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linux文件预读算法磁盘i/o性能的发展远远滞后于cpu和内存，因而成为现代计算机系统的一个主要瓶颈。预读可以有效的减少磁盘的寻道次数和应用程序的i/o等待时间，是改进磁盘读i/o性能的重要优化手段之一。本文作者是中国科学技术大学自动化系的博士生，他在1998年开始学习linux，为了优化服务器的性能，他开始尝试改进linux kernel，并最终重写了内核的文件预读部分，这些改进被收录到linux kernel 2.6.23及其后续版本中。
从寄存器、l1/l2高速缓存、内存、闪存，到磁盘/光盘/磁带/存储网络，计算机的各级存储器硬件组成了一个金字塔结构。越是底层存储容量越大。然而访问速度也越慢，具体表现为更小的带宽和更大的延迟。因而这很自然的便成为一个金字塔形的逐层缓存结构。由此产生了三类基本的缓存管理和优化问题：
◆预取(prefetching)算法，从慢速存储中加载数据到缓存;
◆替换(replacement)算法，从缓存中丢弃无用数据;
◆写回(writeback)算法，把脏数据从缓存中保存到慢速存储。
其中的预取算法，在磁盘这一层次尤为重要。磁盘的机械臂 旋转盘片的数据定位与读取方式，决定了它最突出的性能特点:擅长顺序读写，不善于随机i/o，i/o延迟非常大。由此而产生了两个方面的预读需求。
来自磁盘的需求
简单的说，磁盘的一个典型i/o操作由两个阶段组成：
1.数据定位
平均定位时间主要由两部分组成：平均寻道时间和平均转动延迟。寻道时间的典型值是4.6ms。转动延迟则取决于磁盘的转速：普通7200rpm桌面硬盘的转动延迟是4.2ms，而高端10000rpm的是3ms。这些数字多年来一直徘徊不前，大概今后也无法有大的改善了。在下文中，我们不妨使用 8ms作为典型定位时间。
2.数据传输
持续传输率主要取决于盘片的转速(线速度)和存储密度，最新的典型值为80mb/s。虽然磁盘转速难以提高，但是存储密度却在逐年改善。巨磁阻、垂直磁记录等一系列新技术的采用，不但大大提高了磁盘容量，也同时带来了更高的持续传输率。
显然，i/o的粒度越大，传输时间在总时间中的比重就会越大，因而磁盘利用率和吞吐量就会越大。简单的估算结果如表1所示。如果进行大量4kb的随机i/o，那么磁盘在99%以上的时间内都在忙着定位，单个磁盘的吞吐量不到500kb/s。但是当i/o大小达到1mb的时候，吞吐量可接近50mb /s。由此可见，采用更大的i/o粒度，可以把磁盘的利用效率和吞吐量提高整整100倍。因而必须尽一切可能避免小尺寸i/o，这正是预读算法所要做的。
表1随机读大小与磁盘性能的关系
来自程序的需求
应用程序处理数据的一个典型流程是这样的:while(!done) { read(); compute(); }。假设这个循环要重复5次，总共处理5批数据，则程序运行的时序图可能如图1所示。
图1典型的i/o时序图
不难看出，磁盘和cpu是在交替忙碌：当进行磁盘i/o的时候，cpu在等待;当cpu在计算和处理数据时，磁盘是空闲的。那么是不是可以让两者流水线作业，以便加快程序的执行速度?预读可以帮助达成这一目标。基本的方法是，当cpu开始处理第1批数据的时候，由内核的预读机制预加载下一批数据。这时候的预读是在后台异步进行的，如图2所示。
图2预读的流水线作业
注意，在这里我们并没有改变应用程序的行为：程序的下一个读请求仍然是在处理完当前的数据之后才发出的。只是这时候的被请求的数据可能已经在内核缓存中了，无须等待，直接就能复制过来用。在这里，异步预读的功能是对上层应用程序“隐藏”磁盘i/o的大延迟。虽然延迟事实上仍然存在，但是应用程序看不到了，因而运行的更流畅。
预读的概念
预取算法的涵义和应用非常广泛。它存在于cpu、硬盘、内核、应用程序以及网络的各个层次。预取有两种方案：启发性的(heuristic prefetching)和知情的(informed prefetching)。前者自动自发的进行预读决策，对上层应用是透明的，但是对算法的要求较高，存在命中率的问题;后者则简单的提供api接口，而由上层程序给予明确的预读指示。在磁盘这个层次，linux为我们提供了三个api接口：posix_fadvise(2), readahead(2), madvise(2)。
不过真正使用上述预读api的应用程序并不多见：因为一般情况下，内核中的启发式算法工作的很好。预读(readahead)算法预测即将访问的页面，并提前把它们批量的读入缓存。
它的主要功能和任务可以用三个关键词来概括：
◆批量，也就是把小i/o聚集为大i/o，以改善磁盘的利用率，提升系统的吞吐量。
◆提前，也就是对应用程序隐藏磁盘的i/o延迟，以加快程序运行。
◆ 预测，这是预读算法的核心任务。前两个功能的达成都有赖于准确的预测能力。当前包括linux、freebsd和solaris等主流操作系统都遵循了一个简单有效的原则：把读模式分为随机读和顺序读两大类，并只对顺序读进行预读。这一原则相对保守，但是可以保证很高的预读命中率，同时有效率/覆盖率也很好。因为顺序读是最简单而普遍的，而随机读在内核来说也确实是难以预测的。
linux的预读架构
linux内核的一大特色就是支持最多的文件系统，并拥有一个虚拟文件系统(vfs)层。早在2002年，也就是2.5内核的开发过程中，andrew morton在vfs层引入了文件预读的基本框架，以统一支持各个文件系统。如图所示，linux内核会将它最近访问过的文件页面缓存在内存中一段时间，这个文件缓存被称为pagecache。如图3所示。一般的read()操作发生在应用程序提供的缓冲区与pagecache之间。而预读算法则负责填充这个pagecache。应用程序的读缓存一般都比较小，比如文件拷贝命令cp的读写粒度就是4kb;内核的预读算法则会以它认为更合适的大小进行预读 i/o，比比如16-128kb。
图3以pagecache为中心的读和预读
大约一年之后，linus torvalds把mmap缺页i/o的预取算法单独列出，从而形成了read-around/read-ahead两个独立算法(图4)。read- around算法适用于那些以mmap方式访问的程序代码和数据，它们具有很强的局域性(locality of reference)特征。当有缺页事件发生时，它以当前页面为中心，往前往后预取共计128kb页面。而readahead算法主要针对read()系统调用，它们一般都具有很好的顺序特性。但是随机和非典型的读取模式也大量存在，因而readahead算法必须具有很好的智能和适应性。
图4 linux中的read-around, read-ahead和direct read
又过了一年，通过steven pratt、ram pai等人的大量工作，readahead算法进一步完善。其中最重要的一点是实现了对随机读的完好支持。随机读在数据库应用中处于非常突出的地位。在此之前，预读算法以离散的读页面位置作为输入，一个多页面的随机读会触发“顺序预读”。这导致了预读i/o数的增加和命中率的下降。改进后的算法通过监控所有完整的read()调用，同时得到读请求的页面偏移量和数量，因而能够更好的区分顺序读和随机读。
预读算法概要
这一节以linux 2.6.22为例，来剖析预读算法的几个要点。
1.顺序性检测
为了保证预读命中率，linux只对顺序读(sequential read)进行预读。内核通过验证如下两个条件来判定一个read()是否顺序读：
◆这是文件被打开后的第一次读，并且读的是文件首部;
◆当前的读请求与前一(记录的)读请求在文件内的位置是连续的。
如果不满足上述顺序性条件，就判定为随机读。任何一个随机读都将终止当前的顺序序列，从而终止预读行为(而不是缩减预读大小)。注意这里的空间顺序性说的是文件内的偏移量，而不是指物理磁盘扇区的连续性。在这里linux作了一种简化，它行之有效的基本前提是文件在磁盘上是基本连续存储的，没有严重的碎片化。
