在这篇文章中，我们将深入探讨 Just a Bunch Of Disks (JBOD) 这一经典存储概念在 2026 年的技术前沿。虽然 JBOD 的基本定义在过去几十年中保持相对稳定——即“将多个硬盘组装在同一个存储 enclosure（机箱/外壳）中，但并不将它们配置为 RAID 阵列”——但在现代软件工程和 AI 原生应用的驱动下，我们对 JBOD 的使用方式、管理策略以及开发范式都发生了革命性的变化。
正如我们所知，JBOD 通过将所有磁盘组合在一起，使它们在操作系统中显示为单一的一个磁盘。这在 2026 年显得尤为重要，因为随着大语言模型（LLM）和多模态数据集的爆炸式增长，我们需要一种既经济又灵活的方式来处理海量的冷热数据。让我们重新审视一下 JBOD 的核心价值，并结合最新的工程实践进行扩展。
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JBOD 的现代优势与 2026 年视角
在传统的认知中，JBOD 的优势主要包括减少数据丢失风险（通过磁盘空间合并）和成本效益高。但在 2026 年，我们看重的是它与现代敏捷开发流程的契合度：
- 极致的成本效益与横向扩展：由于 NVMe SSD 和大容量 SATA 磁盘的价格持续走低，JBOD 相比于复杂的全闪存 RAID 阵列更加具有成本效益。我们可以在不中断服务的情况下，轻松地向 JBOD enclosure 中添加不同容量、不同介质的驱动器（如混用 HDD 和 NVMe），这种“混用”能力在处理分层存储数据时非常关键。
- AI 开发中的灵活性：在训练 AI 模型时，我们经常需要海量的临时数据集。JBOD 允许我们快速挂载巨大的逻辑卷，而无需担心 RAID 重建带来的性能损耗。
JBOD 与 RAID：基于决策的对比
在我们最近的一个大型数据中心迁移项目中，团队面临了一个经典的选择：是使用传统的 RAID 5/6，还是转向 JBOD 结合软件定义存储？让我们来对比一下：
- 性能与吞吐量：在 JBOD 中，即使有多个驱动器同时在运行，单一的顺序读写性能并不会像 RAID 0 那样叠加。但在 2026 年，我们通常使用分布式文件系统（如 Ceph 或 MinIO）构建在 JBOD 之上，从而在网络层获得聚合性能。
- 数据风险与容错：RAID 提供硬件级别的冗余，而 JBOD 本身不提供冗余。这意味着如果 JBOD enclosure 中的驱动器发生物理故障，数据恢复完全依赖于上层应用或备份。这听起来是个缺点，但在“无状态计算”和“微服务”架构盛行的今天，我们更倾向于在应用层处理数据副本，而不是依赖底层硬件。
2026 年前沿技术整合：软件定义存储与 AI
随着 Agentic AI（自主 AI 代理） 的兴起，存储系统不再仅仅是被动地存放数据，而是需要智能地配合 AI 进行数据调度。我们来看看如何在现代开发中将 JBOD 转化为一个智能存储层。
1. 针对 AI 训练数据池的工程化实现
在 AI 原生应用中，我们经常需要处理非结构化数据。直接使用 JBOD 提供的裸磁盘块是非常危险的，我们需要一层软件抽象。
场景分析：假设我们正在构建一个多模态 LLM，需要从数百个硬盘中并行读取视频和文本数据。使用传统的 RAID 重建可能需要数天，而在 JBOD 上，我们可以结合 SPDK (Storage Performance Development Kit) 和用户态驱动来绕过内核开销。
代码示例 1：使用 Python 检测并初始化 JBOD 阵列（模拟环境）
在我们的开发工作流中，我们经常使用脚本来自动发现新的磁盘。这是一个使用现代 Python 库进行磁盘管理的简化示例。
import os
import glob
from typing import List
class JBODManager:
"""
一个用于管理 JBOD 阵列的类。
在生产环境中，这通常会调用系统 API 或 cloud-provider SDK。
"""
def __init__(self):
self.disks = []
def scan_disks(self) -> List[str]:
"""
扫描系统中的可用磁盘（非模拟版需读取 /dev/disk/by-id/）
这对于自动扩容非常关键。
"""
# 模拟扫描 Linux 下的磁盘设备
# 我们排除系统盘，只保留数据盘
potential_disks = glob.glob(‘/dev/sd*‘)
valid_disks = [d for d in potential_disks if self._is_data_disk(d)]
self.disks = valid_disks
return self.disks
def _is_data_disk(self, disk_path: str) -> bool:
