的Multics（Multiplexed Information and Computing Service）操作系统出现，它是一套多用户、多任务、多层次的操作系统，催生了UNIX的诞生，奠定了现代操作系统架构的基础，沿用至今。
对于操作系统架构而言，早期最著名的分歧莫过于宏内核和微内核之争。操作系统架构设计到底是为了易用性和高性能而将所有模块运行在一起（即宏内核），还是为了可靠性和安全性而将各个模块从内核中拆分作为独立服务，并通过通信、IPC等相互调用（即微内核）？关于宏内核和微内核之争，最终宏内核以高性能优势逐渐占据了主流操作系统市场。但是，随着现代计算机系统的不断演进，针对微内核自身的性能瓶颈问题，出现了一些新的解决思路。本书将在第一部分操作系统架构篇的开始分析宏内核与微内核之间的架构变化。
近现代操作系统随着底层新型硬件的涌现和上层应用场景的变化，出现了众多新架构设计，如面向云计算场景的虚拟化架构设计，在隔离性、低开销和兼容性等各方面持续演化更新，最终实现了软硬件协同的虚拟化架构；面向更小更轻量级、按需定制的库操作系统，可实现云端轻量级部署和最小攻击面；面向可扩展型的众核操作系统、分离式操作系统，可实现计算、存储和网络各资源的独立可扩展性和弹性伸缩；面向微秒级响应延迟的高性能操作系统架构，利用RDMA、NVM等新型微秒级硬件设备，重构现有操作系统管理逻辑，实现了微秒级响应延迟的新型操作系统；面向异构硬件平台的新型操作系统，针对当前出现的CPU、GPU、FPGA、ASIC等混合计算系统趋势，设计了通用操作系统架构统一资源管理；面向安全领域的形式化验证操作系统，通过形式化证明的方式验证操作系统架构的安全性；还有面向实时应用场景的实时操作系统，如以ROS为代表的面向自动驾驶场景的操作系统架构等。这些新型操作系统架构将在第1章介绍。
除了单机操作系统的架构变化，分布式系统和云计算操作系统的架构演化也非常迅速。自2002年云计算和大数据的快速发展以来，分布式系统的资源管理系统经历了从单体式资源管理系统，到分层式资源管理系统，再到为保障可扩展性而出现的去中心化的资源管理系统等的演变过程。为实现计算和存储资源的解耦，演化出从存算分离到全分离的分布式系统架构。而在大数据管理系统和深度学习系统中，出现了RDD、tensor等资源管理抽象，通过数据并行、模型并行等多种并行操作，实现了分布式系统下的资源调度优化，充分发挥了底层硬件的性能。上述内容将在第2章介绍。
总而言之，操作系统架构的演进伴随着新型硬件（RDMA、NVM、GPU等）和上层应用场景的新需求（云计算、实时领域、安全领域等）的出现，在安全性、性能、可靠性、可维护性等方面权衡调整，不断变化。
计算管理篇
在单机场景，处理器经历了从单核、同构多核、同构多处理器、异构多核，到异构多处理器的变化。计算核心间的互联方式包括片内集成和片间互联。此外，每种计算硬件的控制手段、开放程度也各不相同。要发挥计算硬件的最佳性能，操作系统的设计不仅需要充分分析各计算核心的计算特性，还需要根据负载的资源需求和计算硬件的资源供给进行准确的匹配调度。在计算负载和计算硬件多样且负载动态变化的背景下，计算调度算法的设计是计算管理面临的一大挑战。
传统操作系统中的计算管理一般是从进程和线程这两个基础概念展开的。在面向单核CPU的计算过程中，现代Linux操作系统的CFS调度算法已成为经典。但在多核与多处理器场景下，NUMA架构带来了多核调度和缓存一致性保障等新问题，CFS调度算法也因此不断演进，形成了调度域的概念以及负载均衡的机制设计。同时，在多核调度下，通过核心绑定技术可进一步提升计算性能。在GPU处理器场景下，GPU的架构及其非抢占式、分时共享和空分共享等GPU资源分配技术，都给计算资源管理带来了新的挑战。而在DPU处理器场景下，如何通过将DPU用于负载卸载以提升性能，是近年来的热点研究内容。硬件异构化是计算资源发展的新趋势，从大小核架构为代表的片内异构到CPU+GPU等多类型处理器的节点内异构，都给计算资源管理提出了新挑战。因此，一些新技术（如DynamIQ架构、向量化沙箱等）应运而生。以上内容将在第3章介绍。
