JuiceFS Meetup 北京站将于 4月25日举办：大模型与自动驾驶存储、多云推理平台、云原生 HPC

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浅析 Amazon S3 Files：工作机制、性能边界与 JuiceFS 对比

浅析 Amazon S3 Files：工作机制、性能边界与 JuiceFS 对比
2026-04-14
蔡敏
4 月 7 日，AWS 官方发布了一项新服务——Amazon S3 Files，允许用户无需搬迁数据，即可将 S3 存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点上。本文将围绕 S3 Files 的底层实现、性能边界以及与 JuiceFS 的差异展开分析。
一文解锁 JuiceFS 在 AI 场景中的性能优化

一文解锁 JuiceFS 在 AI 场景中的性能优化
2026-04-03
莫飞虎
大模型训练的算力规模持续扩张，GPU 算力不断提升的同时，数据访问瓶颈对系统整体性能的影响愈发突出。本地存储性能优异但扩展性有限，对象存储在成本与扩展性上具备优势，却在海量小文件、高并发场景下面临吞吐不足的问题，团队往往需要在二者之间艰难取舍。 为此，分布式文件系统成为平衡高性能与可扩展性的…
ARM 架构 JuiceFS 性能优化：基于 MLPerf 的实践与调优

ARM 架构 JuiceFS 性能优化：基于 MLPerf 的实践与调优
2026-03-27
刘新良
随着国产芯片与 ARM 生态的快速发展，如何在 ARM 平台上构建高性能存储基础设施成为技术焦点。Linaro 是一个专注于 Arm 生态和开源软件的国际化技术组织，联合产业链上下游厂商解决共性问题，并协助企业客户在开源基础上完成产品化落地。Linaro 团队在 MLPerf Storage 测试…
JuiceFS sync 原理解析与性能优化，企业级数据同步利器

JuiceFS sync 原理解析与性能优化，企业级数据同步利器
2025-11-26
执剑
本文将围绕 sync 的核心执行原理展开，介绍其在单机与集群模式下的架构与任务调度机制，并详细说明如何通过并发优化提升性能。同时，还将介绍 sync 提供的多维过滤能力、灵活的路径模式匹配方式，以及数据一致性校验机制，帮助用户更好地理解并使用这一工具进行高效、可靠的数据同步。
深入解析 JuiceFS 垃圾回收机制

深入解析 JuiceFS 垃圾回收机制
2025-10-30
许誉超
JuiceFS 的垃圾回收机制背后的执行流程相对复杂，用户难以直观理解文件状态变更和资源释放的时机。为帮助用户深入理解文件删除与存储回收的内部逻辑，本文系统梳理了垃圾回收的关键流程与实现原理，解析常见问题的成因，并提供高效清理与运维的操作建议。
从 MLPerf Storage v2.0 看 AI 训练中的存储性能与扩展能力

从 MLPerf Storage v2.0 看 AI 训练中的存储性能与扩展能力
2025-09-17
莫飞虎
近期，MLCommons 发布了最新 MLPerf® Storage v2.0 基准测试结果。JuiceFS 参与了多项核心测试场景，本文将分享 JuiceFS 各项测试表现以及结果解读。
实现 TB 级聚合带宽，JuiceFS 分布式缓存网络优化实践

实现 TB 级聚合带宽，JuiceFS 分布式缓存网络优化实践
2025-09-03
莫飞虎
近期发布的 JuiceFS 企业版 5.2 对缓存节点间的网络传输进行了多项优化，客户端 CPU 开销降一半，节点 CPU 仅需原先 1/3，聚合读带宽高达 1.2 TB/s，逼近网络极限！
JuiceFS on Windows: 首个 Beta 版的探索与优化之路

JuiceFS on Windows: 首个 Beta 版的探索与优化之路
2025-08-04
陈杰
在此次历时一年的优化过程中，由于 Windows 客户端相关文档和资料相对有限，我们面临了诸多挑战。本文将详细阐述过程中遇到的关键问题、采取的方案以及目前已取得的进展。需要注意的是，目前的版本处于 Beta 阶段，即主要功能已完成，但仍需通过持续的测试和用户反馈进行优化。希望有需求的用户积极使用，…
Lustre 与 JuiceFS ：架构设计、文件分布与特性比较

Lustre 与 JuiceFS ：架构设计、文件分布与特性比较
2025-06-18
刘庆
Lustre 作为传统高性能文件系统，以极致性能著称；而 JuiceFS 则以云原生设计和对象存储集成为核心，提供更高的部署灵活性与经济性。为了帮助用户深入理解这两类系统在架构实现、性能优化和运维复杂度上的差异，我们撰写了这篇对比文章，供技术选型时参考。