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四、Netty核心技术之NIO与零拷贝

作者：互联网

一、零拷贝

1.1 零拷贝基本介绍

1.2 传统IO数据读写与零拷贝对比

1.2.1 Java传统IO

 File file = new File("test.txt");
        try {
            RandomAccessFile rw = new RandomAccessFile(file, "rw");
            byte[] arr = new byte[(int) file.length()];
            rw.read(arr);
            Socket socket = new ServerSocket(8080).accept();
            socket.getOutputStream().write(arr);
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

在网上翻了众多博文，感觉下面这篇解析的还是比较详细和易于理解的，方便大家阅读，下面是原文内容：

前言

磁盘可以说是计算机系统最慢的硬件之一，读写速度相差内存 10 倍以上，所以针对优化磁盘的技术非常的多，比如零拷贝、直接 I/O、异步 I/O 等等，这些优化的目的就是为了提高系统的吞吐量，另外操作系统内核中的磁盘高速缓存区，可以有效的减少磁盘的访问次数。

这次，我们就以「文件传输」作为切入点，来分析 I/O 工作方式，以及如何优化传输文件的性能。

正文

为什么要有 DMA 技术?

在没有 DMA 技术前，I/O 的过程是这样的：

为了方便你理解，我画了一副图：

可以看到，整个数据的传输过程，都要需要 CPU 亲自参与搬运数据的过程，而且这个过程，CPU 是不能做其他事情的。

简单的搬运几个字符数据那没问题，但是如果我们用千兆网卡或者硬盘传输大量数据的时候，都用 CPU 来搬运的话，肯定忙不过来。

计算机科学家们发现了事情的严重性后，于是就发明了 DMA 技术，也就是直接内存访问（Direct Memory Access） 技术。

什么是 DMA 技术？简单理解就是，在进行 I/O 设备和内存的数据传输的时候，数据搬运的工作全部交给 DMA 控制器，而 CPU 不再参与任何与数据搬运相关的事情，这样 CPU 就可以去处理别的事务。

那使用 DMA 控制器进行数据传输的过程究竟是什么样的呢？下面我们来具体看看。

具体过程：

  • 用户进程调用 read 方法，向操作系统发出 I/O 请求，请求读取数据到自己的内存缓冲区中，进程进入阻塞状态；
  • 操作系统收到请求后，进一步将 I/O 请求发送 DMA，然后让 CPU 执行其他任务；
  • DMA 进一步将 I/O 请求发送给磁盘；
  • 磁盘收到 DMA 的 I/O 请求，把数据从磁盘读取到磁盘控制器的缓冲区中，当磁盘控制器的缓冲区被读满后，向 DMA 发起中断信号，告知自己缓冲区已满；
  • DMA 收到磁盘的信号，将磁盘控制器缓冲区中的数据拷贝到内核缓冲区中，此时不占用 CPU，CPU 可以执行其他任务；
  • 当 DMA 读取了足够多的数据，就会发送中断信号给 CPU；
  • CPU 收到 DMA 的信号，知道数据已经准备好，于是将数据从内核拷贝到用户空间，系统调用返回；

可以看到， 整个数据传输的过程，CPU 不再参与数据搬运的工作，而是全程由 DMA 完成，但是 CPU 在这个过程中也是必不可少的，因为传输什么数据，从哪里传输到哪里，都需要 CPU 来告诉 DMA 控制器。

早期 DMA 只存在在主板上，如今由于 I/O 设备越来越多，数据传输的需求也不尽相同，所以每个 I/O 设备里面都有自己的 DMA 控制器。

传统的文件传输有多糟糕？

如果服务端要提供文件传输的功能，我们能想到的最简单的方式是：将磁盘上的文件读取出来，然后通过网络协议发送给客户端。

传统 I/O 的工作方式是，数据读取和写入是从用户空间到内核空间来回复制，而内核空间的数据是通过操作系统层面的 I/O 接口从磁盘读取或写入。

代码通常如下，一般会需要两个系统调用：

read(file, tmp_buf, len);
write(socket, tmp_buf, len);

代码很简单，虽然就两行代码，但是这里面发生了不少的事情。

首先，期间共 发生了 4 次用户态与内核态的上下文切换，因为发生了两次系统调用，一次是 read() ，一次是 write()，每次系统调用都得先从用户态切换到内核态，等内核完成任务后，再从内核态切换回用户态。

