1. Linux磁盘I/O子系统
上文学到 不管什么文件系统类型，都通过VFS(虚拟文件系统层)读和写等操作文件，写文件的元数据和文件的实际数据到磁盘 。但数据是怎么落地磁盘中的呢？落到磁盘中的都经过什么组件？
以一个写数据到磁盘为例，给出Linux I/O子系统的体系结构。
当磁盘执行写入操作时发生的 基本操作 (假设磁盘上扇区中的文件数据已经被读取到分页缓存)。
1) 一个进程通过write()系统调用 VFS虚拟文件系统 请求写一个文件。
2) 内核更新已映射文件的分页缓存。
3) 内核线程 pdflush/Per-BDI flush将分页缓存刷新到磁盘。
4) 同时 VFS虚拟文件系统层 在一个bio(block input output)结构中放置每个块缓冲，并向块设备层提交写请求。
5) 块设备层 从上层得到请求，并执行一个 I/O电梯操作，将请求放置到I/O 请求队列。
6) 设备驱动器 （比如SCSI 或 其他设备特定的驱动器）将执行写操作。
7) 磁盘设备 固件执行硬件操作，如在盘片扇区上定位磁头，旋转，数据传输。
过去的20年中，处理器性能的改进要超过计算机系统中的其他组件，如处理器缓存、物理内存及磁盘等等。 访问内存和磁盘的速度较慢会限制整个系统的性能 ，怎么解决这个问题呢？引入 磁盘缓存机制 ，在较快的存储器中缓存频繁使用的数据，减少了访问较慢的存储器的次数。
磁盘缓存机制有以下3个地方解决：
引入存储层次结构 ，在CPU和磁盘之间放置L1缓存、L2缓存、物理内存和一些其他缓存减少这种不匹配，从而让进程减少访问较慢的内存和磁盘的次数，避免CPU花费更多的时间等待来自较慢磁盘驱动器的数据。
另外一种解决思路： 在更快的存储器上实现更高的缓存命中率，就可能更快地访问数据 。怎么提高缓存命中率呢？引入 参考局部性(locality of reference) 的技术。这项技术基于以下2个原则：
1) 大多数最近使用过的数据，在不久的将来有较高的几率被再次使用(时间局部性)。
2) 驻留在数据附近的数据有较高的几率被再次使用(空间局部性)。
Linux在许多组件中使用这些原则，比如分页缓存、文件对象缓存（索引节点缓存、目录条目缓存等等）、预读缓冲等。
以进程从磁盘读取数据并将数据复制到内存的过程为例。进程可以从缓存在内存中的数据副本中检索相同的数据，用于读和写。
1) 进程写入新数据
当一个进程试图改变数据时，进程首先在内存中改变数据。此时磁盘上的数据和内存中的数据是不相同的，并且内存中的数据被称为 脏页(dirty page) 。脏页中的数据应该尽快被同步到磁盘上，因为如果系统突然发生崩溃(电源故障)则内存中的数据会丢失。
2) 将内存中的数据刷新到磁盘
同步脏数据缓冲的过程被称为 刷新 。在Linux 2.6.32内核之前(Red Hat Enterprise Linux 5)，通过内核线程pdflush将脏页数据刷新到磁盘。在Linux 2.6.32内核中(Red Hat Enterprise Linux 6.x)pdflush被Per-BDI flush线程(BDI=Backing Device Interface)取代，Per-BDI flush线程以flush-MAJOR：MINOR的形式出现在进程列表中。当内存中脏页比例超过阀值时，就会发生刷新(flush)。
块层处理所有与块设备操作相关的活动。块层中的关键数据结构是bio(block input output)结构，bio结构是在虚拟文件系统层和块层之间的一个接口。
当执行写的时候，虚拟文件系统层试图写入由块缓冲区构成的页缓存，将连续的块放置在一起构成bio结构，然后将其发送到块层。
块层处理bio请求，并链接这些请求进入一个被称为I/O请求的队列。这个链接的操作被称为 I/O电梯调度(I/O elevator)。问个问题：为啥叫电梯调度呢？
Linux 2.4内核使用的是一种单一的通用I/O电梯调度方法，2.6内核提供4种电梯调度算法供用户自己选择。因为Linux操作系统适用的场合很广泛，所以I/O设备和工作负载特性都会有明显的变化。
1）CFQ(Complete Fair Queuing，完全公平队列)
CFQ电梯调度为每个进程维护一个I/O队列，从而 对进程实现一个QoS(服务质量)策略 。CFQ电梯调度能够很好地适应存在很多竞争进程的大型多用户系统。它积极地避免进程饿死并具有低延迟特征。从2.6.18内核发行版开始，CFQ电梯调度成为默认I/O调度器。
CFQ为每个进程/线程单独创建一个队列来管理产生的请求，各队列之间用时间片来调度，以保证每个进程都能分配到合适的I/O带宽。I/O调度器每次执行一个进程的4个请求。
2）Deadline
Deadline是一种循环的电梯调度(round robin)方法，Deadline 算法实现了一个近似于实时的I/O子系统。在保持良好的磁盘吞吐量的同时，Deadline电梯调度既提供了出色的块设备扇区的顺序访问，又确保一个进程不会在队列中等待太久导致饿死。
