struct tee_fs_fd {
    struct tee_fs_htree *ht;              // 哈希树句柄
    int fd;                               // 底层文件描述符  
    struct tee_fs_dirfile_fileh dfh;      // 目录文件句柄
    const TEE_UUID *uuid;                 // TA UUID
};

struct tee_fs_dir {
    struct tee_fs_dirfile_dirh *dirh;     // 目录句柄
    int idx;                              // 当前索引
    struct tee_fs_dirent d;               // 目录项
    const TEE_UUID *uuid;                 // TA UUID
};

#define BLOCK_SHIFT     12                // 块大小位移
#define BLOCK_SIZE      (1 << BLOCK_SHIFT)  // 4KB块大小

static int pos_to_block_num(int position)
{
    return position >> BLOCK_SHIFT;       // 位置转换为块号
}

static void *get_tmp_block(void)
{
    return mempool_alloc(mempool_default, BLOCK_SIZE);
}

static void put_tmp_block(void *tmp_block)
{
    mempool_free(mempool_default, tmp_block);
}

static TEE_Result out_of_place_write(struct tee_fs_fd *fdp, size_t pos,
                                     const void *buf_core,
                                     const void *buf_user, size_t len)
{
    size_t start_block_num = pos_to_block_num(pos);
    size_t end_block_num = pos_to_block_num(pos + len - 1);
    size_t remain_bytes = len;
    uint8_t *block = get_tmp_block();
    struct tee_fs_htree_meta *meta = tee_fs_htree_get_meta(fdp->ht);
    
    if (!block)
        return TEE_ERROR_OUT_OF_MEMORY;
    
    // 逐块处理写入数据
    while (start_block_num <= end_block_num) {
        size_t offset = pos % BLOCK_SIZE;
        size_t size_to_write = MIN(remain_bytes, (size_t)BLOCK_SIZE);
        
        if (size_to_write + offset > BLOCK_SIZE)
            size_to_write = BLOCK_SIZE - offset;
        
        // 如果是部分块写入，先读取原始块
        if (start_block_num * BLOCK_SIZE < ROUNDUP(meta->length, BLOCK_SIZE)) {
            res = tee_fs_htree_read_block(&fdp->ht, start_block_num, block);
            if (res != TEE_SUCCESS)
                goto out;
        } else {
            memset(block, 0, BLOCK_SIZE);  // 新块清零
        }
        
        // 复制数据到块缓冲区
        if (buf_core) {
            memcpy(block + offset, data_core_ptr, size_to_write);
            data_core_ptr += size_to_write;
        } else {
            res = copy_from_user(block + offset, data_user_ptr, size_to_write);
            if (res != TEE_SUCCESS)
                goto out;
            data_user_ptr += size_to_write;
        }
        
        // 写入块到哈希树
        res = tee_fs_htree_write_block(&fdp->ht, start_block_num, block);
        if (res != TEE_SUCCESS)
            goto out;
        
        pos += size_to_write;
        remain_bytes -= size_to_write;
        start_block_num++;
    }
    
out:
    put_tmp_block(block);
    return res;
}

const struct tee_file_operations ree_fs_ops = {
    .open = ree_fs_open_dfh,
    .create = ree_fs_create_dfh,
    .close = ree_fs_close_dfh,
    .read = ree_fs_read_dfh,
    .write = ree_fs_write_dfh,
    .truncate = ree_fs_truncate_dfh,
    .rename = ree_fs_rename_dfh,
    .remove = ree_fs_remove_dfh,
    .opendir = ree_fs_opendir_dfh,
    .readdir = ree_fs_readdir_dfh,
    .closedir = ree_fs_closedir_dfh
};

#define RPMB_STORAGE_START_ADDRESS      0
#define RPMB_FS_FAT_START_ADDRESS       512
#define RPMB_BLOCK_SIZE_SHIFT           8       // 256字节块
#define RPMB_FS_MAGIC                   0x52504D42
#define FS_VERSION                      2
#define FILE_IS_ACTIVE                  (1u << 0)
#define FILE_IS_LAST_ENTRY              (1u << 1)
#define TEE_RPMB_FS_FILENAME_LENGTH     224
#define TMP_BLOCK_SIZE                  4096U
#define RPMB_MAX_RETRIES                10

struct rpmb_fs_parameters {
    uint32_t fat_start_address;    // FAT起始地址
    uint32_t max_rpmb_address;     // RPMB最大地址
};