"""
辅助函数：判断是否为可用的数据盘。
在真实场景中，我们会检查 /sys/block/.../size 或使用 lsblk。
"""
# 这里我们做一个简化的假设，排除 sda（通常是系统盘）
return ‘sda‘ not in disk_path and not disk_path.endswith(‘[0-9]‘)
def create_volume_spanning(self, disk_paths: List[str]) -> str:
"""
逻辑上将多个 JBOD 磁盘合并。
在 2026 年，我们更倾向于使用 MergerFS 或类似工具。
"""
if not disk_paths:
raise ValueError("没有可用的磁盘进行合并")
print(f"正在将以下磁盘合并为单一卷: {disk_paths}")
# 实际操作会涉及到 ‘mkfs‘ 和 ‘mount‘
# 这里我们返回逻辑挂载点
return "/mnt/jbod_pool_01"
# 让我们来看一个实际的例子
if __name__ == "__main__":
manager = JBODManager()
disks = manager.scan_disks()
print(f"发现了 {len(disks)} 个 JBOD 磁盘。")
if len(disks) > 0:
mount_point = manager.create_volume_spanning(disks)
print(f"JBOD 卷已挂载至: {mount_point}")
代码深度解析：
在这个例子中，我们定义了一个 INLINECODE84a755a0 类。你可能已经注意到，我们在代码中加入了类型注解。这是现代 AI 辅助编程（如 Cursor 或 GitHub Copilot）的标准实践，它能让 AI 更好地理解我们的意图。在生产环境中，我们绝对不能直接对裸盘进行 INLINECODE71ca456e 操作，必须先通过文件系统层（如 ZFS 或 Btrfs）进行封装，以防止数据损坏。
2. LLM 驱动的存储监控与调试
在 2026 年，运维不再是看仪表盘，而是与对话式 AI 交互。当我们的 JBOD 阵列出现 I/O 瓶颈时，我们可以利用 LLM 快速分析日志。
代码示例 2：结合 AI 辅助的磁盘性能分析器
我们可以编写一个脚本，收集磁盘的 I/O 统计信息，并格式化为 AI 易于理解的 Prompt。
import psutil
import json
def get_disk_io_stats():
"""
获取当前系统的磁盘 I/O 统计数据。
在微服务架构中，这些指标会被推送到 Prometheus/Grafana。
"""
disk_stats = []
partitions = psutil.disk_partitions()
for partition in partitions:
usage = psutil.disk_usage(partition.mountpoint)
# 获取读写速率（需要间隔采样，这里简化为快照）
io_counters = psutil.disk_io_counters(perdisk=True)
device_name = partition.device.split(‘/‘)[-1]
stat_data = {
"device": device_name,
"mountpoint": partition.mountpoint,
"total_gb": round(usage.total / (1024**3), 2),
"used_percent": round(usage.percent, 2),
"fstype": partition.fstype
}
disk_stats.append(stat_data)
return disk_stats
# 模拟生成给 AI 分析的上下文
def analyze_performance_with_ai(stats):
prompt_context = f"""
你是一个存储系统专家。当前我们的 JBOD 阵列状态如下：
{json.dumps(stats, indent=2)}
请分析是否存在性能瓶颈（例如某块磁盘利用率过高），
并建议是否需要进行数据重平衡或扩容。
"""
# 在真实场景中，这里会调用 OpenAI API 或本地 LLM
print("=== 发送给 AI 的分析请求 ===")
print(prompt_context)
# 运行示例
stats = get_disk_io_stats()
print(json.dumps(stats, indent=4, ensure_ascii=False))
