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linux內(nèi)核的文件預(yù)讀 - Storage - 為夢(mèng)想拼搏
 Linux文件預(yù)讀算法磁盤I/O性能的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于CPU和內(nèi)存,因而成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一個(gè)主要瓶頸。預(yù)讀可以有效的減少磁盤的尋道次數(shù)和應(yīng)用程序的I/O等待時(shí)間,是改進(jìn)磁盤讀I/O性能的重要優(yōu)化手段之一。本文作者是中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系的博士生,他在1998年開始學(xué)習(xí)Linux,為了優(yōu)化服務(wù)器的性能,他開始嘗試改進(jìn)Linux kernel,并最終重寫了內(nèi)核的文件預(yù)讀部分,這些改進(jìn)被收錄到Linux Kernel 2.6.23及其后續(xù)版本中。

從寄存器、L1/L2高速緩存、內(nèi)存、閃存,到磁盤/光盤/磁帶/存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算機(jī)的各級(jí)存儲(chǔ)器硬件組成了一個(gè)金字塔結(jié)構(gòu)。越是底層存儲(chǔ)容量越大。然而訪問速度也越慢,具體表現(xiàn)為更小的帶寬和更大的延遲。因而這很自然的便成為一個(gè)金字塔形的逐層緩存結(jié)構(gòu)。由此產(chǎn)生了三類基本的緩存管理和優(yōu)化問題:

◆預(yù)取(prefetching)算法,從慢速存儲(chǔ)中加載數(shù)據(jù)到緩存;
◆替換(replacement)算法,從緩存中丟棄無用數(shù)據(jù);
◆寫回(writeback)算法,把臟數(shù)據(jù)從緩存中保存到慢速存儲(chǔ)。

其中的預(yù)取算法,在磁盤這一層次尤為重要。磁盤的機(jī)械臂+旋轉(zhuǎn)盤片的數(shù)據(jù)定位與讀取方式,決定了它最突出的性能特點(diǎn):擅長順序讀寫,不善于隨機(jī)I/O,I/O延遲非常大。由此而產(chǎn)生了兩個(gè)方面的預(yù)讀需求。

來自磁盤的需求

簡單的說,磁盤的一個(gè)典型I/O操作由兩個(gè)階段組成:

1.數(shù)據(jù)定位

平均定位時(shí)間主要由兩部分組成:平均尋道時(shí)間和平均轉(zhuǎn)動(dòng)延遲。尋道時(shí)間的典型值是4.6ms。轉(zhuǎn)動(dòng)延遲則取決于磁盤的轉(zhuǎn)速:普通7200RPM桌面硬盤的轉(zhuǎn)動(dòng)延遲是4.2ms,而高端10000RPM的是3ms。這些數(shù)字多年來一直徘徊不前,大概今后也無法有大的改善了。在下文中,我們不妨使用8ms作為典型定位時(shí)間。

2.數(shù)據(jù)傳輸

持續(xù)傳輸率主要取決于盤片的轉(zhuǎn)速(線速度)和存儲(chǔ)密度,最新的典型值為80MB/s。雖然磁盤轉(zhuǎn)速難以提高,但是存儲(chǔ)密度卻在逐年改善。巨磁阻、垂直磁記錄等一系列新技術(shù)的采用,不但大大提高了磁盤容量,也同時(shí)帶來了更高的持續(xù)傳輸率。

顯然,I/O的粒度越大,傳輸時(shí)間在總時(shí)間中的比重就會(huì)越大,因而磁盤利用率和吞吐量就會(huì)越大。簡單的估算結(jié)果如表1所示。如果進(jìn)行大量4KB的隨機(jī)I/O,那么磁盤在99%以上的時(shí)間內(nèi)都在忙著定位,單個(gè)磁盤的吞吐量不到500KB/s。但是當(dāng)I/O大小達(dá)到1MB的時(shí)候,吞吐量可接近50MB/s。由此可見,采用更大的I/O粒度,可以把磁盤的利用效率和吞吐量提高整整100倍。因而必須盡一切可能避免小尺寸I/O,這正是預(yù)讀算法所要做的。

 
表1   隨機(jī)讀大小與磁盤性能的關(guān)系

來自程序的需求

應(yīng)用程序處理數(shù)據(jù)的一個(gè)典型流程是這樣的:while(!done) { read(); compute(); }。假設(shè)這個(gè)循環(huán)要重復(fù)5次,總共處理5批數(shù)據(jù),則程序運(yùn)行的時(shí)序圖可能如圖1所示。

