默认选ext4即可，但数据库、虚拟机镜像或大文件顺序读写等场景xfs更稳；web服务+中小mysql用ext4配noatime,data=ordered；postgresql/kvm/nfs后端优先试xfs并加大日志区。
ext4 还是 XFS？看 workload 类型再决定
默认选 ext4 没问题，但如果你跑数据库、虚拟机镜像或大文件顺序读写（比如视频转码），XFS 通常更稳。它对单个大文件的元数据操作更快，且不随目录项增多而明显变慢；ext4 在小文件高并发创建/删除时可能遇到 ext4_mb_generate_buddy:741: group 1023, block 8388608 类似警告——本质是块分配器压力大，不是崩溃，但会影响吞吐。
- Web 服务 + 中小数据库（MySQL 单实例）：用
ext4，配noatime,data=ordered - PostgreSQL / KVM 镜像存储 / NFS 后端：优先试
XFS，mkfs 时加-l size=128m（日志区够大，避免日志满导致挂起） - 频繁
rm -rf大量小文件？XFS的xfs_repair -L是最后手段，但ext4的e2fsck -f更易预测行为
swap 分区要不要关？取决于内存压力模式
不是“有内存就关 swap”，而是看有没有突发性内存申请。Kubernetes 节点或 Java 应用常因 GC 暂停期间触发大量匿名页分配，此时没 swap 容易直接 OOM kill；但纯计算型服务（如 FFmpeg 批处理）内存使用平滑，关掉 swap 反而减少内核 page reclaim 开销。
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swappiness=1是折中选择：允许交换，但只在内存真正吃紧时才触发 - 用
zram替代磁盘 swap？仅当 SSD 寿命敏感且 CPU 有余量时考虑，压缩解压本身占 CPU，zram的disksize设太小会导致频繁压缩失败 - 检查是否真用到 swap：
cat /proc/swaps看大小，vmstat 1观察si/so列是否持续非零
挂载参数里 noatime 和 relatime 差在哪？
noatime 彻底禁用访问时间更新，对所有读操作都跳过 inode 修改；relatime（默认）只在 mtime/ctime 更新时同步 atime，或上次 atime 超过 24 小时才更新——既保兼容又减 IO。除非你运行依赖精确 atime 的备份工具（如某些 rsync 增量逻辑），否则别碰 strictatime。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
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noatime对数据库 WAL 日志目录无效：因为每次写都是O_SYNC或fsync()，atime 不会更新 -
relatime在容器场景下可能被覆盖：Docker 默认用sharedmount propagation，宿主机改挂载参数未必生效，得进容器查findmnt / - 临时测试效果：
mount -o remount,noatime /home，再用stat /home/testfile对比 atime 变化
tmpfs 大小设多少才安全？别只看 free -h
tmpfs 占用的是可回收内存（page cache + slab），不是固定分配。设 size=2g 只是上限，实际用量看内容；但若应用疯狂往 /dev/shm 写临时文件又不删，可能把可用内存耗尽，触发 OOM。更危险的是：某些语言（如 Go 1.21+）默认用 /dev/shm 做 memfd，一旦满会导致 fork/exec 失败，报错 fork: Cannot allocate memory，而非直观的 “no space left on device”。
- 监控真实占用：
df -h /dev/shm看已用，但更要盯cat /proc/meminfo | grep Shmem——这是内核统计的 tmpfs 总用量 - 容器内限制：
docker run --shm-size=512m，别依赖宿主机默认值 - 关键路径别放 tmpfs：比如 PostgreSQL 的
pg_stat_tmp目录若挂 tmpfs，重启后丢失统计信息，影响 autovacuum 判断
文件系统不是配完就完的事，最麻烦的是混合负载——比如同一块盘既存数据库 WAL 又跑 CI 构建缓存，这时候 ionice 和 blkio.weight 的调控比选什么 fs 更关键。