上下文切换到成本并不小，一次切换需要耗时几十纳秒到几微秒，虽然时间看上去很短，但是在高并发的场景下，这类时间容易被累积和放大，从而影响系统的性能。

其次，还发生了 4 次数据拷贝，其中两次是 DMA 的拷贝，另外两次则是通过 CPU 拷贝的，下面说一下这个过程：

  • 第一次拷贝，把磁盘上的数据拷贝到操作系统内核的缓冲区里，这个拷贝的过程是通过 DMA 搬运的。
  • 第二次拷贝，把内核缓冲区的数据拷贝到用户的缓冲区里，于是我们应用程序就可以使用这部分数据了，这个拷贝到过程是由 CPU 完成的。
  • 第三次拷贝，把刚才拷贝到用户的缓冲区里的数据，再拷贝到内核的 socket 的缓冲区里，这个过程依然还是由 CPU 搬运的。
  • 第四次拷贝，把内核的 socket 缓冲区里的数据，拷贝到网卡的缓冲区里，这个过程又是由 DMA 搬运的。

我们回过头看这个文件传输的过程，我们只是搬运一份数据，结果却搬运了 4 次，过多的数据拷贝无疑会消耗 CPU 资源，大大降低了系统性能。

这种简单又传统的文件传输方式，存在冗余的上文切换和数据拷贝，在高并发系统里是非常糟糕的，多了很多不必要的开销，会严重影响系统性能。

所以，要想提高文件传输的性能，就需要减少「用户态与内核态的上下文切换」和「内存拷贝」的次数。

如何优化文件传输的性能？

先来看看，如何减少「用户态与内核态的上下文切换」的次数呢？

读取磁盘数据的时候，之所以要发生上下文切换，这是因为用户空间没有权限操作磁盘或网卡，内核的权限最高，这些操作设备的过程都需要交由操作系统内核来完成，所以一般要通过内核去完成某些任务的时候，就需要使用操作系统提供的系统调用函数。

而一次系统调用必然会发生 2 次上下文切换：首先从用户态切换到内核态，当内核执行完任务后，再切换回用户态交由进程代码执行。

所以，要想减少上下文切换到次数，就要减少系统调用的次数。

再来看看，如何减少「数据拷贝」的次数？

在前面我们知道了，传统的文件传输方式会历经 4 次数据拷贝，而且这里面，「从内核的读缓冲区拷贝到用户的缓冲区里，再从用户的缓冲区里拷贝到 socket 的缓冲区里」，这个过程是没有必要的。

因为文件传输的应用场景中，在用户空间我们并不会对数据「再加工」，所以数据实际上可以不用搬运到用户空间，因此用户的缓冲区是没有必要存在的。

如何实现零拷贝？

零拷贝技术实现的方式通常有 2 种：

下面就谈一谈，它们是如何减少「上下文切换」和「数据拷贝」的次数。 ###

mmap + write

在前面我们知道，read() 系统调用的过程中会把内核缓冲区的数据拷贝到用户的缓冲区里，于是为了减少这一步开销，我们可以用 mmap() 替换 read() 系统调用函数。

buf = mmap(file, len);

write(sockfd, buf, len);

mmap() 系统调用函数会直接把内核缓冲区里的数据「映射」到用户空间，这样，操作系统内核与用户空间就不需要再进行任何的数据拷贝操作。

具体过程如下：

我们可以得知，通过使用 mmap() 来代替 read()， 可以减少一次数据拷贝的过程。

但这还不是最理想的零拷贝，因为仍然需要通过 CPU 把内核缓冲区的数据拷贝到 socket 缓冲区里，而且仍然需要 4 次上下文切换，因为系统调用还是 2 次。

sendfile

在 Linux 内核版本 2.1 中，提供了一个专门发送文件的系统调用函数 sendfile()，函数形式如下：

#include <sys/socket.h>

ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);

它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度。

首先，它可以替代前面的 read() 和 write() 这两个系统调用，这样就可以减少一次系统调用，也就减少了 2 次上下文切换的开销。

其次，该系统调用，可以直接把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区里，不再拷贝到用户态，这样就只有 2 次上下文切换，和 3 次数据拷贝。如下图：

但是这还不是真正的零拷贝技术，如果网卡支持 SG-DMA（The Scatter-Gather Direct Memory Access）技术（和普通的 DMA 有所不同），我们可以进一步减少通过 CPU 把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区的过程。