圖1 典型的I/O時(shí)序圖

不難看出,磁盤和CPU是在交替忙碌:當(dāng)進(jìn)行磁盤I/O的時(shí)候,CPU在等待;當(dāng)CPU在計(jì)算和處理數(shù)據(jù)時(shí),磁盤是空閑的。那么是不是可以讓兩者流水線作業(yè),以便加快程序的執(zhí)行速度?預(yù)讀可以幫助達(dá)成這一目標(biāo)?;镜姆椒ㄊ?,當(dāng)CPU開始處理第1批數(shù)據(jù)的時(shí)候,由內(nèi)核的預(yù)讀機(jī)制預(yù)加載下一批數(shù)據(jù)。這時(shí)候的預(yù)讀是在后臺(tái)異步進(jìn)行的,如圖2所示。


圖2 預(yù)讀的流水線作業(yè)

注意,在這里我們并沒有改變應(yīng)用程序的行為:程序的下一個(gè)讀請(qǐng)求仍然是在處理完當(dāng)前的數(shù)據(jù)之后才發(fā)出的。只是這時(shí)候的被請(qǐng)求的數(shù)據(jù)可能已經(jīng)在內(nèi)核緩存中了,無須等待,直接就能復(fù)制過來用。在這里,異步預(yù)讀的功能是對(duì)上層應(yīng)用程序“隱藏”磁盤I/O的大延遲。雖然延遲事實(shí)上仍然存在,但是應(yīng)用程序看不到了,因而運(yùn)行的更流暢。

預(yù)讀的概念

預(yù)取算法的涵義和應(yīng)用非常廣泛。它存在于CPU、硬盤、內(nèi)核、應(yīng)用程序以及網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層次。預(yù)取有兩種方案:啟發(fā)性的(heuristic prefetching)和知情的(informed prefetching)。前者自動(dòng)自發(fā)的進(jìn)行預(yù)讀決策,對(duì)上層應(yīng)用是透明的,但是對(duì)算法的要求較高,存在命中率的問題;后者則簡單的提供API接口,而由上層程序給予明確的預(yù)讀指示。在磁盤這個(gè)層次,Linux為我們提供了三個(gè)API接口:posix_fadvise(2), readahead(2), madvise(2)。

不過真正使用上述預(yù)讀API的應(yīng)用程序并不多見:因?yàn)橐话闱闆r下,內(nèi)核中的啟發(fā)式算法工作的很好。預(yù)讀(readahead)算法預(yù)測(cè)即將訪問的頁面,并提前把它們批量的讀入緩存。

它的主要功能和任務(wù)可以用三個(gè)關(guān)鍵詞來概括:

◆批量,也就是把小I/O聚集為大I/O,以改善磁盤的利用率,提升系統(tǒng)的吞吐量。
◆提前,也就是對(duì)應(yīng)用程序隱藏磁盤的I/O延遲,以加快程序運(yùn)行。
◆預(yù)測(cè),這是預(yù)讀算法的核心任務(wù)。前兩個(gè)功能的達(dá)成都有賴于準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能力。當(dāng)前包括Linux、FreeBSD和Solaris等主流操作系統(tǒng)都遵循了一個(gè)簡單有效的原則:把讀模式分為隨機(jī)讀和順序讀兩大類,并只對(duì)順序讀進(jìn)行預(yù)讀。這一原則相對(duì)保守,但是可以保證很高的預(yù)讀命中率,同時(shí)有效率/覆蓋率也很好。因?yàn)轫樞蜃x是最簡單而普遍的,而隨機(jī)讀在內(nèi)核來說也確實(shí)是難以預(yù)測(cè)的。

Linux的預(yù)讀架構(gòu)

Linux內(nèi)核的一大特色就是支持最多的文件系統(tǒng),并擁有一個(gè)虛擬文件系統(tǒng)(VFS)層。早在2002年,也就是2.5內(nèi)核的開發(fā)過程中,Andrew Morton在VFS層引入了文件預(yù)讀的基本框架,以統(tǒng)一支持各個(gè)文件系統(tǒng)。如圖所示,Linux內(nèi)核會(huì)將它最近訪問過的文件頁面緩存在內(nèi)存中一段時(shí)間,這個(gè)文件緩存被稱為pagecache。如圖3所示。一般的read()操作發(fā)生在應(yīng)用程序提供的緩沖區(qū)與pagecache之間。而預(yù)讀算法則負(fù)責(zé)填充這個(gè)pagecache。應(yīng)用程序的讀緩存一般都比較小,比如文件拷貝命令cp的讀寫粒度就是4KB;內(nèi)核的預(yù)讀算法則會(huì)以它認(rèn)為更合適的大小進(jìn)行預(yù)讀I/O,比比如16-128KB。

