性能瓶颈常源于os/io默认用法：应复用*os.File句柄而非频繁open/close，合理设置bufio缓冲（大文件顺序读用64KB–256KB），并发读用ReadAt避免offset竞争，并用sync.Pool管理高频句柄。
Go 程序做大量文件 I/O 时，性能瓶颈往往不出现在业务逻辑，而在于 os 和 io 包的默认用法——比如频繁调用 os.Open、小缓冲读写、未复用句柄、忽略系统页缓存特性等。
避免每次操作都 os.Open / os.Close
反复打开关闭同一文件（尤其在循环中）会触发多次系统调用和 inode 查找，开销远超预期。Linux 下每个 open() 都要走 VFS 层、权限检查、路径解析。
- 对需多次读/写的文件，优先复用
*os.File句柄，用file.Seek(0, io.SeekStart)重置位置 - 若需并发读，可考虑
file.ReadAt配合偏移量，避免竞争file.offset - 注意：长时间持有句柄需防范 fd 泄漏，建议配合
sync.Pool管理高频复用的*os.File（仅限可信路径+固定生命周期场景）
用对缓冲区大小：别迷信 bufio.NewReader 默认值
bufio.NewReader 默认 4KB 缓冲，在 SSD 或大文件顺序读场景下太小；但在高并发小文件读时又可能浪费内存。关键看访问模式。
- 顺序读大文件（>1MB）：把缓冲设为 64KB～256KB，减少系统调用次数；实测在 NVMe 上，64KB 比 4KB 提升约 3.2× 吞吐
- 随机读小文件（file.Read，跳过
bufio一层间接，反而更快 - 写文件时，
bufio.NewWriterSize(file, 1 比默认更稳，尤其配合w.Flush()控制落盘时机
慎用 os.Stat 和 os.IsNotExist
os.Stat 是完整元数据获取，包含 atime/mtime/ctime/inode/size 等，比单纯判断存在慢得多。很多代码写成 if _, err := os.Stat(path); os.IsNotExist(err) { ... }，其实只想要“是否存在”。
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- 仅判断存在性：改用
_, err := os.Lstat(path)（跳过符号链接解析）或更轻量的os.ReadFile(path, os.O_RDONLY|os.O_CLOEXEC)错误判据（Linux 5.6+ 支持O_PATH，但 Go 标准库未暴露） - 批量判断多个路径时，用
filepath.WalkDir一次遍历，而非对每个路径单独Stat - 注意：
os.IsNotExist只匹配syscall.ENOENT，某些 NFS 或容器挂载场景返回syscall.EACCES，需额外判断
绕过用户态缓冲：用 syscall.Open + syscall.Read 直接系统调用
当标准库无法满足极致控制（如零拷贝预读、自定义 POSIX_FADV_DONTNEED、绑定 CPU 核心），就得下到 syscall 层。但这不是常规优化手段，而是兜底方案。
- 适用场景：日志采集器、数据库 WAL 写入、实时音视频帧文件批处理
- 必须手动管理
fd生命周期，错误时调用syscall.Close(fd)，不能依赖 GC - 读写需自行处理 EINTR 重试，且无法直接复用
io.Reader接口，后续处理链路要重写 - 跨平台成本高：Windows 对应
syscall.CreateFile+syscall.ReadFile，行为差异大，不建议盲目移植
真正卡住 Golang 文件性能的，常常是「以为自己在优化」的动作：比如给小文件加 bufio、在热循环里反复 Stat、用 ioutil.ReadFile 读 GB 级文件。先用 strace -e trace=openat,read,write,fsync 看真实系统调用频次和大小，再决定动哪一层。 syscall 层之下还有 page cache、ext4 journal、SSD FTL，越往底层走，可控性越强，但也越难收场。
