当我们使用 read() 和 write() 系统调用向内核提交读写文件操作时，内核并不会立刻向硬盘发送 I/O 请求，而是先将 I/O 请求交给 I/O 调度层进行排序和合并处理。经过 I/O 调度层加工处理后，才会将 I/O 请求发送给块设备驱动进行最终的 I/O 操作。

下图是块设备 I/O 栈的架构图：

在上图中，红色那一层便是 I/O 调度层。

I/O 调度层主要完成的工作如下：

• 对新提交的 I/O 请求进行排序。
• 如果新的 I/O 请求能与旧的 I/O 请求进行合并，那么将会把两个 I/O 请求合并成一个 I/O 请求。
• 向块设备驱动层发送 I/O 请求。

 

什么是 I/O 调度层

现实中块设备的种类非常多，如磁盘、SSD（固态硬盘） 和 CD-ROM 等。由于不同种类的块设备其物理结构不同，所以优化 I/O 效率的算法也不一样。如：SSD 读写任意地址中的数据速度都一样，所以就没必要进行额外的优化，只需要将用户提交 I/O 操作直接发送给块设备驱动即可。

但有些块设备的物理结构比较特殊，如磁盘，其读写速度与磁头移动的距离（寻道）有关，所以磁头移动的距离越远，读写速度就越慢。

磁盘的物理结构如下图所示：

对于磁盘来说，顺序读写的速度是最快的。这是由于顺序读写时，磁头移动的距离最小。所以，避免随机读写是加速磁盘 I/O 效率最有效的办法。

假如有3个进程先后向磁盘写入数据，如下图所示：

如上图序号的顺序所示：首先进程 A 向扇区 A 写入数据，然后进程 B 向扇区 B 写入数据，最后进程 C 向扇区 C 写入数据。

如上图所示，扇区 A 到扇区 B 的距离要比扇区 A 到扇区 C 的距离远。如果按照 I/O 提交的顺序进行操作，那么步骤如下：

• 当进程 A 的数据写入到扇区 A 后，将磁头移动到较远的扇区 B 处，并将进程 B 的数据写入到扇区 B。
• 当进程 B 的数据写入到扇区 B 后，将磁头倒退回到扇区 C 处，并将进程 C 的数据写入到扇区 C 中。

聪明的读者可以发现，其实上面的过程可以进行优化。而优化的方案是：进行 I/O 操作时，按照磁盘的移动方向的顺序进行 I/O 操作，而不是按照提交的顺序进行 I/O 操作。

如上述例子中，将数据写入到扇区 A 后，应该接着写扇区 C，最后才写扇区 B。因为这样磁盘移动的距离最小，寻道所需的时间最小。

为了提高 I/O 操作的效率，Linux 内核需要对用户提交的 I/O 操作进行排序和合并，这个工作就是通过 I/O 调度层来完成。

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I/O 调度层工作原理

通过前面的分析可知，I/O 调度层的主要工作是合并和排序用户提交的 I/O 操作，从而达到提升 I/O 效率的作用。

由于不同的场景或硬件所需的优化手段不一样，比如固态硬盘（SSD）就不需要对 I/O 请求进行排序。

Linux 内核为了适配不同的场景或硬件，定义了一套统一的接口。不同的 I/O 调度算法，只需要实现这套接口即可无缝接入到 I/O 调度层。如下图所示：

从上图可知，Linux 内核支持多种 I/O 调度算法，如：CFQ调度算法、Deadline调度算法 与 noop调度算法 等。我们可以根据不同的场景来选择适当的调度算法，从而提升 I/O 操作的效率。

