作者：神说要有光 来源：神光的编程秘籍

Node.js 提供了 File System 的 api，可以读写文件、目录、修改权限、创建软链等。

可能大家 api 用的比较熟练，但对于这些 api 的原理不一定理解。要想真正理解 File System，还得从根上来看。

下面我们从 0 到 1 设计一个文件系统试试。

从 0 到 1 设计一个文件系统

什么是文件呢?

这样一份比较完整的资料就是文件。

但是计算机的持久化存储是在硬盘，主要是磁盘和 SSD 固定硬盘：

计算机里的文件是一个逻辑概念，并不是物理上存在的一个个实体。

那么如果给了这样一个硬盘，让我们自己造一个文件系统出来，实现文件的功能。怎么做呢?

简单想了下：挨着放。

然后还要记录下索引，啥文件在啥位置：

这样是可以，但是有个问题，万一文件 B 被删除了，那对应的空间就要释放：

然后又来了一个文件 D，发现放不进去啊，这地方太小了。

A 和 B 中间这块空间就是碎片，碎片会把磁盘可用空间割裂成不连续的很多小块。

怎么办呢?如何更好的利用磁盘空间?

分块!把文件分成一小块一小块的，比如 1k 为一个块，可以不用连续存，把所有块记录在索引中就行了。

索引咋记录的看不清，放大点来看：

每个文件的索引中都记录了把数据存在了哪几个块，这样一块一块的读出来就行了。

而且文件删除了，那些块还可以继续用，不会有很大的碎片。

妙啊!

难怪文件系统第一步就是分块，内存管理第一步是分页，这样才能高效利用空间啊。

这种索引节点，可以叫做 index node，简称 inode 就好了。

而且，除了文件名和存放的块以外，还可以记录其他信息，比如创建时间、修改时间、文件权限、所属用户等等。

到这里就可以对文件下个物理层面上的定义了： 文件就是 inode 记录的信息和它所索引的一系列数据块。

那我写文件利用了一个块，删除文件释放了一个块，怎么知道呢?得单独记录下来块的状态。

数据块只有空闲和被占用两个状态，一个二进制位就行了。通过一段二进制数把所有块的空闲状态记录下来。一个位代表一个值，这叫做位图。在这里就是块位图。

硬盘中大部分是数据块，开头的一段来放 inode 所在的块和数据块的块位图。

inode 也是存在块里的，比如我们规定只能用 5 个块放 inode，那 inode 总量是有限的，也就是是说文件系统可以创建的文件是有上限的。

我们也要记录下所有 inode 的空闲状态，也就是 inode 位图。

简单理一下我们设计的文件系统：

为了更好的利用硬盘空间，我们对数据进行了分块，每个文件用到了哪些块记录在 inode 里。inode 还记录了文件的创建时间、修改时间、权限等信息。

通过块位图来记录数据块空闲状态，通过 inode 位图来记录 inode 的空闲状态。

但我如果想知道硬盘中有几个块、用了几个，有几个 inode、用了几个，怎么办呢?

简单，遍历一遍块位图和 inode 位图，就知道个数了。

但每次这么算太慢了，这就像我们设计数据库的时候，一个论坛下面有多少个帖子，这个数据不会是每次用 sql 查询的，而是在帖子增删的时候动态维护一个字段在数据库表中，直接查询即可。

那我们也设计一个块用来存这种统计信息，也就是：

这个块是较高层的统计信息，我们可以叫它超级块。

现在把我们设计好的文件系统交给用户，就可以通过它来高效利用硬盘了。

发布版本：神光文件系统 V1.0。

但现在我们的文件系统好像还不是很好用，只能创建文件，那如果我创建了 1000 个文件呢?

查询起来慢，也容易命名冲突。

怎么办呢?

命名空间!目录!就像文件夹的思想一样。

那怎么实现呢?

每个 inode 是一个文件，那把 inode 组织成树不就行了。

比如我们有两个文件 B 和 C：

我们创建一个目录 A：

在 inode 里面添加一个 isDirectory 的属性，如果是目录，那么就读取数据块的内容，找到其中的 inode 节点编号，就知道该目录下的文件了。

这就是目录的实现原理：通过 inode 的 isDirectory 属性区分是文件还是目录，如果是目录就读取数据块中的 inode 信息来查找子文件，如果是文件，则直接读取数据块作为文件内容。

从一个 inode 到另一个 inode 的查找顺序叫做路径(path)。

比如这样一个文件的 inode 查找顺序：

那文件路径就是 /A/D/dongdong.jpg

这就是文件路径的本质：文件路径就是 inode 查找顺序

现在我们支持目录的嵌套了，可以把文件、目录组织成树形结构方便管理。

发布版本：神光文件系统 v2.0。

现在一个 inode 只有一条路径过来，因为是树嘛，那如果我想两条路径都可以找到同一个 inode 呢?

