【星海出品】Linux大文件处理

在未生成大文件之前最好使用专门的日志管理工具（如logrotate）来管理日志文件的滚动和备份。这些工具通常具有更好的性能和更高的可靠性。

文件可以同时被写入和读取，在并发读写同一个文件时，可能会遇到性能瓶颈或竞争条件

用户 -> 内存 -> 缓存 -> 文件
用户态于内核态的转换可以参考：
https://blog.csdn.net/weixin_41997073/article/details/135266386

在大文件的处理前，最好先进行大的 I/O 处理。

测试写入性能：
time dd if=/dev/zero of=testfile bs=1G count=1 oflag=direct
测试读取性能：
time dd if=testfile of=/dev/null bs=1G count=1 iflag=direct

dd命令完成后会显示所用的时间和传输速率（如MB/s）。

dd 命令可以用来备份大的文件，但最好是没有程序在持续写入。

dd if=<source_file> of=<target_file>

如果没有空间的话，可以先通过 mount 挂载过来一个空间区域，进行备份。

dd命令理论上可以备份正在被写入的日志文件的前半部分
dd命令是一个底层工具，用于直接复制数据块。在备份正在被写入的文件时，由于文件内容的变化，dd命令可能需要多次尝试读取同一个数据块，这会降低备份的效率和性能。

然而如果想要只拷贝一半文件，需要进行前置操作比较多

1.首先查看磁盘的字节数

ls -l filename | awk '{print $5}'
du -b filename

注意：此处最好以 du 查看为准，因为 du 是以占据的 block 为基础进行计算的，和 dd 以 block 为单位备份一致。

total_bytes=1000000  # 文件的总字节数  
bytes_to_backup=500000  # 要备份的字节数  
block_size=4096  # 块大小，例如4k  
count=$((bytes_to_backup / block_size + (bytes_to_backup % block_size > 0 ? 1 : 0)))  
dd if=filename of=filename_half.backup bs=$block_size count=$count

备份后要使用 md5sum 进行验证

md5sum <file>head -c 500000 filename | md5sum  
md5sum filename_half.backup

假设你有一个名为 logfile.log 的正在写入的日志文件，你想要备份它到另一个目录 /backup/:
可以使用另一个工具进行备份

rsync -avz /path/to/logfile.log /backup/

该工具的优点是支持增量备份。

rsync -avz --delete --ignore-errors /var/log/ /backup/

如果你想要定期运行备份，并且只备份自上次备份以来更改过的文件，你可以使用 --delete 选项（小心使用，因为它会删除目标目录中源目录中不存在的文件）和 --ignore-errors 选项（防止由于某些文件无法读取而导致的整个备份失败）：

正在被写入的大文件可以使用 logrotate 进行处理
如果日志文件正在被写入，logrotate 会使用 copytruncate 选项（或类似的机制）来确保数据的一致性。
这通常意味着它会先复制日志文件到一个新的位置，然后清空原始文件以开始新的日志记录。由于复制和清空之间有一个时间差，可能会丢失部分日志数据，但通常这是一个可以接受的风险，因为 logrotate 设计的初衷就是为了管理大量的日志文件。

如果你不希望丢失任何数据，可以考虑使用 delaycompress 选项来延迟压缩操作，直到下一次轮转周期。

在配置文件中使用 postrotate 和 endscript 部分来定义在转储后需要执行的命令，比如重新加载应用程序或服务以使用新的日志文件。

/var/log/myapp.log {  daily  rotate 7  compress  delaycompress  missingok  notifempty  create 0640 www-data adm  sharedscripts  postrotate  /usr/bin/systemctl reload myapp.service > /dev/null  endscript  
}

大文件的读取
翻页读取而不一次全部加载到内存

def read_chunk(file_path, chunk_size=1024, start_pos=0):  with open(file_path, 'rb') as file:  file.seek(start_pos)  return file.read(chunk_size)  # 使用方法  
chunk = read_chunk('large_file.txt', chunk_size=1024 * 1024, start_pos=1024 * 1024 * 10)  # 读取第10MB之后的内容