 
圖3 以pagecache為中心的讀和預(yù)讀

大約一年之后,Linus Torvalds把mmap缺頁I/O的預(yù)取算法單獨(dú)列出,從而形成了read-around/read-ahead兩個(gè)獨(dú)立算法(圖4)。read-around算法適用于那些以mmap方式訪問的程序代碼和數(shù)據(jù),它們具有很強(qiáng)的局域性(locality of reference)特征。當(dāng)有缺頁事件發(fā)生時(shí),它以當(dāng)前頁面為中心,往前往后預(yù)取共計(jì)128KB頁面。而readahead算法主要針對(duì)read()系統(tǒng)調(diào)用,它們一般都具有很好的順序特性。但是隨機(jī)和非典型的讀取模式也大量存在,因而readahead算法必須具有很好的智能和適應(yīng)性。


圖4 Linux中的read-around, read-ahead和direct read

又過了一年,通過Steven Pratt、Ram Pai等人的大量工作,readahead算法進(jìn)一步完善。其中最重要的一點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)了對(duì)隨機(jī)讀的完好支持。隨機(jī)讀在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中處于非常突出的地位。在此之前,預(yù)讀算法以離散的讀頁面位置作為輸入,一個(gè)多頁面的隨機(jī)讀會(huì)觸發(fā)“順序預(yù)讀”。這導(dǎo)致了預(yù)讀I/O數(shù)的增加和命中率的下降。改進(jìn)后的算法通過監(jiān)控所有完整的read()調(diào)用,同時(shí)得到讀請(qǐng)求的頁面偏移量和數(shù)量,因而能夠更好的區(qū)分順序讀和隨機(jī)讀。

預(yù)讀算法概要

這一節(jié)以linux 2.6.22為例,來剖析預(yù)讀算法的幾個(gè)要點(diǎn)。

1.順序性檢測(cè)

為了保證預(yù)讀命中率,Linux只對(duì)順序讀(sequential read)進(jìn)行預(yù)讀。內(nèi)核通過驗(yàn)證如下兩個(gè)條件來判定一個(gè)read()是否順序讀:

◆這是文件被打開后的第一次讀,并且讀的是文件首部;

◆當(dāng)前的讀請(qǐng)求與前一(記錄的)讀請(qǐng)求在文件內(nèi)的位置是連續(xù)的。

如果不滿足上述順序性條件,就判定為隨機(jī)讀。任何一個(gè)隨機(jī)讀都將終止當(dāng)前的順序序列,從而終止預(yù)讀行為(而不是縮減預(yù)讀大?。?。注意這里的空間順序性說的是文件內(nèi)的偏移量,而不是指物理磁盤扇區(qū)的連續(xù)性。在這里L(fēng)inux作了一種簡化,它行之有效的基本前提是文件在磁盤上是基本連續(xù)存儲(chǔ)的,沒有嚴(yán)重的碎片化。

2.流水線預(yù)讀

當(dāng)程序在處理一批數(shù)據(jù)時(shí),我們希望內(nèi)核能在后臺(tái)把下一批數(shù)據(jù)事先準(zhǔn)備好,以便CPU和硬盤能流水線作業(yè)。Linux用兩個(gè)預(yù)讀窗口來跟蹤當(dāng)前順序流的預(yù)讀狀態(tài):current窗口和ahead窗口。其中的ahead窗口便是為流水線準(zhǔn)備的:當(dāng)應(yīng)用程序工作在current窗口時(shí),內(nèi)核可能正在ahead窗口進(jìn)行異步預(yù)讀;一旦程序進(jìn)入當(dāng)前的ahead窗口,內(nèi)核就會(huì)立即往前推進(jìn)兩個(gè)窗口,并在新的ahead窗口中啟動(dòng)預(yù)讀I/O。

3.預(yù)讀的大小

當(dāng)確定了要進(jìn)行順序預(yù)讀(sequential readahead)時(shí),就需要決定合適的預(yù)讀大小。預(yù)讀粒度太小的話,達(dá)不到應(yīng)有的性能提升效果;預(yù)讀太多,又有可能載入太多程序不需要的頁面,造成資源浪費(fèi)。為此,Linux采用了一個(gè)快速的窗口擴(kuò)張過程:

