【详解文件IO系列】讲讲 MQ 消息中间件 (Kafka,RocketMQ等)与 MMAP、PageCache 的故事

一般的IO调用

首先来看一下一般的IO调用。在传统的文件IO操作中,我们都是调用操作系统提供的底层标准IO系统调用函数 read()、write() ,此时调用此函数的进程(在JAVA中即java进程)由当前的用户态切换到内核态,然后OS的内核代码负责将相应的文件数据读取到内核的IO缓冲区,然后再把数据从内核IO缓冲区拷贝到进程的私有地址空间中去,这样便完成了一次IO操作。如下图所示。

注意两点:

  • OS的read函数会在内核IO缓冲区中预读取数据,减少磁盘IO操作(Step2)
  • Java的BufferedReader或BufferedInputStream的缓冲区的作用是减少系统调用(Step1)

Java的IO读写大致分为三种:

1、普通IO(java.io)

例如FileWriter、FileReader等,普通IO是传统字节传输方式,读写慢阻塞,单向一个Read对应一个Write 。

2、文件通道 FileChannel(java.nio)

FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(new File("data.txt"), "rw").getChannel()
  • 全双工通道,采用内存缓冲区ByteBuffer且是线程安全的

  • 使用FileChannel为什么会比普通IO快?
    一般情况FileChannel在一次写入4kb的整数倍数时,才能发挥出实际的性能,益于FileChannel采用了ByteBuffer这样的内存缓冲区。这样可以精准控制写入磁盘的大小,这是普通IO无法实现

  • FileChannel是直接把ByteBuffer的数据直接写入磁盘?
    ByteBuffer 中的数据和磁盘中的数据还隔了一层,这一层便是 PageCache,是用户内存和磁盘之间的一层缓存。我们都知道磁盘 IO 和内存 IO 的速度可是相差了好几个数量级。我们可以认为 filechannel.write 写入 PageCache 便是完成了落盘操作,但实际上,操作系统最终帮我们完成了 PageCache 到磁盘的最终写入,理解了这个概念,你就应该能够理解 FileChannel 为什么提供了一个 force() 方法,用于通知操作系统进行及时的刷盘,同理使用FileChannel时同样经历磁盘->PageCache->用户内存三个阶段

3、内存映射MMAP(java.nio)

MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, position, fileSize)

mmap 把文件映射到用户空间里的虚拟内存,省去了从内核缓冲区复制到用户空间的过程,文件中的位置在虚拟内存中有了对应的地址,可以像操作内存一样操作这个文件,相当于已经把整个文件放入内存,但在真正使用到这些数据前却不会消耗物理内存,也不会有读写磁盘的操作,只有真正使用这些数据时,也就是图像准备渲染在屏幕上时,虚拟内存管理系统 VMS

MMAP 并非是文件 IO 的银弹,它只有在一次写入很小量数据的场景下才能表现出比 FileChannel 稍微优异的性能。紧接着我还要告诉你一些令你沮丧的事,至少在 JAVA 中使用 MappedByteBuffer 是一件非常麻烦并且痛苦的事,主要表现为三点:

  • MMAP 使用时必须实现指定好内存映射的大小,并且一次 map 的大小限制在 1.5G 左右,重复 map 又会带来虚拟内存的回收、重新分配的问题,对于文件不确定大小的情形实在是太不友好了。

  • MMAP 使用的是虚拟内存,和 PageCache 一样是由操作系统来控制刷盘的,虽然可以通过 force() 来手动控制,但这个时间把握不好,在小内存场景下会很令人头疼。

  • MMAP 的回收问题,当 MappedByteBuffer 不再需要时,可以手动释放占用的虚拟内存,但…方式非常的诡异

OS 的 PageCache机制

PageCache是OS对文件的缓存,用于加速对文件的读写。一般来说,程序对文件进行顺序读写的速度几乎接近于内存的读写访问,这里的主要原因就是在于OS使用PageCache机制对读写访问操作进行了性能优化,将一部分的内存用作PageCache
1、对于数据文件的读取

如果一次读取文件时出现未命中(cache miss)PageCache的情况,OS从物理磁盘上访问读取文件的同时,会顺序对其他相邻块的数据文件进行预读取(ps:顺序读入紧随其后的少数几个页面)。这样,只要下次访问的文件已经被加载至PageCache时,读取操作的速度基本等于访问内存
1、对于数据文件的写入