针对分布式与云计算场景，复杂业务通常需要多机共同协作才能完成。计算性能不仅受单机计算效率的影响，更受机间网络传输速度的影响。为此，集群管理系统不仅需要分析和掌握各计算节点的计算状态和运行效率，还需要根据网络拓扑和网络传输速度来决策负载在多机间的分发方式。此外，在云计算场景下，多租户共享集群带来了租户间隔离的需求。为了实现租户间的安全隔离，传统虚拟机技术在以虚拟机租赁为核心商业模式的基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）下得到了广泛使用。然而，随着服务器无感知（Serverless）计算等新一代平台即服务（Platform as a Service，PaaS）技术的发展，云计算正在进入以函数租赁为核心的新商业模式。在这种商业模式下，计算硬件资源、操作系统资源、函数运行时等都掌握在云服务提供商手中，使云服务提供商具有更强大的控制能力，探索适合Serverless的新操作系统成为云操作系统的新挑战。
在分布式与云计算场景下，各类虚拟化技术是重中之重，包括系统虚拟化（虚拟机）、轻量级虚拟化（容器）、安全隔离增强的轻量级虚拟化（安全容器）和线程级虚拟化（WASM技术）。以虚拟机为代表的系统虚拟化是现代IaaS云计算业务的基础核心技术，它帮助实现了虚拟机的租赁业务，但多虚拟机共置面临严峻的计算干扰问题。因此，近年来出现了一系列实现租户虚拟机之间性能隔离的新技术，包括Intel的RDT技术、中国科学院计算技术研究所提出的LvNA技术和AMD提供的MPAM技术。面向PaaS云计算场景，Serverless中的自动扩缩容、降低冷启动时间、Serverless中间数据传递延迟高等问题都是当前业界广泛关注的前沿问题。以上内容将在第4章介绍。
内存管理篇
内存管理是操作系统的重要组成部分，主要负责物理内存资源的虚拟化，支持进程对程序和数据的高效访问。主流操作系统普遍采用虚拟内存机制进行内存管理，通过多级页表技术实现从虚拟地址到物理地址的翻译，同时承担内存页权限管理等任务，并基于MMU和TLB进行软硬件协同的地址翻译加速。这套机制已高效运转多年，但是近十余年来，随着硬件技术进步和应用场景逐渐变化，现有的内存管理技术遇到了很多新的挑战，促进了一系列前沿内存管理技术的涌现。
首先，随着各类新型内存技术的快速进步，NUMA架构得以普及，非易失内存、堆叠内存、存算一体等新硬件拓展了内存的边界，将传统外存的非易失特性赋予内存，也将一定的计算能力赋予内存硬件。CXL等新型高速互连技术可以引入更大体量的扩展内存，并对主机内存和GPU等各类设备内存进行一致性访问。因此，计算机中可能会同时并存多种不同存储密度、不同性能、不同成本、不同特性的内存。如何对新型硬件内存进行合理抽象，以及如何高效管理好异构内存，是新一代内存管理技术的重要研究内容。另外，为了满足大数据时代的需求，内存技术的进步使内存的容量快速增长，超大内存容量给传统的页表、TLB等虚拟内存机制带来严峻的挑战，包括空间开销显著增大、性能明显下降等。在第5章中，我们将在回顾经典内存管理机制的基础上，介绍各类新型的异构内存、近年来异构内存管理的前沿技术，以及应对异构内存与大内存的新型地址翻译加速技术和高级虚存管理技术。