你可以在你的 Linux 系统通过下面这个命令，查看网卡是否支持 scatter-gather 特性：

$ ethtool -k eth0 | grep scatter-gather

scatter-gather: on

于是，从 Linux 内核 2.4 版本开始起，对于支持网卡支持 SG-DMA 技术的情况下， sendfile() 系统调用的过程发生了点变化，具体过程如下：

所以，这个过程之中，只进行了 2 次数据拷贝，如下图：

这就是所谓的零拷贝（Zero-copy）技术，因为我们没有在内存层面去拷贝数据，也就是说全程没有通过 CPU 来搬运数据，所有的数据都是通过 DMA 来进行传输的。。

零拷贝技术的文件传输方式相比传统文件传输的方式，减少了 2 次上下文切换和数据拷贝次数，只需要 2 次上下文切换和数据拷贝次数，就可以完成文件的传输，而且 2 次的数据拷贝过程，都不需要通过 CPU，2 次都是由 DMA 来搬运。

所以，总体来看，零拷贝技术可以把文件传输的性能提高至少一倍以上。

使用零拷贝技术的项目

事实上，Kafka 这个开源项目，就利用了「零拷贝」技术，从而大幅提升了 I/O 的吞吐率，这也是 Kafka 在处理海量数据为什么这么快的原因之一。

如果你追溯 Kafka 文件传输的代码，你会发现，最终它调用了 Java NIO 库里的 transferTo 方法：

@Overridepublic

long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException {

return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);

}

如果 Linux 系统支持 sendfile() 系统调用，那么 transferTo() 实际上最后就会使用到 sendfile() 系统调用函数。

曾经有大佬专门写过程序测试过，在同样的硬件条件下，传统文件传输和零拷拷贝文件传输的性能差异，你可以看到下面这张测试数据图，使用了零拷贝能够缩短 65% 的时间，大幅度提升了机器传输数据的吞吐量。

另外，Nginx 也支持零拷贝技术，一般默认是开启零拷贝技术，这样有利于提高文件传输的效率，是否开启零拷贝技术的配置如下： 

http {

…

sendfile on

…

}

sendfile 配置的具体意思:

当然，要使用 sendfile，Linux 内核版本必须要 2.1 以上的版本。

PageCache 有什么作用？

回顾前面说道文件传输过程，其中第一步都是先需要先把磁盘文件数据拷贝「内核缓冲区」里，这个「内核缓冲区」实际上是磁盘高速缓存（PageCache）。

由于零拷贝使用了 PageCache 技术，可以使得零拷贝进一步提升了性能，我们接下来看看 PageCache 是如何做到这一点的。

读写磁盘相比读写内存的速度慢太多了，所以我们应该想办法把「读写磁盘」替换成「读写内存」。于是，我们会通过 DMA 把磁盘里的数据搬运到内存里，这样就可以用读内存替换读磁盘。

但是，内存空间远比磁盘要小，内存注定只能拷贝磁盘里的一小部分数据。

那问题来了，选择哪些磁盘数据拷贝到内存呢？

我们都知道程序运行的时候，具有「局部性」，所以通常，刚被访问的数据在短时间内再次被访问的概率很高，于是我们可以用 PageCache 来缓存最近被访问的数据，当空间不足时淘汰最久未被访问的缓存。

所以，读磁盘数据的时候，优先在 PageCache 找，如果数据存在则可以直接返回；如果没有，则从磁盘中读取，然后缓存 PageCache 中。

还有一点，读取磁盘数据的时候，需要找到数据所在的位置，但是对于机械磁盘来说，就是通过磁头旋转到数据所在的扇区，再开始「顺序」读取数据，但是旋转磁头这个物理动作是非常耗时的，为了降低它的影响，PageCache 使用了「预读功能」。

比如，假设 read 方法每次只会读 32 KB 的字节，虽然 read 刚开始只会读 0 ～ 32 KB 的字节，但内核会把其后面的 32～64 KB 也读取到 PageCache，这样后面读取 32～64 KB 的成本就很低，如果在 32～64 KB 淘汰出 PageCache 前，进程读取到它了，收益就非常大。

所以，PageCache 的优点主要是两个：

这两个做法，将大大提高读写磁盘的性能。

但是，在传输大文件（GB 级别的文件）的时候，PageCache 会不起作用，那就白白浪费 DMA 多做的一次数据拷贝，造成性能的降低，即使使用了 PageCache 的零拷贝也会损失性能