OS会先写入至Cache内,随后通过异步的方式由pdflush内核线程将Cache内的数据刷盘至物理磁盘上
对于文件的顺序读写操作来说,读和写的区域都在OS的PageCache内,此时读写性能接近于内存。RocketMQ的大致做法是,将数据文件映射到OS的虚拟内存中(通过JDK NIO的MappedByteBuffer),写消息的时候首先写入PageCache,并通过异步刷盘的方式将消息批量的做持久化(同时也支持同步刷盘);订阅消费消息时(对CommitLog操作是随机读取),由于PageCache的局部性热点原理且整体情况下还是从旧到新的有序读,因此大部分情况下消息还是可以直接从Page Cache(cache hit)中读取,不会产生太多的缺页(Page Fault)中断而从磁盘读取:

PageCache机制也不是完全无缺点的,当遇到OS进行脏页回写,内存回收,内存swap等情况时,就会引起较大的消息读写延迟。

对于这些情况,RocketMQ采用了多种优化技术,比如内存预分配,文件预热,mlock系统调用等,来保证在最大可能地发挥PageCache机制优点的同时,尽可能地减少其缺点带来的消息读写延迟

RocketMQ存储优化技术

对于RocketMQ来说,它是把内存映射文件串联起来,组成了链表;因为内存映射文件本身大小有限制,只能是2G(默认1G);所以需要把多个内存映射文件串联成一个链表;这里介绍RocketMQ存储层采用的几项优化技术方案在一定程度上可以减少PageCache的缺点带来的影响,主要包括内存预分配,文件预热和mlock系统调用

1、预分配MappedFile

在消息写入过程中(调用CommitLog的putMessage()方法),CommitLog会先从MappedFileQueue队列中获取一个 MappedFile,如果没有就新建一个;这里,MappedFile的创建过程是将构建好的一个AllocateRequest请求(具体做法是,将下一个文件的路径、下下个文件的路径、文件大小为参数封装为AllocateRequest对象)添加至队列中,后台运行的AllocateMappedFileService服务线程(在Broker启动时,该线程就会创建并运行),会不停地run,只要请求队列里存在请求,就会去执行MappedFile映射文件的创建和预分配工作,分配的时候有两种策略,一种是使用Mmap的方式来构建MappedFile实例,另外一种是从TransientStorePool堆外内存池中获取相应的DirectByteBuffer来构建MappedFile(ps:具体采用哪种策略,也与刷盘的方式有关)。并且,在创建分配完下个MappedFile后,还会将下下个MappedFile预先创建并保存至请求队列中等待下次获取时直接返回。RocketMQ中预分配MappedFile的设计非常巧妙,下次获取时候直接返回就可以不用等待MappedFile创建分配所产生的时间延迟

2 文件预热 && mlock系统调用(TransientStorePool)

mlock系统调用

其可以将进程使用的部分或者全部的地址空间锁定在物理内存中,防止其被交换到swap空间。对于RocketMQ这种的高吞吐量的分布式消息队列来说,追求的是消息读写低延迟,那么肯定希望尽可能地多使用物理内存,提高数据读写访问的操作效率。

文件预热

预热的目的主要有两点:

第一点,由于仅分配内存并进行mlock系统调用后并不会为程序完全锁定这些内存,因为其中的分页可能是写时复制的。因此,就有必要对每个内存页面中写入一个假的值。其中,RocketMQ是在创建并分配MappedFile的过程中,预先写入一些随机值至Mmap映射出的内存空间里。

第二,调用Mmap进行内存映射后,OS只是建立虚拟内存地址至物理地址的映射表,而实际并没有加载任何文件至内存中。程序要访问数据时OS会检查该部分的分页是否已经在内存中,如果不在,则发出一次缺页中断。这里,可以想象下1G的CommitLog需要发生多少次缺页中断,才能使得对应的数据才能完全加载至物理内存中(ps:X86的Linux中一个标准页面大小是4KB)?

RocketMQ的做法是

在做Mmap内存映射的同时进行madvise系统调用,目的是使OS做一次内存映射后对应的文件数据尽可能多的预加载至内存中,从而达到内存预热的效果。

参考资料

https://my.oschina.net/u/3180962/blog/3064148
https://blog.csdn.net/linxdcn/article/details/72903422
https://www.jianshu.com/p/6d0c118c17de

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