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操作系统IO之零拷贝技术

磁盘可以说是计算机系统最慢的硬件之一，读写速度相差内存 10 倍以上，所以针对优化磁盘的技术非常的多，比如零拷贝、直接 I/O、异步 I/O 等等，这些优化的目的就是为了提高系统的吞吐量，另外操作系统内核中的磁盘高速缓存区，可以有效的减少磁盘的访问次数。本文会分析 I/O 工作方式，以及如何优化传输文件的性能。参考博客如下：

内容提纲

本会从以下几个方面介绍磁盘的IO技术：

DMA之前的IO方式
直接内存访问——DMA技术。
DMA文件传输存在的问题。
如何提高文件传输的性能。
零拷贝实现原理分析。
PageCache有什么用。
大文件传输用什么方式实现。

DMA之前的IO

在没有DMA技术之前，操作系统的从磁盘读取数据的IO过程如下所示（以read()接口为例）：

read(file, tmp_buf, len);

用户程序需要读取数据，调用read方法，把读取数据的指令交给CPU执行，线程进入阻塞状态。
CPU发出指令给磁盘控制器，告诉磁盘控制器需要读取哪些数据，然后返回；
磁盘控制器接收到指令后，把指定的数据放入磁盘内部的缓存区，然后用中断的方式通知CPU；
CPU收到中断信号之后，开始一个字节一个字节的把数据读取到PageCache缓存区；
CPU再一个字节一个字节把数据从PageCache缓存区读取到用户缓存区；
用户程序从内存中读取到数据，可以继续执行后续逻辑。

file

可以看到，整个数据的传输过程，都要需要CPU亲自参与搬运数据的过程，而且这个过程，CPU是不能做其他事情的。简单的搬运几个字符数据那没问题，但是如果我们用千兆网卡或者硬盘传输大量数据的时候，都用CPU来搬运的话，肯定忙不过来。计算机科学家们发现了事情的严重性后，于是就发明了 DMA 技术，也就是直接内存访问（Direct Memory Access）技术。

直接内存访问——DMA技术

什么是 DMA 技术？简单理解就是，在进行 I/O 设备和内存的数据传输的时候，数据搬运的工作全部交给 DMA 控制器，而 CPU 不再参与任何与数据搬运相关的事情，这样 CPU 就可以去处理别的事务。

那使用 DMA 控制器进行数据传输的过程究竟是什么样的呢？下面我们来具体看看。

read(file, tmp_buf, len);

用户程序需要读取数据，调用read方法，把读取数据的指令交给CPU执行。
CPU发出指令给DMA，告诉DMA需要读取磁盘的哪些数据，然后返回，线程进入阻塞状态
DMA向磁盘控制器发出IO请求，告诉磁盘控制器需要读取哪些数据，然后返回；
磁盘控制器收到IO请求之后，把数据读取到磁盘缓存区，当磁盘缓存读取完成之后，中断DMA；
DMA收到磁盘的中断信号，将磁盘缓存区的数据读取到PageCache缓存区，然后中断CPU；
CPU响应DMA中断信号，知道数据读取完成，然后将PageCache缓存区中的数据读取到用户缓存中；
用户程序从内存中读取到数据，可以继续执行后续逻辑。

file

可以看到，整个数据传输的过程，CPU不再参与磁盘数据搬运的工作，而是全程由DMA完成，但是CPU在这个过程中也是必不可少的，因为传输什么数据，从哪里传输到哪里，都需要CPU来告诉DMA控制器。

早期DMA只存在在主板上，如今由于I/O设备越来越多，数据传输的需求也不尽相同，所以每个I/O设备里面都有自己的DMA控制器。

DMA文件传输存在的问题

如果服务端要提供文件传输的功能，我们能想到的最简单的方式是：将磁盘上的文件读取出来，然后通过网络协议发送给客户端。

传统 I/O 的工作方式是，数据读取和写入是从用户空间到内核空间来回复制，而内核空间的数据是通过操作系统层面的 I/O 接口从磁盘读取或写入。

代码通常如下，一般会需要以下两个系统调用，代码很简单，虽然就两行代码，但是这里面发生了不少的事情。

read(file, tmp_buf, len);
write(socket, tmp_buf, len);

