文件读写与零拷贝
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磁盘可以说是计算机系统最慢的硬件之一，读写速度相差内存 10 倍以上，所以针对优化磁盘的技术非常的多，比如零拷贝、直接 I/O、异步 I/O 等等，这些优化的目的就是为了提高系统的吞吐量，另外操作系统内核中的磁盘高速缓存区，可以有效的减少磁盘的访问次数。
CPU 发送读指令给磁盘控制器，然后返回；
磁盘控制器接收到指令后，把数据读取到磁盘控制器的内部缓冲区，然后产生一个中断；
CPU 接收到中断信号，停下当前任务，把磁盘缓冲区的数据按字节拷贝到寄存器，再由寄存器拷贝到内存。
对应的read()系统调用流程:
整个数据传输过程，都需要CPU进行数据拷贝，期间CPU不能处理其他任务，对于传输大数据量时，会消耗大量的CPU资源。
DMA (Directly Memory Access) 本质上是一个在主板上用于主存与IO设备进行数据传输的独立芯片。进行数据传输时，不再通过CPU进行控制，直接由DMA控制器 (DMA Controller, 简称DMAC)控制。这块芯片可以认为是一个协处理器(Co-processor).
DMAC 的价值在如下情况中尤其明显：当我们要传输的数据特别大、速度特别快，或者传输的数据特别小、速度特别慢的时候。
注意：这里面的“协”字。DMAC 是在“协助”CPU，完成对应的数据传输工作。在 DMAC 控制数据传输的过程中，DMAC 还是被 CPU 控制，只是数据的拷贝行为不再由 CPU 来完成。
使用DMA进行数据传输的流程如下：
用户调用read方法，向操作系统发出IO请求，请求读取数据到自己的内存缓冲区，进程进入阻塞状态；
read() 系统调用陷入内核，内核将IO请求发送给DMA，cpu之后可以执行其他任务
DMA 将请求发送给磁盘控制器；
磁盘收到DMA 的IO请求，把数据从磁盘读取到磁盘缓冲区，读满之后向DMA发送中断信号，通知DMAC
DMAC 收到磁盘控制器中断，将磁盘缓冲区数据读取到内核缓冲区，不需要CPU参与；
当DMA读取了全部数据，向CPU发送中断信号；
CPU收到中断信号，将数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区。系统调用返回。
如果服务端要提供文件传输的功能，我们能想到的最简单的方式是：将磁盘上的文件读取出来，然后通过网络协议发送给客户端。
传统 I/O 的工作方式是，数据读取和写入是从用户空间到内核空间来回复制，而内核空间的数据是通过操作系统层面的 I/O 接口从磁盘读取或写入。
代码通常如下，一般会需要两个系统调用：
代码很简单，虽然就两行代码，但是这里面发生了不少的事情。
首先这两个操作进行了2次系统调用，涉及4次上下文切换，每一次系统调用都需要从用户态切换到内核态，等到内核态完成操作后再返回用户态。一次上下文切换耗时几十纳秒到几微妙，在高并发场景下，上下文切换的时间会被累计和放大，从而影响系统性能。
同时进行了4次数据拷贝，其中两次DMA拷贝，另外两次cpu进行拷贝：
第一次拷贝，把磁盘上的数据拷贝到操作系统内核的缓冲区里，这个拷贝的过程是通过 DMA 搬运的。
第二次拷贝，把内核缓冲区的数据拷贝到用户的缓冲区里，于是我们应用程序就可以使用这部分数据了，这个拷贝到过程是由 CPU 完成的。
第三次拷贝，把刚才拷贝到用户的缓冲区里的数据，再拷贝到内核的 socket 的缓冲区里，这个过程依然还是由 CPU 搬运的。
第四次拷贝，把内核的 socket 缓冲区里的数据，拷贝到网卡的缓冲区里，这个过程又是由 DMA 搬运的。
如何减少 【用户态以及内核态的上下文切换次数】 ？
读取磁盘数据的时候，之所以要发生上下文切换，这是因为用户空间没有权限操作磁盘或网卡，内核的权限最高，这些操作设备的过程都需要交由操作系统内核来完成，所以一般要通过内核去完成某些任务的时候，就需要使用操作系统提供的系统调用函数。
想要减少上下文切换次数，就要减少系统调用次数。
如何减少数据 【拷贝次数】？
以上4次数据拷贝过程中，从内核态拷贝到用户态，再从用户态拷贝到socket缓冲区这一过程时非必要的。因为文件传输过程中，我们不需要对文件进行 「再加工」，所以不需要搬运到用户空间。
同时，也不每必要将数据从内核态拷贝到socket缓冲区，二者可以使用同一个缓冲区。
通常有两种方式：
mmap + write
sendfile
read 系统调用会把数据从内和缓冲区拷贝到用户缓冲区，这一步可以省略。mmap系统调用会把内核缓冲区的数据直接映射到用户缓冲区，然后再使用write 系统调用，直接读取对应内存，将数据拷贝到socket缓冲区：