其次，近十余年来，内存管理的另一个发展趋势是内存管理的范围不断扩大，从单机逐渐走向分布式与云计算环境。为了满足大数据时代应用对大内存容量的需求，新型内存介质除了在存储密度上有所提升、单机多核NUMA架构扩展了内存规模外，还需要在分布式层面继续扩展内存容量。此外，在云计算环境下，内存资源的共享是提升资源利用率、降低成本的重要因素。因此，近年来，基于经典的分布式共享内存技术和RDMA等高性能网络技术、分离内存等的分布式内存池化技术开始快速发展。多机的内存资源组成一个整体性的分布式内存资源池，既能保障缓存一致性和内存一致性，又能通过RDMA等高速网络技术降低分布式环境下的访问开销，还可以按照应用实际需求，灵活动态地分配内存资源。同时，云计算环境下各类硬件资源需要进行虚拟化，以虚拟化资源的形式分配给应用，而内存资源的虚拟化也给操作系统带来一系列挑战，包括虚拟化带来的多层虚存机制的开销倍增、云上多租户共享使用内存资源的互相干扰等问题。我们将在第6章详细讨论分布式与云环境下的新型内存管理技术，从经典的分布式共享内存技术，到最新的内存池化技术、内存虚拟化技术等都会有所涉及。
存储管理篇
数据存储与管理是操作系统的一项重要功能，而文件系统则是操作系统中用来实际存取和管理数据的组件。文件系统通过文件和目录的形式组织数据，采用虚拟文件系统和物理文件系统两层架构来分离统一的文件/目录操作接口和差异化的存储设备与数据管理。传统文件系统的设计主要考虑单机系统，围绕以下内容开展：
层次化的I/O栈：应用程序的读写操作通过库函数调用系统调用后，依次通过虚拟文件系统、物理文件系统、块层、驱动等模块处理，最终从底层磁盘读写数据。
设备管理：根据磁盘读写特性决定文件系统的元数据和数据在磁盘上的布局。
元数据管理：涉及文件系统元数据组织方式、在内存和磁盘上的数据结构，以及高效操作。
可靠性与宕机一致性保证：当磁盘损坏、掉电、系统崩溃等情况发生时，保证文件系统的元数据和数据一致，能用日志等机制恢复文件系统的元数据和数据。
近年来，操作系统中的存储管理面临新型存储硬件、异构存储组合，以及分布式和云等场景带来的新机遇与新挑战。传统文件系统在I/O栈、设备管理、元数据管理和可靠性等方面面临新改进与新变革，而单机文件系统也面临从单机架构走向分布式架构的演变。
在单机存储管理方面，在文件系统的发展中，随着新型设备、异构设备的出现，I/O栈发生了巨大变化，而日志结构布局也在新型设备和云存储场景中得到了广泛应用。回顾I/O栈、日志结构布局等方面的基础知识，有助于读者理解这些技术的发展脉络。固态硬盘经过十几年的快速发展，在容量、性能、可靠性、成本等方面已经逐步被业界认可，基于固态硬盘的存储系统也逐步在生产应用中部署。深入了解固态硬盘的特性和最新发展，可以帮助读者理解存储系统中硬件层面对软件层面的驱动力。这些新型存储设备给单机文件系统架构的设计带来了影响，包括I/O栈、元数据扩展、用户态架构、近存计算等。异构存储设备场景下的数据分离、缓存系统和单机文件系统设计也是近年来出现的新型存储管理技术。上述内容将在第7章介绍。
在分布式与云存储管理场景下，存储虚拟化技术经历了从单机存储系统到集群存储、分布式存储和软件定义存储的演变，这种演变背后的驱动力、架构变化和主要技术发展情况值得一提。当前，云计算、大数据和AI等场景推动了分布式存储系统的广泛使用，相关核心技术包括分布式存储系统架构设计、数据分片与放置算法、数据可靠性保证、元数据管理等。针对云存储管理中面临的资源池化和服务质量保证两大问题，近年来在存算分离架构和云存储服务质量管理方面涌现出了一系列新技术。以上内容将在第8章介绍。
本书的整体结构和各章节大纲由包云岗、柴云鹏、蒋德钧、王卅、赵来平共同确定。随后，各章节内容由中国科学院计算技术研究所、中国人民大学和天津大学的教师、博士研究生及硕士研究生共同完成。
本书各章节的主要贡献者如下：
前言：包云岗。
第1章、第2章：王卅、常子豪、方浩镭、杜翰霖、谢云龙、吴天择、刘国栋等。
第3章、第4章：赵来平、杨亚南、李一鸣、黄文豪、刘国威、段兆麟等。
第5章、第6章：柴云鹏、胡浦云、骆远辉、查寒天、王浩哲、吴普清、郭云达等。
第7章、第8章：蒋德钧、马留英、贾文庆、杨勇鹏等。
在此，衷心感谢上述教师和同学在资料汇总、内容整理、反复校对以及格式化等工作中投入的大量精力与辛勤付出，为本书最终稿的完整性和规范性提供了坚实保障。
