打通 IO 栈：一次编译服务器性能优化实战
背景
随着企业 SDK 在多条产品线的广泛使用，随着 SDK 开发人员的增长，每日往 SDK 提交的补丁量与日俱增，自动化提交代码检查的压力已经明显超过了通用服务器的负载。于是向公司申请了一台专用服务器，用于 SDK 构建检查。
这是 KVM 虚拟的服务器，提供了 CPU 48 线程，实际可用 47G 内存，磁盘空间约达到 3TB。
由于独享服务器所有资源，设置了十来个 worker 并行编译，从提交补丁到发送编译结果的速度杠杠的。但是在补丁提交非常多的时候，速度瞬间就慢了下去，一次提交触发的编译甚至要 1 个多小时。通过 top 看到 CPU 负载并不高，难道是 IO 瓶颈？找 IT 要到了 root 权限，干起来！
由于认知的局限性，如有考虑不周的地方，希望一起交流学习
整体认识 IO 栈
如果有完整的 IO 栈的认识，无疑有助于更细腻的优化 IO。循着 IO 栈从上往下的顺序，我们逐层分析可优化的地方。
在网上有 Linux 完整的 IO 栈结构图，但太过完整反而不容易理解。按我的认识，简化过后的 IO 栈应该是下图的模样。
用户空间：除了用户自己的 APP 之外，也隐含了所有的库，例如常见的 C 库。我们常用的 IO 函数，例如
open()/read()/write()是系统调用，由内核直接提供功能实现，而fopen()/fread()/fwrite()则是 C 库实现的函数，通过封装系统调用实现更高级的功能。虚拟文件系统：屏蔽具体文件系统的差异，向用户空间提供统一的入口。具体的文件系统通过
register_filesystem()向虚拟文件系统注册挂载钩子，在用户挂载具体的文件系统时，通过回调挂载钩子实现文件系统的初始化。虚拟文件系统提供了inode来记录文件的元数据，dentry记录了目录项。对用户空间，虚拟文件系统注册了系统调用，例如SYSCALL_DEFINE3(open, const char __user *, filename, int, flags, umode_t, mode)注册了open()的系统调用。具体的文件系统：文件系统要实现存储空间的管理，换句话说，其规划了哪些空间存储了哪些文件的数据，就像一个个收纳盒，A 文件保存在这个块，B 文件则放在哪个块。不同的管理策略以及其提供的不同功能，造就了各式各样的文件系统。除了类似于 vfat、ext4、btrfs 等常见的块设备文件系统之外，还有 sysfs、procfs、pstorefs、tempfs 等构建在内存上的文件系统，也有 yaffs，ubifs 等构建在 Flash 上的文件系统。
页缓存：可以简单理解为一片存储着磁盘数据的内存，不过其内部是以页为管理单元，常见的页大小是 4K。这片内存的大小不是固定的，每有一笔新的数据，则申请一个新的内存页。由于内存的性能远大于磁盘，为了提高 IO 性能，我们就可以把 IO 数据缓存在内存，这样就可以在内存中获取要的数据，不需要经过磁盘读写的漫长的等待。申请内存来缓存数据简单，如何管理所有的页缓存以及如何及时回收缓存页才是精髓。
通用块层：通用块层也可以细分为
bio层和request层。页缓存以页为管理单位，而bio则记录了磁盘块与页之间的关系，一个磁盘块可以关联到多个不同的内存页中，通过submit_bio()提交 bio 到request层。一个 request 可以理解为多个 bio 的集合，把多个地址连续的 bio 合并成一个 request。多个 request 经过 IO 调度算法的合并和排序，有序地往下层提交 IO 请求。设备驱动与块设备：不同块设备有不同的使用协议，而特定的设备驱动则是实现了特定设备需要的协议以正常驱使设备。对块设备而言，块设备驱动需要把 request 解析成一个个
设备操作指令，在协议的规范下与块设备通信来交换数据。
形象点来说，发起一次 IO 读请求的过程是怎么样的呢？
