|
|
|
|
|
# 17 | 案例篇：如何利用系统缓存优化程序的运行效率？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
你好，我是倪朋飞。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
上一节，我们学习了内存性能中 Buffer 和 Cache 的概念。简单复习一下，Buffer 和 Cache 的设计目的，是为了提升系统的 I/O 性能。它们利用内存，充当起慢速磁盘与快速 CPU 之间的桥梁，可以加速 I/O 的访问速度。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Buffer和Cache分别缓存的是对磁盘和文件系统的读写数据。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* 从写的角度来说，不仅可以优化磁盘和文件的写入，对应用程序也有好处，应用程序可以在数据真正落盘前，就返回去做其他工作。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* 从读的角度来说，不仅可以提高那些频繁访问数据的读取速度，也降低了频繁 I/O 对磁盘的压力。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
既然 Buffer 和 Cache 对系统性能有很大影响，那我们在软件开发的过程中，能不能利用这一点，来优化 I/O 性能，提升应用程序的运行效率呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
答案自然是肯定的。今天，我就用几个案例帮助你更好地理解缓存的作用，并学习如何充分利用这些缓存来提高程序效率。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
为了方便你理解，Buffer和Cache我仍然用英文表示，避免跟“缓存”一词混淆。而文中的“缓存”，通指数据在内存中的临时存储。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 缓存命中率
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
在案例开始前，你应该习惯性地先问自己一个问题，你想要做成某件事情，结果应该怎么评估？比如说，我们想利用缓存来提升程序的运行效率，应该怎么评估这个效果呢？换句话说，有没有哪个指标可以衡量缓存使用的好坏呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我估计你已经想到了，**缓存的命中率**。所谓缓存命中率，是指直接通过缓存获取数据的请求次数，占所有数据请求次数的百分比。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**命中率越高，表示使用缓存带来的收益越高，应用程序的性能也就越好。**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
实际上，缓存是现在所有高并发系统必需的核心模块，主要作用就是把经常访问的数据（也就是热点数据），提前读入到内存中。这样，下次访问时就可以直接从内存读取数据，而不需要经过硬盘，从而加快应用程序的响应速度。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这些独立的缓存模块通常会提供查询接口，方便我们随时查看缓存的命中情况。不过 Linux 系统中并没有直接提供这些接口，所以这里我要介绍一下，cachestat 和 cachetop ，它们正是查看系统缓存命中情况的工具。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* cachestat 提供了整个操作系统缓存的读写命中情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这两个工具都是 [bcc](https://github.com/iovisor/bcc) 软件包的一部分，它们基于 Linux 内核的 eBPF（extended Berkeley Packet Filters）机制，来跟踪内核中管理的缓存，并输出缓存的使用和命中情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这里注意，eBPF 的工作原理不是我们今天的重点，记住这个名字即可，后面文章中我们会详细学习。今天要掌握的重点，是这两个工具的使用方法。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
使用 cachestat 和 cachetop 前，我们首先要安装 bcc 软件包。比如，在 Ubuntu 系统中，你可以运行下面的命令来安装：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD
|
|
|
|
|
|
echo "deb https://repo.iovisor.org/apt/xenial xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/iovisor.list
|
|
|
|
|
|
sudo apt-get update
|
|
|
|
|
|
sudo apt-get install -y bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> 注意：bcc-tools需要内核版本为4.1或者更新的版本，如果你用的是CentOS，那就需要手动[升级内核版本后再安装](https://github.com/iovisor/bcc/issues/462)。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
操作完这些步骤，bcc 提供的所有工具就都安装到 /usr/share/bcc/tools 这个目录中了。不过这里提醒你，bcc 软件包默认不会把这些工具配置到系统的 PATH 路径中，所以你得自己手动配置：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ export PATH=$PATH:/usr/share/bcc/tools
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
配置完，你就可以运行 cachestat 和 cachetop 命令了。比如，下面就是一个 cachestat 的运行界面，它以1秒的时间间隔，输出了3组缓存统计数据：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ cachestat 1 3
|
|
|
|
|
|
TOTAL MISSES HITS DIRTIES BUFFERS_MB CACHED_MB
|
|
|
|
|
|
2 0 2 1 17 279
|
|
|
|
|
|
2 0 2 1 17 279
|
|
|
|
|
|
2 0 2 1 17 279
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
你可以看到，cachestat 的输出其实是一个表格。每行代表一组数据，而每一列代表不同的缓存统计指标。这些指标从左到右依次表示：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* TOTAL ，表示总的 I/O 次数；
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* MISSES ，表示缓存未命中的次数；
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* HITS ，表示缓存命中的次数；
