GIT存储20G文件数据，是否合理？-Go服务器开发

在 Git 中直接存储 20GB 的大文件是不合理且强烈不推荐的，原因如下：

一、为什么 Git 不适合存储大文件？

性能问题：
- 克隆/拉取慢：每次克隆或拉取仓库时都需要下载完整历史（包括所有大文件的版本），耗时极长。
- 仓库膨胀：Git 会保存文件的每个版本（即使只修改了少量内容），导致仓库体积指数级增长。
- 内存和 CPU 压力：Git 操作（如 git status、git commit）需遍历所有文件，大文件会严重拖慢操作速度。
平台限制：
- GitHub、GitLab 等平台对仓库大小有限制（例如 GitHub 推荐仓库 < 1GB，最大限制通常为 5-10GB）。
- 超过限制后可能无法推送（Push）或触发警告/封禁。
协作效率低下：
- 团队成员每次同步需下载数十 GB 数据，浪费带宽和存储空间。
- 分支合并可能因大文件冲突而复杂化。

二、替代方案：使用 Git LFS 或外部存储

1. Git LFS（Large File Storage）

原理：将大文件存储在远程服务器（如 GitHub LFS），Git 仓库中仅保留文本指针文件。
适用场景：二进制文件（如图片、视频、模型、数据集等）。

操作方法：

 # 安装 Git LFS
 git lfs install


 # 指定需用 LFS 管理的文件类型（例如 *.zip, *.iso）
 git lfs track "*.iso"


 # 正常添加和提交
 git add .gitattributes
 git add large_file.iso
 git commit -m "Add large file via LFS"
 git push

注意：
- LFS 有存储配额（例如 GitHub 免费套餐 1GB 存储 + 1GB 流量/月）。
- 需确保协作成员均安装 Git LFS。

2. 外部存储 + 链接引用

云存储：将文件上传至云服务（如 AWS S3、Google Cloud Storage、阿里云 OSS），在仓库中保存下载链接或脚本。
专用工具：
- dvc (Data Version Control)：专为机器学习数据集和模型设计，类似 Git LFS但更灵活。
- git-annex：管理大文件而不直接存入 Git仓库。

3. 子模块或分包

若大文件是独立组件，可拆分为子仓库（Submodule）或通过包管理器管理（如 Docker Hub、PyPI）。

三、如果必须用 Git 存大文件？（不推荐）

分割文件（如前文所述）：
```
split -b 100M huge_file.iso huge_part_
git add huge_part_*
```
- 缺点：仍需管理分片合并，历史记录会混乱。
定期清理历史（危险操作）：使用 git filter-branch 或 BFG Repo-Cleaner 删除历史中的大文件：
```
# 删除所有历史中的 large_file.iso
bfg --delete-files large_file.iso
git reflog expire --expire=now --all
git gc --prune=now --aggressive
```
- ⚠️ 这会重写历史，影响所有协作成员（需强制推送）。

四、总结建议

方案	适用场景	缺点
Git LFS	二进制文件频繁更新且需版本跟踪	有配额限制，需额外配置
DVC/git-annex	ML数据集、大型科研数据	学习成本略高
云存储+链接	静态大文件（如备份、镜像）	需手动管理外部链接
彻底分离（不存Git）	无需版本跟踪的巨量数据	失去Git管理优势