传统磁盘I/O调度算法

　　目前来说，传统的磁盘仍然是主流的存储设备，从传统的硬盘上读取数据分为以下3个步骤。

1. 将磁头移动到磁盘表面的正确位置，花费的时间叫寻道时间。
2. 等待磁盘旋转，需要的数据会移动到磁头下面，花费的时间取决于磁盘的转速，转速越高的磁盘需要的时间越短。
3. 磁盘继续旋转，直到所有需要的数据都经过磁头。

　　磁盘在做这样动作的时候的快慢可以归结为两个因素：访问时间（步骤1和2）和传输速度，这两个因素也叫延迟和吞吐量。

 

 

 

 

 

　　I/O请求处理的快慢有很大程度上取决于磁盘的寻道时间。为了减少寻道时间，操作系统不对每次I/O请求都直接寻道处理，

而是将I/O请求放入队列，对请求进行合并和排序，来减少磁盘寻道操作次数。

　　I/O 请求合并是指将两个或者多个 I/O 请求合并成一个新请求，例如当新来的请求和当前请求队列中的某个请求需要访问的

是相同或者相邻扇区时，那么就可以把两个请求合并为对同一个或者多个相邻扇区的请求，这样只需要一次寻道就足够。通过

合并，多个 I/O 请求被压缩为一次 I/O，最后只需要一次寻址就可以完成多次寻址的效果。

　　对于相邻扇区的访问通过合并处理，对于非相邻扇区的访问则通过排序处理。机械臂的转动是朝着扇区增长方向的，如果把

I/O请求按照扇区增长排序，一次旋转就可以访问更多的扇区，能够缩短所有请求的实际寻道时间。

　　为此Linux实现了 4种 I/O调度算法。分别是：

　　NOOP算法（No Operation）：

　　不对 I/O请求排序，除了合并请求也不会进行其他任何优化，用最简单的先进先出FIFO队列顺序提交I/O请求。NOOP算法

面向的主要是随机访问设备，例如SSD等。NOOP算法更适合随机访问设备的原因主要是：随机访问设备不存在传统机械磁盘的机

械臂移动（也就是磁头移动）造成的寻道时间，那么就没有必要做多余的事情。

　　最后期限算法（Deadline）:

　　除了维护了一个拥有合并和排序功能的请求队列之外，额外维护了两个队列，分别是读请求队列和写请求队列，它们都是带有超

时的FIFO队列。当新来一个I/O请求时，会被同时插入普通队列和读/写队列，然后I/O调度器正常处理普通队列中的请求。当调度器发

现读/写请求队列中的请求超时的时候，会优先处理这些请求，保证尽可能不产生饥饿请求。Deadline在全局吞吐量和延迟方面做了权

衡，牺牲一定的全局吞吐量来避免出现饥饿请求的可能。当系统存在大量顺序请求的时候，Deadline可能导致请求无法被很好的排序，

引发频繁寻道。

　　预期算法（Anticipatory）:

　　是基于预测的I/O算法，它和Deadline很类似，也维护了三个请求队列，区别在于，Anticipatory处理完一个I/O请求之后并不会直接

返回处理下一个请求，而是等待片刻（默认 6ms），等待期间如果有新来的相邻扇区的请求，会直接处理新来的请求，当等待时间结束

后，调度才返回处理下一个队列请求。Anticipatory适合写入较多的环境，例如文件服务器等，不适合MySQL等随机读取较多的数据库

环境。

　　完全公平队列（Complete Fair Queuing/CFQ）:

　　把 I/O请求按照进程分别放入进程对应的队列中。CFQ的公平是针对进程而言的，每一个提交I/O请求的进程都会有自己的I/O队列，

CFQ以时间片算法为前提，轮转调动队列，默认从当前队列中取出4个请求处理，然后处理下一个队列的4个请求，确保每个进程享有的

I/O资源是均衡的。

　　从上面的算法中可以看到，在不同的场景下选择不同的 I/O 调度器是十分必要的。在完全随机的访问环境下，CFQ和Deadline性能

差异很小，但是在有大的连续I/O出现的情况下，CFQ可能会造成小I/O的响应延时增加，所以建议MySQL数据库环境设置为Deadline算

法，这样更稳定。对于 SSD 等设备，采用 NOOP或者Deadline 通常也可以获取比默认调度器更好的性能。