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* DIRTIES， 表示新增到缓存中的脏页数；
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* BUFFERS\_MB 表示 Buffers 的大小，以 MB 为单位；
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* CACHED\_MB 表示 Cache 的大小，以 MB 为单位。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
接下来我们再来看一个 cachetop 的运行界面：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ cachetop
|
|
|
|
|
|
11:58:50 Buffers MB: 258 / Cached MB: 347 / Sort: HITS / Order: ascending
|
|
|
|
|
|
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
|
|
|
|
|
|
13029 root python 1 0 0 100.0% 0.0%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
它的输出跟 top 类似，默认按照缓存的命中次数（HITS）排序，展示了每个进程的缓存命中情况。具体到每一个指标，这里的 HITS、MISSES和DIRTIES ，跟 cachestat 里的含义一样，分别代表间隔时间内的缓存命中次数、未命中次数以及新增到缓存中的脏页数。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
而 READ\_HIT 和 WRITE\_HIT ，分别表示读和写的缓存命中率。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 指定文件的缓存大小
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
除了缓存的命中率外，还有一个指标你可能也会很感兴趣，那就是指定文件在内存中的缓存大小。你可以使用 [pcstat](https://github.com/tobert/pcstat) 这个工具，来查看文件在内存中的缓存大小以及缓存比例。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
pcstat 是一个基于 Go 语言开发的工具，所以安装它之前，你首先应该安装 Go 语言，你可以点击[这里](https://golang.org/dl/)下载安装。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
安装完 Go 语言，再运行下面的命令安装 pcstat：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ export GOPATH=~/go
|
|
|
|
|
|
$ export PATH=~/go/bin:$PATH
|
|
|
|
|
|
$ go get golang.org/x/sys/unix
|
|
|
|
|
|
$ go get github.com/tobert/pcstat/pcstat
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
全部安装完成后，你就可以运行 pcstat 来查看文件的缓存情况了。比如，下面就是一个 pcstat 运行的示例，它展示了 /bin/ls 这个文件的缓存情况：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ pcstat /bin/ls
|
|
|
|
|
|
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
| Name | Size (bytes) | Pages | Cached | Percent |
|
|
|
|
|
|
|---------+----------------+------------+-----------+---------|
|
|
|
|
|
|
| /bin/ls | 133792 | 33 | 0 | 000.000 |
|
|
|
|
|
|
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这个输出中，Cached 就是 /bin/ls 在缓存中的大小，而 Percent 则是缓存的百分比。你看到它们都是 0，这说明 /bin/ls 并不在缓存中。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
接着，如果你执行一下 ls 命令，再运行相同的命令来查看的话，就会发现 /bin/ls 都在缓存中了：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ ls
|
|
|
|
|
|
$ pcstat /bin/ls
|
|
|
|
|
|
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
| Name | Size (bytes) | Pages | Cached | Percent |
|
|
|
|
|
|
|---------+----------------+------------+-----------+---------|
|
|
|
|
|
|
| /bin/ls | 133792 | 33 | 33 | 100.000 |
|
|
|
|
|
|
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
知道了缓存相应的指标和查看系统缓存的方法后，接下来，我们就进入今天的正式案例。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
跟前面的案例一样，今天的案例也是基于 Ubuntu 18.04，当然同样适用于其他的 Linux 系统。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* 机器配置：2 CPU，8GB 内存。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* 预先按照上面的步骤安装 bcc 和 pcstat 软件包，并把这些工具的安装路径添加到到 PATH 环境变量中。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* 预先安装 Docker 软件包，比如 apt-get install [docker.io](http://docker.io)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 案例一
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
第一个案例，我们先来看一下上一节提到的 dd 命令。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
dd 作为一个磁盘和文件的拷贝工具，经常被拿来测试磁盘或者文件系统的读写性能。不过，既然缓存会影响到性能，如果用dd对同一个文件进行多次读取测试，测试的结果会怎么样呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们来动手试试。首先，打开两个终端，连接到 Ubuntu 机器上，确保 bcc 已经安装配置成功。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然后，使用 dd 命令生成一个临时文件，用于后面的文件读取测试：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