struct rpmb_fat_entry {
    uint32_t start_address;                         // 文件起始地址
    uint32_t data_size;                            // 数据大小
    uint32_t flags;                                // 标志位
    uint32_t unused;                               // 保留字段
    uint8_t fek[TEE_FS_KM_FEK_SIZE];              // 文件加密密钥
    char filename[TEE_RPMB_FS_FILENAME_LENGTH];    // 文件名
};

struct rpmb_fat_entry_dir {
    struct rpmb_fat_entry *rpmb_fat_entry_buf;  // FAT条目缓冲区
    uint32_t idx_curr;                          // 当前索引
    uint32_t num_buffered;                      // 缓冲条目数
    uint32_t num_total;                         // 总条目数
    uint32_t last_reached;                      // 是否到达末尾
    uint32_t current_file_location_ptr;         // 当前文件位置指针
};

// 缓存配置
#define RPMB_BUF_MAX_ENTRIES (CFG_RPMB_FS_CACHE_ENTRIES + CFG_RPMB_FS_RD_ENTRIES)

#define TEE_FS_HTREE_HASH_SIZE      TEE_SHA256_HASH_SIZE  // 32字节
#define TEE_FS_HTREE_IV_SIZE        U(16)                 // 16字节IV
#define TEE_FS_HTREE_FEK_SIZE       U(16)                 // 16字节FEK
#define TEE_FS_HTREE_TAG_SIZE       U(16)                 // 16字节认证标签

struct tee_fs_htree_node_image {
    uint8_t hash[TEE_FS_HTREE_HASH_SIZE];  // SHA256哈希值
    uint8_t iv[TEE_FS_HTREE_IV_SIZE];      // 初始化向量
    uint8_t tag[TEE_FS_HTREE_TAG_SIZE];    // GCM认证标签
    uint16_t flags;                        // 标志位
};

struct tee_fs_htree_meta {
    uint64_t length;                       // 文件长度
};

struct tee_fs_htree_imeta {
    struct tee_fs_htree_meta meta;         // 用户元数据
    uint32_t max_node_id;                  // 最大节点ID
};

struct tee_fs_htree_image {
    uint8_t iv[TEE_FS_HTREE_IV_SIZE];                    // 根IV
    uint8_t tag[TEE_FS_HTREE_TAG_SIZE];                  // 根认证标签
    uint8_t enc_fek[TEE_FS_HTREE_FEK_SIZE];             // 加密的FEK
    uint8_t imeta[sizeof(struct tee_fs_htree_imeta)];    // 加密的元数据
    uint32_t counter;                                    // 版本计数器
};

enum tee_fs_htree_type {
    TEE_FS_HTREE_TYPE_HEAD,     // 哈希树头部
    TEE_FS_HTREE_TYPE_NODE,     // 中间节点
    TEE_FS_HTREE_TYPE_BLOCK,    // 数据块
};

struct tee_fs_htree_storage {
    size_t block_size;          // 块大小
    
    // RPC读初始化
    TEE_Result (*rpc_read_init)(void *aux, struct tee_fs_rpc_operation *op,
                               enum tee_fs_htree_type type, size_t idx,
                               uint8_t vers, void **data);
    // RPC读完成
    TEE_Result (*rpc_read_final)(struct tee_fs_rpc_operation *op, size_t *bytes);
    
    // RPC写初始化  
    TEE_Result (*rpc_write_init)(void *aux, struct tee_fs_rpc_operation *op,
                                enum tee_fs_htree_type type, size_t idx,
                                uint8_t vers, void **data);
    // RPC写完成
    TEE_Result (*rpc_write_final)(struct tee_fs_rpc_operation *op);
};

// 打开/创建哈希树
TEE_Result tee_fs_htree_open(bool create, uint8_t *hash, uint32_t min_counter,
                            const TEE_UUID *uuid,
                            const struct tee_fs_htree_storage *stor,
                            void *stor_aux, struct tee_fs_htree **ht);

// 同步到存储
TEE_Result tee_fs_htree_sync_to_storage(struct tee_fs_htree **ht,
                                       uint8_t *hash, uint32_t *counter);

// 读写数据块
TEE_Result tee_fs_htree_read_block(struct tee_fs_htree **ht, size_t block_num,
                                  void *block);
TEE_Result tee_fs_htree_write_block(struct tee_fs_htree **ht, size_t block_num,
                                   const void *block);

// 截断操作
TEE_Result tee_fs_htree_truncate(struct tee_fs_htree **ht, size_t block_num);

