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F2FS vs. EXT4: フラッシュに優しいファイルシステムとは?

Updated on 2025年2月24日月曜日

Written by

JackYamamoto

Approved by

Jessica Shee

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要約: この

F2FSは何に使われるのか?F2FSは信頼性があるのか?この記事で答えを見つけることができます。さらに、EXT4やNILFSについても学ぶことができます。さらに読み進めてください!

F2FSとは?

F2FS(Flash-Friendly File System)は、特にフラッシュストレージデバイス向けに設計されたログ構造のファイルシステムです。これにより、書き込み増幅を削減し、ストレージデバイスの寿命を延ばすのに役立ちます。

さらに、F2FS にはチェックポイントメカニズムがあり、予期せぬ停電やシステムクラッシュの際にファイルシステムを迅速に回復することができ、データの破損リスクを最小限に抑えます。

インテリジェントガベージコレクション(GC)テクノロジーを利用してデータ移行を最適化し、SSDの過剰な摩耗を減らし、長期的な安定性を向上させます。従来のファイルシステムと比較して、F2FSは高いI/O負荷環境でより信頼性の高いパフォーマンスを提供し、読み書きの頻繁な操作を含むワークロードに特に適しています。

F2FSはすべてのフラッシュベースのストレージデバイスと互換性があり、Androidデバイスや組み込みシステムで広く使用されています。しかし、HDD(機械式ハードドライブ)向けには最適化されているため、HDD上でのパフォーマンスは最適ではなく、従来のディスクベースのストレージ環境には適していません。

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F2FSはEXT4より優れていますか?

SSDやeMMC、UFSなどのフラッシュストレージデバイスでは、F2FSがより適しています。NANDフラッシュに特化しており、書き込み増幅を削減し、デバイスの寿命を延ばし、EXT4に比べて優れたランダム読み書きパフォーマンスを提供します。これにより、Androidデバイス、組み込みシステム、高パフォーマンスのストレージシナリオに適しています。

従来の機械式ハードドライブ(HDD)では、EXT4の方が適しています。F2FSは回転ディスク向けに設計されていないためです。安定して広くサポートされているファイルシステムであるEXT4は、HDD上での互換性とパフォーマンスが向上しています。

Linuxデスクトップやサーバー環境では、EXT4が主流の選択肢となっており、広範なサポートを受けています。一方で、F2FSは主にフラッシュストレージ用に使用され、一般的な用途では比較的にニッチな存在です。

要するに、F2FSはフラッシュベースのストレージに理想的であり、EXT4はより汎用性があり、信頼性があり、広く互換性のあるオプションです。

F2FSとNILFSの違いは何ですか?

NILFS (New Implementation of a Log-structured File System)は、日本電信電話(NTT)によって開発されたログ構造ファイルシステムです。その主な特徴は連続スナップショットとバージョニングです。

NILFSの核心アイディアは、すべてのデータをログ構造で連続して書き込み、自動的にチェックポイントを作成することです。これにより、ユーザーは以前のシステム状態を復元できます。

NILFSは、データベース記録、バックアップシステム、および法医学解析などの高信頼性およびデータ復旧シナリオに適しています。対照的に、F2FSはフラッシュストレージ(SSD/eMMC/UFS)のパフォーマンスに最適化されています。

以下の表は、F2FSとNILFSの簡単な比較を提供しています。

 NILFSF2FS
目的連続スナップショット、データ復旧、およびバージョニング向けに設計パフォーマンスと寿命を向上させるために、フラッシュストレージ(SSD/eMMC/UFS)に最適化されています
対象ストレージHDDおよびSSDで動作(SSDに特に最適化されていません)NANDフラッシュストレージ用に特別に設計されています
書き込み方法ログ構造の書き込みで、すべてのデータを連続的に追加しますランダム読み書きパフォーマンスを向上させるために、マルチヘッドロギングおよびホット/コールドデータ分離を使用します
ファイルシステムチェック(fsck)常に一貫した状態でデータが保存されているため、fsckは不要ですクラッシュ復旧メカニズムを備えているが、fsckが必要な場合もあります
スナップショットサポート組み込みスナップショットおよびチェックポイントを備えており、簡単にロールバックできますネイティブのスナップショットサポートはありません
データ復旧非常に信頼性が高く、データベース、バックアップ、および法医学に適しています標準的な信頼性であり、主にパフォーマンスの最適化に焦点をあてています

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