包云岗，中科院计算所副所长，研究员，先进计算机系统研究中心主任，中国科学院大学岗位教授，博士生导师，中国开放指令生态（RISC-V）联盟秘书长。研究方向是计算机系统结构，包括数据中心体系结构、处理器芯片敏捷设计、开源芯片生态等。担任国家重点研发计划、自然基金委、中科院战略性先导科技专项、计算所-华为战略合作项目等重大项目及课题负责人，主持研制多款达到国际先进水平的系统，包括访存监控系统HMTT、标签化体系结构Labeled RISC-V原型芯片、面向芯片敏捷设计的RISC-V系统级原型验证服务SERVE平台等，相关技术已在华为、阿里、Intel等国内外企业应用。在国际会议期刊发表了50余篇论文，活跃于国际计算机体系结构学术前沿，长期受邀担任ASPLOS、ISCA、MICRO、SC等CCF-A类国际顶级会议程序委员会委委员，担任IEEE MICRO专刊特邀客座编辑、国际顶级论坛Dagstuhl Seminar共同主席。
出版说明
前言
第一部分 操作系统架构篇
第1章 单机操作系统 3
1.1 宏内核和微内核 3
1.2 虚拟化管理软件架构 4
1.2.1 虚拟化概述 5
1.2.2 系统虚拟化 5
1.2.3 NoHype架构 8
1.3 越来越小：定制剪裁操作系统 8
1.3.1 用户定制 8
1.3.2 应用定制 9
1.3.3 容器技术 11
1.4 可扩展性：分离式和多内核 11
1.4.1 可扩展性 11
1.4.2 分离式操作系统 12
1.4.3 众核操作系统 13
1.5 微秒级操作系统架构 16
1.5.1 微秒级操作系统的挑战 17
1.5.2 用户态协议栈架构 18
1.5.3 多延迟敏感应用下的系统架构 19
1.5.4 混合部署应用下的系统架构 19
1.6 异构操作系统 21
1.6.1 异构硬件的发展 22
1.6.2 异构硬件的管理 23
1.6.3 异构硬件的负载 25
1.7 实时操作系统 27
1.7.1 实时任务模型 27
1.7.2 实时调度 29
1.7.3 实时操作系统的优化设计 31
1.8 本章小结 34
习题 34
第2章 分布式与云操作系统 35
2.1 分布式操作系统 35
2.1.1 单体调度 35
2.1.2 两层调度 36
2.1.3 共享状态调度 37
2.1.4 分布式调度 38
2.2 领域专用调度系统 38
2.2.1 大数据管理系统 38
2.2.2 深度学习系统 39
2.3 本章小结 43
习题 43
第二部分 计算管理篇
第3章 单机计算管理 47
3.1 CPU程序计算过程 47
3.1.1 指令的执行 47
3.1.2 进程 49
3.1.3 线程 52
3.2 CPU时钟中断处理 54
3.2.1 时钟中断与定时器 54
3.2.2 进程调度算法 56
3.3 多核与多处理器 58
3.3.1 多核 58
3.3.2 多处理器与NUMA 59
3.3.3 多核调度 60
3.3.4 核心绑定 63
3.3.5 缓存一致性 65
3.4 GPU管理 68
3.4.1 GPU的工作原理 69
3.4.2 多任务共享GPU 72
3.4.3 虚拟化GPU 75
3.4.4 GPU调度 76
3.5 DPU管理 78
3.5.1 什么是DPU 78
3.5.2 从智能网卡到DPU 79
3.5.3 DPU的架构 79
3.5.4 DPU的数据通道 81
3.5.5 计算加速 82
3.6 异构 84
3.6.1 片内异构：大小核 84
3.6.2 节点内异构 89
3.7 本章小结 93
第4章 分布式与云计算管理 94
4.1 计算虚拟化 94
4.1.1 CPU虚拟化 94
4.1.2 容器 96
4.1.3 安全容器 97
4.1.4 WASM 101
4.2 IaaS计算管理 106