用户空间通过虚拟文件系统提供的统一的 IO 系统调用，从用户态切到内核态。虚拟文件系统通过调用具体文件系统注册的回调，把需求传递到具体的文件系统中。紧接着具体的文件系统根据自己的管理逻辑，换算到具体的磁盘块地址，从页缓存寻找块设备的缓存数据。读操作一般是同步的，如果在页缓存没有缓存数据，则向通用块层发起一次磁盘读。通用块层合并和排序所有进程产生的的 IO 请求，经过设备驱动从块设备读取真正的数据。最后是逐层返回。读取的数据既拷贝到用户空间的 buffer 中，也会在页缓存中保留一份副本，以便下次快速访问。
如果 页缓存没命中，同步读会一路通到 块设备，而对于 异步写，则是把数据放到 页缓存后返回，由内核回刷进程在合适时候回刷到 块设备。
根据这个流程，考虑到我没要到 KVM host 的权限，我只能着手从 Guest 端的 IO 栈做优化，具体包括以下几个方面：
交换分区（swap）
文件系统（ext4）
页缓存（Page Cache）
Request 层（IO 调度算法）
由于源码以及编译的临时文件都不大但数量极其多，对随机 IO 的要求非常高。要提高随机 IO 的性能，在不改变硬件的情况下，需要缓存更多数据，以实现合并更多的 IO 请求。
咨询 ITer 得知，服务器都有备用电源，能确保不会掉电停机。出于这样的情况，我们可以尽可能优化速度，而不用担心掉电导致数据丢失问题。
总的来说，优化的核心思路是尽可能多的使用内存缓存数据，尽可能减小不必要的开销，例如文件系统为了保证数据一致性使用日志造成的开销。
交换分区
交换分区的存在，可以让内核在内存压力大时，把内核认为一些不常用的内存置换到交换分区，以此腾出更多的内存给系统。在物理内存容量不足且运行吃内存的应用时，交换分区的作用效果是非常明显的。
然而本次优化的服务器反而不应该使用交换分区。为什么呢？服务器总内存达到 47G，且服务器除了 Jenkins slave 进程外没有大量吃内存的进程。从内存的使用情况来看，绝大部分内存都是被cache/buffer占用，是可丢弃的文件缓存，因此内存是充足的，不需要通过交换分区扩大虚拟内存。
交换分区也是磁盘的空间，从交换分区置入置出数据可也是要占用 IO 资源的，与本次 IO 优化目的相悖，因此在此服务器中，需要取消 swap 分区。
查看系统状态发现，此服务器并没使能 swap。
文件系统
用户发起一次读写，经过了虚拟文件系统(VFS)后，交给了实际的文件系统。
首先查询分区挂载情况：
此服务器主要有两个块设备，分别是 sda 和 vda。sda 是常见的 SCSI/IDE 设备，我们个人 PC 上如果使用的机械硬盘，往往就会是 sda 设备节点。vda 是 virtio 磁盘设备。由于本服务器是 KVM 提供的虚拟机，不管是 sda 还是 vda，其实都是虚拟设备，差别在于前者是完全虚拟化的块设备，后者是半虚拟化的块设备。从网上找到的资料来看，使用半虚拟化的设备，可以实现 Host 与 Guest 更高效的协作，从而实现更高的性能。在此例子中，sda 作为根文件系统使用，vda 则是用于存储用户数据，在编译时，主要看得是 vda 分区的 IO 情况。
vda 使用 ext4 文件系统。ext4 是目前常见的 Linux 上使用的稳定的文件系统，查看其超级块信息：
我猜测 ITer 使用的默认参数格式化的分区，为其分配了块大小为 4K，inode 数量达到 19660 万个且使能了日志。
块大小设为 4K 无可厚非，适用于当前源文件偏小的情况，也没必要为了更紧凑的空间降低块大小。空闲 inode 达到 14522 万，空闲占比达到 73.86%。当前 74% 的空间使用率，inode 只使用了 26.14%。一个 inode 占 256B，那么 10000 万个 inode 占用 23.84G。inode 实在太多了，造成大量的空间浪费。可惜，inode 数量在格式化时指定，后期无法修改，当前也不能简单粗暴地重新格式化。
