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Linux内核的文件预读详解

作者:佚名 来源:网络整理 2015-4-18

   Linux文件预读算法磁盘I/O性能的发展远远滞后于CPU和内存,因而成为现代计算机系统的一个主要瓶颈。预读可以有效的减少磁盘的寻道次数和应用程序的I/O等待时间,是改进磁盘读I/O性能的重要优化手段之一。本文作者是中国科学技术大学自动化系的博士生,他在1998年开始学习Linux,为了优化服务器的性能,他开始尝试改进Linux kernel,并最终重写了内核的文件预读部分,这些改进被收录到Linux Kernel 2.6.23及其后续版本中。

  从寄存器、L1/L2高速缓存、内存、闪存,到磁盘/光盘/磁带/存储网络,计算机的各级存储器硬件组成了一个金字塔结构。越是底层存储容量越大。然而访问速度也越慢,具体表现为更小的带宽和更大的延迟。因而这很自然的便成为一个金字塔形的逐层缓存结构。由此产生了三类基本的缓存管理和优化问题:

  ◆预取(prefetching)算法,从慢速存储中加载数据到缓存;

  ◆替换(replacement)算法,从缓存中丢弃无用数据;

  ◆写回(writeback)算法,把脏数据从缓存中保存到慢速存储。

  其中的预取算法,在磁盘这一层次尤为重要。磁盘的机械臂+旋转盘片的数据定位与读取方式,决定了它最突出的性能特点:擅长顺序读写,不善于随机I/O,I/O延迟非常大。由此而产生了两个方面的预读需求。

  来自磁盘的需求

  简单的说,磁盘的一个典型I/O操作由两个阶段组成:

  1.数据定位

  平均定位时间主要由两部分组成:平均寻道时间和平均转动延迟。寻道时间的典型值是4.6ms。转动延迟则取决于磁盘的转速:普通7200RPM桌面硬盘的转动延迟是4.2ms,而高端10000RPM的是3ms。这些数字多年来一直徘徊不前,大概今后也无法有大的改善了。在下文中,我们不妨使用 8ms作为典型定位时间。

  2.数据传输

  持续传输率主要取决于盘片的转速(线速度)和存储密度,最新的典型值为80MB/s。虽然磁盘转速难以提高,但是存储密度却在逐年改善。巨磁阻、垂直磁记录等一系列新技术的采用,不但大大提高了磁盘容量,也同时带来了更高的持续传输率。

  显然,I/O的粒度越大,传输时间在总时间中的比重就会越大,因而磁盘利用率和吞吐量就会越大。简单的估算结果如表1所示。如果进行大量4KB的随机I/O,那么磁盘在99%以上的时间内都在忙着定位,单个磁盘的吞吐量不到500KB/s。但是当I/O大小达到1MB的时候,吞吐量可接近50MB /s。由此可见,采用更大的I/O粒度,可以把磁盘的利用效率和吞吐量提高整整100倍。因而必须尽一切可能避免小尺寸I/O,这正是预读算法所要做的。

Linux内核的文件预读详解 三联

  表1随机读大小与磁盘性能的关系

  来自程序的需求

  应用程序处理数据的一个典型流程是这样的:while(!done) { read(); compute(); }。假设这个循环要重复5次,总共处理5批数据,则程序运行的时序图可能如图1所示。

  图1典型的I/O时序图

  不难看出,磁盘和CPU是在交替忙碌:当进行磁盘I/O的时候,CPU在等待;当CPU在计算和处理数据时,磁盘是空闲的。那么是不是可以让两者流水线作业,以便加快程序的执行速度?预读可以帮助达成这一目标。基本的方法是,当CPU开始处理第1批数据的时候,由内核的预读机制预加载下一批数据。这时候的预读是在后台异步进行的,如图2所示。

  图2预读的流水线作业

  注意,在这里我们并没有改变应用程序的行为:程序的下一个读请求仍然是在处理完当前的数据之后才发出的。只是这时候的被请求的数据可能已经在内核缓存中了,无须等待,直接就能复制过来用。在这里,异步预读的功能是对上层应用程序“隐藏”磁盘I/O的大延迟。虽然延迟事实上仍然存在,但是应用程序看不到了,因而运行的更流畅。

