Implementasi Direktori
Pemilihan dalam algoritma alokasi direktori dan manajemen direktori mempunyai efek yang besar dalam efisiensi, performa, dan kehandalan dari sistem berkas.
Linear List
Metode paling sederhana dalam mengimplementasikan sebuah direktori adalah dengan menggunakan linear list dari nama berkas dengan penunjuk ke blok data. Linear list dari direktori memerlukan pencarian searah untuk mencari suatu direktori didalamnya. Metode sederhana untuk di program tetapi memakan waktu lama ketika dieksekusi. Untuk membuat berkas baru kita harus mencari di dalam direktori untuk meyakinkan bahwa tidak ada berkas yang bernama sama. Lalu kita tambahkan sebuah berkas baru pada akhir direktori. Untuk menghapus sebuah berkas, kita mencari berkas tersebut dalam direktori, lalu melepaskan tempat yang dialokasikan untuknya. Untuk menggunakan kembali suatu berkas dalam direktori kita dapat melakukan beberapa hal. Kita dapat menandai berkas tersebut sebagai tidak terpakai (dengan menamainya secara khusus, seperti nama yang kosong, atau bit terpakai atau tidak yang ditambahkan pada berkas), atau kita dapat menambahkannya pada daftar direktori bebas. Alternatif lainnya kita dapat menyalin ke tempat yang dikosongkan pada direktori. Kita juga bisa menggunakan linked list untuk mengurangi waktu untuk menghapus berkas. Kelemahan dari linear list ini adalah percarian searah untuk mencari sebuah berkas. Direktori yang berisi informasi sering digunakan, implementasi yang lambat pada cara aksesnya akan menjadi perhatian pengguna. Faktanya, banyak sistem operasi mengimplementasikan 'software cache' untuk menyimpan informasi yang paling sering digunakan. Penggunaan 'cache' menghindari pembacaan informasi berulang-ulang pada disk. Daftar yang telah diurutkan memperbolehkan pencarian biner dan mengurangi waktu rata-rata pencarian. Bagaimana pun juga penjagaan agar daftar tetap terurut dapat merumitkan operasi pembuatan dan penghapusan berkas, karena kita perlu memindahkan sejumlah direktori untuk mengurutkannya. Tree yang lebih lengkap dapat membantu seperti B-tree. Keuntungan dari daftar yang terurut adalah kita dapatkan daftar direktori yang terurut tanpa pengurutan yang terpisah.
Metode paling sederhana dalam mengimplementasikan sebuah direktori adalah dengan menggunakan linear list dari nama berkas dengan penunjuk ke blok data. Linear list dari direktori memerlukan pencarian searah untuk mencari suatu direktori didalamnya. Metode sederhana untuk di program tetapi memakan waktu lama ketika dieksekusi. Untuk membuat berkas baru kita harus mencari di dalam direktori untuk meyakinkan bahwa tidak ada berkas yang bernama sama. Lalu kita tambahkan sebuah berkas baru pada akhir direktori. Untuk menghapus sebuah berkas, kita mencari berkas tersebut dalam direktori, lalu melepaskan tempat yang dialokasikan untuknya. Untuk menggunakan kembali suatu berkas dalam direktori kita dapat melakukan beberapa hal. Kita dapat menandai berkas tersebut sebagai tidak terpakai (dengan menamainya secara khusus, seperti nama yang kosong, atau bit terpakai atau tidak yang ditambahkan pada berkas), atau kita dapat menambahkannya pada daftar direktori bebas. Alternatif lainnya kita dapat menyalin ke tempat yang dikosongkan pada direktori. Kita juga bisa menggunakan linked list untuk mengurangi waktu untuk menghapus berkas. Kelemahan dari linear list ini adalah percarian searah untuk mencari sebuah berkas. Direktori yang berisi informasi sering digunakan, implementasi yang lambat pada cara aksesnya akan menjadi perhatian pengguna. Faktanya, banyak sistem operasi mengimplementasikan 'software cache' untuk menyimpan informasi yang paling sering digunakan. Penggunaan 'cache' menghindari pembacaan informasi berulang-ulang pada disk. Daftar yang telah diurutkan memperbolehkan pencarian biner dan mengurangi waktu rata-rata pencarian. Bagaimana pun juga penjagaan agar daftar tetap terurut dapat merumitkan operasi pembuatan dan penghapusan berkas, karena kita perlu memindahkan sejumlah direktori untuk mengurutkannya. Tree yang lebih lengkap dapat membantu seperti B-tree. Keuntungan dari daftar yang terurut adalah kita dapatkan daftar direktori yang terurut tanpa pengurutan yang terpisah.
