Linux性能优化实战： Linux 性能优化答疑（32）

Posted 2022-11-14 luoahong

一、上节总结

专栏更新至今，四大基础模块的第三个模块——文件系统和磁盘 I/O 篇，我们就已经学完了。很开心你还没有掉队，仍然在积极学习思考和实践操作，并且热情地留言与讨论。

今天是性能优化的第四期。照例，我从 I/O 模块的留言中摘出了一些典型问题，作为今天的答疑内容，集中回复。同样的，为了便于你学习理解，它们并不是严格按照文章顺序排列的。

每个问题，我都附上了留言区提问的截屏。如果你需要回顾内容原文，可以扫描每个问题右下方的二维码查看。

二、问题 1：阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系

1、问题：

2、解答

在文件系统的工作原理篇中，我曾经介绍了阻塞、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。

三、问题 2：“文件系统”课后思考

1、问题：

在 文件系统原理 文章的最后，我给你留了一道思考题，那就是执行 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。

 

2、解答

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。

四、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？

很多同学的留言都准确回答了这个问题。比如，划时代和 jeff 的留言都指出，在这个场景中，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。

你看，仅仅是不恰当的选项，都可能会导致性能工具“犯错”，呈现这种看起来不合逻辑的结果。非常高兴看到，这么多同学已经掌握了性能工具使用的核心思路——弄清楚工具
本身的原理和问题。

五、问题 4：“mysql 案例”课后思考

1、问题

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？

 2、解答

ninuxer 的留言基本解释了这个问题，不过还不够完善。
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。

今天主要回答这些问题，同时也欢迎你继续在留言区写下疑问和感想，我会持续不断地解答。希望借助每一次的答疑，可以和你一起，把文章知识内化为你的能力，我们不仅在实