Deadline调度器为了兼顾这两个方面，引入了4个队列，这4个队列可分为两类，每一类都由读和写两种队列组成。一类队列用来对 请求 按 起始扇区序号 进行排序（通过红黑树来组织），称为sort_list；另一类对 请求 按 生成时间进行排序 （由链表来组织），称为fifo_list。每当确定了一个传输方向（读或写），系统都将会从相应的sort_list中将一批连续请求调度到请求队列里，具体的数目由fifo_batch来确定。 只有遇到三种情况才会导致一次批量传输的结束 ：1.对应的sort_list中已经没有请求了；2.下一个请求的扇区不满足递增的要求；3.上一个请求已经是批量传输的最后一个请求了。
所有的请求在生成时都会被赋上一个期限值，并且按期限值将它们排序在fifo_list中， 读请求的期限时长默认为500ms，写请求的期限时长默认为5s。 在Deadline调度器定义了一个writes_starved默认值为2，写请求的饥饿线。 内核总是优先处理读请求，当饿死进程的次数超过了writes_starved后，才会去考虑写请求 。 为什么内核会偏袒读请求呢? 这是从整体性能上进行考虑的。读请求和应用程序的关系是同步的，因为应用程序要等待读取完毕，方能进行下一步工作所以读请求会阻塞进程，而写请求则不一样。应用程序发出写请求后，内存的内容何时被写入块设备对程序的影响并不大，所以调度器会优先处理读请求。
3) NOOP
一个简单的FIFO 队列，不执行任何数据排序。NOOP 算法简单地合并相邻的数据请求，所以增加了少量的到磁盘I/O的处理器开销。NOOP电梯调度假设一个块设备拥有它自己的电梯算法。当后台存储设备能重新排序和合并请求，并能更好地了解真实的磁盘布局时，通常选择NOOP调度，
4）Anticipatory
Anticipatory本质上与Deadline一样，但Anticipatory电梯调度在处理最后一个请求之后会等待一段很短的时间，约6ms(可调整antic_expire改变该值)，如果在此期间产生了新的I/O请求，它会在每个6ms中插入新的I/O操作，这样可以将一些小的I/O请求合并成一个大的I/O请求，从而用I/O延时换取最大的I/O吞吐量。
Linux内核使用设备驱动程序得到设备的控制权。 设备驱动程序 通常是一个独立的内核模块，通常针对每个设备(或是设备组)而提供，以便这些设备在Linux操作系统上可用。一旦加载了设备驱动程序，将被当作Linux内核的一部分运行，并能控制设备的运行。
SCSI (Small Computer System Interface，小型计算机系统接口)是最常使用的I/O设备技术，尤其在企业级服务器环境中。SCSI在 Linux 内核中实现，可通过设备驱动模块来控制SCSI设备。 SCSI包括以下模块类型 ：
1) Upper IeveI drivers(上层驱动程序)。 sd_mod、sr_mod（SCSI-CDROM）、st（SCSI Tape）和sq（SCSI通用设备）等。
2) MiddIe IeveI driver(中层驱动程序) 。如scsi_mod实现了 SCSI 协议和通用SCSI功能。
3) Low IeveI drivers(底层驱动程序) 。提供对每个设备的较低级别访问。底层驱动程序基本上是特定于某一个硬件设备的，可提供给某个设备。
4) Pseudo drive(伪驱动程序) 。如ide-scsi，用于 IDE-SCSI仿真。
通常一个较大的性能影响是文件系统元数据怎样在磁盘上存放 。引入 磁盘条带阵列 (RAID 0、RAID 5和RAID 6)解决这个问题。在一个条带阵列上，磁头在移动到阵列中下一个磁盘之前，单个磁盘上写入的数据称为 CHUNKSIZE ，所有磁盘使用一次它后返回到第一个磁盘。 如果文件系统的布局没有匹配RAID的设计，则有可能会发生一个文件系统元数据块被分散到2个磁盘上，导致对2个磁盘发起请求 。或者 将所有的元数据在一个单独的磁盘上存储，如果该磁盘发生故障则可能导致该磁盘变成热点 。
设计RAID阵列需要考虑以下内容：
1) 文件系统使用的块大小。
2) RAID 阵列使用的CHUNK大小。
3) RAID 阵列中同等磁盘的数量。
块大小 指可以读取/写入到驱动器的最小数据量，对服务器的性能有直接的影响。块的大小由文件系统决定，在联机状态下不能更改，只有重新格式化才能修改。可以使用的块大小有1024B、2048B、4096B，默认为 4096 B。
stride条带 是在一个chunk中文件系统块的数量。如果文件系统块大小为4KB，则chunk大小为64KB，那么stride是64KB/4KB=16块。
stripe-width 是RAID阵列上一个条带中文件系统块的数量。比如 一个3块磁盘的RAID5阵列 。按照定义，在RAID5阵列每个条带中有1个磁盘包含奇偶校验内容。想要得到stripe-width，首先需要知道每个条带中有多少磁盘实际携带了数据块，即3磁盘-1校验磁盘=2数据磁盘。2个磁盘中的stride是chunk中文件系统块的数量。因此能计算 2（磁盘）*16（stride）=32（stripe）。