我们能做什么呢？我们可以从日志和挂载参数着手优化
日志是为了保证掉电时文件系统的一致性，(ordered 日志模式下)通过把元数据写入到日志块，在写入数据后再修改元数据。如果此时掉电，通过日志记录可以回滚文件系统到上一个一致性的状态，即保证元数据与数据是匹配的。然而上文有说，此服务器有备用电源，不需要担心掉电，因此完全可以把日志取消掉。
可惜失败了。由于时刻有任务在执行，不太好直接umount或者-o remount,ro，无法在挂载时取消日志。既然取消不了，咱们就让日志最少损耗，就需要修改挂载参数了。
ext4 挂载参数: data
ext4 有 3 种日志模式，分别是ordered，writeback，journal。他们的差别网上有很多资料，我简单介绍下：
jorunal：把元数据与数据一并写入到日志块。性能差不多折半，因为数据写了两次，但最安全
writeback: 把元数据写入日志块，数据不写入日志块，但不保证数据先落盘。性能最高，但由于不保证元数据与数据的顺序，也是掉电最不安全的
ordered：与 writeback 相似，但会保证数据先落盘，再是元数据。折中性能以保证足够的安全，这是大多数 PC 上推荐的默认的模式
在不需要担心掉电的服务器环境，我们完全可以使用 writeback 的日志模式，以获取最高的性能。
沮丧，又是不能动态改，干脆写入到/etc/config，只能寄希望于下次重启了。
ext4 挂载参数：noatime
Linux 上对每个文件都记录了 3 个时间戳
时间戳全称含义 atimeaccess time 访问时间，就是最近一次读的时间 mtimedata modified time 数据修改时间，就是内容最后一次改动时间 ctimestatus change time 文件状态(元数据)的改变时间，比如权限，所有者等
我们编译执行的Make可以根据修改时间来判断是否要重新编译，而atime记录的访问时间其实在很多场景下都是多余的。所以，noatime应运而生。不记录atime可以大量减少读造成的元数据写入量，而元数据的写入往往产生大量的随机 IO。
ext4 挂载参数：nobarrier
这主要是决定在日志代码中是否使用写屏障(write barrier)，对日志提交进行正确的磁盘排序，使易失性磁盘写缓存可以安全使用，但会带来一些性能损失。从功能来看，跟writeback和ordered日志模式非常相似。没研究过这方面的源码，说不定就是一回事。不管怎么样，禁用写屏障毫无疑问能提高写性能。
ext4 挂载参数：delalloc
delalloc是 delayed allocation 的缩写，如果使能，则 ext4 会延缓申请数据块直至超时。为什么要延缓申请呢？在 inode 中采用多级索引的方式记录了文件数据所在的数据块编号，如果出现大文件，则会采用 extent 区段的形式，分配一片连续的块，inode 中只需要记录开始块号与长度即可，不需要索引记录所有的块。这除了减轻 inode 的压力之外，连续的块可以把随机写改为顺序写，加快写性能。连续的块也符合 局部性原理，在预读时可以加大命中概率，进而加快读性能。
ext4 挂载参数：inode_readahead_blks
ext4 从 inode 表中预读的 indoe block 最大数量。访问文件必须经过 inode 获取文件信息、数据块地址。如果需要访问的 inode 都在内存中命中，就不需要从磁盘中读取，毫无疑问能提高读性能。其默认值是 32，表示最大预读 32 × block_size 即 64K 的 inode 数据，在内存充足的情况下，我们毫无疑问可以进一步扩大，让其预读更多。
ext4 挂载参数：journal_async_commit
commit 块可以不等待 descriptor 块，直接往磁盘写。这会加快日志的速度。
ext4 挂载参数：commit
