FSCTL_ENUM_USN_DATA を使用した NTFS ボリューム上のファイル変更の効率的な検出
バックグラウンド
各ファイルのアーカイブ ビットをチェックする既存のバックアップ方法は、速度が遅くなる可能性があり、大規模なファイル システムでは非効率的です。この方法では、一時ファイルを含むすべてのファイルをスキャンする必要があり、バックアップ プロセスに時間がかかる可能性があります。
ファイル システム USN を使用した代替アプローチ
より効率的な方法には、ファイル システム USN (更新シーケンス) を使用することが含まれます。番号) ジャーナルを変更します。ファイルシステム USN は、ファイルの作成、削除、変更など、ファイル システムに加えられた各変更の記録を提供します。
FSCTL_ENUM_USN_DATA の仕組み
NTFS ボリューム上の変更を検出するには、 FSCTL_ENUM_USN_DATA 制御コード。この制御コード:
- 現在存在するファイルのみを含め、ボリューム上のすべてのファイルを列挙します。
-
以下を含む各ファイルの重要なデータを取得します。
- ファイルフラグ
- USN
- ファイル名
- 親ファイル参照番号
変更検出の実装
変更を検出するには:
- ファイル システム USN データの取得: FSCTL_QUERY_USN_JOURNAL を使用してシステムの最大 USN (maxusn) を取得します。
- USN レコードの列挙: FSCTL_ENUM_USN_DATA を使用してループを使用して USN レコードを反復処理します。
- 関連レコードの特定: フラグをチェックし、USN を比較して、作成、削除、または変更されたファイルを検出します。
- 親パスの解決: 親ファイルの参照番号をディレクトリのファイル参照番号と照合して、完全なファイル パスを取得します。
C のコード例
このアプローチを示すコード スニペットは次のとおりです:
<code class="c++">DWORDLONG nextid; DWORDLONG filecount = 0; DWORD starttick, endtick; // Allocate memory for USN records void * buffer = VirtualAlloc(NULL, BUFFER_SIZE, MEM_RESERVE | MEM_COMMIT, PAGE_READWRITE); // Open volume handle HANDLE drive = CreateFile(L"\\?\c:", GENERIC_READ, FILE_SHARE_DELETE | FILE_SHARE_READ | FILE_SHARE_WRITE, NULL, OPEN_ALWAYS, FILE_FLAG_NO_BUFFERING, NULL); // Get volume USN journal data USN_JOURNAL_DATA * journal = (USN_JOURNAL_DATA *)buffer; if (!DeviceIoControl(drive, FSCTL_QUERY_USN_JOURNAL, NULL, 0, buffer, BUFFER_SIZE, &bytecount, NULL)) { (...) } maxusn = journal->MaxUsn; MFT_ENUM_DATA mft_enum_data; mft_enum_data.StartFileReferenceNumber = 0; mft_enum_data.LowUsn = 0; mft_enum_data.HighUsn = maxusn; while (...) { if (!DeviceIoControl(drive, FSCTL_ENUM_USN_DATA, &mft_enum_data, sizeof(mft_enum_data), buffer, BUFFER_SIZE, &bytecount, NULL)) { (...) } nextid = *((DWORDLONG *)buffer); USN_RECORD * record = (USN_RECORD *)((USN *)buffer + 1); USN_RECORD * recordend = (USN_RECORD *)(((BYTE *)buffer) + bytecount); while (record RecordLength); } mft_enum_data.StartFileReferenceNumber = nextid; }</code>
パフォーマンスに関する考慮事項
FSCTL_ENUM_USN_DATA を使用するアプローチは次のことを実現します:
- 高速列挙プロセス: 1 秒あたり 6000 レコードを超える処理が可能。
- 効率的なフィルタリング: 関連するファイル変更レコードのみが分析され、一時ファイルからのオーバーヘッドが排除されます。
- 潜在的制限事項: 非常に大規模なボリュームではパフォーマンスが異なる場合がありますが、通常はアーカイブ ビットをチェックするより効率的です。
追加メモ
- Windows では MFT_ENUM_DATA を MFT_ENUM_DATA_V0 に置き換えてください。 Windows 7 より後のバージョン。
- ファイル参照番号は 32 ビットとして出力されますが、これは間違いです。製品コードでは、64 ビット値を使用することをお勧めします。
以上がFSCTL_ENUM_USN_DATA を使用して NTFS ボリューム上のファイル変更を効率的に検出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。


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