用户程序需要读取数据，调用read方法，把读取数据的指令交给CPU执行，线程进入阻塞状态。
CPU发出指令给磁盘DMA，告诉磁盘DMA需要读取磁盘的哪些数据，然后返回；
磁盘DMA向磁盘控制器发出IO请求，告诉磁盘控制器需要读取哪些数据，然后返回；
磁盘控制器收到IO请求之后，把数据读取到磁盘缓存区，当磁盘缓存读取完成之后，中断DMA；
DMA收到磁盘的中断信号，将磁盘缓存区的数据读取到PageCache缓存区，然后中断CPU；
CPU响应DMA中断信号，知道数据读取完成，然后将PageCache缓存区中的数据读取到用户缓存中；
用户程序从内存中读取到数据，可以继续执行后续写网卡数据操作；
用户需要向网卡设备写入数据，调用write方法，把写数据指令交给CPU执行，线程进入阻塞；
CPU将用户缓存区的数据写入PageCache缓存区，然后通知网卡DMA写数据；
网卡DMA将数据从PageCache缓存区复制到网卡，交给网卡处理数据。
网卡开始处理数据，网卡处理完成数据之后中断网卡DMA；
网卡DMA处理中断，知道数据处理完成，向CPU发出中断；
CPU响应DMA中断信号，知道数据处理完成，唤醒用户线程；
用户程序执行后续逻辑。

这个过程比较复杂，其中主要存在以下问题：

发生了4次用户态与内核态的上下文切换，因为发生了两次系统调用，一次是read() ，一次是write()，每次系统调用都得先从用户态切换到内核态，等内核完成任务后，再从内核态切换回用户态。上下文切换到成本并不小，一次切换需要耗时几十纳秒到几微秒，虽然时间看上去很短，但是在高并发的场景下，这类时间容易被累积和放大，从而影响系统的性能。
发生了4次数据拷贝，其中两次是 DMA 的拷贝，另外两次则是通过 CPU 拷贝的，下面说一下这个过程：第一次拷贝，把磁盘上的数据拷贝到操作系统内核的缓冲区里，这个拷贝的过程是通过 DMA 搬运的。第二次拷贝，把内核缓冲区的数据拷贝到用户的缓冲区里，于是我们应用程序就可以使用这部分数据了，这个拷贝到过程是由 CPU 完成的。第三次拷贝，把刚才拷贝到用户的缓冲区里的数据，再拷贝到内核的 socket 的缓冲区里，这个过程依然还是由 CPU 搬运的。第四次拷贝，把内核的 socket 缓冲区里的数据，拷贝到网卡的缓冲区里，这个过程又是由 DMA 搬运的。

我们回过头看这个文件传输的过程，我们只是搬运一份数据，结果却搬运了 4 次，过多的数据拷贝无疑会消耗 CPU 资源，大大降低了系统性能。

这种简单又传统的文件传输方式，存在冗余的上文切换和数据拷贝，在高并发系统里是非常糟糕的，多了很多不必要的开销，会严重影响系统性能。

所以，要想提高文件传输的性能，就需要减少「用户态与内核态的上下文切换」和「内存拷贝」的次数。

如何提高文件传输的性能

减少用户态与内核态的上下文切换的次数

读取磁盘数据的时候，之所以要发生上下文切换，这是因为用户空间没有权限操作磁盘或网卡，内核的权限最高，这些操作设备的过程都需要交由操作系统内核来完成，所以一般要通过内核去完成某些任务的时候，就需要使用操作系统提供的系统调用函数。

而一次系统调用必然会发生 2 次上下文切换：首先从用户态切换到内核态，当内核执行完任务后，再切换回用户态交由进程代码执行。

所以，要想减少上下文切换到次数，就要减少系统调用的次数。

减少数据拷贝的次数

在前面我们知道了，传统的文件传输方式会历经 4 次数据拷贝，而且这里面，「从内核的读缓冲区拷贝到用户的缓冲区里，再从用户的缓冲区里拷贝到 socket 的缓冲区里」，这个过程是没有必要的。