这是因为如果你有很多 GB 级别文件需要传输，每当用户访问这些大文件的时候，内核就会把它们载入 PageCache 中，于是 PageCache 空间很快被这些大文件占满。

另外，由于文件太大，可能某些部分的文件数据被再次访问的概率比较低，这样就会带来 2 个问题：

所以，针对大文件的传输，不应该使用 PageCache，也就是说不应该使用零拷贝技术，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，这样在高并发的环境下，会带来严重的性能问题。

大文件传输用什么方式实现？

那针对大文件的传输，我们应该使用什么方式呢？

我们先来看看最初的例子，当调用 read 方法读取文件时，进程实际上会阻塞在 read 方法调用，因为要等待磁盘数据的返回，如下图：

具体过程：

对于阻塞的问题，可以用异步 I/O 来解决，它工作方式如下图：

它把读操作分为两部分：

而且，我们可以发现，异步 I/O 并没有涉及到 PageCache，所以使用异步 I/O 就意味着要绕开 PageCache。

绕开 PageCache 的 I/O 叫直接 I/O，使用 PageCache 的 I/O 则叫缓存 I/O。通常，对于磁盘，异步 I/O 只支持直接 I/O。

前面也提到，大文件的传输不应该使用 PageCache，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache。

于是，在高并发的场景下，针对大文件的传输的方式，应该使用「异步 I/O + 直接 I/O」来替代零拷贝技术。

直接 I/O 应用场景常见的两种：

另外，由于直接 I/O 绕过了 PageCache，就无法享受内核的这两点的优化：

于是，传输大文件的时候，使用「异步 I/O + 直接 I/O」了，就可以无阻塞地读取文件了。

所以，传输文件的时候，我们要根据文件的大小来使用不同的方式：

在 nginx 中，我们可以用如下配置，来根据文件的大小来使用不同的方式：

location /video/ { 
    sendfile on; 
    aio on; 
    directio 1024m; 
}

当文件大小大于 directio 值后，使用「异步 I/O + 直接 I/O」，否则使用「零拷贝技术」。

总结

早期 I/O 操作，内存与磁盘的数据传输的工作都是由 CPU 完成的，而此时 CPU 不能执行其他任务，会特别浪费 CPU 资源。

于是，为了解决这一问题，DMA 技术就出现了，每个 I/O 设备都有自己的 DMA 控制器，通过这个 DMA 控制器，CPU 只需要告诉 DMA 控制器，我们要传输什么数据，从哪里来，到哪里去，就可以放心离开了。后续的实际数据传输工作，都会由 DMA 控制器来完成，CPU 不需要参与数据传输的工作。

传统 IO 的工作方式，从硬盘读取数据，然后再通过网卡向外发送，我们需要进行 4 上下文切换，和 4 次数据拷贝，其中 2 次数据拷贝发生在内存里的缓冲区和对应的硬件设备之间，这个是由 DMA 完成，另外 2 次则发生在内核态和用户态之间，这个数据搬移工作是由 CPU 完成的。

为了提高文件传输的性能，于是就出现了零拷贝技术，它通过一次系统调用（sendfile 方法）合并了磁盘读取与网络发送两个操作，降低了上下文切换次数。另外，拷贝数据都是发生在内核中的，天然就降低了数据拷贝的次数。

Kafka 和 Nginx 都有实现零拷贝技术，这将大大提高文件传输的性能。

零拷贝技术是基于 PageCache 的，PageCache 会缓存最近访问的数据，提升了访问缓存数据的性能，同时，为了解决机械硬盘寻址慢的问题，它还协助 I/O 调度算法实现了 IO 合并与预读，这也是顺序读比随机读性能好的原因。这些优势，进一步提升了零拷贝的性能。

需要注意的是，零拷贝技术是不允许进程对文件内容作进一步的加工的，比如压缩数据再发送。

另外，当传输大文件时，不能使用零拷贝，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，并且大文件的缓存命中率不高，这时就需要使用「异步 IO + 直接 IO 」的方式。

在 Nginx 里，可以通过配置，设定一个文件大小阈值，针对大文件使用异步 IO 和直接 IO，而对小文件使用零拷贝。



标签：Netty,NIO,DMA,数据,内核,缓冲区,拷贝,PageCache
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44205087/article/details/121084412