比如 /A/D/dongdong.jpg 可以访问到该文件：

我想通过 /A/B/dongdong.jpg 也能访问，怎么办呢?

直接指过去不就行了。

这样确实可以有两条路径找到同一个文件，这个额外的链接我们起名叫做硬链接。

但是因为一个节点有两个父节点，就不再是树了，变成了图。所以，文件树这个概念严格意义上来说还是存在问题的，可能是个文件图。

但是我如果想给 dongdong.jpg 换个名字，叫 dongdong2.jpg 呢?

现在都是同一个 inode 节点，改了就都改了。但我只想改 /A/B 的 path 的文件名，别的不改。

那就再创建个 inode 节点，用来改名，然后这个 inode 节点指向 dongdong.jpg。

这种不直接指过去，多了一个 inode 来改名，之后再指过去，这种我们叫做软链接。

为什么叫硬呢?因为改不了，直接指向同一个 inode。

为什么叫软呢?因为可以改，多了一层 inode 用来改名。

所以我们分别起名硬软链接。

硬链接和软链接都是用于多条路径可以查找到同一个文件的，但是硬链接不能单独改名，软连接可以。

monorepo 的实现就是基于软连接的，可以指向同一个目录 inode，而且还可以起个别名。

实现了软硬链接，可以发新版本了。

发布版本：神光文件系统 v3.0。

复盘一下我们设计的文件系统：

v1.0:

通过数据块来存储文件内容，提高硬盘利用效率

通过 inode 记录所用的数据块和文件的创建时间、权限等信息

通过块位图记录数据块的空闲状态

通过 inode 位图记录 inode 空闲状态。

通过超级块记录 inode 和数据块的统计信息。

这个版本实现了文件的存取，但是不支持目录。

v2.0:

通过 inode 中添加一个属性来记录是文件还是目录

目录的数据块中存放具体文件列表的 inode 信息，读取目录的时候可以读取出文件列表。

按照目录 inode、文件 inode 的一层层的查找顺序叫做文件路径。

这个版本实现了目录和路径的功能。

v3.0:

通过多个目录 inode 包含同一个 inode 的方式，来实现多条路径查找同一文件的功能，叫做硬链接。

目录先创建一个 inode 节点用于改名，然后该 inode 节点指向目标 inode 节点，这叫做软连接。

这个版本实现了多条路径查找统一文件的软硬链接功能。

真实的文件系统也是类似的实现，目前有很多文件系统，比如 ext2、FAT 等，原理和我们设计的文件系统差不多。

文件系统设计完了，回到最开始的目标，我们是想深入理解 Node.js 的 File System 的 api。下面就来看一下。

Node.js 的文件系统 api

Node.js 通过 V8 注入了 fs 的 api 给 js 用，底层是通过 c++ 调用操作系统的文件系统功能，也就是我们上面设计的那种文件系统。

我们调用的 fs 的 api 最终就是调用了操作系统的文件系统功能。

自己设计了一个文件系统之后，我们再来看下 fs 的 api，是不是理解更深了：

fs.stat 获取 inode 中的信息的fs.chmod 修改文件权限，也是修改 inode 信息fs.chown 修改所属用户，也是修改 inode 信息fs.copyFile 复制 inode 和数据块，把新的 inode 添加到对应目录的 inode 内容中fs.link 创建软硬链接的，也就是多条路径查找同一个文件的 inode，软连接还可以改名fs.mkdir 创建目录 inode 的fs.rmdir 读取目录 inode 包含的所有文件 inode 的

具体 api 还有很多，但都是用来操作我们上面设计的那个文件系统的。

从根上理解了文件系统，用这些 api 也会得心应手。

总结

为了真正理解 Node.js 的 fs 模块，我们一起设计了一个文件系统：

把文件分成不同数据块，这样可以高效利用磁盘空间。文件的索引节点 index node 中记录了所包含的数据块和创建时间、权限、是否是目录等信息。通过块位图记录数据块空闲状态。通过 inode 位图记录 inode 空闲状态。通过超级块记录硬盘的 inode、数据块的使用信息。通过 inode 对应的数据块内容包含文件 inode 信息列表的方式实现了目录节点。

我们得出一些重要结论：

文件本质上就是 inode + 数据块。

路径本质上就是查找目标 inode 的路径。

硬链接本质上就是多个目录 inode 包含同一个 inode。

软连接本质上就是多创建了一个 inode 用于改名，对应数据块中指向目标 inode。

Node.js 的 fs api 是通过 c++ 注入 v8 的对操作系统能力的调用，理解了文件系统，再学那些 api 就很轻松了。