◆首次預(yù)讀: readahead_size = read_size * 2; // or *4

預(yù)讀窗口的初始值是讀大小的二到四倍。這意味著在您的程序中使用較大的讀粒度(比如32KB)可以稍稍提升I/O效率。

◆后續(xù)預(yù)讀: readahead_size *= 2;

后續(xù)的預(yù)讀窗口將逐次倍增,直到達(dá)到系統(tǒng)設(shè)定的最大預(yù)讀大小,其缺省值是128KB。這個(gè)缺省值已經(jīng)沿用至少五年了,在當(dāng)前更快的硬盤和大容量內(nèi)存面前,顯得太過保守。比如西部數(shù)據(jù)公司近年推出的WD Raptor 猛禽 10000RPM SATA 硬盤,在進(jìn)行128KB隨機(jī)讀的時(shí)候,只能達(dá)到16%的磁盤利用率(圖5)。所以如果您運(yùn)行著Linux服務(wù)器或者桌面系統(tǒng),不妨試著用如下命令把最大預(yù)讀值提升到1MB看看,或許會(huì)有驚喜:

# blockdev –setra 2048 /dev/sda

當(dāng)然預(yù)讀大小不是越大越好,在很多情況下,也需要同時(shí)考慮I/O延遲問題。

  
圖5 128KB I/O的數(shù)據(jù)定位時(shí)間和傳輸時(shí)間比重

重新發(fā)現(xiàn)順序讀
上一節(jié)我們解決了是否/何時(shí)進(jìn)行預(yù)讀,以及讀多少的基本問題。由于現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜性,上述算法并不總能奏效,即使是對(duì)于順序讀的情況。例如最近發(fā)現(xiàn)的重試讀(retried read)的問題。
重試讀在異步I/O和非阻塞I/O中比較常見。它們?cè)试S內(nèi)核中斷一個(gè)讀請(qǐng)求。這樣一來,程序提交的后續(xù)讀請(qǐng)求看起來會(huì)與前面被中斷的讀請(qǐng)求相重疊。如圖6所示。

圖6 重試讀(retried reads)

Linux 2.6.22無法理解這種情況,于是把它誤判為隨機(jī)讀。這里的問題在于“讀請(qǐng)求”并不代表讀取操作實(shí)實(shí)在在的發(fā)生了。預(yù)讀的決策依據(jù)應(yīng)為后者而非前者。最新發(fā)布的2.6.23對(duì)此作了改進(jìn)。新的算法以當(dāng)前讀取的頁面狀態(tài)為主要決策依據(jù),并為此新增了一個(gè)頁面標(biāo)志位:PG_readahead,它是“請(qǐng)作異步預(yù)讀”的一個(gè)提示。在每次進(jìn)行新預(yù)讀時(shí),算法都會(huì)選擇其中的一個(gè)新頁面并標(biāo)記之。預(yù)讀規(guī)則相應(yīng)的改為:
◆當(dāng)讀到缺失頁面(missing page),進(jìn)行同步預(yù)讀;
◆當(dāng)讀到預(yù)讀頁面(PG_readahead page),進(jìn)行異步預(yù)讀。
這樣一來,ahead預(yù)讀窗口就不需要了:它實(shí)際上是把預(yù)讀大小和提前量兩者作了不必要的綁定。新的標(biāo)記機(jī)制允許我們靈活而精確地控制預(yù)讀的提前量,這有助于將來引入對(duì)筆記本省電模式的支持。

圖7 Linux 2.6.23預(yù)讀算法的工作動(dòng)態(tài)

另一個(gè)越來越突出的問題來自于交織讀(interleaved read)。這一讀模式常見于多媒體/多線程應(yīng)用。當(dāng)在一個(gè)打開的文件中同時(shí)進(jìn)行多個(gè)流(stream)的讀取時(shí),它們的讀取請(qǐng)求會(huì)相互交織在一起,在內(nèi)核看來好像是很多的隨機(jī)讀。更嚴(yán)重的是,目前的內(nèi)核只能在一個(gè)打開的文件描述符中跟蹤一個(gè)流的預(yù)讀狀態(tài)。因而即使內(nèi)核對(duì)兩個(gè)流進(jìn)行預(yù)讀,它們會(huì)相互覆蓋和破壞對(duì)方的預(yù)讀狀態(tài)信息。對(duì)此,我們將在即將發(fā)布的2.6.24中作一定改進(jìn),利用頁面和pagecache所提供的狀態(tài)信息來支持多個(gè)流的交織讀。
預(yù)讀建議

 

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