转自:http://blog.csdn.net/zzz_781111/article/details/7534649
许多web应用都会向用户提供大量的静态内容,这意味着有很多data从硬盘读出之后,会原封不动的通过socket传输给用户。这种操作看起来可能不会怎么消耗CPU,但是实际上它是低效的:kernal把数据从disk读出来,然后把它传输给user级的application,然后application再次把同样的内容再传回给处于kernal级的socket。这种场景下,application实际上只是作为一种低效的中间介质,用来把disk file的data传给socket。
data每次穿过user-kernel boundary,都会被copy,这会消耗cpu,并且占用RAM的带宽。幸运的是,你可以用一种叫做Zero-Copy的技术来去掉这些无谓的copy。应用程序用zero copy来请求kernel直接把disk的data传输给socket,而不是通过应用程序传输。Zero copy大大提高了应用程序的性能,并且减少了kernel和user模式的上下文切换。Java的libaries在linux和unix中支持zero copy,一个关键的api是java.nio.channel.FileChannel的transferTo()方法。我们可以用transferTo()来把bytes直接从调用它的channel传输到另一个writable byte channel,中间不会使data经过应用程序。本文首先描述传统的copy是怎样坑爹的,然后再展示zero-copy技术在性能上是多么的给力以及为什么给力。Date transfer: The traditional approach考虑一下这个场景,通过网络把一个文件传输给另一个程序。这个操作的核心代码就是下面的两个函数:Listing 1. Copying bytes from a file to a socketFile.read(fileDesc, buf, len);Socket.send(socket, buf, len);尽管看起来很简单,但是在OS的内部,这个copy操作要经历四次user mode和kernel mode之间的上下文切换,甚至连数据都被拷贝了四次!Figure 1描述了data是怎么移动的。Figure 2 描述了上下文切换Figure 2. Traditional context switches其中的步骤如下:read() 引入了一次从user mode到kernel mode的上下文切换。实际上调用了sys_read() 来从文件中读取data。第一次copy由DMA完成,将文件内容从disk读出,存储在kernel的buffer中。然后data被copy到user buffer中,此时read()成功返回。这是触发了第二次context switch: 从kernel到user。至此,数据存储在user的buffer中。send() socket call 带来了第三次context switch,这次是从user mode到kernel mode。同时,也发生了第三次copy:把data放到了kernel adress space中。当然,这次的kernel buffer和第一步的buffer是不同的两个buffer。最终 send() system call 返回了,同时也造成了第四次context switch。同时第四次copy发生,DMA将data从kernel buffer拷贝到protocol engine中。第四次copy是独立而且异步的。使用kernel buffer做中介(而不是直接把data传到user buffer中)看起来比较低效(多了一次copy)。然而实际上kernel buffer是用来提高性能的。在进行读操作的时候,kernel buffer起到了预读cache的作用。当写请求的data size比kernel buffer的size小的时候,这能够显著的提升性能。在进行写操作时,kernel buffer的存在可以使得写请求完全异步。悲剧的是,当请求的data size远大于kernel buffer size的时候,这个方法本身变成了性能的瓶颈。因为data需要在disk,kernel buffer,user buffer之间拷贝很多次(每次写满整个buffer)。而Zero copy正是通过消除这些多余的data copy来提升性能。Data Transfer:The Zero Copy Approach如果重新检查一遍traditional approach,你会注意到实际上第二次和第三次copy是毫无意义的。应用程序仅仅缓存了一下data就原封不动的把它发回给socket buffer。实际上,data应该直接在read buffer和socket buffer之间传输。transferTo()方法正是做了这样的操作。Listing 2是transferTo()的函数原型:public void transferTo(long position, long count, WritableByteChannel target);transferTo()方法把data从file channel传输到指定的writable byte channel。它需要底层的操作系统支持zero copy。在UNIX和各种Linux中,会执行List 3中的系统调用sendfile(),该命令把data从一个文件描述符传输到另一个文件描述符(Linux中万物皆文件):#include <sys/socket.h>ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);在List 1中的file.read()和socket.send()可以用一句transferTo()替代,如List 4:transferTo(position, count, writableChannel);Figure 3 展示了在使用transferTo()之后的数据流向Figure 4 展示了在使用transferTo()之后的上下文切换在像Listing 4那样使用transferTo()之后,整个过程如下:transferTo()方法使得文件内容被DMA engine直接copy到一个read buffer中。然后数据被kernel再次拷贝到和output socket相关联的那个kernel buffer中去。第三次拷贝由DMA engine完成,它把kernel buffer中的data拷贝到protocol engine中。这是一个很明显的进步:我们把context switch的次数从4次减少到了2次,同时也把data copy的次数从4次降低到了3次(而且其中只有一次占用了CPU,另外两次由DMA完成)。但是,要做到zero copy,这还差得远。如果网卡支持 gather operation,我们可以通过kernel进一步减少数据的拷贝操作。在2.4及以上版本的linux内核中,开发者修改了socket buffer descriptor来适应这一需求。这个方法不仅减少了context switch,还消除了和CPU有关的数据拷贝。user层面的使用方法没有变,但是内部原理却发生了变化:transferTo()方法使得文件内容被copy到了kernel buffer,这一动作由DMA engine完成。没有data被copy到socket buffer。取而代之的是socket buffer被追加了一些descriptor的信息,包括data的位置和长度。然后DMA engine直接把data从kernel buffer传输到protocol engine,这样就消除了唯一的一次需要占用CPU的拷贝操作。Figure 5描述了新的transferTo()方法中的data copy: