在Linux 開發中，有幾個關係到性能的東西，技術人員非常關注：進程，CPU，MEM，網絡IO，磁盤IO。本篇文件打算詳細全面，深入淺出。剖析文件IO的細節。從多個角度探索如何提高IO性能。本文儘量用通俗易懂的視角去闡述。不copy內核代碼。
闡述之前，要先有個大視角，讓我們站在萬米高空，鳥瞰我們的文件IO，它們設計是分層的，分層有2個好處，一是架構清晰，二是解耦。讓我們看一下下面這張圖。
1. 穿越各層寫文件方式
程序的最終目的是要把數據寫到磁盤上, 但是系統從通用性和性能角度，儘量提供一個折中的方案來保證這些。讓我們來看一個最常用的寫文件典型example，也是路徑最長的IO。
{
char *buf = malloc(MAX_BUF_SIZE);
//開闢應用緩衝區
strncpy(buf, src, , MAX_BUF_SIZE);
fwrite(buf, MAX_BUF_SIZE, 1, fp);
//拷貝應用緩衝區到Clib緩存
fflush(fp);
//拷貝Clib緩存到page cache
fclose(fp);
//刷新page cache數據到磁盤
}
這裏malloc的buf對於圖層中的application buffer，即應用程序的buffer；調用fwrite後，把數據從application buffer 拷貝到了 CLib buffer，即C庫標準IObuffer。fwrite返回後，數據還在CLib buffer，如果這時候進程core掉。這些數據會丟失。沒有寫到磁盤介質上。當調用fclose的時候，fclose調用會把這些數據刷新到磁盤介質上。除了fclose方法外，還有一個主動刷新操作fflush 函數，不過fflush函數只是把數據從CLib buffer 拷貝到page cache 中，並沒有刷新到磁盤上，從page cache刷新到磁盤上可以通過調用fsync函數完成。
從上面看到，一個常用的fwrite函數過程，基本上歷經千辛萬苦，數據經過多次copy，纔到達目的地。有人心生疑問，這樣會提高性能嗎，反而會降低性能吧。這個問題先放一放。
有人說，我不想通過fwrite+fflush這樣組合，我想直接寫到page cache。這就是我們常見的文件IO調用read/write函數。這些函數基本上是一個函數對應着一個系統調用，如sys_read/sys_write. 調用write函數，是直接通過系統調用把數據從應用層拷貝到內核層，從application buffer 拷貝到 page cache 中。
系統調用，write會觸發用戶態/內核態切換？是的。那有沒有辦法避免這些消耗。這時候該mmap出場了，mmap把page cache 地址空間映射到用戶空間，應用程序像操作應用層內存一樣，寫文件。省去了系統調用開銷。
那如果繼續刨根問底，如果想繞過page cache，直接把數據送到磁盤設備上怎麼辦。通過open文件帶上O_DIRECT參數，就是直接寫到設備上。
如果繼續較勁，直接寫扇區有沒有辦法。這就是所謂的RAW設備寫，繞開了文件系統，直接寫扇區，像fdsik，dd，cpio之類的工具就是這一類操作。
2. IO調用鏈
列舉了上述各種穿透各種cache 層寫操作，可以看到系統提供的接口相當豐富，滿足你各種寫要求。下面通過講解上圖，瞭解一下文件IO的調用鏈。
fwrite是系統提供的最上層接口，也是最常用的接口。它在用戶進程空間開闢一個buffer，將多次小數據量相鄰寫操作先緩存起來，合併，最終調用write函數一次性寫入（或者將大塊數據分解多次write調用）。
Write函數通過調用系統調用接口，將數據從應用層copy到內核層，所以write會觸發內核態/用戶態切換。當數據到達page cache後，內核並不會立即把數據往下傳遞。而是返回用戶空間。數據什麼時候寫入硬盤，有內核IO調度決定，所以write是一個異步調用。這一點和read不同，read調用是先檢查page cache裏面是否有數據，如果有，就取出來返回用戶，如果沒有，就同步傳遞下去並等待有數據，再返回用戶，所以read是一個同步過程。當然你也可以把write的異步過程改成同步過程，就是在open文件的時候帶上O_SYNC標記。
數據到了page cache後，內核有pdflush線程在不停的檢測髒頁，判斷是否要寫回到磁盤中。把需要寫回的頁提交到IO隊列——即IO調度隊列。由IO調度隊列調度策略調度何時寫回。
提到IO調度隊列，不得不提一下磁盤結構。這裏要講一下，傳統的磁頭和電梯一樣，儘量走到頭再回來，避免來回搶佔是跑，磁盤也是單向旋轉，不會反覆逆時針順時針轉的。從網上copy一個圖下來，具體這裏就不介紹。
IO隊列有2個主要任務。一是合併相鄰扇區的，而是排序。合併相信很容易理解，排序就是儘量按照磁盤選擇方向和磁頭前進方向排序。因爲磁頭尋道時間是和昂貴的。
這裏IO隊列和我們常用的分析工具IOStat關係密切。IOStat中rrqm/s wrqm/s表示讀寫合併個數。avgqu-sz表示平均隊列長度。
內核中有多種IO調度算法。當硬盤是SSD時候，沒有什麼磁道磁頭，人家是隨機讀寫的，加上這些調度算法反而畫蛇添足。OK，剛好有個調度算法叫noop調度算法，就是什麼都不錯（合併是做了）。剛好可以用來配置SSD硬盤的系統。
從IO隊列出來後，就到了驅動層(當然內核中有更多的細分層，這裏忽略掉)，驅動層通過DMA，將數據寫入磁盤cache。
至於磁盤cache時候寫入磁盤介質，那是磁盤控制器自己的事情。如果想要睡個安慰覺，確認要寫到磁盤介質上。就調用fsync函數吧。可以確定寫到磁盤上了。
3. 一致性和安全性
談完調用細節，再將一下一致性問題和安全問題。既然數據沒有到到磁盤介質前，可能處在不同的物理內存cache中，那麼如果出現進程死機，內核死，掉電這樣事件發生。數據會丟失嗎。
當進程死機後：只有數據還處在application cache或CLib cache時候，數據會丟失。數據到了page cache。進程core掉，即使數據還沒有到硬盤。數據也不會丟失。
當內核core掉後，只要數據沒有到達disk cache，數據都會丟失。
掉電情況呢，哈哈，這時候神也救不了你，哭吧。
那麼一致性呢，如果兩個進程或線程同時寫，會寫亂嗎？或A進程寫，B進程讀，會寫髒嗎？
文章寫到這裏，寫得太長了，就舉出各種各樣的例子。講一下大概判斷原則吧。fwrite操作的buffer是在進程私有空間，兩個線程讀寫，肯定需要鎖保護的。如果進程，各有各的地址空間。是否要加鎖，看應用場景。
write操作如果寫大小小於PIPE_BUF（一般是4096），是原子操作，能保證兩個進程“AAA”，“BBB”寫操作，不會出現“ABAABB”這樣的數據交錯。O_APPEND 標誌能保證每次重新計算pos，寫到文件尾的原子性。
數據到了內核層後，內核會加鎖，會保證一致性的。
4. 性能問題
性能從系統層面和設備層面去分析；磁盤的物理特性從根本上決定了性能。IO的調度策略，系統調用也是致命殺手。
磁盤的尋道時間是相當的慢，平均尋道時間大概是在10ms，也就是是每秒只能100-200次尋道。
磁盤轉速也是影響性能的關鍵，目前最快15000rpm，大概就每秒500轉，滿打滿算，就讓磁頭不尋道，設想所有的數據連續存放在一個柱面上。大家可以算一下每秒最多可以讀多少數據。當然這個是理論值。一般情況下，盤片轉太快，磁頭感應跟不上，所以需要轉幾圈才能完全讀出磁道內容。
另外設備接口總線傳輸率是實際速率的上限。
另外有些等密度磁盤，磁盤外圍磁道扇區多，線速度快，如果頻繁操作的數據放在外圍扇區，也能提高性能。
利用多磁盤併發操作，也不失爲提高性能的手段。
這裏給個業界經驗值：機械硬盤順序寫～30MB，順序讀取速率一般~50MB好的可以達到100多M, SSD讀達到～400MB，SSD寫性能和機械硬盤差不多。
Ps：
O_DIRECT 和 RAW設備最根本的區別是O_DIRECT是基於文件系統的，也就是在應用層來看，其操作對象是文件句柄，內核和文件層來看，其操作是基於inode和數據塊，這些概念都是和ext2/3的文件系統相關，寫到磁盤上最終是ext3文件。
而RAW設備寫是沒有文件系統概念，操作的是扇區號，操作對象是扇區，寫出來的東西不一定是ext3文件（如果按照ext3規則寫就是ext3文件）。
一般基於O_DIRECT來設計優化自己的文件模塊，是不滿系統的cache和調度策略，自己在應用層實現這些，來制定自己特有的業務特色文件讀寫。但是寫出來的東西是ext3文件，該磁盤卸下來，mount到其他任何linux系統上，都可以查看。
而基於RAW設備的設計系統，一般是不滿現有ext3的諸多缺陷，設計自己的文件系統。自己設計文件佈局和索引方式。舉個極端例子：把整個磁盤做一個文件來寫，不要索引。這樣沒有inode限制，沒有文件大小限制，磁盤有多大，文件就能多大。這樣的磁盤卸下來，mount到其他linux系統上，是無法識別其數據的。
兩者都要通過驅動層讀寫；在系統引導啓動，還處於實模式的時候，可以通過bios接口讀寫raw設備。