Linux内核由于存在page cache, 一般修改的文件数据并不会马上同步到磁盘,会缓存在内存的page cache中,我们把这种和磁盘数据不一致的页称为脏页,脏页会在合适的时机同步到磁盘。为了回写page cache中的脏页,需要标记页为脏。
除非特别说明,否则本文提到的写操作都是 buffer write/write back。
作者:Cheetah老师一直从业于半导体行业,他曾为U-boot社区和Linux内核社区提交过若干补丁。目前主要从事Linux相关系统软件开发工作,负责Soc芯片BringUp及系统软件开发,喜欢阅读内核源代码,在不断的学习和工作中深入理解内存管理,进程调度,文件系统,设备驱动等内核子系统。
blkio 是 cgroup v1 中的一个子系统,使用 cgroup v1 blkio 子系统主要是为了减少进程之间共同读写同一块磁盘时相互干扰的问题。
我们知道外设访问内存需要通过DMA进行数据搬移,关于cpu, cache, device, dma, memory的关系可以通过下图说明:
内存回收,也就是系统释放掉可以回收的内存,比如缓存和缓冲区,就属于可回收内存。它们在内存管理中,通常被叫做文件页(File-backed Page)。大部分文件页,都可以直接回收,以后有需要时,再从磁盘重新读取就可以了。
本文基于 Linux-2.4.16 内核版本 由于计算机的物理内存是有限的, 而进程对内存的使用是不确定的, 所以物理内存总有用完的可能性. 那么当系统的物理内存不足时, Linux内核使用什么方案来
内存数据库系统在磁盘上维护备份,以提供持久性并防止易失性。有些数据库只在内存中存储数据,没有任何持久性保证。
大家好,我是 Peter,昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题,看到网上有篇不错的文章,分享给大家。如果大家有想看的内容,欢迎给我留言。
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Kafka 依赖于文件系统(更底层地来说就是磁盘)来存储和缓存消息。在我们的印象中,对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同,层级越高代表速度越快。很显然,磁盘处于一个比较尴尬的位置,这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。在传统的消息中间件 RabbitMQ 中,就使用内存作为默认的存储介质,而磁盘作为备选介质,以此实现高吞吐和低延迟的特性。然而,事实上磁盘可以比我们预想的要快,也可能比我们预想的要慢,这完全取决于我们如何使用它。
大概就是,进程写文件(使用缓冲 IO)过程中,写一半的时候,进程发生了崩溃,会丢失数据吗?
在linux操作系统中,写操作是异步的,即写操作返回的时候数据并没有真正写到磁盘上,而是先写到了系统cache里,随后由pdflush内核线程将系统中的脏页写到磁盘上,在下面几种情况下:
内核中同步、交换、回收简要说明 同步、换出、回收三个操作的最小的单位是以页帧为单位,并且和磁盘文件系统操作紧密相关。比如一些针对文件的page缓存进行修改时候在一定时候需要把数据刷到后端的磁盘文件系统,这过程就是同步;进程的堆、栈、匿名映射区通过交换把这些数据换出到交换文件中,这个就是交换(换出),当这些数据再次需要访问时候,就从交换文件中读取加载到内存中;回收操作涉及到物理页的使用问题,比如一个文件的两个dirty page数据flush到磁盘文件系统后,这个2个page回收到buddy系统已备侯勇。 同
比如进程的代码段、映射的文件都是file-backed,而进程的堆、栈都是不与文件相对应的、就属于匿名页。
InnoDB 存储引擎是以数据页为单位来管理存储空间的。InnoDB 存储引擎在处理客户端的请求时,当需要访问某个数据页的数据时,就会把完整的数据页的数据全部加载到内存中,也就是说即使我们只需要访问一个数据页的一条记录,那也需要先把整个数据页的数据加载到内存中。将整个数据页加载到内存中后就可以进行读写访问了,在进行完读写访问之后并不着急把该数据页对应的内存空间释放掉,而是将其缓存起来,这样将来有请求再次访问该页面时,就可以省去磁盘 IO 的开销了。这个缓存就称之为Buffer Pool。