#define TEE_FS_KM_CHIP_ID_LENGTH    U(32)           // 芯片ID长度
#define TEE_FS_KM_HMAC_ALG          TEE_ALG_HMAC_SHA256
#define TEE_FS_KM_ENC_FEK_ALG       TEE_ALG_AES_ECB_NOPAD
#define TEE_FS_KM_SSK_SIZE          TEE_SHA256_HASH_SIZE   // 32字节
#define TEE_FS_KM_TSK_SIZE          TEE_SHA256_HASH_SIZE   // 32字节  
#define TEE_FS_KM_FEK_SIZE          U(16)           // 16字节FEK

// 生成文件加密密钥
TEE_Result tee_fs_generate_fek(const TEE_UUID *uuid, void *encrypted_fek,
                              size_t fek_size);

// 块加密/解密
TEE_Result tee_fs_crypt_block(const TEE_UUID *uuid, uint8_t *out,
                             const uint8_t *in, size_t size,
                             uint16_t blk_idx, const uint8_t *encrypted_fek,
                             TEE_OperationMode mode);

// FEK加密/解密
TEE_Result tee_fs_fek_crypt(const TEE_UUID *uuid, TEE_OperationMode mode,
                           const uint8_t *in_key, size_t size,
                           uint8_t *out_key);

// 在tee_fs.h中的后端选择逻辑
static inline const struct tee_file_operations *
tee_svc_storage_file_ops(uint32_t storage_id)
{
    switch (storage_id) {
        case TEE_STORAGE_PRIVATE:
#if defined(CFG_REE_FS)
            return &ree_fs_ops;        // 优先REE FS
#elif defined(CFG_RPMB_FS) 
            return &rpmb_fs_ops;       // 备选RPMB
#endif
        case TEE_STORAGE_PRIVATE_REE:
            return &ree_fs_ops;        // 强制REE FS
        case TEE_STORAGE_PRIVATE_RPMB:
            return &rpmb_fs_ops;       // 强制RPMB
        default:
            return NULL;
    }
}

TA_UUID/
├── dirf.db          ← 目录文件数据
├── dirh.db          ← 目录哈希数据  
└── ObjectID/        ← 对象存储目录
    ├── O            ← 对象数据文件
    └── .info        ← 对象元数据

单一存储方案的困境：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 性能vs安全性冲突 -> 无法同时满足高性能和高安全需求           │
│ 成本vs功能冲突 -> 无法在所有平台上提供一致的安全级别         │
│ 容量vs可靠性冲突 -> 大容量存储往往缺乏硬件安全保证           │
│ 通用性vs优化冲突 -> 通用方案无法充分利用特定硬件特性         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

分层存储架构的设计理念：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ REE FS (高性能层)   │ 大容量、高吞吐量、通用兼容性          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ RPMB FS (高安全层)  │ 硬件保护、防重放、安全关键数据        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 智能选择机制        │ 根据数据敏感性自动选择最优后端        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 统一API接口        │ 应用透明，简化开发复杂度              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

// 分层存储决策框架
struct storage_tier_decision_framework {
    // 数据分类标准
    struct data_classification {
        enum sensitivity_level {
            SENSITIVITY_PUBLIC,         // 公开数据
            SENSITIVITY_INTERNAL,       // 内部数据
            SENSITIVITY_CONFIDENTIAL,   // 机密数据
            SENSITIVITY_RESTRICTED      // 限制级数据
        } sensitivity;
        
        enum criticality_level {
            CRITICALITY_LOW,            // 低关键性
            CRITICALITY_MEDIUM,         // 中关键性
            CRITICALITY_HIGH,           // 高关键性
            CRITICALITY_CRITICAL        // 极关键性
        } criticality;
        
        bool requires_replay_protection;  // 需要防重放保护
        bool requires_hardware_binding;   // 需要硬件绑定
        uint32_t expected_size;           // 预期大小
        uint32_t access_frequency;        // 访问频率
    } classification;
    
    // 后端选择算法
    struct backend_selection_algorithm {
        bool prefer_security_over_performance; // 安全优先于性能
        bool automatic_tier_migration;          // 自动分层迁移
        bool dynamic_backend_switching;         // 动态后端切换
        bool load_balancing_enabled;           // 负载均衡
    } selection;
};

// 存储分层决策逻辑
static enum storage_backend select_optimal_backend(
    struct data_classification *classification)
{
    /*
    存储后端选择的决策树：
    
