Très probablement non, il ne sera pas un goulot d'étranglement. Il y a une certaine surcharge associée aux jonctions NTFS, mais dans votre scénario, elle devrait être négligeable.
Vous pourriez vous débarrasser de cette surcharge en déplaçant physiquement les données vers le SSD et en n'utilisant pas du tout les jonctions (ce qui me semble être la préoccupation centrale de votre question), mais je doute que vous puissiez mesurer la différence.
Où sont stockées et mises en cache les jonctions ?
Jonctions sont des types de repars les points qui sont toutes stockées dans $Extend\$Reparse métafichier (un autre métafichier plus célèbre est le $MFT ).
Lorsqu'un fichier ou un répertoire est associé à un point de reparsage, NTFS crée un attribut nommé $Reparse pour le point de reparsage. Ce site attribut stocke le code et les données de reparsage. Pour que NTFS puisse facilement localiser facilement tous les points de reparsage sur un volume, un fichier de métadonnées appelé \$Extend\$Reparse stocke les entrées qui relient le fichier de points de reparsage et de répertoire MFT à leurs codes de points de repartition associés. associés. NTFS trie les entrées par numéro d'entrée MFT dans l'ordre suivant $R l'index.
source : Inside Win2K NTFS, Part 1 par Mark Russinovich
Repars le diagramme
![Reparse process]()
source : Inside Win2K NTFS, Part 1 par Mark Russinovich
Il y a eu des commentaires selon lesquels les jonctions sont stockées dans MFT et que MFT est mis en cache. Maintenant que nous savons où sont stockées les jonctions, j'aurais besoin d'une source crédible pour étayer l'affirmation de la mise en cache, que je n'ai pas trouvée.
Donc je ne sais pas, mais je ne pense pas que ça compte.
Existe-t-il un scénario documenté dans lequel la jonction de disques croisés a diminué les performances ?
Oui, ARF s'est heurté à numéro comme ça. Il évaluait la suppression par lots de petits fichiers, et lorsque l'opération était effectuée sur une jonction, le facteur limitant n'était plus l'E/S (comme prévu) mais le CPU. Ce benchmark a également été discuté en détail sur GitHub .