应用进程调用了 mmap() 后，DMA 会把磁盘的数据拷贝到内核的缓冲区里。接着，应用进程跟操作系统内核「共享」这个缓冲区；
应用进程再调用 write()，操作系统直接将内核缓冲区的数据拷贝到 socket 缓冲区中，这一切都发生在内核态，由 CPU 来搬运数据；
最后，把内核的 socket 缓冲区里的数据，拷贝到网卡的缓冲区里，这个过程是由 DMA 搬运的。
这种方式仅减少了一次数据拷贝。
在 Linux 内核版本 2.1 中，提供了一个专门发送文件的系统调用函数 sendfile()，函数形式如下：
它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度。
首先，它可以替代前面的 read() 和 write() 这两个系统调用，这样就可以减少一次系统调用，也就减少了 2 次上下文切换的开销。
其次，该系统调用，可以直接把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区里，不再拷贝到用户态，这样就只有 2 次上下文切换，和 3 次数据拷贝。如下图：
但是这还不是真正的零拷贝技术，如果网卡支持 SG-DMA（The Scatter-Gather Direct Memory Access）技术（和普通的 DMA 有所不同），我们可以进一步减少通过 CPU 把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区的过程。
你可以在你的 Linux 系统通过下面这个命令，查看网卡是否支持 scatter-gather 特性：
于是，从 Linux 内核 2.4 版本开始起，对于支持网卡支持 SG-DMA 技术的情况下， sendfile() 系统调用的过程发生了点变化，具体过程如下：
第一步，通过 DMA 将磁盘上的数据拷贝到内核缓冲区里；
第二步，缓冲区描述符和数据长度传到 socket 缓冲区，这样网卡的 SG-DMA 控制器就可以直接将内核缓存中的数据拷贝到网卡的缓冲区里，此过程不需要将数据从操作系统内核缓冲区拷贝到 socket 缓冲区中，这样就减少了一次数据拷贝；
这就是所谓的零拷贝技术，因为没有从内存层面拷贝数据，也就是没有通过CPU进行数据拷贝，所有的数据都是通过DMA传输的。
零拷贝技术与传统的文件传输方式相比，减少了2次上下文切换以及数据拷贝的过程 。所以，总体来看，零拷贝技术可以把文件传输的性能提高至少一倍以上。
前面介绍的文件传输过程，第一步都是需要把磁盘文件拷贝到内核缓冲区，这个内核缓冲区实际上是磁盘高速缓存PageCahe。
由于零拷贝使用了PageCache技术，可以进一步提高零拷贝性能。读写磁盘速度远低于读写内存（内存随机读取500ns，磁盘寻址时间2ms），为了提高读写性能，应该尽可能把磁盘数据放在内存中。可以通过DMA把磁盘中的数据搬运到内存里，这样可以读内存替代读磁盘。但是内存空间远小于磁盘空间，只能缓存部分数据。
这里充分利用了数据访问的局部性原理，通常情况下，刚被访问的数据及其附近数据被访问的概率较高。PageCache用于缓存最近访问的数据，空间不足时淘汰最久未被访问的缓存。
所以进行读写时，优先操作PageCache，如果找不到数据，再操作磁盘，并且缓存相应数据。
同时，进行磁盘读写时，需要找到数据所在位置，但是磁头寻址操作极为耗时。为了降低其影响，PageCache开启了预读功能。即读取目标数据以及后续数据作为缓存。
PageCache两个特点：
缓存最近访问的数据
数据预读
这两个做法将大大提高磁盘读写性能。
但是在读写大文件时（GB），PageCache会不起作用，会白白浪费DMA多做一次数据拷，降低性能，即使使用了PageCahce的零拷贝也会损失性能。
这是因为如果你有很多 GB 级别文件需要传输，每当用户访问这些大文件的时候，内核就会把它们载入 PageCache 中，于是 PageCache 空间很快被这些大文件占满。
另外，由于文件太大，可能某些部分的文件数据被再次访问的概率比较低，这样就会带来 2 个问题：
PageCache 由于长时间被大文件占据，其他「热点」的小文件可能就无法充分使用到 PageCache，于是这样磁盘读写的性能就会下降了；
PageCache 中的大文件数据，由于没有享受到缓存带来的好处，但却耗费 DMA 多拷贝到 PageCache 一次；
所以，针对大文件的传输，不应该使用 PageCache，也就是说不应该使用零拷贝技术，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，这样在高并发的环境下，会带来严重的性能问题。