    1. 安全关键性评估：
       if (classification->requires_replay_protection ||
           classification->criticality >= CRITICALITY_CRITICAL) {
           return RPMB_BACKEND;  // 强制使用RPMB
       }
    
    2. 大小和性能考虑：
       if (classification->expected_size > RPMB_CAPACITY_LIMIT ||
           classification->access_frequency > HIGH_FREQUENCY_THRESHOLD) {
           return REE_FS_BACKEND;  // 使用REE FS
       }
    
    3. 默认策略：
       return 平台默认后端或用户配置后端;
    
    这种分层决策确保了：
    - 关键数据获得最高级别的硬件保护
    - 大数据获得最佳的性能和容量
    - 系统资源得到合理分配和利用
    */
}

// 原地更新的风险分析
struct in_place_update_risks {
    // 数据一致性风险
    struct consistency_risks {
        bool partial_write_corruption;     // 部分写入损坏
        bool power_failure_corruption;     // 断电损坏
        bool concurrent_access_conflicts;  // 并发访问冲突
        bool metadata_data_inconsistency; // 元数据不一致
    } consistency;
    
    // 安全性风险
    struct security_risks {
        bool data_leakage_in_temp_state;  // 临时状态数据泄露
        bool rollback_attack_vulnerability; // 回滚攻击脆弱性
        bool forensic_analysis_exposure;   // 取证分析暴露
        bool cache_timing_attacks;        // 缓存时序攻击
    } security;
};

// 写时复制的设计优势
struct copy_on_write_advantages {
    // 原子性保证
    struct atomicity_guarantees {
        bool all_or_nothing_semantics;     // 全有或全无语义
        bool crash_consistency;           // 崩溃一致性
        bool transaction_isolation;       // 事务隔离
        bool rollback_capability;         // 回滚能力
    } atomicity;
    
    // 性能优化
    struct performance_optimizations {
        bool lazy_copying;                // 延迟复制
        bool block_level_granularity;     // 块级粒度
        bool memory_pool_reuse;          // 内存池复用
        bool concurrent_read_support;     // 并发读支持
    } performance;
};

// 块大小设计分析
struct block_size_design_analysis {
    // 4KB块大小的选择理由
    struct block_size_rationale {
        // 内存对齐优势
        bool page_alignment_benefit;      // 页对齐优势
        bool cache_line_efficiency;       // 缓存行效率
        bool DMA_transfer_optimization;   // DMA传输优化
        
        // 存储效率
        bool internal_fragmentation_control; // 内部碎片控制
        bool external_fragmentation_reduction; // 外部碎片减少
        bool metadata_overhead_balance;    // 元数据开销平衡
        
        // 哈希树效率
        bool tree_depth_optimization;     // 树深度优化
        bool hash_computation_efficiency; // 哈希计算效率
        bool verification_granularity;    // 验证粒度
    } rationale;
    
    // 替代方案分析
    struct alternative_analysis {
        // 更小块大小 (1KB, 2KB)
        struct smaller_blocks {
            int pros;  // 更少的读放大，更精确的访问控制
            int cons;  // 更多的元数据开销，更深的哈希树
        } smaller;
        
        // 更大块大小 (8KB, 16KB)
        struct larger_blocks {
            int pros;  // 更少的元数据，更浅的哈希树
            int cons;  // 更多的读/写放大，更大的内存需求
        } larger;
    } alternatives;
};

// 动态块大小的可能性分析
static void analyze_dynamic_block_sizing()
{
    /*
    动态块大小调整的可行性分析：
    
    1. 技术可行性：
       - 需要重新设计哈希树结构
       - 元数据复杂度显著增加
       - 向后兼容性挑战
    
    2. 性能影响：
       - 可能的性能提升：减少I/O放大
       - 可能的性能损失：增加管理开销
       - 实现复杂度：显著增加
    
    3. 当前4KB固定块的优势：
       - 实现简单，易于调试和验证
       - 与常见硬件特性对齐
       - 元数据开销可预测和管理
       - 与Linux页大小匹配，减少系统调用开销
    
    结论：4KB固定块在当前TEE环境下是最优选择
    */
}

// RPMB容量限制的系统性影响
struct rpmb_capacity_constraints {
    // 典型容量范围
    struct capacity_range {
        uint32_t minimum_size;            // 最小容量 (通常4MB)
        uint32_t typical_size;            // 典型容量 (8-32MB)
        uint32_t maximum_size;            // 最大容量 (128MB)
        uint32_t reserved_for_system;     // 系统保留容量
    } range;
    
