深入理解零拷贝技术
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2021-09-01 14:58
File.read(file, buf, len);
Socket.send(socket, buf, len);
CPU 负责将数据从磁盘搬运到内核空间的 Page Cache 中;
CPU 负责将数据从内核空间的 Socket 缓冲区搬运到的网络中;
CPU 负责将数据从内核空间的 Page Cache 搬运到用户空间的缓冲区;
CPU 负责将数据从用户空间的缓冲区搬运到内核空间的 Socket 缓冲区中。
read 系统调用时:用户态切换到内核态;
read 系统调用完毕:内核态切换回用户态;
write 系统调用时:用户态切换到内核态;
write 系统调用完毕:内核态切换回用户态。
CPU 全程负责内存内的数据拷贝还可以接受,因为效率还算可以接受,但是如果要全程负责内存与磁盘、网络的数据拷贝,这将难以接受,因为磁盘、网卡的速度远小于内存,内存又远远小于 CPU;
4 次 copy 太多了,4 次上下文切换也太频繁了。
sendfile
mmap
splice
直接 Direct I/O
DMA 技术回顾:DMA 负责内存与其他组件之间的数据拷贝,CPU 仅需负责管理,而无需负责全程的数据拷贝;
使用 page cache 的 zero copy:
sendfile:一次代替 read/write 系统调用,通过使用 DMA 技术以及传递文件描述符,实现了 zero copy
mmap:仅代替 read 系统调用,将内核空间地址映射为用户空间地址,write 操作直接作用于内核空间。通过 DMA 技术以及地址映射技术,用户空间与内核空间无须数据拷贝,实现了 zero copy
不使用 page cache 的 Direct I/O:读写操作直接在磁盘上进行,不使用 page cache 机制,通常结合用户空间的用户缓存使用。通过 DMA 技术直接与磁盘/网卡进行数据交互,实现了 zero copy
DMA 技术;
传递文件描述符代替数据拷贝。
page cache 以及 socket buffer 都在内核空间中;
数据传输过程前后没有任何写操作。
缓存文件 I/O:用户空间要读写一个文件并不直接与磁盘交互,而是中间夹了一层缓存,即 page cache;
直接文件 I/O:用户空间读取的文件直接与磁盘交互,没有中间 page cache 层。
Write 操作:由于其不使用 page cache,所以其进行写文件,如果返回成功,数据就真的落盘了(不考虑磁盘自带的缓存);
Read 操作:由于其不使用 page cache,每次读操作是真的从磁盘中读取,不会从文件系统的缓存中读取。
Linux 中的直接 I/O 技术省略掉缓存 I/O 技术中操作系统内核缓冲区的使用,数据直接在应用程序地址空间和磁盘之间进行传输,从而使得自缓存应用程序可以省略掉复杂的系统级别的缓存结构,而执行程序自己定义的数据读写管理,从而降低系统级别的管理对应用程序访问数据的影响。
与其他零拷贝技术一样,避免了内核空间到用户空间的数据拷贝,如果要传输的数据量很大,使用直接 I/O 的方式进行数据传输,而不需要操作系统内核地址空间拷贝数据操作的参与,这将会大大提高性能。
由于设备之间的数据传输是通过 DMA 完成的,因此用户空间的数据缓冲区内存页必须进行 page pinning(页锁定),这是为了防止其物理页框地址被交换到磁盘或者被移动到新的地址而导致 DMA 去拷贝数据的时候在指定的地址找不到内存页从而引发缺页错误,而页锁定的开销并不比 CPU 拷贝小,所以为了避免频繁的页锁定系统调用,应用程序必须分配和注册一个持久的内存池,用于数据缓冲。
如果访问的数据不在应用程序缓存中,那么每次数据都会直接从磁盘进行加载,这种直接加载会非常缓慢。
在应用层引入直接 I/O 需要应用层自己管理,这带来了额外的系统复杂性。
对于某些应用程序来说,它会有它自己的数据缓存机制,比如,它会将数据缓存在应用程序地址空间,这类应用程序完全不需要使用操作系统内核中的高速缓冲存储器,这类应用程序就被称作是自缓存应用程序( self-caching applications )。
例如,应用内部维护一个缓存空间,当有读操作时,首先读取应用层的缓存数据,如果没有,那么就通过 Direct I/O 直接通过磁盘 I/O 来读取数据。缓存仍然在应用,只不过应用觉得自己实现一个缓存比操作系统的缓存更高效。
数据库管理系统是这类应用程序的一个代表。自缓存应用程序倾向于使用数据的逻辑表达方式,而非物理表达方式;当系统内存较低的时候,自缓存应用程序会让这种数据的逻辑缓存被换出,而并非是磁盘上实际的数据被换出。自缓存应用程序对要操作的数据的语义了如指掌,所以它可以采用更加高效的缓存替换算法。自缓存应用程序有可能会在多台主机之间共享一块内存,那么自缓存应用程序就需要提供一种能够有效地将用户地址空间的缓存数据置为无效的机制,从而确保应用程序地址空间缓存数据的一致性。
Provider 向 Kakfa 发送消息,Kakfa 负责将消息以日志的方式持久化落盘;
Consumer 向 Kakfa 进行拉取消息,Kafka 负责从磁盘中读取一批日志消息,然后再通过网卡发送。
sendfile 避免了内核空间到用户空间的 CPU 全程负责的数据移动;
sendfile 基于 Page Cache 实现,因此如果有多个 Consumer 在同时消费一个主题的消息,那么由于消息一直在 page cache 中进行了缓存,因此只需一次磁盘 I/O,就可以服务于多个 Consumer。
MySQL 的具体实现比 Kakfa 复杂很多,这是因为支持 SQL 查询的数据库本身比消息队列对复杂很多。
减少甚至避免用户空间和内核空间之间的数据拷贝:在一些场景下,用户进程在数据传输过程中并不需要对数据进行访问和处理,那么数据在 Linux 的 Page Cache 和用户进程的缓冲区之间的传输就完全可以避免,让数据拷贝完全在内核里进行,甚至可以通过更巧妙的方式避免在内核里的数据拷贝。这一类实现一般是是通过增加新的系统调用来完成的,比如 Linux 中的 mmap(),sendfile() 以及 splice() 等。
绕过内核的直接 I/O:允许在用户态进程绕过内核直接和硬件进行数据传输,内核在传输过程中只负责一些管理和辅助的工作。这种方式其实和第一种有点类似,也是试图避免用户空间和内核空间之间的数据传输,只是第一种方式是把数据传输过程放在内核态完成,而这种方式则是直接绕过内核和硬件通信,效果类似但原理完全不同。
内核缓冲区和用户缓冲区之间的传输优化:这种方式侧重于在用户进程的缓冲区和操作系统的页缓存之间的 CPU 拷贝的优化。这种方法延续了以往那种传统的通信方式,但更灵活。
https://spongecaptain.cool/SimpleClearFileIO/3.%20mmap.html
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-directio/
https://spongecaptain.cool/zerocopyofmysql
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