32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系

问题 1:阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系

在文件系统的工作原理篇中,介绍了阻塞、非阻塞 I/O 以及同步、异步 I/O 的含义,这里我们再简单回顾一下。

首先我们来看阻塞和非阻塞 I/O。根据应用程序是否阻塞自身运行,可以把 I/O 分为阻塞 I/O 和非阻塞 I/O。

  • 所谓阻塞 I/O,是指应用程序在执行 I/O 操作后,如果没有获得响应,就会阻塞当前线程,不能执行其他任务。
  • 所谓非阻塞 I/O,是指应用程序在执行 I/O 操作后,不会阻塞当前的线程,可以继续执行其他的任务。

再来看同步 I/O 和异步 I/O。根据 I/O 响应的通知方式的不同,可以把文件 I/O 分为同步 I/O 和异步 I/O。

  • 所谓同步 I/O,是指收到 I/O 请求后,系统不会立刻响应应用程序;等到处理完成,系统才会通过系统调用的方式,告诉应用程序 I/O 结果。
  • 所谓异步 I/O,是指收到 I/O 请求后,系统会先告诉应用程序 I/O 请求已经收到,随后再去异步处理;等处理完成后,系统再通过事件通知的方式,告诉应用程序结果。

你可以看出,阻塞 / 非阻塞和同步 / 异步,其实就是两个不同角度的 I/O 划分方式。它们描述的对象也不同,阻塞 / 非阻塞针对的是 I/O 调用者(即应用程序),而同步 / 异步针对的是 I/O 执行者(即系统)。

我举个例子来进一步解释下。比如在 Linux I/O 调用中,

  • 系统调用 read 是同步读,所以,在没有得到磁盘数据前,read 不会响应应用程序。
  • 而 aio_read 是异步读,系统收到 AIO 读请求后不等处理就返回了,而具体的 read 结果,再通过回调异步通知应用程序。

再如,在网络套接字的接口中,

  • 使用 send() 直接向套接字发送数据时,如果套接字没有设置 O_NONBLOCK 标识,那么 send() 操作就会一直阻塞,当前线程也没法去做其他事情。
  • 当然,如果你用了 epoll,系统会告诉你这个套接字的状态,那就可以用非阻塞的方式使用。当这个套接字不可写的时候,你可以去做其他事情,比如读写其他套接字。

问题 2:“文件系统”课后思考

最后,给你留一个思考题。在实际工作中,我们经常会根据文件名字,查找它所在路径,比如:
 find/-name file-name
今天的问题就是,这个命令,会不会导致系统的缓存升高呢?如果有影响,又会导致哪种类型的缓存升高呢?
执行 find 命令时,会不会导致系统的缓存升高呢?如果会导致,升高的又是哪种类型的缓存呢?
关于这个问题,白华和 coyang 的答案已经很准确了。通过学习 Linux 文件系统的原理,我们知道,文件名以及文件之间的目录关系,都放在目录项缓存中。而这是一个基于内存的数据结构,会根据需要动态构建。所以,查找文件时,Linux 就会动态构建不在缓存中的目录项结构,导致 dentry 缓存升高
事实上,除了目录项缓存增加,Buffer 的使用也会增加。如果你用 vmstat 观察一下,会发现 Buffer 和 Cache 都在增长:
$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  1      0 7563744   6024 225944    0    0  3736     0  574 3249  3  5 89  3  0
 1  0      0 7542792  14736 236856    0    0  8708     0 13494 32335  8 19 66  7  0
 0  1      0 7494452  27280 272284    0    0 12544     0 4550 17084  5 15 68 13  0
 0  1      0 7475084  42380 276320    0    0 15096     0 2541 14253  2  6 78 13  0
 0  1      0 7455728  57600 280436    0    0 15220     0 2025 14518  2  6 70 22  0
这里,Buffer 的增长是因为,构建目录项缓存所需的元数据(比如文件名称、索引节点等),需要从文件系统中读取。

问题 3:“磁盘 I/O 延迟”课后思考

在磁盘 I/O 延迟案例的最后,我给你留了一道思考题。

我们通过 iostat ,确认磁盘 I/O 已经出现了性能瓶颈,还用 pidstat 找出了大量磁盘 I/O 的进程。但是,随后使用 strace 跟踪这个进程,却找不到任何 write 系统调用。这是为什么呢?