    // 容量分配策略
    struct allocation_strategy {
        // 优先级分配
        enum priority_allocation {
            PRIORITY_SECURITY_KEYS,       // 最高优先级：安全密钥
            PRIORITY_CERTIFICATES,        // 次优先级：证书
            PRIORITY_COUNTERS,           // 中等优先级：计数器
            PRIORITY_CONFIGURATION,      // 低优先级：配置数据
            PRIORITY_CACHE             // 最低优先级：缓存数据
        } priority;
        
        // 空间管理
        bool dynamic_allocation;          // 动态分配
        bool garbage_collection;          // 垃圾回收
        bool compression_enabled;         // 压缩支持
        bool deduplication_enabled;       // 去重支持
    } allocation;
};

// 容量优化技术
static void rpmb_capacity_optimization_techniques()
{
    /*
    RPMB容量优化的多层策略：
    
    1. 数据压缩：
       - 针对文本配置：使用deflate压缩
       - 针对重复数据：实现去重算法
       - 针对稀疏数据：使用稀疏表示
    
    2. 智能缓存：
       - 热数据优先：频繁访问的数据保留在RPMB
       - 冷数据迁移：长期未访问的数据迁移到REE FS
       - 层次化存储：自动在不同层间迁移数据
    
    3. 元数据优化：
       - 紧凑编码：使用位域和紧凑结构
       - 延迟分配：只在实际使用时分配空间
       - 共享元数据：多个对象共享公共元数据
    
    4. 应用层配合：
       - 数据分类：应用主动标识数据重要性
       - 生命周期管理：及时清理过期数据
       - 大小限制：限制单个对象的最大大小
    */
}

// RPMB性能优化策略
struct rpmb_performance_optimization {
    // 批量操作优化
    struct batch_operations {
        bool request_aggregation;         // 请求聚合
        bool response_pipelining;         // 响应流水线
        bool transaction_grouping;        // 事务分组
        uint32_t optimal_batch_size;     // 最优批次大小
    } batching;
    
    // 缓存策略优化
    struct caching_strategy {
        // 多级缓存
        struct multi_level_cache {
            bool l1_cache_hot_data;       // L1缓存热数据
            bool l2_cache_metadata;       // L2缓存元数据
            bool write_through_policy;    // 写通策略
            bool read_ahead_prediction;   // 预读预测
        } multi_level;
        
        // 智能替换策略
        enum replacement_policy {
            LRU_REPLACEMENT,             // 最近最少使用
            LFU_REPLACEMENT,             // 最不频繁使用
            ARC_REPLACEMENT,             // 自适应替换缓存
            SECURITY_AWARE_REPLACEMENT   // 安全感知替换
        } replacement;
    } caching;
    
    // 访问模式优化
    struct access_pattern_optimization {
        bool sequential_prefetching;      // 顺序预取
        bool random_access_prediction;    // 随机访问预测
        bool temporal_locality_exploitation; // 时间局部性利用
        bool spatial_locality_exploitation;  // 空间局部性利用
    } access_patterns;
};

// 创新性能优化技术
static void innovative_rpmb_optimizations()
{
    /*
    RPMB性能优化的前沿技术：
    
    1. 预测性缓存：
       - 机器学习模型预测访问模式
       - 基于历史数据的智能预取
       - 应用上下文感知的缓存策略
    
    2. 并行处理框架：
       - 虽然RPMB本身串行，但可以并行准备数据
       - 多个TA的请求可以智能排队和批处理
       - 读操作的并行化（在缓存命中时）
    
    3. 压缩感知存储：
       - 实时压缩减少实际传输数据量
       - 专门针对安全数据的压缩算法
       - 压缩比与安全性的平衡
    
    4. 分层存储自动化：
       - 基于访问频率的自动分层
       - 数据重要性的动态评估
       - 成本效益驱动的存储决策
    
    5. 协议层优化：
       - RPMB协议的微优化
       - 减少不必要的认证步骤
       - 优化数据包结构减少开销
    */
}

// 哈希算法选择的多维度分析
struct hash_algorithm_analysis {
    // SHA-256的优势分析
    struct sha256_advantages {
        // 安全属性
        struct security_properties {
            uint32_t collision_resistance_bits; // 128位抗碰撞性
            uint32_t preimage_resistance_bits;  // 256位抗原像性
            bool quantum_resistance_partial;    // 部分量子抗性
            bool side_channel_resistance;       // 侧信道抗性
        } security;
        