ext4 一次缓存多少秒的数据。默认值是 5，表示如果此时掉电，你最多丢失 5s 的数据量。设置更大的数据，就可以缓存更多的数据，相对的掉电也有可能丢失更多的数据。在此服务器不怕掉电的情况，把数值加大可以提高性能。
ext4 挂载参数汇总
最终在不能 umount 情况下，我执行的调整挂载参数的命令为：
此外，在/etc/fstab 中也对应修改过来，避免重启后优化丢失
页缓存
页缓存在 FS 与通用块层之间，其实也可以归到通用块层中。为了提高 IO 性能，减少真实的从磁盘读写的次数，Linux 内核设计了一层内存缓存，把磁盘数据缓存到内存中。由于内存以 4K 大小的 页 为单位管理，磁盘数据也以页为单位缓存，因此也称为页缓存。在每个缓存页中，都包含了部分磁盘信息的副本。
如果因为之前读写过或者被预读加载进来，要读取数据刚好在缓存中命中，就可以直接从缓存中读取，不需要深入到磁盘。不管是同步写还是异步写，都会把数据 copy 到缓存，差别在于异步写只是 copy 且把页标识脏后直接返回，而同步写还会调用类似fsync()的操作等待回写，详细可以看内核函数generic_file_write_iter()。异步写产生的脏数据会在“合适”的时候被内核工作队列writeback进程回刷。
那么，什么时候是合适的时候呢？最多能缓存多少数据呢？对此次优化的服务器而言，毫无疑问延迟回刷可以在频繁的删改文件中减少写磁盘次数，缓存更多的数据可以更容易合并随机 IO 请求，有助于提升性能。
在/proc/sys/vm中有以下文件与回刷脏数据密切相关：
配置文件功能默认值 dirty_background_ratio 触发回刷的脏数据占可用内存的百分比 0dirty_background_bytes 触发回刷的脏数据量 10dirty_bytes 触发同步写的脏数据量 0dirty_ratio 触发同步写的脏数据占可用内存的百分比 20dirty_expire_centisecs 脏数据超时回刷时间（单位：1/100s）3000dirty_writeback_centisecs 回刷进程定时唤醒时间（单位：1/100s）500
对上述的配置文件，有几点要补充的：
XXX_ratio 和 XXX_bytes 是同一个配置属性的不同计算方法，优先级 XXX_bytes > XXX_ratio
可用内存并不是系统所有内存，而是 free pages + reclaimable pages
脏数据超时表示内存中数据标识脏一定时间后，下次回刷进程工作时就必须回刷
回刷进程既会定时唤醒，也会在脏数据过多时被动唤醒。
dirty_background_XXX 与 dirty_XXX 的差别在于前者只是唤醒回刷进程，此时应用依然可以异步写数据到 Cache，当脏数据比例继续增加，触发 dirty_XXX 的条件，不再支持应用异步写。
更完整的功能介绍，可以看内核文档Documentation/sysctl/vm.txt，也可看我写的一篇总结博客《Linux 脏数据回刷参数与调优》
对当前的案例而言，我的配置如下：
这样的配置有以下特点：
当脏数据达到可用内存的 60%时唤醒回刷进程
当脏数据达到可用内存的 80%时，应用每一笔数据都必须同步等待
每隔 60s 唤醒一次回刷进程
内存中脏数据存在时间超过 120s 则在下一次唤醒时回刷
当然，为了避免重启后丢失优化结果，我们在/etc/sysctl.conf中写入：
Request 层
在异步写的场景中，当脏页达到一定比例，就需要通过通用块层把页缓存里的数据回刷到磁盘中。bio 层记录了磁盘块与内存页之间的关系，在 request 层把多个物理块连续的 bio 合并成一个 request，然后根据特定的 IO 调度算法对系统内所有进程产生的 IO 请求进行合并、排序。那么都有什么 IO 调度算法呢？