因为文件传输的应用场景中，在用户空间我们并不会对数据「再加工」，所以数据实际上可以不用搬运到用户空间，因此用户的缓冲区是没有必要存在的。

零拷贝实现原理分析

零拷贝技术实现的方式通常有 2 种：

mmap + write
sendfile

下面就谈一谈，它们是如何减少「上下文切换」和「数据拷贝」的次数。

mmap + write

在前面我们知道，read()系统调用的过程中会把内核缓冲区的数据拷贝到用户的缓冲区里，于是为了减少这一步开销，我们可以用 mmap()替换read()系统调用函数。

buf = mmap(file, len);
write(sockfd, buf, len);

mmap() 系统调用函数会直接把内核缓冲区里的数据「映射」到用户空间，这样，操作系统内核与用户空间就不需要再进行任何的数据拷贝操作。

file

具体过程如下：

应用进程调用了mmap()后，DMA会把磁盘的数据拷贝到内核的缓冲区里。接着，应用进程跟操作系统内核「共享」这个缓冲区；
应用进程再调用write()，操作系统直接将内核缓冲区的数据拷贝到socket缓冲区中，这一切都发生在内核态，由CPU来搬运数据；
最后，把内核的socket缓冲区里的数据，拷贝到网卡的缓冲区里，这个过程是由DMA搬运的。

我们可以得知，通过使用mmap()来代替read()，可以减少一次数据拷贝的过程。

但这还不是最理想的零拷贝，因为仍然需要通过CPU把内核缓冲区的数据拷贝到socket缓冲区里，而且仍然需要4次上下文切换，因为系统调用还是2次。

sendfile

在 Linux 内核版本 2.1 中，提供了一个专门发送文件的系统调用函数 sendfile()，函数形式如下：

#include <sys/socket.h>
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);

它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度。

首先，它可以替代前面的 read() 和 write() 这两个系统调用，这样就可以减少一次系统调用，也就减少了 2 次上下文切换的开销。

其次，该系统调用，可以直接把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区里，不再拷贝到用户态，这样就只有 2 次上下文切换，和 3 次数据拷贝。如下图：

file

但是这还不是真正的零拷贝技术，如果网卡支持 SG-DMA（The Scatter-Gather Direct Memory Access）技术（和普通的 DMA 有所不同），我们可以进一步减少通过 CPU 把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区的过程。

你可以在你的 Linux 系统通过下面这个命令，查看网卡是否支持 scatter-gather 特性：

$ ethtool -k eth0 | grep scatter-gather
scatter-gather: on

于是，从 Linux 内核 2.4 版本开始起，对于支持网卡支持 SG-DMA 技术的情况下， sendfile() 系统调用的过程发生了点变化，具体过程如下：

通过 DMA 将磁盘上的数据拷贝到内核缓冲区里；
缓冲区描述符和数据长度传到 socket 缓冲区，这样网卡的 SG-DMA 控制器就可以直接将内核缓存中的数据拷贝到网卡的缓冲区里，此过程不需要将数据从操作系统内核缓冲区拷贝到 socket 缓冲区中，这样就减少了一次数据拷贝；

所以，这个过程之中，只进行了 2 次数据拷贝，如下图：

file

这就是所谓的零拷贝（Zero-copy）技术，因为我们没有在内存层面去拷贝数据，也就是说全程没有通过 CPU 来搬运数据，所有的数据都是通过 DMA 来进行传输的。。

零拷贝技术的文件传输方式相比传统文件传输的方式，减少了 2 次上下文切换和数据拷贝次数，只需要 2 次上下文切换和数据拷贝次数，就可以完成文件的传输，而且 2 次的数据拷贝过程，都不需要通过 CPU，2 次都是由 DMA 来搬运。

所以，总体来看，零拷贝技术可以把文件传输的性能提高至少一倍以上。

使用零拷贝技术的项目

事实上，Kafka这个开源项目，就利用了「零拷贝」技术，从而大幅提升了I/O的吞吐率，这也是Kafka在处理海量数据为什么这么快的原因之一。

如果你追溯Kafka文件传输的代码，你会发现，最终它调用了Java NIO库里的transferTo方法：

@Override
public long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException { 
    return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);
}

