• 准备

  • 要求

  • 机器配置

  • 测试磁盘 IO 性能

• 实验一: Buffer IO 写入

• 实验二: 4K 单次 Direct IO 写入

• 实验三: mmap 写入

• 实验四: 改进的 mmap 写入

• 结论

准备

要求

在 限制内存 的情况下，假定我们每次写入 4k 的数据，如何保证 kill -9 不丢数据的情况下，仍然稳定的跑满磁盘的 IO？因为需要保证 kill -9 不丢数据，所以 fwrite() 就不在我们的考虑范围之内了. 又因为限制内存，所以直观的想法是直接 Direct IO, 但 Direct IO 能否跑满磁盘 IO 呢?

机器配置

CPU: 64 核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4 @ 2.50GHz

磁盘 : Intel Optane SSD

测试磁盘 IO 性能

官方称读 / 写带宽是 2400/2000 MB/s, 我们利用 fio 来进行实测:

顺序读性能:

sudo fio --filename=test -iodepth=64 -ioengine=libaio --direct=1 --rw=read --bs=2m --size=2g --numjobs=4 --runtime=10 --group_reporting --name=test-read

结果:

READ: bw=2566MiB/s (2691MB/s), 2566MiB/s-2566MiB/s (2691MB/s-2691MB/s), io=8192MiB (8590MB), run=3192-3192msec

顺序写性能:

sudo fio --filename=test -iodepth=64 -ioengine=libaio -direct=1 -rw=write -bs=1m -size=2g -numjobs=4 -runtime=20 -group_reporting -name=test-write

结果:

WRITE: bw=2181MiB/s (2287MB/s), 2181MiB/s-2181MiB/s (2287MB/s-2287MB/s), io=8192MiB (8590MB), run=3756-3756msec

实测读写带宽: 2566/2181 MB/s

实验一: Buffer IO 写入

因为是限制内存，所以 Buffer IO 不在我们的考虑范围内，但是我们先来测试一下 Buffer IO 的具体性能到底如何? 我们使用最简单的方法，因为我们的 CPU 核数是 64，所以直接 64 线程单次 4K 字节 Buffer IO 写入, 即通过操作系统的 Page Cache 的策略来缓存，刷盘:

代码片段 : 完整代码

static char data[4096] attribute((aligned(4096))) = {'a'};

void writer(int index) {std::string fname = "data" + std::to_string(index);int data_fd = ::open(fname.c_str(), O_RDWR | O_CREAT | O_APPEND, 0645);for (int32_t i = 0; i < 1000000; i++) {        ::write(data_fd, data, 4096);    }    close(data_fd);}

int main() {std::vectorstd::thread threads;for(int i = 0; i < 64; i++) {std::thread worker(writer, i);        threads.push_back(std::move(worker));    }for (int i = 0; i < 64; i++) {        threads[i].join();    }return 0;}

我们通过 O_APPEND 单次 4k 追加写入，之后通过 vmstat 来保留 120s 的写入带宽:

vmstat 1 120 > buffer_io

经过最后的测试数据整理，我们发现 Buffer IO 的性能基本能稳定跑满带宽, 其中只有一次 I/O 抖动:

实验二: 4K 单次 Direct IO 写入

Buffer IO 利用 Page Cache 帮助我们缓存了大量的数据，其实必然提高了写入带宽，但假如在限制内存的情况下，Buffer IO 就不是正确的解决方案了，这次我们绕过 Page Cache, 直接 Direct IO 单次 4K 写入:

代码片段 : 完整代码

唯一需要修改的地方就是在 open() 中加入 O_DIRECT 标志:

int data_fd = ::open(fname.c_str(), O_RDWR | O_CREAT | O_APPEND | O_DIRECT, 0645);

通过 vmstat 获取写入带宽数据, 整理如下:

通过数据我们发现，单次 4k 的 Direct IO 写入无法跑满磁盘的 I/O 带宽，仅仅只有 800MB/S

实验三: mmap 写入

通过前面这两个实验我们发现，Buffer IO 是可以跑满磁盘 I/O 的，那我们可以尝试模拟 Buffer IO 的写入方式，使用较少的内存来达到 Buffer IO 的写入效果.