# 生成一个512MB的临时文件
|
|
|
|
|
|
$ dd if=/dev/sda1 of=file bs=1M count=512
|
|
|
|
|
|
# 清理缓存
|
|
|
|
|
|
$ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
继续在第一个终端，运行 pcstat 命令，确认刚刚生成的文件不在缓存中。如果一切正常，你会看到 Cached 和 Percent 都是0:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ pcstat file
|
|
|
|
|
|
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
| Name | Size (bytes) | Pages | Cached | Percent |
|
|
|
|
|
|
|-------+----------------+------------+-----------+---------|
|
|
|
|
|
|
| file | 536870912 | 131072 | 0 | 000.000 |
|
|
|
|
|
|
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
还是在第一个终端中，现在运行 cachetop 命令：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
# 每隔5秒刷新一次数据
|
|
|
|
|
|
$ cachetop 5
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这次是第二个终端，运行 dd 命令测试文件的读取速度：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ dd if=file of=/dev/null bs=1M
|
|
|
|
|
|
512+0 records in
|
|
|
|
|
|
512+0 records out
|
|
|
|
|
|
536870912 bytes (537 MB, 512 MiB) copied, 16.0509 s, 33.4 MB/s
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
从 dd 的结果可以看出，这个文件的读性能是 33.4 MB/s。由于在 dd 命令运行前我们已经清理了缓存，所以 dd 命令读取数据时，肯定要通过文件系统从磁盘中读取。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
不过，这是不是意味着， dd 所有的读请求都能直接发送到磁盘呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们再回到第一个终端， 查看 cachetop 界面的缓存命中情况：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
|
|
|
|
|
|
\.\.\.
|
|
|
|
|
|
3264 root dd 37077 37330 0 49.8% 50.2%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
从 cachetop 的结果可以发现，并不是所有的读都落到了磁盘上，事实上读请求的缓存命中率只有 50% 。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
接下来，我们继续尝试相同的测试命令。先切换到第二个终端，再次执行刚才的 dd 命令：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ dd if=file of=/dev/null bs=1M
|
|
|
|
|
|
512+0 records in
|
|
|
|
|
|
512+0 records out
|
|
|
|
|
|
536870912 bytes (537 MB, 512 MiB) copied, 0.118415 s, 4.5 GB/s
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
看到这次的结果，有没有点小惊讶？磁盘的读性能居然变成了 4.5 GB/s，比第一次的结果明显高了太多。为什么这次的结果这么好呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
不妨再回到第一个终端，看看 cachetop 的情况：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
10:45:22 Buffers MB: 4 / Cached MB: 719 / Sort: HITS / Order: ascending
|
|
|
|
|
|
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
|
|
|
|
|
|
\.\.\.
|
|
|
|
|
|
32642 root dd 131637 0 0 100.0% 0.0%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
显然，cachetop也有了不小的变化。你可以发现，这次的读的缓存命中率是100.0%，也就是说这次的 dd 命令全部命中了缓存，所以才会看到那么高的性能。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然后，回到第二个终端，再次执行 pcstat 查看文件 file 的缓存情况：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ pcstat file
|
|
|
|
|
|
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
| Name | Size (bytes) | Pages | Cached | Percent |
|
|
|
|
|
|
|-------+----------------+------------+-----------+---------|
|
|
|
|
|
|
| file | 536870912 | 131072 | 131072 | 100.000 |
|
|
|
|
|
|
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
从 pcstat 的结果你可以发现，测试文件 file 已经被全部缓存了起来，这跟刚才观察到的缓存命中率 100% 是一致的。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这两次结果说明，系统缓存对第二次 dd 操作有明显的加速效果，可以大大提高文件读取的性能。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
但同时也要注意，如果我们把 dd 当成测试文件系统性能的工具，由于缓存的存在，就会导致测试结果严重失真。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 案例二
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
接下来，我们再来看一个文件读写的案例。这个案例类似于前面学过的不可中断状态进程的例子。它的基本功能比较简单，也就是每秒从磁盘分区 /dev/sda1 中读取 32MB 的数据，并打印出读取数据花费的时间。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