analyze_performance_with_ai(stats)
3. 边界情况与容灾策略
在使用 JBOD 时，我们踩过很多坑。你可能会遇到这样的情况：当你拔掉一块正在写入数据的硬盘时，整个逻辑卷可能会变得不可读，或者导致文件系统进入只读模式。
如何解决这个问题：
在我们的最佳实践中，我们不再使用简单的线性卷。我们建议在 JBOD 硬件之上，部署分布式文件系统或对象存储层。
代码示例 3：模拟数据分片与副本策略
以下是一个简单的概念性代码，展示了如何在不使用 RAID 的情况下，在应用层实现数据冗余。这对于需要高可用性的 AI 应用至关重要。
import hashlib
import os
class SoftJBODController:
"""
模拟一个软件定义的 JBOD 控制器。
它不是单纯的磁盘合并，而是执行简单的文件级条带化。
警告：生产环境请使用 Ceph 或 GlusterFS。
"""
def __init__(self, disk_mount_points: list):
self.disks = disk_mount_points
def _get_target_disk(self, filename: str) -> str:
"""
根据文件名哈希值决定存储到哪个磁盘。
这确保了即使是简单的 JBOD 也能做到某种程度的负载均衡。
"""
hash_val = int(hashlib.md5(filename.encode(‘utf-8‘)).hexdigest(), 16)
index = hash_val % len(self.disks)
return self.disks[index]
def save_file(self, filename: str, content: str):
target_disk = self._get_target_disk(filename)
full_path = os.path.join(target_disk, filename)
# 确保目录存在
os.makedirs(target_disk, exist_ok=True)
with open(full_path, ‘w‘) as f:
f.write(content)
print(f"文件 ‘{filename}‘ 已保存至磁盘: {target_disk}")
def read_file(self, filename: str) -> str:
target_disk = self._get_target_disk(filename)
full_path = os.path.join(target_disk, filename)
try:
with open(full_path, ‘r‘) as f:
return f.read()
except FileNotFoundError:
# 处理边界情况：磁盘故障导致文件丢失
return f"错误：无法在 {target_disk} 找到文件。"
# 使用示例
# 假设我们有两个挂载点 /mnt/disk1 和 /mnt/disk2
controller = SoftJBODController([‘/mnt/disk1‘, ‘/mnt/disk2‘])
controller.save_file(‘model_weights.bin‘, ‘...大量张量数据...‘)
print(controller.read_file(‘model_weights.bin‘))
常见陷阱与未来展望
在过去的几年里，我们在 JBOD 的使用中积累了一些宝贵的经验。首先，千万不要低估碎片整理的重要性。在 JBOD 配置下，如果文件系统没有优化，随着时间推移，读写性能会显著下降。其次，热插拔不仅仅是硬件特性，如果你的操作系统内核或驱动（尤其是 Windows 下的存储空间驱动）没有配置好，热插拔可能会导致系统崩溃。
展望未来，随着 AI 原生应用 的普及，JBOD 将作为对象存储的底层物理载体，扮演“AI 数据湖”的基础角色。我们不再关注单块盘的 RAID 级别，而是关注如何通过 Erasure Coding（纠删码）在软件层保护数据。
总结：JBOD 在 2026 年的地位
综上所述，JBOD 并没有过时，而是进化为了软件定义存储的基石。对于需要海量存储、低成本预算以及高灵活性的应用——特别是涉及大规模数据集处理和 AI 训练的场景——JBOD 配合现代软件栈依然是我们的首选方案。通过结合 Vibe Coding 这样的现代开发范式，我们可以快速构建出能够智能管理物理磁盘的应用程序，将繁琐的存储管理自动化。
在这篇文章中，我们不仅回顾了基础知识，还深入探讨了如何编写生产级代码来管理 JBOD。希望这些经验和代码示例能帮助你在下一个 2026 年级的项目中做出明智的技术选型。