Hash Table
Struktur data lainnya yang juga digunakan untuk direktori berkas adalah hash table. Dalam metode ini linear list menyimpan direktori, tetapi struktur data hash juga digunakan. Hash table mengambil nilai yang dihitung dari nama berkas dan mengembalikan sebuah penunjuk ke nama berkas yang ada di-linear list. Maka dari itu dapat memotong banyak biaya pencarian direktori. Memasukkan dan menghapus berkas juga lebih mudah dan cepat. Meski demikian beberapa aturan harus dibuat untuk mncegah tabrakan, situasi dimana dua nama berkas pada hash mempunyai tempat yang sama. Kesulitan utama dalam hash table adalah ukuran tetap dari hash table dan ketergantungan dari fungsi hash dengan ukuran hash table. Sebagai contoh, misalkan kita membuat suatu linear-probing hash table yang dapat menampung 64 data. Fungsi hash mengubah nama berkas menjadi nilai dari 0 sampai 63. Jika kita membuat berkas ke 65 maka ukuran tabel hash harus diperbesar sampai misalnya 128 dan kita membutuhkan suatu fungsi hash yang baru yang dapat memetakan nama berkas dari jangkauan 0 sampai 127, dan kita harus mengatur data direktori yang sudah ada agar memenuhi fungsi hash yang baru. Sebagai alternatif dapat digunakan chained-overflow hash table, setiap hash table mempunyai daftar yang terkait (linked list) dari pada nilai individual dan kita dapat mengatasi tabrakan dengan menambah tempat pada daftar terkait tersebut. Pencarian dapat menjadi lambat, karena pencarian nama memerlukan tahap pencarian pada daftar terkait. Tetapi operasi ini lebih cepat dari pada pencarian linear terhadap seluruh direktori.
Struktur data lainnya yang juga digunakan untuk direktori berkas adalah hash table. Dalam metode ini linear list menyimpan direktori, tetapi struktur data hash juga digunakan. Hash table mengambil nilai yang dihitung dari nama berkas dan mengembalikan sebuah penunjuk ke nama berkas yang ada di-linear list. Maka dari itu dapat memotong banyak biaya pencarian direktori. Memasukkan dan menghapus berkas juga lebih mudah dan cepat. Meski demikian beberapa aturan harus dibuat untuk mncegah tabrakan, situasi dimana dua nama berkas pada hash mempunyai tempat yang sama. Kesulitan utama dalam hash table adalah ukuran tetap dari hash table dan ketergantungan dari fungsi hash dengan ukuran hash table. Sebagai contoh, misalkan kita membuat suatu linear-probing hash table yang dapat menampung 64 data. Fungsi hash mengubah nama berkas menjadi nilai dari 0 sampai 63. Jika kita membuat berkas ke 65 maka ukuran tabel hash harus diperbesar sampai misalnya 128 dan kita membutuhkan suatu fungsi hash yang baru yang dapat memetakan nama berkas dari jangkauan 0 sampai 127, dan kita harus mengatur data direktori yang sudah ada agar memenuhi fungsi hash yang baru. Sebagai alternatif dapat digunakan chained-overflow hash table, setiap hash table mempunyai daftar yang terkait (linked list) dari pada nilai individual dan kita dapat mengatasi tabrakan dengan menambah tempat pada daftar terkait tersebut. Pencarian dapat menjadi lambat, karena pencarian nama memerlukan tahap pencarian pada daftar terkait. Tetapi operasi ini lebih cepat dari pada pencarian linear terhadap seluruh direktori.
0 komentar:
Posting Komentar