从Apache Kafka 重温文件高效读写

0. Overview

卡夫卡说：不要害怕文件系统。

它就那么简简单单地用顺序写的普通文件，借力于Linux内核的Page Cache，不(显式)用内存，胜用内存，完全没有别家那样要同时维护内存中数据、持久化数据的烦恼——只要内存足够，生产者与消费者的速度也没有差上太多，读写便都发生在Page Cache中，完全没有同步的磁盘访问。

整个IO过程，从上到下分成文件系统层(VFS+ ext3)、 Page Cache 层、通用数据块层、 IO调度层、块设备驱动层。 这里借着Apache Kafka的由头，将Page Cache层与IO调度层重温一遍，记一篇针对Linux kernel 2.6的科普文。

1. Page Cache

1.1 读写空中接力

Linux总会把系统中还没被应用使用的内存挪来给Page Cache，在命令行输入free，或者cat /proc/meminfo，"Cached"的部分就是Page Cache。

Page Cache中每个文件是一棵Radix树(基树)，节点由4k大小的Page组成，可以通过文件的偏移量快速定位Page。

当写操作发生时，它只是将数据写入Page Cache中，并将该页置上dirty标志。

当读操作发生时，它会首先在Page Cache中查找内容，如果有就直接返回了，没有的话就会从磁盘读取文件再写回Page Cache。

可见，只要生产者与消费者的速度相差不大，消费者会直接读取之前生产者写入Page Cache的数据，大家在内存里完成接力，根本没有磁盘访问。

而比起在内存中维护一份消息数据的传统做法，这既不会重复浪费一倍的内存，Page Cache又不需要GC(可以放心使用60G内存了)，而且即使Kafka重启了，Page Cache还依然在。

 

1.2 后台异步flush的策略

这是大家最需要关心的，因为不能及时flush的话，OS crash(不是应用crash) 可能引起数据丢失，Page Cache瞬间从朋友变魔鬼。

当然，Kafka不怕丢，因为它的持久性是靠replicate保证，重启后会从原来的replicate follower中拉缺失的数据。

内核线程pdflush负责将有dirty标记的页面，发送给IO调度层。内核会为每个磁盘起一条pdflush线程，每5秒（/proc/sys/vm/dirty_writeback_centisecs）唤醒一次，根据下面三个参数来决定行为：

1. 如果page dirty的时间超过了30秒(/proc/sys/vm/dirty_expire_centiseconds，单位是百分之一秒)，就会被刷到磁盘，所以crash时最多丢30秒左右的数据。

2. 如果dirty page的总大小已经超过了10%(/proc/sys/vm/dirty_background_ratio)的可用内存(cat /proc/meminfo里 MemFree+ Cached - Mapped)，则会在后台启动pdflush 线程写盘，但不影响当前的write(2)操作。增减这个值是最主要的flush策略里调优手段。

3. 如果wrte(2)的速度太快，比pdflush还快，dirty page 迅速涨到 20%(/proc/sys/vm/dirty_ratio)的总内存(cat /proc/meminfo里的MemTotal)，则此时所有应用的写操作都会被block，各自在自己的时间片里去执行flush，因为操作系统认为现在已经来不及写盘了，如果crash会丢太多数据，要让大家都冷静点。这个代价有点大，要尽量避免。在Redis2.8以前，Rewrite AOF就经常导致这个大面积阻塞，现在已经改为Redis每32Mb先主动flush()一下了。

详细的文章可以看： The Linux Page Cache and pdflush
 

1.3 主动flush的方式

对于重要数据，应用需要自己触发flush保证写盘。

1. 系统调用fsync() 和 fdatasync()

fsync(fd)将属于该文件描述符的所有dirty page的写入请求发送给IO调度层。

fsync()总是同时flush文件内容与文件元数据， 而fdatasync()只flush文件内容与后续操作必须的文件元数据。元数据含时间戳，大小等，大小可能是后续操作必须，而时间戳就不是必须的。因为文件的元数据保存在另一个地方，所以fsync()总是触发两次IO，性能要差一点。

