又到了給大家彙報全年社區工作的時候。2025 年， JuiceFS 企業版發佈的第九年，社區版的第五年。這一年，我們專注一如既往，打造一款高效易用的文件系統。

各項使用指標延續了上一年的增長勢頭，社區版數據量增長 89%，超 1.3 EB；營收連續第三年 100% 增長，是我們持續投入社區的堅實保障。

2025 年，JuiceFS 社區版繼續聚焦通用性，尤其在支持各類 AI 場景的需求。發佈了 Python SDK、增強 Windows 客户端可用性，並加強了對雲原生生態的支持；此外，元數據引擎 SQL 和 TiKV 也進行了針對性優化。今年，團隊與社區成員一道推動了 JuiceFS 的持續迭代，共有 60 位貢獻者參與，新增了 305 個 Issue，合併了 601 個 PR。

在企業版的開發過程中，團隊今年面臨的最大挑戰來自於超大規模數據的管理。隨着自動駕駛等 AI 技術逐漸融入日常生活，數據規模的增長是空前的，在千億文件級別下，元數據管理、數據一致性等方面的管理複雜度指數級增加。為應對這些難題，企業版在元數據分區、網絡性能等核心特性上進行了全面升級。上半年發佈的企業版 5.2 已支持單卷千億規模，即將發佈的 5.3 版本更將支持 5,000 億規模，讓用户不必再為數據規模發愁，JuiceFS 的性能和穩定性也都能夠穩妥保障。

01 社區版：支持 Python SDK、 Windows 客户端可用性大幅提升

JuiceFS 自開源以來已在企業生產環境中得到了長時間的驗證，核心功能逐步趨於穩定。全年發佈了 9 個版本，其中 1.3 版本是繼 2021 年開源以來的第四個重要版本，並作為長期支持版本（LTS）。該版本的主要優化包括：

• 支持 Python SDK ，提升了 AI 和數據科學場景下的靈活性和性能；
• Windows 客户端的優化，增強了工具支持和系統服務掛載能力；
• 備份機制優化，1 億文件備份分鐘級完成；
• 集成 Apache Ranger，JuiceFS 支持大數據場景中的細粒度的權限管理；
• 元數據引擎方面，SQL 和 TiKV 的性能提升，在超大規模場景下表現更加高效。

下半年，團隊開始積極籌備 1.4 ，計劃新增多個特性，包括用户和用户組 Quota 支持、Redis 客户端緩存支持、LRU 緩存支持、SMB/CIFS 支持、Hadoop Kerberos 支持、S3 Gateway 優化、Sync 工具斷點續傳，數據商業算法加密支持，預讀策略優化、批量刪除優化和周邊工具優化等 ，以進一步提升系統的性能和穩定性。

JuiceFS CSI Driver 在過去一年發佈了 18 個版本，持續優化 JuiceFS 在 Kubernetes 等環境中的存儲效率和穩定性。新增功能包括卷路徑健康狀態檢測、同一文件系統共享 Mount Pod 功能、支持 Kubernetes 原生 Sidecar，以及 Dashboard 的 CacheGroup 管理。此外，還進行了性能和可靠性優化，不僅提升了穩定性，同時改進了多 Pod 配置和容器化應用的兼容性。

JuiceFS Operator，新增了定時緩存預熱 功能，提升業務訪問數據的性能；支持按副本部署的 CacheGroup，實現了緩存高可用性；並引入 Sync 功能，在 Kubernetes 環境中高效同步數據，確保一致性。

02 企業版：單卷千億規模文件，強勁性能與穩定性保障

2025 年上半年，JuiceFS 企業版 5.2 版本發佈，單個文件系統突破千億文件的規模，並顯著提升了超大規模集羣的穩定性和分佈式緩存的網絡性能。為了實現這一目標，團隊投入了大量時間和精力進行優化，特別是在處理超大數據集和高併發訪問時的性能提升。該版本已在多個企業的生產環境中得到驗證，單卷千億文件規模下保持 1 毫秒元數據時延水平。同時，分佈式緩存網絡性能優化，TCP 網絡下大幅減少 CPU 開銷，同時提升網絡帶寬利用率。在 100 台 GCP 100Gbps 節點的環境下，聚合讀帶寬達到 1.2 TB/s，接近滿負荷利用 TCP/IP 網絡帶寬。