VFS是虚拟文件系统层(进程与文件系统之间的抽象层),与它相关的数据结构只存在于物理内存当中。其目的是屏蔽下层具体文件系统操作的差异,为上层的操作提供一个统一接口,正是由于VFS的存在,Linux中允许多个不同的文件系统共存。
本文介绍了Linux内核中关于数据一致性的问题,以及为解决这些问题而采用的各种技术和方法。首先介绍了数据一致性问题在Linux内核中的重要性,然后介绍了Linux内核中现有的数据一致性技术和方法,包括O_DIRECT、O_SYNC、FUA、PDflush、barrier等。最后,总结了如何通过这些技术来提高文件系统的可靠性和性能。
在 Linux 系统中,传统的访问方式是通过 write() 和 read() 两个系统调用实现的,通过 read() 函数读取文件到到缓存区中,然后通过 write() 方法把缓存中的数据输出到网络端口。
默认0,表示不实用swap,改成1-100的情况表示使用swap,1表示尽量不使用,100尽量使用。不建议打开这个参数,大部分情况内存超了oom即可,swap属于温水煮青蛙。
在前文《read文件一个字节实际会发生多大的磁盘IO?》写完之后,本来想着偷个懒,只通过读操作来让大家了解下Linux IO栈的各个模块就行了。但很多同学表示再让我写一篇关于写操作的。既然不少同学都有这个需求,那我就写一下吧。
磁盘性能对数据库的读写能力影响很大,如何从多个角度监控数据库的写性能就变得至关重要,当写性能成为瓶颈时我们又该如何调优呢?
mysql通常使用odirect使数据绕过OS缓冲区落盘,wal还是使用系统缓冲。这样数据的写盘不会造成系统刷脏抖动。在pgsql中数据是与OS缓冲绑定的,自己没有做字节对齐,也不使用odirect的方式直写设备,社区对数据直写的态度也一直很悲观,原因是之前也做过很多探索,结果都不是很好:
database > tablespaces > pages > rows > columns
在 【Linux 内核 内存管理】物理分配页 ② ( __alloc_pages_nodemask 函数参数分析 | __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程 ) 博客中 , 分析了 __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程如下 :
自上篇文章《从 Linux 内核角度探秘 JDK MappedByteBuffer》 发布之后,很多读者朋友私信我说,文章的信息量太大了,其中很多章节介绍的内容都是大家非常想要了解,并且是频繁被搜索的内容,所以根据读者朋友的建议,笔者决定将一些重要的章节内容独立出来,更好的方便大家检索。
以下针对linux操作系统,在centos/RHEL 6、centos/RHEL 7上测试有效。
回望整个过年期间真的是躺的平平的,每天学习的时间和平时比起来差的不是一星半点。今天就复工了,也要收心了。我这个人有一个比较牛逼的能力就是状态调整特别快,只需要往工位上一坐下,我就能进入复工状态了。
问题导读: 1 Kafka集群有什么优势? 2 集群中部署多少个节点合适? 3 集群针对系统如何调优? Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作,单个Kafka服务器就可以支撑
本文转载自https://0xffffff.org/2017/05/01/41-linux-io/
广义上Cache的同步方式有两种,即Write Through(写穿)和Write back(写回). 从名字上就能看出这两种方式都是从写操作的不同处理方式引出的概念(纯读的话就不存在Cache一致性了,不是么)。对应到Linux的Page Cache上所谓Write Through就是指write(2)操作将数据拷贝到Page Cache后立即和下层进行同步的写操作,完成下层的更新后才返回。而Write back正好相反,指的是写完Page Cache就可以返回了。Page Cache到下层的更新操作是异步进行的。
原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/784/1.html
Buffer是用于存储数据块的临时内存区域,主要用于缓存I/O操作。当数据从磁盘或其他设备读取到内存时,首先会存储在Buffer中,以提供对这些数据的快速访问。Buffer可以看作是一个中介层,有助于优化读写性能。