网上检索 IO 调度算法，大量的资料都在描述 Deadline，CFQ，NOOP 这 3 种调度算法，却没有备注这只是单队列上适用的调度算法。在最新的代码上（我分析的代码版本为 5.7.0），已经完全切换到 multi-queue 的新架构上了，支持的 IO 调度算法就成了 mq-deadline，BFQ，Kyber，none。
关于不同 IO 调度算法的优劣，网上有非常多的资料，本文不再累述。
在《Linux-storage-stack-diagram_v4.10》 对 Block Layer 的描述可以形象阐述单队列与多队列的差异。
单队列的架构，一个块设备只有一个全局队列，所有请求都要往这个队列里面塞，这在多核高并发的情况下，尤其像服务器动则 32 个核的情况下，为了保证互斥而加的锁就导致了非常大的开销。此外，如果磁盘支持多队列并行处理，单队列的模型不能充分发挥其优越的性能。
多队列的架构下，创建了 Software queues 和 Hardware dispatch queues 两级队列。Software queues 是每个 CPU core 一个队列，且在其中实现 IO 调度。由于每个 CPU 一个单独队列，因此不存在锁竞争问题。Hardware Dispatch Queues 的数量跟硬件情况有关，每个磁盘一个队列，如果磁盘支持并行 N 个队列，则也会创建 N 个队列。在 IO 请求从 Software queues 提交到 Hardware Dispatch Queues 的过程中是需要加锁的。理论上，多队列的架构的效率最差也只是跟单队列架构持平。
咱们回到当前待优化的服务器，当前使用的是什么 IO 调度器呢？
这服务器的内核版本是
查看 Linux 内核 git 提交记录，发现在 3.13.0 的内核版本上还没有实现适用于多队列的 IO 调度算法，且此时还没完全切到多队列架构，因此使用单队列的 sda 设备依然存在传统的 noop，deadline 和 cfq 调度算法，而使用多队列的 vda 设备(virtio)的 IO 调度算法只有 none。为了使用 mq-deadline 调度算法把内核升级的风险似乎很大。因此 IO 调度算法方面没太多可优化的。
但 Request 层优化只能这样了？既然 IO 调度算法无法优化，我们是否可以修改 queue 相关的参数？例如加大 Request 队列的长度，加大预读的数据量。
在/sys/block/vda/queue 中有两个可写的文件 nr_requests 和 read_ahead_kb，前者是配置块层最大可以申请的 request 数量，后者是预读最大的数据量。默认情况下，
我扩大为
优化效果
优化后，在满负荷的情况下，查看内存使用情况：
可以看到，文件相关内存（Active(file) + Inactive(file) ）达到了 32.49GB，脏数据达到 7.09GB。脏数据量比预期要少，远没达到dirty_background_ratio和dirty_ratio设置的阈值。因此，如果需要缓存更多的写数据，只能延长定时唤醒回刷的时间dirty_writeback_centisecs。这个服务器主要用于编译 SDK，读的需求远大于写，因此缓存更多的脏数据没太大意义。
我还发现 Buffers 达到了 12G，应该是 ext4 的 inode 占用了大量的缓存。如上分析的，此服务器的 ext4 有大量富余的 inode，在缓存的元数据里，无效的 inode 不知道占比多少。减少 inode 数量，提高 inode 利用率，说不定可以提高 inode 预读的命中率。
优化后，一次使能 8 个 SDK 并行编译，走完一次完整的编译流程（包括更新代码，抓取提交，编译内核，编译 SDK 等），在没有进入错误处理流程的情况下，用时大概 13 分钟。
这次的优化就到这里结束了，等后期使用过程如果还有问题再做调整。
看完三件事❤️
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