创建文件系统时可以使用mkfs给定数量：mk2fs -t ext4 -b 4096 -E stripe=16,stripe_width=64 /dev/vda
2. linux查看磁盘io的几种方法
linux查看磁盘io的几种方法
怎样才能快速的定位到并发高是由于磁盘io开销大呢?可以通过三种方式：
第一种：用 top 命令 中的cpu 信息观察
Top可以看到的cpu信息有：
Tasks: 29 total, 1 running, 28 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 0.3% us, 1.0% sy, 0.0% ni, 98.7% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si
具体的解释如下：
Tasks: 29 total 进程总数
1 running 正在运行的进程数
28 sleeping 睡眠的进程数
0 stopped 停止的进程数
0 zombie 僵尸进程数
Cpu(s):
0.3% us 用户空间占用CPU百分比
1.0% sy 内核空间占用CPU百分比
0.0% ni 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比
98.7% id 空闲CPU百分比
0.0% wa 等待输入输出的CPU时间百分比
0.0% hi
0.0% si
0.0% wa 的百分比可以大致的体现出当前的磁盘io请求是否频繁。如果 wa的数量比较大，说明等待输入输出的的io比较多。
第二种：用vmstat
vmstat 命令报告关于线程、虚拟内存、磁盘、陷阱和 CPU 活动的统计信息。由 vmstat 命令生成的报告可以用于平衡系统负载活动。系统范围内的这些统计信息(所有的处理器中)都计算出以百分比表示的平均值，或者计算其总和。
输入命令：
vmstat 2 5
如果发现等待的进程和处在非中断睡眠状态的进程数非常多，并且发送到块设备的块数和从块设备接收到的块数非常大，那就说明磁盘io比较多。
vmstat参数解释：
Procs
r: 等待运行的进程数 b: 处在非中断睡眠状态的进程数 w: 被交换出去的可运行的进程数。此数由 linux 计算得出，但 linux 并不耗尽交换空间
Memory
swpd: 虚拟内存使用情况，单位：KB
free: 空闲的内存，单位KB
buff: 被用来做为缓存的内存数，单位：KB
Swap
si: 从磁盘交换到内存的交换页数量，单位：KB/秒
so: 从内存交换到磁盘的交换页数量，单位：KB/秒
IO
bi: 发送到块设备的块数，单位：块/秒
bo: 从块设备接收到的块数，单位：块/秒
System
in: 每秒的中断数，包括时钟中断
cs: 每秒的环境(上下文)切换次数
CPU
按 CPU 的总使用百分比来显示
us: CPU 使用时间
sy: CPU 系统使用时间
id: 闲置时间
准测
更多vmstat使用信息
第二种：用iostat
安装:
Iostat 是 sysstat 工具集的一个工具，需要安装。
Centos的安装方式是：
yum install sysstat
Ubuntu的安装方式是：
aptitude install sysstat
使用：
iostat -dx 显示磁盘扩展信息
root@fileapp:~# iostat -dx
r/s 和 w/s 分别是每秒的读操作和写操作，而rKB/s 和wKB/s 列以每秒千字节为单位显示了读和写的数据量
如果这两对数据值都很高的话说明磁盘io操作是很频繁。
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++
linux wa%过高，iostat查看io状况
1, 安装 iostat
yum install sysstat
之后就可以使用 iostat 命令了，
2，入门使用
iostat -d -k 2
参数 -d 表示，显示设备（磁盘）使用状态；-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位；2表示，数据显示每隔2秒刷新一次。
tps：该设备每秒的传输次数（Indicate the number of transfers per second that were issued to the device.）。"一次传输"意思是"一次I/O请求"。多个逻辑请求可能会被合并为"一次I/O请求"。"一次传输"请求的大小是未知的。kB_read/s：每秒从设备（drive expressed）读取的数据量；
kB_wrtn/s：每秒向设备（drive expressed）写入的数据量；
kB_read：读取的总数据量；kB_wrtn：写入的总数量数据量；这些单位都为Kilobytes。
指定监控的设备名称为sda，该命令的输出结果和上面命令完全相同。
iostat -d sda 2
默认监控所有的硬盘设备，现在指定只监控sda。
3, -x 参数
iostat还有一个比较常用的选项 -x ，该选项将用于显示和io相关的扩展数据。
