noatime、barrier=0（仅限无电池raid/ups）、commit=60可提升i/o吞吐；data=ordered是ext4默认且推荐方案，data=journal写放大严重，data=writeback有数据不一致风险；fstab必须用uuid；tmpfs需限制size和nr_inodes防oom。
mount 命令里哪些参数真正影响 I/O 性能
直接说结论：noatime、barrier=0（仅限无电池 RAID/UPS 场景）、commit=60 这三个参数在多数业务场景下有可测的吞吐提升；而 data=writeback 虽快，但 ext4 下可能丢数据，不推荐线上用。
常见错误是把桌面端优化参数照搬进数据库或日志服务器：比如盲目加 relatime（它对性能几乎没帮助），或误信“defaults 最安全”——其实 defaults 包含 atime，高频小文件读会拖慢 metadata 更新。
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noatime关闭访问时间更新，对 rsync、日志轮转、监控采集类负载效果明显；nodiratime可单独加，但noatime已隐含它 -
barrier=0禁用写屏障，SSD 或带掉电保护的阵列上可开，普通机械盘或无 UPS 的机器开了等于放弃数据一致性 -
commit=60把默认 5 秒日志提交拉长到 60 秒，适合写密集但可容忍短时丢失的场景（如临时缓存盘）；别设成 0，ext4 不支持
ext4 挂载时 data=journal vs data=ordered 的取舍
这是最容易被文档带偏的地方：官方说 data=journal 最安全，但实际它会让所有文件内容也走 journal，写放大严重，随机小写性能可能跌 3–5 倍。
除非你在跑金融级事务系统且磁盘 IOPS 富余 200% 以上，否则一律用 data=ordered（ext4 默认值）。它只保证元数据 journal，文件内容直写主区，崩溃后靠 journal 回滚目录结构，既快又够稳。
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data=journal适合极小写量 + 强一致性要求的场景，比如证书密钥存储盘；但挂载后dd if=/dev/zero of=test bs=4k count=10000测速会明显变慢 -
data=writeback看似更快，但 ext4 在断电时可能造成文件内容和长度不一致（比如文件显示 10MB 但实际只有前 2MB 是有效数据） - 别混用：
data=journal和barrier=0同时出现等于主动放弃数据保护，内核日志会警告JBD2: Ignoring barrier for sync request
/etc/fstab 里 UUID 和设备路径怎么选
用 UUID=... 是必须的，不是“建议”。设备名如 /dev/sdb1 在内核加载顺序变化、热插拔或多路径环境下会漂移，导致挂错盘甚至系统起不来。
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查 UUID 很简单：blkid 输出第一列就是；但注意别复制 TYPE="ext4" 那行的引号——fstab 里 UUID=... 后面的值不加引号，否则 mount 会报 unknown filesystem type 'ext4"'（末尾多了一个双引号）。
- 生成 fstab 行：运行
findmnt -n -o SOURCE,TARGET,FSTYPE,OPTIONS /path，再把 SOURCE 替换成UUID=xxx - 测试新配置：用
mount -a，别等重启才发现语法错；错误通常表现为mount: wrong fs type, bad option, bad superblock - 如果用了 LVM 或加密卷，
UUID仍有效，但得确认是文件系统 UUID（blkid显示的）而非 LV UUID（lvs -o +uuid）
tmpfs 挂载大小设多少才不踩 OOM
设 size=2G 不代表真占 2G 内存，tmpfs 是按需分配；但一旦应用疯狂写入且物理内存吃紧，内核会直接触发 OOM killer 杀进程，不会像磁盘那样写满报错。
关键不是上限值，而是配合 nr_inodes 和 mode 控制滥用。比如 /dev/shm 默认不限 inodes，一个恶意程序建百万个空文件就能耗尽 inode 表，导致整个系统 tmpfs 不可用。
- 设硬限制：
size=1G,nr_inodes=100k,mode=1777——nr_inodes防爆，mode=1777保 sticky bit 防删他人文件 - 别把
size设超过可用内存 50%，尤其当机器还跑 Java 应用（JVM 堆外内存也会挤占） -
mount -t tmpfs -o size=512M tmpfs /mnt/ramdisk之后，用df -h /mnt/ramdisk看的是当前已用，不是上限；真正卡住你的往往是free -h里 available 到了 100MB 以下
挂载参数调优没有银弹，同一组参数在 Kafka 日志盘和 Nginx 缓存盘上效果可能相反；最危险的是抄了别人生产环境的配置却没看清楚他们的 workload 特征和硬件保障条件。