为了方便你运行案例，我把它打包成了一个 [Docker 镜像](https://github.com/feiskyer/linux-perf-examples/tree/master/io-cached)。 跟前面案例类似，我提供了下面两个选项，你可以根据系统配置，自行调整磁盘分区的路径以及 I/O 的大小。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* \-d 选项，设置要读取的磁盘或分区路径，默认是查找前缀为 /dev/sd 或者 /dev/xvd 的磁盘。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* \-s 选项，设置每次读取的数据量大小，单位为字节，默认为 33554432（也就是 32MB）。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这个案例同样需要你开启两个终端。分别 SSH 登录到机器上后，先在第一个终端中运行 cachetop 命令：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
# 每隔5秒刷新一次数据
|
|
|
|
|
|
$ cachetop 5
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
接着，再到第二个终端，执行下面的命令运行案例：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ docker run --privileged --name=app -itd feisky/app:io-direct
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
案例运行后，我们还需要运行下面这个命令，来确认案例已经正常启动。如果一切正常，你应该可以看到类似下面的输出：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ docker logs app
|
|
|
|
|
|
Reading data from disk /dev/sdb1 with buffer size 33554432
|
|
|
|
|
|
Time used: 0.929935 s to read 33554432 bytes
|
|
|
|
|
|
Time used: 0.949625 s to read 33554432 bytes
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
从这里你可以看到，每读取 32 MB 的数据，就需要花 0.9 秒。这个时间合理吗？我想你第一反应就是，太慢了吧。那这是不是没用系统缓存导致的呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们再来检查一下。回到第一个终端，先看看 cachetop 的输出，在这里，我们找到案例进程 app 的缓存使用情况：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
16:39:18 Buffers MB: 73 / Cached MB: 281 / Sort: HITS / Order: ascending
|
|
|
|
|
|
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
|
|
|
|
|
|
21881 root app 1024 0 0 100.0% 0.0%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这个输出似乎有点意思了。1024 次缓存全部命中，读的命中率是 100%，看起来全部的读请求都经过了系统缓存。但是问题又来了，如果真的都是缓存 I/O，读取速度不应该这么慢。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
不过，话说回来，我们似乎忽略了另一个重要因素，每秒实际读取的数据大小。HITS 代表缓存的命中次数，那么每次命中能读取多少数据呢？自然是一页。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
前面讲过，内存以页为单位进行管理，而每个页的大小是 4KB。所以，在5秒的时间间隔里，命中的缓存为 1024\*4K/1024 = 4MB，再除以5 秒，可以得到每秒读的缓存是 0.8MB，显然跟案例应用的32 MB/s 相差太多。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
至于为什么只能看到 0.8 MB 的 HITS，我们后面再解释，这里你先知道怎么根据结果来分析就可以了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这也进一步验证了我们的猜想，这个案例估计没有充分利用系统缓存。其实前面我们遇到过类似的问题，如果为系统调用设置直接 I/O 的标志，就可以绕过系统缓存。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
那么，要判断应用程序是否用了直接I/O，最简单的方法当然是观察它的系统调用，查找应用程序在调用它们时的选项。使用什么工具来观察系统调用呢？自然还是 strace。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
继续在终端二中运行下面的 strace 命令，观察案例应用的系统调用情况。注意，这里使用了 pgrep 命令来查找案例进程的 PID 号：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
# strace -p $(pgrep app)
|
|
|
|
|
|
strace: Process 4988 attached
|
|
|
|
|
|
restart_syscall(<\.\.\. resuming interrupted nanosleep \.\.\.>) = 0
|
|
|
|
|
|
openat(AT_FDCWD, "/dev/sdb1", O_RDONLY|O_DIRECT) = 4
|
|
|
|
|
|
mmap(NULL, 33558528, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f448d240000
|
|
|
|
|
|
read(4, "8vq\213\314\264u\373\4\336K\224\25@\371\1\252\2\262\252q\221\n0\30\225bD\252\266@J"\.\.\., 33554432) = 33554432
|
|
|
|
|
|
write(1, "Time used: 0.948897 s to read 33"\.\.\., 45) = 45
|
|
|
|
|
|
close(4) = 0
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
从 strace 的结果可以看到，案例应用调用了 openat 来打开磁盘分区 /dev/sdb1，并且传入的参数为 O\_RDONLY|O\_DIRECT（中间的竖线表示或）。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
O\_RDONLY 表示以只读方式打开，而 O\_DIRECT 则表示以直接读取的方式打开，这会绕过系统的缓存。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