2.流水线预读
当程序在处理一批数据时，我们希望内核能在后台把下一批数据事先准备好，以便cpu和硬盘能流水线作业。linux用两个预读窗口来跟踪当前顺序流的预读状态：current窗口和ahead窗口。其中的ahead窗口便是为流水线准备的：当应用程序工作在current窗口时，内核可能正在 ahead窗口进行异步预读;一旦程序进入当前的ahead窗口，内核就会立即往前推进两个窗口，并在新的ahead窗口中启动预读i/o。
3.预读的大小
当确定了要进行顺序预读(sequential readahead)时，就需要决定合适的预读大校预读粒度太小的话，达不到应有的性能提升效果;预读太多，又有可能载入太多程序不需要的页面，造成资源浪费。为此，linux采用了一个快速的窗口扩张过程：
◆首次预读：readahead_size = read_size * 2; // or *4
预读窗口的初始值是读大小的二到四倍。这意味着在您的程序中使用较大的读粒度(比如32kb)可以稍稍提升i/o效率。
◆后续预读：readahead_size *= 2;
后续的预读窗口将逐次倍增，直到达到系统设定的最大预读大小，其缺省值是128kb。这个缺省值已经沿用至少五年了，在当前更快的硬盘和大容量内存面前，显得太过保守。比如西部数据公司近年推出的wd raptor 猛禽 10000rpm sata 硬盘，在进行128kb随机读的时候，只能达到16%的磁盘利用率(图5)。所以如果您运行着linux服务器或者桌面系统，不妨试着用如下命令把最大预读值提升到1mb看看，或许会有惊喜：
# blockdev–setra 2048 /dev/sda
当然预读大小不是越大越好，在很多情况下，也需要同时考虑i/o延迟问题。
图5 128kb i/o的数据定位时间和传输时间比重
重新发现顺序读
上一节我们解决了是否/何时进行预读，以及读多少的基本问题。由于现实的复杂性，上述算法并不总能奏效，即使是对于顺序读的情况。例如最近发现的重试读(retried read)的问题。
重试读在异步i/o和非阻塞i/o中比较常见。它们允许内核中断一个读请求。这样一来，程序提交的后续读请求看起来会与前面被中断的读请求相重叠。如图6所示。
图6重试读(retried reads)
linux 2.6.22无法理解这种情况，于是把它误判为随机读。这里的问题在于“读请求”并不代表读取操作实实在在的发生了。预读的决策依据应为后者而非前者。最新发布的2.6.23对此作了改进。新的算法以当前读取的页面状态为主要决策依据，并为此新增了一个页面标志位：pg_readahead，它是“请作异步预读”的一个提示。在每次进行新预读时，算法都会选择其中的一个新页面并标记之。预读规则相应的改为：
◆当读到缺失页面(missing page)，进行同步预读;
◆当读到预读页面(pg_readahead page)，进行异步预读。
这样一来，ahead预读窗口就不需要了：它实际上是把预读大小和提前量两者作了不必要的绑定。新的标记机制允许我们灵活而精确地控制预读的提前量，这有助于将来引入对笔记本省电模式的支持。
图7 linux 2.6.23预读算法的工作动态
另一个越来越突出的问题来自于交织读(interleaved read)。这一读模式常见于多媒体/多线程应用。当在一个打开的文件中同时进行多个流(stream)的读取时，它们的读取请求会相互交织在一起，在内核看来好像是很多的随机读。更严重的是，目前的内核只能在一个打开的文件描述符中跟踪一个流的预读状态。因而即使内核对两个流进行预读，它们会相互覆盖和破坏对方的预读状态信息。对此，我们将在即将发布的2.6.24中作一定改进，利用页面和pagecache所提供的状态信息来支持多个流的交织读。
预读建议