Disk/Storage
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公共号 已经写的很好了 我这里大部分引用
I/O不仅仅是硬盘，还包括外围的所有设备，比如键盘鼠标，比如1.44M的3.5英寸软盘（还有人记得么）。但服务器环境，泛指硬盘。
硬盘有多慢呢？我们不去探究不同设备的实现细节，直接看它的写入速度（数据有出入，仅作参考）：
可以看到普通磁盘的随机写和顺序写相差是非常大的。而随机写完全和cpu内存不在一个数量级。缓冲区依然是解决速度差异的唯一工具，所以在极端情况比如断电等，就产生了太多的不确定性。这些缓冲区，都容易丢。
我们举例看一下为了消除这些性能差异，软件方面都做了哪些权衡。
数据库设计，采用BTree结构组织数据，通过减少对磁盘的访问和随机读取，来提高性能
Postgres通过顺序写WAL日志、ES通过写translog等，通过预写，避免断电后数据丢失问题
Kafka通过顺序写来增加性能，但在topic非常多的情况下性能弱化为随机写
Kafka通过零拷贝技术，利用DMA绕过内存直接发送数据
Redis使用内存模拟存储，它流行的主要原因就是和硬盘打交道的传统DB速度太慢
回忆一下内存篇的buffer区，是用来缓冲写入硬盘的数据的。linux的sync命令可以将buffer的数据刷到硬盘上，突然断电的话，就不好说了
如果你的内存够大，那么可以做一个内存盘。跑游戏，做文件交换什么的不要太爽。
以上命令划出1GB内存，挂载到/memdisk目录，然后就可以像使用普通文件夹一样使用它了。只是，速度不可同日而语。
使用dd命令测试写入速度
你见过这么快的硬盘么？
判断I/O问题的命令其实并不多，大体有下面几个。
首先是我们的老面孔。top、vmstat、sar命令，可以初步判断io情况。
bi、bo等在你了解磁盘的类型后才有判断价值。我们有更专业的判断工具，所以这些信息一瞥即可。
在本例中，wa已经达到30%，证明cpu耗费在上面的时间太多。
如何判断还需要结合iostat的帮助。有时候你是无可奈何的，比如这台MySQL的宿主机。你可能会更换更牛X的磁盘，或者整治耗I/O的慢SQL，再或者去改参数。
你瞧瞧，其实一个iostat命令就够了！我们对一些重要结果进行说明：
%util 最重要的判断参数。一般地，如果该参数是100%表示设备已经接近满负荷运行了
Device 表示发生在哪块硬盘。如果你有多快，则会显示多行
avgqu-sz 还记得准备篇里提到的么？这个值是请求队列的饱和度，也就是平均请求队列的长度。毫无疑问，队列长度越短越好
await 响应时间应该低于5ms，如果大于10ms就比较大了。这个时间包括了队列时间和服务时间
svctm 表示平均每次设备I/O操作的服务时间。如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢
总体来说，%util 代表了硬盘的繁忙程度，是你进行扩容增加配置的指标。而await、avgqu-sz、svctm等是硬盘的性能指标，如果%util正常的情况下反应异常则代表你的磁盘可能存在问题。
iostat打印出的第1个报告，数值是基于最后一次系统启动的时间统计的；基于这个原因，在大部份情况下，iostat打印出的第1个报告应该被忽略。
另外一种方式就是通过ps命令或者top命令得到状态为D的进程。比如下面命令，循环10次进行状态抓取。
iostat查看的是硬盘整体的状况，但我们想知道到底是哪个应用引起的。top系列有一个iotop，能够像top一样，看到占用I/O最多的应用。iotop的本质是一个python脚本，从proc目录中获取thread的IO信息，进行汇总。比如
如图，显示了当前系统硬盘的读写速度和应用的I/O使用占比。
那么怎么看应用所关联的所有文件信息呢？可以使用lsof命令，列出了所有的引用句柄。
更深层的信息，可以通过类似Percona-Toolkit这种工具去深入排查，比如pt-ioprofile，在此不做详解。
几个特殊进程说明
这依然是由于swap虚拟内存引起的，证明虚拟内存正在大量使用
全称是journaling block driver。这个进程实现的是文件系统的日志功能，磁盘使用日志功能来保证数据的完整性。
可以通过以下方法将其关掉，但一定要权衡
同时在fstab下重新设定一下，在defaults之后增加
你可能会有一个数量级的性能提升。
使用df命令可以看到磁盘的使用情况。一般，使用达到90%就需要重点关注，然后人工介入删除文件了。
使用du命令可以查看某个文件的大小。
如果想把一个文件置空，千万不要直接rm。其他应用可能保持着它的引用，经常发上文件删除但空间不释放的问题。比如tomcat的calatina.out文件，如果你想清空里面的内容，不要rm，可以执行下面的命令进行文件内容清空
这非常安全。
kafka比较快的一个原因就是使用了zero copy。所谓的Zero copy，就是在操作数据时, 不需要将数据buffer从一个内存区域拷贝到另一个内存区域。因为少了一次内存的拷贝, CPU的效率就得到提升。
我们来看一下它们之间的区别：
要想将一个文件的内容通过socket发送出去，传统的方式需要经过以下步骤： =>将文件内容拷贝到内核空间 =>将内核空间的内容拷贝到用户空间内存，比如java应用 =>用户空间将内容写入到内核空间的缓存中 =>socket读取内核缓存中的内容，发送出去
如上图，zero copy在内核的支持下，少了一个步骤，那就是内核缓存向用户空间的拷贝。即节省了内存，也节省了cpu的调度时间，效率很高。
值得注意的是，java中的zero copy，指的其实是DirectBuffer；而Netty的zero copy是在用户空间中进行的优化。两者并不是一个概念。
面向接口编程？linux从诞生开始就有了。在linux下，一切都是文件，比如设备、脚本、可执行文件、目录等。操作它们，都有公用的接口。所以，编写一个设备驱动，就是实现这些接口而已。
fd = open(pathname, flags, mode)
rlen = read(fd, buf, count)
wlen = write(fd, buf, count)
status = close(fd)
使用stat命令可以看到文件的一些状态。
而使用file命令，能得到文件的类型信息
谈完了I/O问题的定位方法，就不得不提一下Linux下的5种I/O模型。等等，这其实是一个网络问题。
同步阻塞IO（Blocking IO） 传统的IO模型
同步非阻塞IO（Non-blocking IO） 非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK
IO多路复用（IO Multiplexing） 即经典的Reactor设计模式
异步IO（Asynchronous IO） 即经典的Proactor设计模式
java中nio使用的就是多路复用功能，也就是使用的Linux的epoll库。一般手撸nio的比较少了，大都是直接使用netty进行开发。它们用到的，就是经典的reactor模式。
除了能够帮助我们评价I/O瓶颈，一个非常重要的点就是：业务研发要合理输出日志，日志文件不仅仅是影响磁盘那么简单，它还会耗占大量的CPU。
对于我们平常的优化思路，也有章可循。像mysql、es、postgresql等，在写真正的数据库文件之前，会有很多层缓冲。如果你对数据可靠性要求并不是那么严重，调整这些缓冲参数的阈值和执行间隔，通常会得到较大的性能提升。
当然，了解I/O还能帮助我们更好的理解一些软件的设计理念。比如leveldb是如何通过LSM来组织数据；ES为什么会存在那么多的段合并；甚至Redis为何存在。
当然，你可能再也无法忍受单机硬盘的这些特性，转而寻求像ceph这样的解决方案。但无论如何，我们都该向所有的数据库研发工作者致敬，在很长一段时间里，我们依然需要和缓慢的I/O共行。