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# 32 | 答疑（四）：阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
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你好，我是倪朋飞。
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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。
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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。
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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。
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## 问题1：阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
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在[文件系统的工作原理](https://time.geekbang.org/column/article/76876)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。
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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。
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* 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。
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* 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。
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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。
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* 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。
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* 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。
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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）。
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我举个例子来进一步解释下。比如在 Linux I/O 调用中，
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* 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。
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* 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。
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再如，在网络套接字的接口中，
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* 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。
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* 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。
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## 问题2：“文件系统”课后思考
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在[文件系统原理](https://time.geekbang.org/column/article/76876)[文章](https://time.geekbang.org/column/article/76876)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？
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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。
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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：
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```
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$ vmstat 1
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procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
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r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
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0 1 0 7563744 6024 225944 0 0 3736 0 574 3249 3 5 89 3 0
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1 0 0 7542792 14736 236856 0 0 8708 0 13494 32335 8 19 66 7 0
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0 1 0 7494452 27280 272284 0 0 12544 0 4550 17084 5 15 68 13 0
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0 1 0 7475084 42380 276320 0 0 15096 0 2541 14253 2 6 78 13 0
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0 1 0 7455728 57600 280436 0 0 15220 0 2025 14518 2 6 70 22 0
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```
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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。
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## 问题3：“磁盘 I/O 延迟”课后思考
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在[磁盘 I/O 延迟案例](https://time.geekbang.org/column/article/78409)的最后，我给你留了一道思考题。
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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？
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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。
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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。
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## 问题4：“MySQL 案例”课后思考
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在 [MySQL 案例](https://time.geekbang.org/column/article/78633)的最后，我给你留了一个思考题。
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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？
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ninuxer 的留言基本解释了这个问题，不过还不够完善。
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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。
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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。
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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：
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```
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$ vmstat 1
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procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
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r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
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# 备注： DataService正在运行
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0 1 0 7293416 132 366704 0 0 32516 12 36 546 1 3 49 48 0
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0 1 0 7260772 132 399256 0 0 32640 0 37 463 1 1 49 48 0
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0 1 0 7228088 132 432088 0 0 32640 0 30 477 0 1 49 49 0
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0 0 0 7306560 132 353084 0 0 20572 4 90 574 1 4 69 27 0
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0 2 0 7282300 132 368536 0 0 15468 0 32 304 0 0 79 20 0
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# 备注：DataService从这里开始停止
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0 0 0 7241852 1360 424164 0 0 864 320 133 1266 1 1 94 5 0
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0 1 0 7228956 1368 437400 0 0 13328 0 45 366 0 0 83 17 0
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0 1 0 7196320 1368 470148 0 0 32640 0 33 413 1 1 50 49 0
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|
...
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0 0 0 6747540 1368 918576 0 0 29056 0 42 568 0 0 56 44 0
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0 0 0 6747540 1368 918576 0 0 0 0 40 141 1 0 100 0 0
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```
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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。
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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。
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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。
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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。
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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，我们不仅在实战中演练，也要在交流中进步。
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