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磁盘I/O流程的场景分类和linux系统中的I/O调度策略

本文主要是介绍磁盘I/O流程的场景分类和linux系统中的I/O调度策略,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 一、磁盘I/O的场景应用
    • 二、发起I/O请求的步骤可以表述为如下的内容(以最长链路为例)
      • 1)写操作(异步)
      • 2)读操作(同步)
      • 3)I/O请求处理
    • 三、linux系统中的I/O调度策略
      • 1)NOOP
      • 2)CFQ
      • 3)DEADLINE
      • 4)ANTICIPATORY
      • 5)文件层面对kafka的影响

一、磁盘I/O的场景应用

一般磁盘I/O的场景有以下四种

(1)用户调用标准C库进行I/O操作,数据流为:应用程序buffer→C库标准IObuffer→文件系统页缓存→通过具体文件系统到磁盘。
(2)用户调用文件 I/O,数据流为:应用程序 buffer→文件系统页缓存→通过具体文件系统到磁盘。
(3)用户打开文件时使用O_DIRECT,绕过页缓存直接读写磁盘。
(4)用户使用类似dd工具,并使用direct参数,绕过系统cache与文件系统直接写磁盘。

二、发起I/O请求的步骤可以表述为如下的内容(以最长链路为例)

1)写操作(异步)

用户调用fwrite把数据写入C库标准IObuffer后就返回,即写操作通常是异步操作;数据写入C库标准IObuffer后,不会立即刷新到磁盘,会将多次小数据量相邻写操作先缓存起来合并,最终调用write函数一次性写入(或者将大块数据分解多次write 调用)页缓存;数据到达页缓存后也不会立即刷新到磁盘,内核有pdflush 线程在不停地检测脏页,判断是否要写回到磁盘,如果是则发起磁盘I/O请求。

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2)读操作(同步)

用户调用fread到C库标准IObuffer中读取数据,如果成功则返回,否则继续;到页缓存中读取数据,如果成功则返回,否则继续;发起 I/O 请求,读取数据后缓存buffer和C库标准IObuffer并返回。可以看出,读操作是同步请求。

3)I/O请求处理

通用块层根据I/O请求构造一个或多个bio结构并提交给调度层;调度器将 bio 结构进行排序和合并组织成队列且确保读写操作尽可能理想:将一个或多个进程的读操作合并到一起读,将一个或多个进程的写操作合并到一起写,尽可能变随机为顺序(因为随机读写比顺序读写要慢),读必须优先满足,而写也不能等太久。

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三、linux系统中的I/O调度策略

1)NOOP

NOOP算法的全写为No Operation。该算法实现了最简单的FIFO队列,所有I/O请求大致按照先来后到的顺序进行操作。之所以说“大致”,原因是NOOP在FIFO的基础上还做了相邻I/O请求的合并,并不是完全按照先进先出的规则满足I/O请求。
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2)CFQ

CFQ算法的全写为Completely Fair Queuing。该算法的特点是按照I/O请求的地址进行排序,而不是按照先来后到的顺序进行响应。
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CFQ是默认的磁盘调度算法,对于通用服务器来说是最好的选择。它试图均匀地分布对/IO带宽的访问。CFQ为每个进程单独创建一个队列来管理该进程所产生的请求,也就是说,每个进程一个队列,各队列之间的调度使用时间片进行调度,以此来保证每个进程都能被很好地分配到I/O带宽。I/O调度器每次执行一个进程的4次请求。在传统的SAS盘上,磁盘寻道花去了绝大多数的I/O响应时间。CFQ的出发点是对I/O地址进行排序,以尽量少的磁盘旋转次数来满足尽可能多的I/O请求。在CFQ算法下,SAS盘的吞吐量大大提高了。相比于NOOP的缺点是,先来的I/O请求并不一定能被满足,可能会出现“饿死”的情况

3)DEADLINE

DEADLINE在CFQ的基础上,解决了I/O请求“饿死”的极端情况。除了CFQ本身具有的I/O排序队列,DEADLINE额外分别为读I/O和写I/O提供了FIFO队列。读FIFO队列的最大等待时间为500ms,写FIFO队列的最大等待时间为5s。FIFO队列内的I/O请求优先级要比CFQ队列中的高,而读FIFO队列的优先级又比写FIFO队列的优先级高。优先级可以表示如下:
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4)ANTICIPATORY

CFQ和DEADLINE考虑的焦点在于满足零散I/O请求上。对于连续的I/O请求,比如顺序读,并没有做优化。为了满足随机I/O和顺序I/O混合的场景,Linux还支持ANTICIPATORY调度算法。ANTICIPATORY在DEADLINE的基础上,为每个读I/O都设置了6ms的等待时间窗口。如果在6ms内OS收到了相邻位置的读I/O请求,就可以立即满足。ANTICIPATORY算法通过增加等待时间来获得更高的性能,假设一个块设备只有一个物理查找磁头(例如一个单独的SATA硬盘),将多个随机的小写入流合并成一个大写入流(相当于将随机读写变顺序读写),通过这个原理来使用读取/写入的延时换取最大的读取/写入吞吐量。适用于大多数环境,特别是读取/写入较多的环境。

5)文件层面对kafka的影响

从文件系统层面分析,Kafka 操作的都是普通文件,并没有依赖于特定的文件系统,但是依然推荐使用EXT4或XFS。尤其是对XFS而言,它通常有更好的性能,这种性能的提升主要影响的是Kafka的写入性能。

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