如果Linux系统支持sendfile()系统调用，那么transferTo()实际上最后就会使用到sendfile()系统调用函数。

曾经有大佬专门写过程序测试过，在同样的硬件条件下，传统文件传输和零拷拷贝文件传输的性能差异，你可以看到下面这张测试数据图，使用了零拷贝能够缩短 65% 的时间，大幅度提升了机器传输数据的吞吐量。

file

另外，Nginx 也支持零拷贝技术，一般默认是开启零拷贝技术，这样有利于提高文件传输的效率，是否开启零拷贝技术的配置如下：

http {
...
    sendfile on
...
}

sendfile 配置的具体意思:

设置为 on 表示，使用零拷贝技术来传输文件：sendfile ，这样只需要 2 次上下文切换，和 2 次数据拷贝。
设置为 off 表示，使用传统的文件传输技术：read + write，这时就需要 4 次上下文切换，和 4 次数据拷贝。

当然，要使用 sendfile，Linux 内核版本必须要 2.1 以上的版本。

PageCache 有什么作用？

回顾前面说道文件传输过程，其中第一步都是先需要先把磁盘文件数据拷贝「内核缓冲区」里，这个「内核缓冲区」实际上是磁盘高速缓存（PageCache）。

由于零拷贝使用了 PageCache 技术，可以使得零拷贝进一步提升了性能，我们接下来看看 PageCache 是如何做到这一点的。

读写磁盘相比读写内存的速度慢太多了，所以我们应该想办法把「读写磁盘」替换成「读写内存」。于是，我们会通过 DMA 把磁盘里的数据搬运到内存里，这样就可以用读内存替换读磁盘。

但是，内存空间远比磁盘要小，内存注定只能拷贝磁盘里的一小部分数据。

那问题来了，选择哪些磁盘数据拷贝到内存呢？

我们都知道程序运行的时候，具有「局部性」，所以通常，刚被访问的数据在短时间内再次被访问的概率很高，于是我们可以用 PageCache 来缓存最近被访问的数据，当空间不足时淘汰最久未被访问的缓存。

所以，读磁盘数据的时候，优先在 PageCache 找，如果数据存在则可以直接返回；如果没有，则从磁盘中读取，然后缓存 PageCache 中。

还有一点，读取磁盘数据的时候，需要找到数据所在的位置，但是对于机械磁盘来说，就是通过磁头旋转到数据所在的扇区，再开始「顺序」读取数据，但是旋转磁头这个物理动作是非常耗时的，为了降低它的影响，PageCache 使用了「预读功能」。

比如，假设 read 方法每次只会读 32 KB 的字节，虽然 read 刚开始只会读 0 ～ 32 KB 的字节，但内核会把其后面的 32～64 KB 也读取到 PageCache，这样后面读取 32～64 KB 的成本就很低，如果在 32～64 KB 淘汰出 PageCache 前，进程读取到它了，收益就非常大。

所以，PageCache 的优点主要是两个：

缓存最近被访问的数据；
预读功能；

这两个做法，将大大提高读写磁盘的性能。

但是，在传输大文件（GB 级别的文件）的时候，PageCache 会不起作用，那就白白浪费 DMA 多做的一次数据拷贝，造成性能的降低，即使使用了 PageCache 的零拷贝也会损失性能

这是因为如果你有很多 GB 级别文件需要传输，每当用户访问这些大文件的时候，内核就会把它们载入 PageCache 中，于是 PageCache 空间很快被这些大文件占满。

另外，由于文件太大，可能某些部分的文件数据被再次访问的概率比较低，这样就会带来 2 个问题：

PageCache 由于长时间被大文件占据，其他「热点」的小文件可能就无法充分使用到 PageCache，于是这样磁盘读写的性能就会下降了；
PageCache 中的大文件数据，由于没有享受到缓存带来的好处，但却耗费DMA多拷贝到PageCache一次；
所以，针对大文件的传输，不应该使用PageCache，也就是说不应该使用零拷贝技术，因为可能由于PageCache被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到PageCache，这样在高并发的环境下，会带来严重的性能问题。