        // 性能属性
        struct performance_properties {
            bool hardware_acceleration_common;  // 硬件加速普及
            uint32_t software_implementation_speed; // 软件实现速度
            bool constant_time_implementations; // 常数时间实现
            uint32_t memory_requirements;      // 内存需求
        } performance;
        
        // 工程属性
        struct engineering_properties {
            bool standardization_mature;       // 标准化成熟
            bool cryptanalysis_extensive;      // 密码分析充分
            bool implementation_stable;        // 实现稳定
            bool interoperability_wide;       // 互操作性广泛
        } engineering;
    } sha256;
    
    // 替代方案比较
    struct alternatives_comparison {
        // SHA-3的权衡
        struct sha3_analysis {
            int security_margin;               // 更大的安全余量
            int performance_overhead;          // 性能开销较大
            int hardware_support;             // 硬件支持较少
            int adoption_maturity;             // 采用成熟度较低
        } sha3;
        
        // BLAKE2的权衡
        struct blake2_analysis {
            int performance_advantage;         // 性能优势
            int security_level;               // 安全级别
            int standardization_status;       // 标准化状态
            int hardware_acceleration;        // 硬件加速
        } blake2;
    } alternatives;
};

// 长期安全性考虑
static void long_term_security_considerations()
{
    /*
    哈希算法长期安全性的战略考虑：
    
    1. 量子计算威胁：
       - SHA-256在量子计算下的安全性降低到2^64
       - 但仍然在中期内提供足够的安全保证
       - 为未来升级到抗量子哈希算法预留接口
    
    2. 密码分析进展：
       - SHA-256经过20多年的广泛分析
       - 没有发现实用的攻击方法
       - 安全余量充分，适合长期使用
    
    3. 硬件生态系统：
       - ARM处理器普遍支持SHA-256硬件加速
       - 性能优势显著，功耗效率高
       - 更换算法的硬件迁移成本高
    
    4. 标准化和兼容性：
       - FIPS 140-2认证，政府和企业广泛接受
       - 与现有安全协议和标准高度兼容
       - 开发工具和库支持成熟
    
    结论：SHA-256在当前和可预见的未来都是最优选择
    */
}

// 哈希树结构优化的数学模型
struct hash_tree_optimization_model {
    // 树结构参数
    struct tree_parameters {
        uint32_t branching_factor;        // 分支因子
        uint32_t maximum_depth;           // 最大深度
        uint32_t leaf_node_capacity;      // 叶节点容量
        uint32_t internal_node_capacity;  // 内部节点容量
    } parameters;
    
    // 性能模型
    struct performance_model {
        // 读取性能
        uint32_t average_read_depth;      // 平均读取深度
        uint32_t worst_case_read_depth;   // 最坏情况读取深度
        uint32_t hash_computations_per_read; // 每次读取的哈希计算
        
        // 更新性能
        uint32_t average_update_nodes;    // 平均更新节点数
        uint32_t worst_case_update_nodes; // 最坏情况更新节点数
        uint32_t hash_computations_per_update; // 每次更新的哈希计算
    } performance;
    
    // 空间模型
    struct space_model {
        uint32_t metadata_overhead_ratio; // 元数据开销比例
        uint32_t tree_memory_footprint;   // 树内存占用
        uint32_t disk_space_overhead;     // 磁盘空间开销
    } space;
};

// 最优参数选择算法
static void optimal_tree_parameter_selection()
{
    /*
    哈希树参数优化的多目标决策：
    
    1. 深度vs宽度权衡：
       - 更深的树：减少每层的存储开销，但增加验证延迟
       - 更宽的树：减少验证深度，但增加每层的空间开销
       - 最优选择：基于预期文件大小分布的统计优化
    
    2. 分支因子优化：
       - 二叉树：最小的内部节点开销，但可能过深
       - 高分支因子：减少深度，但增加每次更新的开销
       - 当前选择：基于4KB块大小的自然分支因子
    
    3. 缓存友好性：
       - 节点大小与CPU缓存行对齐
       - 减少缓存未命中的性能损失
       - 考虑内存层次结构的特性
    
    4. 并发访问优化：
       - 减少锁竞争的热点
       - 支持并发读取的结构设计
       - 最小化写操作的锁定范围
    
    数学模型：
    Total_Cost = α×Read_Cost + β×Write_Cost + γ×Space_Cost
    其中α、β、γ是基于使用模式的权重系数
    */
}