iostat -d -x -k 1 10
输出信息的含义
。
4, 常见用法
iostat -d -k 1 10 #查看TPS和吞吐量信息(磁盘读写速度单位为KB)
iostat -d -m 2 #查看TPS和吞吐量信息(磁盘读写速度单位为MB)
iostat -d -x -k 1 10 #查看设备使用率（%util）、响应时间（await） iostat -c 1 10 #查看cpu状态
5, 实例分析
iostat -d -k 1 | grep vda
Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn
sda10 60.72 18.95 71.53 395637647 1493241908
sda10 299.02 4266.67 129.41 4352 132
sda10 483.84 4589.90 4117.17 4544 4076
sda10 218.00 3360.00 100.00 3360 100
sda10 546.00 8784.00 124.00 8784 124
sda10 827.00 13232.00 136.00 13232 136
上面看到，磁盘每秒传输次数平均约400；每秒磁盘读取约5MB，写入约1MB。
iostat -d -x -k 1
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 1.56 28.31 7.84 31.50 43.65 3.16 21.82 1.58 1.19 0.03 0.80 2.61 10.29
sda 1.98 24.75 419.80 6.93 13465.35 253.47 6732.67 126.73 32.15 2.00 4.70 2.00 85.25
sda 3.06 41.84 444.90 54.08 14204.08 2048.98 7102.04 1024.49 32.57 2.10 4.21 1.85 92.24
可以看到磁盘的平均响应时间<5ms，磁盘使用率>80。磁盘响应正常，但是已经很繁忙了。
可以看到磁盘的平均响应时间<5ms，磁盘使用率>90。磁盘响应正常，但是已经很繁忙了。
await： 每一个IO请求的处理的平均时间（单位是微秒毫秒）。这里可以理解为IO的响应时间，一般地系统IO响应时间应该低于5ms，如果大于10ms就比较大了
svctm 表示平均每次设备I/O操作的服务时间（以毫秒为单位）。如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，
如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长， 系统上运行的应用程序将变慢。
%util： 在统计时间内所有处理IO时间，除以总共统计时间
所以该参数暗示了设备的繁忙程度
。一般地，如果该参数是100%表示设备已经接近满负荷运行了（当然如果是多磁盘，即使%util是100%，因为磁盘的并发能力，所以磁盘使用未必就到了瓶颈）。
也可以使用下面的命令，同时显示cpu和磁盘的使用情况
等待时间超过5ms, 磁盘io有问题
3. 如何提高Linux服务器磁盘io性能
您好，很高兴为您解答。
在现有文件系统下进行优化：
linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存
linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。
如何针对性优化：
lru并不是一个优秀淘汰算法，lru最大的优势是普适性好，在各种使用场景下都能起到一定的效果。如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针 对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存 效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。
最小分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，大部分文件系统不会仅仅只分配当前需要的磁盘空间，而是会多分配一些磁盘空间。这样下次文件扩大时就可以使用已经分配好的空间，而不会频繁的去分配新空间。
例如ext3下，每次分配磁盘空间时，最小是分配8KB。
最小分配的副作用是会浪费一些磁盘空间（分配了但是又没有使用）
如何针对性优化：
我们在reiserfs下将最小分配空间从8KB改大到128K后提升了30%的磁盘io性能。如果当前使用场景下小文件很多，把预分配改大就会浪费很多 磁盘空间，所以这个数值要根据当前使用场景来设定。似乎要直接改源代码才能生效，不太记得了，09年的时候改的，有兴趣的同学自己google吧。
io访问调度：
在同时有多个io访问时，linux内核可以对这些io访问按LBA进行合并和排序，这样磁头在移动时，可以“顺便”读出移动过程中的数据。