我们需要加 -f 选项,以便跟踪多进程和多线程的系统调用情况。

写文件是由子线程执行的,所以直接strace跟踪进程没有看到write系统调用,可以通过pstree查看进程的线程信息,再用strace跟踪。或者,通过strace -fp pid 跟踪所有线程。

问题 4:“MySQL 案例”课后思考

在 MySQL 案例的最后,我给你留了一个思考题。
为什么 DataService 应用停止后,即使仍没有索引,MySQL 的查询速度还是快了很多,并且磁盘 I/O 瓶颈也消失了呢?
事实上,当你看到 DataService 在修改 /proc/sys/vm/drop_caches 时,就应该想到前面学过的 Cache 的作用。
我们知道,案例应用访问的数据表,基于 MyISAM 引擎,而 MyISAM 的一个特点,就是只在内存中缓存索引,并不缓存数据。所以,在查询语句无法使用索引时,就需要数据表从数据库文件读入内存,然后再进行处理。
所以,如果你用 vmstat 工具,观察缓存和 I/O 的变化趋势,就会发现下面这样的结果:
$ vmstat 1
 
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 
# 备注: DataService 正在运行
0  1      0 7293416    132 366704    0    0 32516    12   36  546  1  3 49 48  0
 0  1      0 7260772    132 399256    0    0 32640     0   37  463  1  1 49 48  0
 0  1      0 7228088    132 432088    0    0 32640     0   30  477  0  1 49 49  0
 0  0      0 7306560    132 353084    0    0 20572     4   90  574  1  4 69 27  0
 0  2      0 7282300    132 368536    0    0 15468     0   32  304  0  0 79 20  0
 
# 备注:DataService 从这里开始停止
 0  0      0 7241852   1360 424164    0    0   864   320  133 1266  1  1 94  5  0
 0  1      0 7228956   1368 437400    0    0 13328     0   45  366  0  0 83 17  0
 0  1      0 7196320   1368 470148    0    0 32640     0   33  413  1  1 50 49  0
...
 0  0      0 6747540   1368 918576    0    0 29056     0   42  568  0  0 56 44  0
 0  0      0 6747540   1368 918576    0    0     0     0   40  141  1  0 100  0  0
在 DataService 停止前,cache 会连续增长三次后再降回去,这正是因为 DataService 每隔 3 秒清理一次页缓存。而 DataService 停止后,cache 就会不停地增长,直到增长为 918576 后,就不再变了。
这时,磁盘的读(bi)降低到 0,同时,iowait(wa)也降低到 0,这说明,此时的所有数据都已经在系统的缓存中了。我们知道,缓存是内存的一部分,它的访问速度比磁盘快得多,这也就能解释,为什么 MySQL 的查询速度变快了很多。
从这个案例,你会发现,MySQL 的 MyISAM 引擎,本身并不缓存数据,而要依赖系统缓存来加速磁盘 I/O 的访问。一旦系统中还有其他应用同时运行,MyISAM 引擎就很难充分利用系统缓存。因为系统缓存可能被其他应用程序占用,甚至直接被清理掉。
所以,一般来说,我并不建议,把应用程序的性能优化完全建立在系统缓存上。还是那句话,最好能在应用程序的内部分配内存,构建完全自主控制的缓存,比如 MySQL 的 InnoDB 引擎,就同时缓存了索引和数据;或者,可以使用第三方的缓存应用,比如 Memcached、Redis 等。
posted @ 2020-11-25 17:41  元贞  阅读(269)  评论(0编辑  收藏  举报