I/O 调度层通过 elevator_ops 结构体来适配不同的 I/O 调度算法，这个结构体定义了一系列的接口。不同的 I/O 调度算法只需要实现这些接口，然后注册到 I/O 调度层后，即可被 I/O 调度层识别。

elevator_ops 结构体定义如下：

struct elevator_ops
{
    elevator_merge_fn *elevator_merge_fn;
    elevator_merged_fn *elevator_merged_fn;
    ...
    elevator_dispatch_fn *elevator_dispatch_fn;
    elevator_add_req_fn *elevator_add_req_fn;
    ...
};

elevator_ops 结构定义了很多接口，但 I/O 调度算法只需要按需实现其中部分重要的接口即可。

下面我们来介绍一下 elevator_ops 结构几个重要接口的作用：

• elevator_merge_fn：用于判断新提交的 I/O 请求是否能够与 I/O 调度器中的请求进行合并。
• elevator_merged_fn：用于对合并后的 I/O 请求进行重新排序。
• elevator_dispatch_fn：用于将 I/O 调度器中的 I/O 请求分发给块设备驱动层。
• elevator_add_req_fn：用于向 I/O 调度器添加新的 I/O 请求。

由于内核支持多种 I/O 调度算法，所以内核通过链表把所有的 I/O 调度算法连接起来。如果用户编写了新的 I/O 调度算法，可以使用 elv_register() 函数将其注册到内核中。

Deadline 调度算法

上面介绍了 I/O 调度层的原理，现在我们通过 Deadline调度算法 来分析它是怎么提升 I/O 操作的效率的。

1. 排序队列

Deadline 调度算法通过使用红黑树（一种平衡二叉树）来 I/O 请求进行排序，节点的键为 I/O 请求的开始扇区号，值为 I/O 请求实体。如下图所示：

当向设备驱动层分发 I/O 请求时，Deadline 调度器会按照排序后的顺序进行分发，这样做的好处是：可以减少磁头移动的距离。如下图所示：

虽然这样能够减少磁头移动的距离，但对 I/O 请求进行排序可能会导致某些 I/O 请求出现 饥饿 的情况，饥饿的意思是用户指发送的 I/O 请求长时间得不到执行。

试想一下以下场景：

磁盘正在扇区号 100 处执行 I/O 操作，这时用户提交一个新的 I/O 请求，此 I/O 请求的起始扇区号为 200，如下图所示：

如果用户没有提交新的 I/O 请的话，那么执行完扇区号 100 处的 I/O 请求后，便会移动到扇区号 200 处执行 I/O 请求。

此时如果用户连续在扇区号 110、120、130 处提交了新的 I/O 请求，由于 Deadline 调度器会以 I/O 请求的起始扇区号进行排序，所以 I/O 队列将会变成如下图所示情况：

执行 I/O 请求时会按照排序后的顺序进行操作，那么扇区号 200 处的 I/O 请求就很有可能出现饥饿的情况。

2. FIFO队列

为避免 I/O 请求出现饥饿的情况，Deadline 调度器还使用 FIFO（Frist In Frist Out）队列来管理 I/O 请求。

在新的 I/O 请求被提交到 Deadline 调度器时，Deadline 调度器会为 I/O 请求设置一个限期（Deadline），然后添加到 FIFO 队列中。如下图所示：

在向设备驱动层分发 I/O 请求时，Deadline 调度器首先会查看 FIFO 队列中的第一个 I/O 请求是否超时。如果超时了，那么将 FIFO 队列的第一个 I/O 请求分发给设备驱动层。否则，将会从排序队列中获取下一个 I/O 请求分发给设备驱动层。

Deadline 调度器通过设置 I/O 请求的限期和 FIFO 队列，来解决 I/O 请求出现饥饿的情况。

另外，Deadline 调度器为 读/写 操作分别各分配一个排序队列和 FIFO 队列，所以在 Deadline 调度器中维护了 4 个队列：读排序队列、写排序队列、读FIFO队列 和 写FIFO队列。

这是因为在 I/O 操作中，读操作比写操作需要的实时性更高，所以会优先处理读操作。如果将读写操作放在同一个队列进行管理，那么就不能优先处理读操作了。