SATA等磁盘甚至在磁盘中内置了io排序来进一步提升性能，一般需要在主板中进行配置才能启动磁盘内置io排序。linux的io排序是根据LBA进行的，但LBA是一个一维线性地址，无法完全反应出二维的圆形磁盘，所以磁盘的内置io排序能达到更好的效果。
如何针对性优化：
io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。
怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？
方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。
方案二是使用磁盘线程池同时发起多个文件读写请求。
对我们的http正向代理来说，采用16个线程读写磁盘可以将性能提升到2.5倍左右。具体开多少个线程/进程，可以根据具体使用场景来决定。
小提示：
将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。在正常情况下，读文件只会引入十几毫秒睡眠，所以不太明显；而在磁盘io极大时，读文件会引起十秒以上的进程睡眠。
预读取：
linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。
如何针对性优化：
预读取的预测准确率是有限的，与其依赖预读取，不如我们直接开一个较大的缓冲区，一次性将文件读出来再慢慢处理；尽量不要开一个较小的缓冲区，循环读文件/处理文件。
虽然说“预读取”和“延迟分配”能起到类似的作用，但是我们自己扩大读写缓冲区效果要更好。
延迟分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。
延迟分配的目的也是减少分配次数，从而减少文件不连续。
延迟分配的副作用有几个：
1、如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用
2、延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据）
只有少数新文件系统支持这个特性
如何针对性优化：
如果不是对安全性（是否允许丢失）要求极高的数据，可以直接在应用程序里缓存起来，积累到一定大小再写入，效果比文件系统的延迟分配更好。如果对安全性要求极高，建议经常用fsync强制刷新。
在线磁盘碎片整理：
Ext4提供了一款碎片整理工具，叫e4defrag，主要包含三个功能：
1、让每个文件连续存储
2、尽量让每个目录下的文件连续存储
3、通过整理空闲磁盘空间，让接下来的分配更不容易产生碎片
如何针对性优化：
“让每个目录下的文件连续存储”是一个极有价值的功能。
传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。
有了e4defrag后，可以将需连续访问的文件放在同一个文件夹下，再定期使用e4defrag进行磁盘整理。
实现自己的文件系统：
在大部分服务器上，不需要支持“修改文件”这个功能。一旦文件创建好，就不能再做修改操作，只支持读取和删除。在这个前提下，我们可以消灭所有文件碎片，把磁盘io效率提升到理论极限。
有一个公式可以衡量磁盘io的效率：
磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）
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~ O(∩_∩)O~
4. Linux 如何测试 IO 性能（磁盘读写速度
linux下测试磁盘IO读写速度
[root@node3 /]# time dd if=/dev/sda2 of=/dev/null bs=8k count=524288
524288+0 records in
524288+0 records out
4294967296 bytes (4.3 GB) copied, 37.4222 seconds, 115 MB/s
real 0m37.497s
user 0m0.036s
sys 0m1.320s
了4.3G的数据，平均速度为115M/s
[root@node3 /]# hdparm -t /dev/sda2
/dev/sda2:
Timing buffered disk reads: 284 MB in 3.00 seconds = 94.55 MB/sec
[root@node3 /]# hdparm -t /dev/sda2
/dev/sda2:
Timing buffered disk reads: 292 MB in 3.02 seconds = 96.82 MB/sec
读了将近300M的数据，平均速度大约为95M/s
经过以上的测试数据大体估算该磁盘的性能大约为100M/s
5. Linux如何查看与测试磁盘IO性能
top命令的其他参数代表的含义详见top命令详解
sar 命令是分析系统瓶颈的神器，可以用来查看 CPU 、内存、磁盘、网络等性能。
sar 命令查看当前磁盘性能的命令为：