在linux 开发中，有几个关系到性能的东西，技术人员非常关注：进程，cpu，mem，网络io，磁盘io。本篇文件打算详细全面，深入浅出。剖析文件io的细节。从多个角度探索如何提高io性能。本文尽量用通俗易懂的视角去阐述。不copy内核代码。
阐述之前，要先有个大视角，让我们站在万米高空，鸟瞰我们的文件io，它们设计是分层的，分层有2个好处，一是架构清晰，二是解耦。让我们看一下下面这张图。
图一
1. 穿越各层写文件方式
程序的最终目的是要把数据写到磁盘上, 但是系统从通用性和性能角度，尽量提供一个折中的方案来保证这些。让我们来看一个最常用的写文件典型example，也是路径最长的io。
{
char *buf = malloc(max_buf_size);
strncpy(buf, src, , max_buf_size);
fwrite(buf, max_buf_size, 1, fp);
fclose(fp);
}
这里malloc的buf对于图层中的application buffer，即应用程序的buffer；调用fwrite后，把数据从application buffer 拷贝到了 clib buffer，即c库标准iobuffer。fwrite返回后，数据还在clib buffer，如果这时候进程core掉。这些数据会丢失。没有写到磁盘介质上。当调用fclose的时候，fclose调用会把这些数据刷新到磁盘介质上。除了fclose方法外，还有一个主动刷新操作fflush 函数，不过fflush函数只是把数据从clib buffer 拷贝到page cache 中，并没有刷新到磁盘上，从page cache刷新到磁盘上可以通过调用fsync函数完成。
从上面类子看到，一个常用的fwrite函数过程，基本上历经千辛万苦，数据经过多次copy，才到达目的地。有人心生疑问，这样会提高性能吗，反而会降低性能吧。这个问题先放一放。
有人说，我不想通过fwrite fflush这样组合，我想直接写到page cache。这就是我们常见的文件io调用read/write函数。这些函数基本上是一个函数对应着一个系统调用，如sys_read/sys_write. 调用write函数，是直接通过系统调用把数据从应用层拷贝到内核层，从application buffer 拷贝到 page cache 中。
系统调用，write会触发用户态/内核态切换？是的。那有没有办法避免这些消耗。这时候该mmap出场了，mmap把page cache 地址空间映射到用户空间，应用程序像操作应用层内存一样，写文件。省去了系统调用开销。
那如果继续刨根问底，如果想绕过page cache，直接把数据送到磁盘设备上怎么办。通过open文件带上o_direct参数，这是write该文件。就是直接写到设备上。
如果继续较劲，直接写扇区有没有办法。这就是所谓的raw设备写，绕开了文件系统，直接写扇区，想fdsik，dd，cpio之类的工具就是这一类操作。
2. io调用链
列举了上述各种穿透各种cache 层写操作，可以看到系统提供的接口相当丰富，满足你各种写要求。下面通过讲解图一，了解一下文件io的调用链。
fwrite是系统提供的最上层接口，也是最常用的接口。它在用户进程空间开辟一个buffer，将多次小数据量相邻写操作先缓存起来，合并，最终调用write函数一次性写入（或者将大块数据分解多次write调用）。
write函数通过调用系统调用接口，将数据从应用层copy到内核层，所以write会触发内核态/用户态切换。当数据到达page cache后，内核并不会立即把数据往下传递。而是返回用户空间。数据什么时候写入硬盘，有内核io调度决定，所以write是一个异步调用。这一点和read不同，read调用是先检查page cache里面是否有数据，如果有，就取出来返回用户，如果没有，就同步传递下去并等待有数据，再返回用户，所以read是一个同步过程。当然你也可以把write的异步过程改成同步过程，就是在open文件的时候带上o_sync标记。
数据到了page cache后，内核有pdflush线程在不停的检测脏页，判断是否要写回到磁盘中。把需要写回的页提交到io队列——即io调度队列。又io调度队列调度策略调度何时写回。
提到io调度队列，不得不提一下磁盘结构。这里要讲一下，磁头和电梯一样，尽量走到头再回来，避免来回抢占是跑，磁盘也是单向旋转，不会反复逆时针顺时针转的。从网上copy一个图下来，具体这里就不介绍。
