蒋 园，阳许军

(1.武汉邮电科学研究院，湖北 武汉 430074；2.武汉虹信技术服务有限责任公司 研发部，湖北 武汉 430074)

0 引 言

当前，人脸识别技术在生活中的应用十分普遍且重要，尤其园区的门禁系统中，比如某公司在某幢楼的出入口和楼层的办公室出入口都分别布控摄像机，每天人员通过刷脸进行识别进入公司，摄像机拍摄人脸照片后会将照片存储到文件系统中，在进行检索比对的过程中，特征服务器会将拍摄的照片进行特征提取，对比服务器会将提取的特征码与注册库存放在MySQL中的特征码进行比对来识别当前人物是否是公司员工。而这中间就面临一个问题：选用合适的存储文件系统来存储每天拍摄的海量图片小文件(小于1 M)。目前为止已经出现了一些以Linux为基础的分布式文件系统，以支持高可靠、高性能以及高并发的应用需求[1]。自从谷歌开发了面向集群的大数据分布式文件系统GFS后，相继出现了许多如FastDFS、MogileFS、HDFS、TFS(Taobao FileSystem)等类似的分布式文件系统。这些文件系统的目标都是一致的，都是为了实现高可用性、可伸缩性和高容错性的分布式文件系统需求[2]。但是这些大文件分布式系统往往针对的是TB以上的数据量，一旦存储小文件系统必然面临着性能问题。主要表现在以下几个方面：

(1)元数据的管理效率低下：当今大多的文件系统主要是针对大容量的文件，在磁盘的不同位置会存放着文件的索引，数据，以及目录，从而造成访问一个文件需要访问磁盘的多个地方，但是一旦访问高峰期并发的小文件就会造成磁头大量移动从而降低机械磁盘的读写效率[3]。……