// 分层密钥系统的信息论分析
struct layered_key_information_theory {
    // 熵分布分析
    struct entropy_distribution {
        // 各层熵源
        uint32_t huk_entropy_bits;        // HUK熵（硬件）
        uint32_t ssk_derived_entropy;     // SSK派生熵
        uint32_t tsk_derived_entropy;     // TSK派生熵
        uint32_t fek_random_entropy;      // FEK随机熵
        
        // 熵传递效率
        float entropy_preservation_ratio;  // 熵保持比例
        bool entropy_concentration;        // 熵集中效应
        bool entropy_dilution_resistance;  // 抗熵稀释
    } entropy;
    
    // 密钥独立性分析
    struct key_independence_analysis {
        // 统计独立性
        bool statistical_independence;     // 统计独立性
        bool computational_independence;   // 计算独立性
        bool information_theoretic_independence; // 信息论独立性
        
        // 相关性分析
        float cross_correlation_coefficient; // 交叉相关系数
        float mutual_information_content;   // 互信息含量
        bool avalanche_effect_verification; // 雪崩效应验证
    } independence;
};

// 密钥派生的安全归约
static void key_derivation_security_reduction()
{
    /*
    分层密钥派生的安全性归约分析：
    
    1. 向下安全性（Down-Security）：
       - 上层密钥的泄露不会危及下层密钥的安全性
       - HUK → SSK：即使SSK泄露，HUK仍然安全
       - TSK → FEK：即使FEK泄露，TSK仍然安全
    
    2. 向上安全性（Up-Security）：
       - 下层密钥的知识不足以推导上层密钥
       - 基于单向函数的计算困难性假设
       - 即使知道所有FEK，也无法推导TSK
    
    3. 横向安全性（Lateral-Security）：
       - 同层不同密钥之间的独立性
       - 不同TA的TSK相互独立
       - 不同文件的FEK相互独立
    
    4. 组合安全性（Compositional-Security）：
       - 整个密钥体系的安全性不低于各层的最小安全性
       - 安全性的可组合性和可证明性
    
    形式化表示：
    Security(System) ≥ min(Security(HUK), Security(Derivation))
    */
}

// 存储抽象层的设计模式
struct storage_abstraction_patterns {
    // 策略模式（Strategy Pattern）
    struct strategy_pattern {
        bool runtime_backend_selection;   // 运行时后端选择
        bool pluggable_implementations;   // 可插拔实现
        bool algorithm_family_encapsulation; // 算法族封装
        bool context_independent_interface; // 上下文无关接口
    } strategy;
    
    // 桥接模式（Bridge Pattern）
    struct bridge_pattern {
        bool implementation_abstraction_separation; // 实现与抽象分离
        bool independent_variation_support; // 独立变化支持
        bool runtime_implementation_binding; // 运行时实现绑定
        bool interface_stability_guarantee; // 接口稳定性保证
    } bridge;
    
    // 适配器模式（Adapter Pattern）
    struct adapter_pattern {
        bool legacy_system_integration;   // 遗留系统集成
        bool incompatible_interface_bridging; // 不兼容接口桥接
        bool third_party_component_wrapping; // 第三方组件包装
        bool consistent_error_handling;    // 一致错误处理
    } adapter;
};

// API设计的SOLID原则应用
static void solid_principles_in_storage_api()
{
    /*
    SOLID原则在存储API设计中的应用：
    
    1. 单一职责原则（Single Responsibility Principle）：
       - 每个存储后端只负责一种存储策略
       - REE FS专注于高性能存储
       - RPMB FS专注于高安全存储
    
    2. 开放封闭原则（Open-Closed Principle）：
       - 存储接口对扩展开放，对修改封闭
       - 可以添加新的存储后端而不修改现有代码
       - 插件式架构支持第三方存储实现
    
    3. 里氏替换原则（Liskov Substitution Principle）：
       - 任何存储后端都可以替换基础接口
       - 客户端代码不需要知道具体的后端实现
       - 行为契约的一致性保证
    
    4. 接口隔离原则（Interface Segregation Principle）：
       - 细粒度的功能接口，避免臃肿的万能接口
       - 客户端只依赖它们实际使用的接口
       - 特定功能的专用接口设计
    
    5. 依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle）：
       - 高层模块不依赖低层模块，都依赖抽象
       - 存储服务依赖抽象接口，不依赖具体实现
       - 通过依赖注入实现解耦
    */
}