2. 打开文件时设置O_SYNC，O_DSYNC标志或O_DIRECT标志

O_SYNC、O_DSYNC标志表示每次write后要等到flush完成才返回，效果等同于write()后紧接一个fsync()或fdatasync()，不过按APUE里的测试，因为OS做了优化，性能会比自己调write() + fsync()好一点，但与只是write相比就慢很多了。

O_DIRECT标志表示直接IO，完全跳过Page Cache。不过这也放弃了读文件时的Cache，必须每次读取磁盘文件。而且要求所有IO请求长度，偏移都必须是底层扇区大小的整数倍。所以使用直接IO的时候一定要在应用层做好Cache。
 

1.4 Page Cache的清理策略

当内存满了，就需要清理Page Cache，或把应用占的内存swap到文件去。有一个swappiness的参数(/proc/sys/vm/swappiness)决定是swap还是清理page cache，值在0到100之间，设为0表示尽量不要用swap，这也是很多优化指南让你做的事情，因为默认值居然是60，Linux认为Page Cache更重要。

Page Cache的清理策略是LRU的升级版。如果简单用LRU，一些新读出来的但可能只用一次的数据会占满了LRU的头端。因此将原来一条LRU队列拆成了两条，一条放新的Page，一条放已经访问过好几次的Page。Page刚访问时放在新LRU队列里，访问几轮了才升级到旧LRU队列(想想JVM Heap的新生代老生代)。清理时就从新LRU队列的尾端开始清理，直到清理出足够的内存。

 

1.5 预读策略

根据清理策略，Apache Kafka里如果消费者太慢，堆积了几十G的内容，Cache还是会被清理掉的。这时消费者就需要读盘了。

内核这里又有个动态自适应的预读策略，每次读请求会尝试预读更多的内容(反正都是一次读操作)。内核如果发现一个进程一直使用预读数据，就会增加预读窗口的大小(最小16K，最大128K)，否则会关掉预读窗口。连续读的文件，明显适合预读。

 

2. IO调度层

如果所有读写请求都直接发给硬盘，对传统硬盘来说太残忍了。IO调度层主要做两个事情，合并和排序。 合并是将相同和相邻扇区(每个512字节)的操作合并成一个，比如我现在要读扇区1，2，3，那可以合并成一个读扇区1-3的操作。排序就是将所有操作按扇区方向排成一个队列，让磁盘的磁头可以按顺序移动，有效减少了机械硬盘寻址这个最慢最慢的操作。

排序看上去很美，但可能造成严重的不公平，比如某个应用在相邻扇区狂写盘，其他应用就都干等在那了，pdflush还好等等没所谓，读请求都是同步的，耗在那会很惨。

所有又有多种算法来解决这个问题，其中内核2.6的默认算法是CFQ(完全公正排队)，把总的排序队列拆分成每个发起读写的进程自己有一条排序队列，然后以时间片轮转调度每个队列，轮流从每个进程的队列里拿出若干个请求来执行(默认是4）。

在Apache Kafka里，消息的读写都发生在内存中，真正写盘的就是那条pdflush内核线程，因为都是顺序写，即使一台服务器上有多个Partition文件，经过合并和排序后都能获得很好的性能，或者说，Partition文件的个数并不影响性能，不会出现文件多了变成随机读写的情况。

如果是SSD硬盘，没有寻址的花销，排序好像就没必要了，但合并的帮助依然良多，所以还有另一种只合并不排序的NOOP算法可供选择。

题外话

另外，硬盘上还有一块几十M的缓存，硬盘规格上的外部传输速率(总线到缓存)与内部传输速率(缓存到磁盘)的区别就在此......IO调度层以为已经写盘了，其实可能依然没写成，断电的话靠硬盘上的电池或大电容保命......

 

相关阅读：

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92751.htm

Apache Kafka 代码实例 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92754.htm

Apache Kafka 教程笔记 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/94682.htm

Apache kafka原理与特性(0.8V)  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107388.htm

Kafka部署与代码实例  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107387.htm

Kafka介绍和集群环境搭建  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107382.htm

Kafka 的详细介绍：请点这里
Kafka 的下载地址：请点这里

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