此外， Python SDK 實現了 fsspec 兼容、按需導入對象存儲文件，可以更方便的訪問對象存儲存量數據、解決特殊場景中的讀放大問題以及提升全局 QoS 能力，進一步增強了系統的靈活性和性能。

多分區架構是 JuiceFS 應對千億文件規模的關鍵技術之一，保證了系統的高擴展性和高併發處理能力。下半年我們的核心工作集中在 5.3 版本，對多分區架構進行了全面優化，分區限制從 256 個提升至 1,024 個，可實現單卷超過 5,000 億文件的存儲和訪問需求。

這背後是一系列複雜的工作，包括系統化整理跨分區鏈接實現，並實現後台自檢機制，提升集羣的可靠性與穩定性；開發熱點監測與自動遷移工具，高效處理熱點問題；優化分佈式緩存管理，減少緩存衝突並提高併發性能；此外，為了進一步優化分佈式網絡的性能，在這個版本中首次引入了 RDMA 技術，目前處於實驗階段，測試結果顯示其在穩定性和 CPU 使用率方面優於 TCP 協議。5.3 版本將於 1 月發佈，更多細節，歡迎關注。

03 社區發展，第 5 年高速成長，數據總量超 1.3EB

目前，JuiceFS GitHub star 超 12.6K；JuiceFS 下載量突破了 5 萬次，CSI Driver 的下載量超過了 500 萬次；中文社區已經有 10 個微信羣組，Slack 英文社區也達千人。

社區版開源的第 5 年，也是快速增長的第 5 個年頭。用户上報數據顯示，JuiceFS 的各項關鍵數據延續了增長趨勢：

• 文件系統 590K+，增長 82%
• 活躍客户端 150K+，增長 46%
• 文件數量 4000 億+，增長 43%
• 數據總量 1.3EiB+，增長 89%

今年，我們在多個行業大會分享實踐，KCD 、開源年會、CommunityOverCode Asia 等，感謝這些大會主辦方對 JuiceFS 的認可；在海外行業會議也展露頭腳，參與了 KubeCon+CloudNative Con North America、Opensource Summit Japan、SNIA Developer Conference 等。

為了更好地為用户提供支持，我們定期舉辦 Office Hours，介紹新功能、解答疑問；同時，舉辦了 11 場 Meetup，幫助不同行業的用户更有信心地將 JuiceFS 應用於生產環境。案例涵蓋自動駕駛、生成式 AI、AI 基礎平台、量化投資、生命醫藥等多個領域。（查看所有案例）

特別感謝以下今年參與分享的用户，他們的實踐經驗為社區提供了寶貴的參考：

1. 丁聰，Lepton AI，加速 AI 訓推：構建多租户、低延遲雲存儲平台
2. 孫瑋，中國科學院計算所，基於 JuiceFS 的大模型訓推平台存儲演進之路
3. 鄭澤東，百圖生科，基於 JuiceFS 構建生命科學大模型存儲平台，成本降 90%
4. 吳松林，攜程，穩定且高性價比的大模型存儲：攜程 10PB 級 JuiceFS 工程實踐
5. 唐義凡，合合信息，基於 JuiceFS 構建統一存儲，支撐 PB 級 AI 訓練
6. 繆昌新，階躍星辰，如何利用 JuiceFS 打造高效經濟的大模型存儲平台
7. 可加，稿定科技，多雲架構下的 AI 存儲挑戰與 JuiceFS 實踐
8. 鄧君宇，九識智能，基於 JuiceFS 的自動駕駛多雲億級文件存儲
9. 高玉堂， Ariste AI，JuiceFS + MinIO：量化投資高性能存儲實踐
10. 李威宇，光影煥像，基於 JuiceFS 搭建 3D AIGC 存儲平台，數據性能 2 倍提升
11. 劉道全，始智 AI，基於 JuiceFS 打造高性能、低成本 AI 模型管理存儲平台
12. 高楊，酷睿程，自動駕駛百 PB 級雲原生存儲案例
13. 曾奧涵，智譜 AI，大模型訓練基礎設施落地實踐

親愛的社區夥伴們，我們一起度過了充實的一年。JuiceFS 從一個開源新秀，成長為今天 AI 業務中備受信任的選擇，衷心感謝每一位社區成員的參與與支持，感謝你們在羣裏解答問題、分享實踐、貢獻代碼！

新的一年裏，JuiceFS 將繼續為你的工作帶來更高效、更輕鬆的體驗。