4.2.1 IaaS概述 107
4.2.2 虚拟机调度 109
4.2.3 计算干扰 109
4.2.4 混合部署 113
4.3 PaaS计算管理 114
4.3.1 从IaaS到PaaS 115
4.3.2 自动扩缩容 117
4.3.3 冷启动管理 119
4.3.4 中间数据传递 122
4.4 本章小结 124
第三部分 内存管理篇
第5章 单机内存管理 126
5.1 内存管理的基础知识 126
5.1.1 进程虚拟地址空间 127
5.1.2 内存地址翻译 130
5.1.3 物理内存空间管理 133
5.2 异构内存管理 140
5.2.1 NUMA架构访存 141
5.2.2 非易失内存 142
5.2.3 其他异构内存硬件 144
5.2.4 分层内存管理 146
5.2.5 跨设备访问 148
5.3 地址翻译加速技术 151
5.3.1 增加TLB命中率 151
5.3.2 增大TLB覆盖率 155
5.3.3 其他TLB优化 156
5.3.4 页表遍历优化 160
5.3.5 新型地址翻译方式 163
5.4 高级虚存管理 166
5.4.1 TLB一致性 166
5.4.2 物理内存管理 169
5.4.3 虚拟内存衍生功能 174
5.5 本章小结 177
习题 178
第6章 分布式与云内存管理 180
6.1 分布式共享内存 180
6.1.1 缓存一致性 182
6.1.2 内存一致性 186
6.1.3 分布式共享内存系统实例 190
6.2 内存池化 193
6.2.1 基本概念 193
6.2.2 快速通信技术 195
6.2.3 内存池访问接口 197
6.2.4 容错设计 199
6.3 内存虚拟化 202
6.3.1 内存虚拟化机制 203
6.3.2 面向虚拟化的地址翻译技术 204
6.3.3 内存资源隔离机制 208
6.3.4 实例：VMware ESX Server虚拟
内存管理 212
6.4 本章小结 215
习题 216
第四部分 存储管理篇
第7章 单机存储管理 218
7.1 文件系统的基础知识 218
7.1.1 文件和目录 219
7.1.2 磁盘布局管理 221
7.1.3 I/O栈 222
7.1.4 日志和可靠性 223
7.1.5 日志结构布局 223
7.2 新型存储设备 224
7.2.1 现有固态硬盘的问题 224
7.2.2 新型固态硬盘的发展 225
7.2.3 新型非易失存储器的发展 228
7.2.4 新型存储设备对文件系统
的影响 228
7.3 异构存储设备管理 230
7.3.1 异构存储设备架构 230
7.3.2 数据冷热识别 231
7.3.3 基于异构存储的缓存技术 234
7.3.4 基于异构存储的文件系统 238
7.4 基于新型存储设备的文件系统 239
7.4.1 面向高速设备的I/O栈 240
7.4.2 元数据扩展性 240
7.4.3 用户态文件系统 241
7.4.4 设备内文件系统 249
7.4.5 计算下放与I/O栈重构 250
7.5 本章小结 252
习题 253
第8章 分布式与云存储管理 254
8.1 集群存储技术 254
8.1.1 存储区域网络技术 254
8.1.2 网络连接存储技术 257
8.2 分布式存储管理 259
8.2.1 分布式存储系统的架构 260
8.2.2 数据分片与放置 261
8.2.3 数据可靠性保证 262
8.2.4 元数据管理 266
8.2.5 实例：开源分布式对象存储系统
Ceph 270
8.3 云存储管理 280
8.3.1 存算分离架构 280
8.3.2 云存储的服务质量管理 281
8.3.3 云存储的发展趋势 287
8.4 本章小结 290
习题 290
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