我们使用 mmap 来实现 Buffer IO 写入，通过限定的 Buffer Block 来模拟 Page Cache 的聚合效果, 实验中我们使用 memcpy 来完成数据拷贝，Buffer Block 我们设定为 4K * 4, 与 Direct IO 的不同，我们这次限定即 16KB 的单次写入:

代码片段: 完整代码

main() 函数不变，修改线程的 writer() 函数:

static char data[4096] attribute((aligned(4096))) = {'a'};static int32_t map_size = 4096 * 4;

void MapRegion(int fd, uint64_t file_offset, char** base) {void* ptr = mmap(nullptr, map_size, PROT_READ | PROT_WRITE,                    MAP_SHARED,                    fd,                    file_offset);if (unlikely(ptr == MAP_FAILED)) {        *base = nullptr;return;    }    base = reinterpret_cast<char>(ptr);}

void UnMapRegion(char* base) {    munmap(base, map_size);}

void writer(int index) {std::string fname = "data" + std::to_string(index);char* base = nullptr;char* cursor = nullptr;uint64_t mmap_offset = 0, file_offset = 0;int data_fd = ::open(fname.c_str(), O_RDWR | O_CREAT, 0645);    posix_fallocate(data_fd, 0, (4096UL * 1000000));    MapRegion(data_fd, 0, &base);if (unlikely(base == nullptr)) {return;    }    cursor = base;    file_offset += map_size;for (int32_t i = 0; i < 1000000; i++) {if (unlikely(mmap_offset >= map_size)) {            UnMapRegion(base);            MapRegion(data_fd, file_offset, &base);if (unlikely(base == nullptr)) {return;            }            cursor = base;            file_offset += map_size;            mmap_offset = 0;        }memcpy(cursor, data, 4096);        cursor += 4096;        mmap_offset += 4096;    }    UnMapRegion(base);    close(data_fd);}

我们通过 vmstat 来获取写入带宽数据，我们发现 mmap 的 16K 写入可以跑满磁盘带宽，但 I/O 抖动较大，无法类似于 Buffer IO 稳定的写入.

我们通过 perf 生成火焰图分析:

通过 pref 生成分析瓶颈时发现，写入 writer() 时触发了大量的 Page Fault, 即缺页中断，而 mmap() 本身的调用也有一定的消耗 (关于 mmap() 的源码分析，我们在后面的文章会详细分析 )，我们实验三的思路是: 首先 fallocate 一个大文件，然后 mmap() 内存映射 16k 的 Block, memcpy() 写满之后，游标右移重新 mmap()，以此循环.

实验四: 改进的 mmap 写入

为了避免 mmap() 的开销，我们使用临时文件在写入之前 mmap() 映射，之后循环利用这 16K 的 Block, 避免 mmap() 的巨大开销:

代码片段: 完整代码

void MapRegion(int fd, uint64_t file_offset, char** base) {void* ptr = mmap(nullptr, map_size, PROT_READ | PROT_WRITE,           MAP_SHARED,           fd,           file_offset);if (unlikely(ptr == MAP_FAILED)) {    *base = nullptr;return;  }  *base = reinterpret_cast<char*>(ptr);}

void UnMapRegion(char* base) {  munmap(base, map_size);}

void writer(int index) {std::string fname = "data" + std::to_string(index);std::string batch = "batch" + std::to_string(index);

char* base = nullptr;char* cursor = nullptr;uint64_t mmap_offset = 0, file_offset = 0;

int data_fd = ::open(fname.c_str(), O_RDWR | O_CREAT | O_DIRECT, 0645);int batch_fd = ::open(batch.c_str(), O_RDWR | O_CREAT | O_DIRECT, 0645);  posix_fallocate(data_fd, 0, (4096UL * 1000000));  posix_fallocate(batch_fd, 0, map_size);

  MapRegion(batch_fd, 0, &base);if (unlikely(base == nullptr)) {return;  }  cursor = base;  file_offset += map_size;

for (int32_t i = 0; i < 1000000; i++) {if (unlikely(mmap_offset >= map_size)) {      pwrite64(data_fd, base, map_size, file_offset);      cursor = base;

      file_offset += map_size;      mmap_offset = 0;    }memcpy(cursor, data, 4096);    cursor += 4096;    mmap_offset += 4096;  }  UnMapRegion(base);

  close(data_fd);  close(batch_fd);}

使用 vmstat 来获取写入速度的数据, 整理如下:

这次避免了 mmap() 的开销，写入速度可以稳定保持在 2180 MB/S 左右，且没有 I/O 抖动.

内存使用也仅仅只有 18000KB, 大约 18M:

结论

下面是四种方式的写入速度对比:

在限制内存，且需要 kill -9 不丢数据的情况下，我们可以使用 mmap() 来模拟 Buffer IO，但为了避免频繁 mmap() 的开销，我们需要临时文件来做我们的内存映射. 这种方法可以保证我们的写入速度稳定且 kill -9 不至于丢失数据.

转载自：http://www.leviathan.vip

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