  预读的概念

  预取算法的涵义和应用非常广泛。它存在于CPU、硬盘、内核、应用程序以及网络的各个层次。预取有两种方案:启发性的(heuristic prefetching)和知情的(informed prefetching)。前者自动自发的进行预读决策,对上层应用是透明的,但是对算法的要求较高,存在命中率的问题;后者则简单的提供API接口,而由上层程序给予明确的预读指示。在磁盘这个层次,Linux为我们提供了三个API接口:posix_fadvise(2), readahead(2), madvise(2)。

  不过真正使用上述预读API的应用程序并不多见:因为一般情况下,内核中的启发式算法工作的很好。预读(readahead)算法预测即将访问的页面,并提前把它们批量的读入缓存。

  它的主要功能和任务可以用三个关键词来概括:

  ◆批量,也就是把小I/O聚集为大I/O,以改善磁盘的利用率,提升系统的吞吐量。

  ◆提前,也就是对应用程序隐藏磁盘的I/O延迟,以加快程序运行。

  ◆ 预测,这是预读算法的核心任务。前两个功能的达成都有赖于准确的预测能力。当前包括Linux、FreeBSD和Solaris等主流操作系统都遵循了一个简单有效的原则:把读模式分为随机读和顺序读两大类,并只对顺序读进行预读。这一原则相对保守,但是可以保证很高的预读命中率,同时有效率/覆盖率也很好。因为顺序读是最简单而普遍的,而随机读在内核来说也确实是难以预测的。

  Linux的预读架构

  Linux内核的一大特色就是支持最多的文件系统,并拥有一个虚拟文件系统(VFS)层。早在2002年,也就是2.5内核的开发过程中,Andrew Morton在VFS层引入了文件预读的基本框架,以统一支持各个文件系统。如图所示,Linux内核会将它最近访问过的文件页面缓存在内存中一段时间,这个文件缓存被称为pagecache。如图3所示。一般的read()操作发生在应用程序提供的缓冲区与pagecache之间。而预读算法则负责填充这个pagecache。应用程序的读缓存一般都比较小,比如文件拷贝命令cp的读写粒度就是4KB;内核的预读算法则会以它认为更合适的大小进行预读 I/O,比比如16-128KB。

  图3以pagecache为中心的读和预读

  大约一年之后,Linus Torvalds把mmap缺页I/O的预取算法单独列出,从而形成了read-around/read-ahead两个独立算法(图4)。read- around算法适用于那些以mmap方式访问的程序代码和数据,它们具有很强的局域性(locality of reference)特征。当有缺页事件发生时,它以当前页面为中心,往前往后预取共计128KB页面。而readahead算法主要针对read()系统调用,它们一般都具有很好的顺序特性。但是随机和非典型的读取模式也大量存在,因而readahead算法必须具有很好的智能和适应性。

  图4 Linux中的read-around, read-ahead和direct read

  又过了一年,通过Steven Pratt、Ram Pai等人的大量工作,readahead算法进一步完善。其中最重要的一点是实现了对随机读的完好支持。随机读在数据库应用中处于非常突出的地位。在此之前,预读算法以离散的读页面位置作为输入,一个多页面的随机读会触发“顺序预读”。这导致了预读I/O数的增加和命中率的下降。改进后的算法通过监控所有完整的read()调用,同时得到读请求的页面偏移量和数量,因而能够更好的区分顺序读和随机读。

  预读算法概要

  这一节以linux 2.6.22为例,来剖析预读算法的几个要点。

  1.顺序性检测

  为了保证预读命中率,Linux只对顺序读(sequential read)进行预读。内核通过验证如下两个条件来判定一个read()是否顺序读:

  ◆这是文件被打开后的第一次读,并且读的是文件首部;