io队列有2个主要任务。一是合并相邻扇区的，而是排序。合并相信很容易理解，排序就是尽量按照磁盘选择方向和磁头前进方向排序。因为磁头寻道时间是和昂贵的。
这里io队列和我们常用的分析工具iostat关系密切。iostat中rrqm/s wrqm/s表示读写合并个数。avgqu-sz表示平均队列长度。
内核中有多种io调度算法。当硬盘是ssd时候，没有什么磁道磁头，人家是随机读写的，加上这些调度算法反而画蛇添足。ok，刚好有个调度算法叫noop调度算法，就是什么都不错（合并是做了）。刚好可以用来配置ssd硬盘的系统。
从io队列出来后，就到了驱动层(当然内核中有更多的细分层，这里忽略掉)，驱动层通过dma，将数据写入磁盘cache。
至于磁盘cache时候写入磁盘介质，那是磁盘控制器自己的事情。如果想要睡个安慰觉，确认要写到磁盘介质上。就调用fsync函数吧。可以确定写到磁盘上了。
3. 一致性和安全性
谈完调用细节，再将一下一致性问题和安全问题。既然数据没有到到磁盘介质前，可能处在不同的物理内存cache中，那么如果出现进程死机，内核死，掉电这样事件发生。数据会丢失吗。
当进程死机后：只有数据还处在application cache或clib cache时候，数据会丢失。数据到了page cache。进程core掉，即使数据还没有到硬盘。数据也不会丢失。
当内核core掉后，只要数据没有到达disk cache，数据都会丢失。
掉电情况呢，哈哈，这时候神也救不了你，哭吧。
那么一致性呢，如果两个进程或线程同时写，会写乱吗？或a进程写，b进程读，会写脏吗？
文章写到这里，写得太长了，就举出各种各样的例子。讲一下大概判断原则吧。fwrite操作的buffer是在进程私有空间，两个线程读写，肯定需要锁保护的。如果进程，各有各的地址空间。是否要加锁，看应用场景。
write操作如果写大小小于pipe_buf（一般是4096），是原子操作，能保证两个进程“aaa”，“bbb”写操作，不会出现“abaabb”这样的数据交错。o_append 标志能保证每次重新计算pos，写到文件尾的原子性。
数据到了内核层后，内核会加锁，会保证一致性的。
4. 性能问题
性能从系统层面和设备层面去分析；磁盘的物理特性从根本上决定了性能。io的调度策略，系统调用也是致命杀手。
磁盘的寻道时间是相当的慢，平均寻道时间大概是在10ms，也就是是每秒只能100-200次寻道。
磁盘转速也是影响性能的关键，目前最快15000rpm，大概就每秒500转，满打满算，就让磁头不寻道，设想所有的数据连续存放在一个柱面上。大家可以算一下每秒最多可以读多少数据。当然这个是理论值。一般情况下，盘片转太快，磁头感应跟不上，所以需要转几圈才能完全读出磁道内容。
另外设备接口总线传输率是实际速率的上限。
另外有些等密度磁盘，磁盘外围磁道扇区多，线速度快，如果频繁操作的数据放在外围扇区，也能提高性能。
利用多磁盘并发操作，也不失为提高性能的手段。
这里给个业界经验值：机械硬盘顺序写～30mb，顺序读取速率一般~50mb好的可以达到100多m, ssd读达到～400mb，ssd写性能和机械硬盘差不多。
ps：
o_direct 和 raw设备最根本的区别是o_direct是基于文件系统的，也就是在应用层来看，其操作对象是文件句柄，内核和文件层来看，其操作是基于inode和数据块，这些概念都是和ext2/3的文件系统相关，写到磁盘上最终是ext3文件。
而raw设备写是没有文件系统概念，操作的是扇区号，操作对象是扇区，写出来的东西不一定是ext3文件（如果按照ext3规则写就是ext3文件）。
一般基于o_direct来设计优化自己的文件模块，是不满系统的cache和调度策略，自己在应用层实现这些，来制定自己特有的业务特色文件读写。但是写出来的东西是ext3文件，该磁盘卸下来，mount到其他任何linux系统上，都可以查看。
而基于raw设备的设计系统，一般是不满现有ext3的诸多缺陷，设计自己的文件系统。自己设计文件布局和索引方式。举个极端例子：把整个磁盘做一个文件来写，不要索引。这样没有inode限制，没有文件大小限制，磁盘有多大，文件就能多大。这样的磁盘卸下来，mount到其他linux系统上，是无法识别其数据的。
两者都要通过驱动层读写；在系统引导启动，还处于实模式的时候，可以通过bios接口读写raw设备。