大文件传输用什么方式实现

绕开 PageCache 的 I/O 叫直接 I/O，使用 PageCache 的 I/O 则叫缓存 I/O。通常，对于磁盘，异步 I/O 只支持直接 I/O。

前面也提到，大文件的传输不应该使用 PageCache，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache。

于是，在高并发的场景下，针对大文件的传输的方式，应该使用「异步 I/O + 直接 I/O」来替代零拷贝技术。

直接 I/O 应用场景常见的两种：

应用程序已经实现了磁盘数据的缓存，那么可以不需要 PageCache 再次缓存，减少额外的性能损耗。在 MySQL 数据库中，可以通过参数设置开启直接 I/O，默认是不开启；
传输大文件的时候，由于大文件难以命中 PageCache 缓存，而且会占满 PageCache 导致「热点」文件无法充分利用缓存，从而增大了性能开销，因此，这时应该使用直接 I/O。
另外，由于直接 I/O 绕过了 PageCache，就无法享受内核的这两点的优化：

内核的 I/O 调度算法会缓存尽可能多的 I/O 请求在 PageCache 中，最后「合并」成一个更大的 I/O 请求再发给磁盘，这样做是为了减少磁盘的寻址操作；
内核也会「预读」后续的 I/O 请求放在 PageCache 中，一样是为了减少对磁盘的操作；
于是，传输大文件的时候，使用「异步 I/O + 直接 I/O」了，就可以无阻塞地读取文件了。

所以，传输文件的时候，我们要根据文件的大小来使用不同的方式：

传输大文件的时候，使用「异步 I/O + 直接 I/O」；
传输小文件的时候，则使用「零拷贝技术」；
在 nginx 中，我们可以用如下配置，来根据文件的大小来使用不同的方式：

location /video/ { 
    sendfile on; 
    aio on; 
    directio 1024m; 
}

当文件大小大于directio值后，使用「异步I/O+直接I/O」，否则使用「零拷贝技术」。

总结

早期 I/O 操作，内存与磁盘的数据传输的工作都是由 CPU 完成的，而此时 CPU 不能执行其他任务，会特别浪费 CPU 资源。

于是，为了解决这一问题，DMA 技术就出现了，每个 I/O 设备都有自己的 DMA 控制器，通过这个 DMA 控制器，CPU 只需要告诉 DMA 控制器，我们要传输什么数据，从哪里来，到哪里去，就可以放心离开了。后续的实际数据传输工作，都会由 DMA 控制器来完成，CPU 不需要参与数据传输的工作。

传统 IO 的工作方式，从硬盘读取数据，然后再通过网卡向外发送，我们需要进行 4 上下文切换，和 4 次数据拷贝，其中 2 次数据拷贝发生在内存里的缓冲区和对应的硬件设备之间，这个是由 DMA 完成，另外 2 次则发生在内核态和用户态之间，这个数据搬移工作是由 CPU 完成的。

为了提高文件传输的性能，于是就出现了零拷贝技术，它通过一次系统调用（sendfile 方法）合并了磁盘读取与网络发送两个操作，降低了上下文切换次数。另外，拷贝数据都是发生在内核中的，天然就降低了数据拷贝的次数。

Kafka 和 Nginx 都有实现零拷贝技术，这将大大提高文件传输的性能。

零拷贝技术是基于 PageCache 的，PageCache 会缓存最近访问的数据，提升了访问缓存数据的性能，同时，为了解决机械硬盘寻址慢的问题，它还协助 I/O 调度算法实现了 IO 合并与预读，这也是顺序读比随机读性能好的原因。这些优势，进一步提升了零拷贝的性能。

需要注意的是，零拷贝技术是不允许进程对文件内容作进一步的加工的，比如压缩数据再发送。

另外，当传输大文件时，不能使用零拷贝，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，并且大文件的缓存命中率不高，这时就需要使用「异步 IO + 直接 IO 」的方式。

在 Nginx 里，可以通过配置，设定一个文件大小阈值，针对大文件使用异步 IO 和直接 IO，而对小文件使用零拷贝。

出处：https://www.cnblogs.com/yuhushen/p/15242603.html

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