验证了这一点，就很容易理解为什么读 32 MB的数据就都要那么久了。直接从磁盘读写的速度，自然远慢于对缓存的读写。这也是缓存存在的最大意义了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
找出问题后，我们还可以在再看看案例应用的[源代码](https://github.com/feiskyer/linux-perf-examples/blob/master/io-cached/app.c)，再次验证一下：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
int flags = O_RDONLY | O_LARGEFILE | O_DIRECT;
|
|
|
|
|
|
int fd = open(disk, flags, 0755);
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
上面的代码，很清楚地告诉我们：它果然用了直接 I/O。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
找出了磁盘读取缓慢的原因，优化磁盘读的性能自然不在话下。修改源代码，删除 O\_DIRECT 选项，让应用程序使用缓存 I/O ，而不是直接 I/O，就可以加速磁盘读取速度。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[app-cached.c](https://github.com/feiskyer/linux-perf-examples/blob/master/io-cached/app-cached.c) 就是修复后的源码，我也把它打包成了一个容器镜像。在第二个终端中，按 Ctrl+C 停止刚才的 strace 命令，运行下面的命令，你就可以启动它：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
# 删除上述案例应用
|
|
|
|
|
|
$ docker rm -f app
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# 运行修复后的应用
|
|
|
|
|
|
$ docker run --privileged --name=app -itd feisky/app:io-cached
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
还是第二个终端，再来运行下面的命令查看新应用的日志，你应该能看到下面这个输出：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
$ docker logs app
|
|
|
|
|
|
Reading data from disk /dev/sdb1 with buffer size 33554432
|
|
|
|
|
|
Time used: 0.037342 s s to read 33554432 bytes
|
|
|
|
|
|
Time used: 0.029676 s to read 33554432 bytes
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
现在，每次只需要 0.03秒，就可以读取 32MB 数据，明显比之前的 0.9 秒快多了。所以，这次应该用了系统缓存。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们再回到第一个终端，查看 cachetop 的输出来确认一下：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
16:40:08 Buffers MB: 73 / Cached MB: 281 / Sort: HITS / Order: ascending
|
|
|
|
|
|
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
|
|
|
|
|
|
22106 root app 40960 0 0 100.0% 0.0%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
果然，读的命中率还是 100%，HITS （即命中数）却变成了 40960，同样的方法计算一下，换算成每秒字节数正好是 32 MB（即 40960\*4k/5/1024=32M）。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这个案例说明，在进行 I/O 操作时，充分利用系统缓存可以极大地提升性能。 但在观察缓存命中率时，还要注意结合应用程序实际的 I/O 大小，综合分析缓存的使用情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
案例的最后，再回到开始的问题，为什么优化前，通过 cachetop 只能看到很少一部分数据的全部命中，而没有观察到大量数据的未命中情况呢？这是因为，cachetop 工具并不把直接 I/O 算进来。这也又一次说明了，了解工具原理的重要。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> cachetop 的计算方法涉及到 I/O 的原理以及一些内核的知识，如果你想了解它的原理的话，可以点击[这里](https://github.com/iovisor/bcc/blob/master/tools/cachetop.py)查看它的源代码。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 总结
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Buffers 和 Cache 可以极大提升系统的 I/O 性能。通常，我们用缓存命中率，来衡量缓存的使用效率。命中率越高，表示缓存被利用得越充分，应用程序的性能也就越好。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
你可以用 cachestat 和 cachetop 这两个工具，观察系统和进程的缓存命中情况。其中，
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* cachestat 提供了整个系统缓存的读写命中情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
不过要注意，Buffers 和 Cache 都是操作系统来管理的，应用程序并不能直接控制这些缓存的内容和生命周期。所以，在应用程序开发中，一般要用专门的缓存组件，来进一步提升性能。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
比如，程序内部可以使用堆或者栈明确声明内存空间，来存储需要缓存的数据。再或者，使用 Redis 这类外部缓存服务，优化数据的访问效率。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 思考
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
最后，我想给你留下一道思考题，帮你更进一步了解缓存的原理。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
今天的第二个案例你应该很眼熟，因为前面不可中断进程的文章用的也是直接I/O的例子，不过那次，我们是从CPU使用率和进程状态的角度来分析的。对比CPU和缓存这两个不同角度的分析思路，你有什么样的发现呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
欢迎在留言区和我讨论，写下你的答案和收获，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。我们一起在实战中演练，在交流中进步。
|
|
|
|
|
|
|