  ◆当前的读请求与前一(记录的)读请求在文件内的位置是连续的。

  如果不满足上述顺序性条件,就判定为随机读。任何一个随机读都将终止当前的顺序序列,从而终止预读行为(而不是缩减预读大小)。注意这里的空间顺序性说的是文件内的偏移量,而不是指物理磁盘扇区的连续性。在这里Linux作了一种简化,它行之有效的基本前提是文件在磁盘上是基本连续存储的,没有严重的碎片化。

  2.流水线预读

  当程序在处理一批数据时,我们希望内核能在后台把下一批数据事先准备好,以便CPU和硬盘能流水线作业。Linux用两个预读窗口来跟踪当前顺序流的预读状态:current窗口和ahead窗口。其中的ahead窗口便是为流水线准备的:当应用程序工作在current窗口时,内核可能正在 ahead窗口进行异步预读;一旦程序进入当前的ahead窗口,内核就会立即往前推进两个窗口,并在新的ahead窗口中启动预读I/O。

  3.预读的大小

  当确定了要进行顺序预读(sequential readahead)时,就需要决定合适的预读大小。预读粒度太小的话,达不到应有的性能提升效果;预读太多,又有可能载入太多程序不需要的页面,造成资源浪费。为此,Linux采用了一个快速的窗口扩张过程:

  ◆首次预读:readahead_size = read_size * 2; // or *4

  预读窗口的初始值是读大小的二到四倍。这意味着在您的程序中使用较大的读粒度(比如32KB)可以稍稍提升I/O效率。

  ◆后续预读:readahead_size *= 2;

  后续的预读窗口将逐次倍增,直到达到系统设定的最大预读大小,其缺省值是128KB。这个缺省值已经沿用至少五年了,在当前更快的硬盘和大容量内存面前,显得太过保守。比如西部数据公司近年推出的WD Raptor 猛禽 10000RPM SATA 硬盘,在进行128KB随机读的时候,只能达到16%的磁盘利用率(图5)。所以如果您运行着Linux服务器或者桌面系统,不妨试着用如下命令把最大预读值提升到1MB看看,或许会有惊喜:

  # blockdev–setra 2048 /dev/sda

  当然预读大小不是越大越好,在很多情况下,也需要同时考虑I/O延迟问题。

  图5 128KB I/O的数据定位时间和传输时间比重

  重新发现顺序读

  上一节我们解决了是否/何时进行预读,以及读多少的基本问题。由于现实的复杂性,上述算法并不总能奏效,即使是对于顺序读的情况。例如最近发现的重试读(retried read)的问题。

  重试读在异步I/O和非阻塞I/O中比较常见。它们允许内核中断一个读请求。这样一来,程序提交的后续读请求看起来会与前面被中断的读请求相重叠。如图6所示。

  图6重试读(retried reads)

  Linux 2.6.22无法理解这种情况,于是把它误判为随机读。这里的问题在于“读请求”并不代表读取操作实实在在的发生了。预读的决策依据应为后者而非前者。最新发布的2.6.23对此作了改进。新的算法以当前读取的页面状态为主要决策依据,并为此新增了一个页面标志位:PG_readahead,它是“请作异步预读”的一个提示。在每次进行新预读时,算法都会选择其中的一个新页面并标记之。预读规则相应的改为:

  ◆当读到缺失页面(missing page),进行同步预读;

  ◆当读到预读页面(PG_readahead page),进行异步预读。

  这样一来,ahead预读窗口就不需要了:它实际上是把预读大小和提前量两者作了不必要的绑定。新的标记机制允许我们灵活而精确地控制预读的提前量,这有助于将来引入对笔记本省电模式的支持。

  图7 Linux 2.6.23预读算法的工作动态

  另一个越来越突出的问题来自于交织读(interleaved read)。这一读模式常见于多媒体/多线程应用。当在一个打开的文件中同时进行多个流(stream)的读取时,它们的读取请求会相互交织在一起,在内核看来好像是很多的随机读。更严重的是,目前的内核只能在一个打开的文件描述符中跟踪一个流的预读状态。因而即使内核对两个流进行预读,它们会相互覆盖和破坏对方的预读状态信息。对此,我们将在即将发布的2.6.24中作一定改进,利用页面和pagecache所提供的状态信息来支持多个流的交织读。

  预读建议

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