墨墨导读:Checkpoint是数据库中重要的概念,无论在Oracle,MySQL这个概念,它主要功能是在检查点时刻,脏数据全部刷新到磁盘,以实现数据的一致性和完整性。PostgreSQL为什么要设计Checkpoint呢?跟Oracle一样,其主要目的是缩短崩溃恢复时间。PostgreSQL在崩溃恢复时会以最近的Checkpoint为基础,不断应用这之后的WAL日志。下面我们就从Oracle的角度去学习下PostgreSQL的Checkpoint。
下面以最常用的 read() 和 write() 函数来介绍 Linux 的 I/O 处理流程。
zgc只支持64位系统,然后最大支持4T的堆内存,64位指针只需要使用42位就可以寻址4TB的空间,这意味着有多余的22位可以利用。zgc利用了4位,分别用来表示:是否已经finalize,重映射(remap),mark0,mark1。 mark0与mark1表示是否被标记,在gc周期性更换,这样可以不要重复去复原(就像以前survivor的复制回收算法,也就是这次用mark0表示,下次就用mark1,在用mark1标记时顺便把mark0复原,在用mark0标记时顺便把mark1复原)。
传统的UNIX实现在内核中设有缓冲区高速缓存或页面高速缓存,大多数磁盘I/O都通过缓冲进行。当将数据写入文件时,内核通常先将该数据复制到其中一个缓冲区中,如果该缓冲区尚未写满,则并不将其排入输出队列,而是等待其写满或者当内核需要重用该缓冲区以便存放其他磁盘块数据时,再将该缓冲排入输出队列,然后待其到达队首时,才进行实际的I/O操作。这种输出方式被称为延迟写(delayed write)(Bach [1986]第3章详细讨论了缓冲区高速缓存)。 延迟写减少了磁盘读写次数,但是却降低了文件内容的更新速度,使得欲写到文件中的数据在一段时间内并没有写到磁盘上。当系统发生故障时,这种延迟可能造成文件更新内容的丢失。为了保证磁盘上实际文件系统与缓冲区高速缓存中内容的一致性,UNIX系统提供了sync、fsync和fdatasync三个函数。 sync函数只是将所有修改过的块缓冲区排入写队列,然后就返回,它并不等待实际写磁盘操作结束。 通常称为update的系统守护进程会周期性地(一般每隔30秒)调用sync函数。这就保证了定期冲洗内核的块缓冲区。命令sync(1)也调用sync函数。 fsync函数只对由文件描述符filedes指定的单一文件起作用,并且等待写磁盘操作结束,然后返回。fsync可用于数据库这样的应用程序,这种应用程序需要确保将修改过的块立即写到磁盘上。 fdatasync函数类似于fsync,但它只影响文件的数据部分。而除数据外,fsync还会同步更新文件的属性。
接上文 从应用到内核查接口超时(中),查到是因为 journal 导致 write 系统调用被阻塞进而导致超时后,总感觉证据还不够充分,没有一个完美的交待。而且 leader 还想着让我把问题排查过程分享给同事们,这让我更加不安,担心搞错了方向。
我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的,那为什么消息存磁盘读写还可以这么快?有没有做了什么优化?都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么?各自有什么优缺点? 今天我们就来一
Master Thread是非常核心的后台线程,主要负责脏页的刷新,合并插入缓冲,UNDO页回收等。
如果你觉得这些问题都很简单,都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的,你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题,那么就耐心地读完这篇文章,相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅,部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料,就只会给出相关的参考文献的链接,请读者自行参阅。
之前有不少读者给笔者留言,希望笔者写一篇文章介绍下 mmap 内存映射相关的知识体系,之所以迟迟没有动笔,是因为 mmap 这个系统调用看上去简单,实际上并不简单,可以说是非常复杂的一个系统调用。
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