// 内存池管理策略
struct memory_pool_management_strategy {
    // 分配策略
    struct allocation_strategy {
        enum pool_type {
            FIXED_SIZE_POOLS,            // 固定大小池
            VARIABLE_SIZE_POOLS,         // 可变大小池
            BUDDY_SYSTEM_POOLS,          // 伙伴系统池
            SLAB_ALLOCATOR_POOLS        // Slab分配器池
        } type;
        
        // 分配特性
        bool zero_on_allocation;         // 分配时清零
        bool clear_on_deallocation;      // 释放时清理
        bool alignment_guarantee;        // 对齐保证
        bool fragmentation_resistance;   // 抗碎片化
    } allocation;
    
    // 安全特性
    struct security_features {
        bool buffer_overflow_protection; // 缓冲区溢出保护
        bool use_after_free_detection;   // 释放后使用检测
        bool double_free_prevention;     // 双重释放预防
        bool memory_poisoning;           // 内存投毒
    } security;
    
    // 性能优化
    struct performance_optimization {
        bool thread_local_caching;       // 线程本地缓存
        bool allocation_batching;        // 分配批处理
        bool prefetch_optimization;      // 预取优化
        bool cache_line_alignment;       // 缓存行对齐
    } performance;
};

// 内存安全的系统设计
static void memory_security_system_design()
{
    /*
    内存安全在存储系统中的重要性：
    
    1. 密钥材料保护：
       - 分配的内存必须在使用后安全清理
       - 防止密钥残留在内存中被恶意获取
       - 使用专用的安全内存池
    
    2. 缓冲区安全：
       - 所有I/O缓冲区都有边界检查
       - 防止缓冲区溢出导致的安全漏洞
       - 栈和堆保护机制
    
    3. 内存布局随机化：
       - ASLR (Address Space Layout Randomization)
       - 防止内存布局预测攻击
       - 增加利用难度
    
    4. 内存完整性检查：
       - 定期验证关键数据结构的完整性
       - 检测内存损坏和恶意修改
       - 快速失败和安全恢复
    
    5. 分区隔离：
       - 不同安全级别的数据使用不同的内存区域
       - 防止跨区域的数据泄露
       - 强制访问控制
    */
}

// 故障恢复的理论模型
struct fault_recovery_theoretical_model {
    // 故障分类
    struct fault_classification {
        enum fault_duration {
            TRANSIENT_FAULTS,           // 瞬时故障
            INTERMITTENT_FAULTS,        // 间歇故障
            PERMANENT_FAULTS            // 永久故障
        } duration;
        
        enum fault_scope {
            LOCAL_FAULTS,               // 局部故障
            DISTRIBUTED_FAULTS,         // 分布式故障
            SYSTEMIC_FAULTS            // 系统性故障
        } scope;
        
        enum fault_severity {
            BENIGN_FAULTS,             // 良性故障
            MALICIOUS_FAULTS           // 恶意故障
        } severity;
    } classification;
    
    // 恢复策略
    struct recovery_strategies {
        // 前向恢复（Forward Recovery）
        struct forward_recovery {
            bool error_masking;         // 错误掩盖
            bool error_compensation;    // 错误补偿
            bool graceful_degradation;  // 优雅降级
            bool service_reconfiguration; // 服务重配置
        } forward;
        
        // 后向恢复（Backward Recovery）
        struct backward_recovery {
            bool checkpoint_rollback;   // 检查点回滚
            bool transaction_abort;     // 事务中止
            bool state_restoration;     // 状态恢复
            bool compensating_actions;  // 补偿操作
        } backward;
    } strategies;
};

// 可靠性工程的量化分析
static void reliability_engineering_quantitative_analysis()
{
    /*
    存储系统可靠性的量化模型：
    
    1. 可用性计算：
       Availability = MTBF / (MTBF + MTTR)
       其中：MTBF = Mean Time Between Failures
            MTTR = Mean Time To Repair
    
    2. 可靠性增长模型：
       R(t) = e^(-λt)  # 指数分布模型
       其中：λ = 故障率，t = 时间
    
    3. 冗余系统可靠性：
       R_parallel = 1 - ∏(1 - R_i)  # 并行冗余
       R_series = ∏R_i              # 串行系统
    
    4. 性能降级模型：
       Performance(t) = P_nominal × Degradation_factor(faults)
    
    5. 恢复时间分析：
       Recovery_Time = Detection_Time + Diagnosis_Time + Repair_Time
    
    实际应用：
    - REE FS：设计目标99.9%可用性
    - RPMB FS：设计目标99.99%可用性（考虑硬件保护）
    - 组合系统：通过故障转移实现更高可用性
    */
}