读取大文件时，用户进程发起read()调用，整个过程是阻塞的：
当调用 read 方法时，会阻塞着，此时内核会向磁盘发起 I/O 请求，磁盘收到请求后，便会寻址
当磁盘数据准备好后，就会向内核发起 I/O 中断，告知内核磁盘数据已经准备好；
内核收到 I/O 中断后，就将数据从磁盘控制器缓冲区拷贝到 PageCache 里；
最后，内核再把 PageCache 中的数据拷贝到用户缓冲区，于是 read 调用就正常返回了。
可以使用异步IO加以改进：
将读取操作分为两步：
前半部分，内核向磁盘发起读请求，但是可以不等待数据就位就可以返回，于是进程此时可以处理其他任务；
后半部分，当内核将磁盘中的数据拷贝到进程缓冲区后，进程将接收到内核的通知，再去处理数据；
而且，我们可以发现，异步 I/O 并没有涉及到 PageCache，所以使用异步 I/O 就意味着要绕开 PageCache。
绕开 PageCache 的 I/O 叫直接 I/O，使用 PageCache 的 I/O 则叫缓存 I/O。通常，对于磁盘，异步 I/O 只支持直接 I/O。
前面也提到，大文件的传输不应该使用 PageCache，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache。
于是，在高并发的场景下，针对大文件的传输的方式，应该使用「异步 I/O + 直接 I/O」来替代零拷贝技术。
Direct I/O 名字中的直接二字用于区分使用PageCach机制的缓存I/O, 使用PageCache，用户空间读写文件不直接与磁盘交互，中间加了一层缓存；直接IO，用户空间直接与磁盘交互，“直接”在这里有另外一层语义：其他技术中，数据至少在内核空间缓存一份，直接IO绕过了内核，数据直接存储在用户空间。
直接 I/O 应用场景常见的两种：
应用程序已经实现了磁盘数据的缓存，那么可以不需要 PageCache 再次缓存，减少额外的性能损耗。在 MySQL 数据库中，可以通过参数设置开启直接 I/O，默认是不开启；
传输大文件的时候，由于大文件难以命中 PageCache 缓存，而且会占满 PageCache 导致「热点」文件无法充分利用缓存，从而增大了性能开销，因此，这时应该使用直接 I/O。
直接IO优点：
Linux 中的直接IO省略调操作系统内核缓冲区的使用，数据直接在用户空间与磁盘之间传输从而使得自缓存应用程序可以省略掉复杂的系统级别的缓存结构，而执行程序自己定义的数据读写管理，从而降低系统级别的管理对应用程序访问数据的影响。
与其他零拷贝技术一样，避免了内核空间到用户空间的数据拷贝，如果要传输的数据量很大，使用直接 I/O 的方式进行数据传输，而不需要操作系统内核地址空间拷贝数据操作的参与，这将会大大提高性能。
另外，由于直接 I/O 绕过了 PageCache，就无法享受内核的这两点的优化：
内核的 I/O 调度算法会缓存尽可能多的 I/O 请求在 PageCache 中，最后「合并」成一个更大的 I/O 请求再发给磁盘，这样做是为了减少磁盘的寻址操作；
内核也会「预读」后续的 I/O 请求放在 PageCache 中，一样是为了减少对磁盘的操作；
早期 I/O 操作，内存与磁盘的数据传输的工作都是由 CPU 完成的，而此时 CPU 不能执行其他任务，会特别浪费 CPU 资源。
于是，为了解决这一问题，DMA 技术就出现了，每个 I/O 设备都有自己的 DMA 控制器，通过这个 DMA 控制器，CPU 只需要告诉 DMA 控制器，我们要传输什么数据，从哪里来，到哪里去，就可以放心离开了。后续的实际数据传输工作，都会由 DMA 控制器来完成，CPU 不需要参与数据传输的工作。
传统 IO 的工作方式，从硬盘读取数据，然后再通过网卡向外发送，我们需要进行 4 上下文切换，和 4 次数据拷贝，其中 2 次数据拷贝发生在内存里的缓冲区和对应的硬件设备之间，这个是由 DMA 完成，另外 2 次则发生在内核态和用户态之间，这个数据搬移工作是由 CPU 完成的。
为了提高文件传输的性能，于是就出现了零拷贝技术，它通过一次系统调用（sendfile 方法）合并了磁盘读取与网络发送两个操作，降低了上下文切换次数。另外，拷贝数据都是发生在内核中的，天然就降低了数据拷贝的次数。
Kafka 和 Nginx 都有实现零拷贝技术，这将大大提高文件传输的性能。
零拷贝技术是基于 PageCache 的，PageCache 会缓存最近访问的数据，提升了访问缓存数据的性能，同时，为了解决机械硬盘寻址慢的问题，它还协助 I/O 调度算法实现了 IO 合并与预读，这也是顺序读比随机读性能好的原因。这些优势，进一步提升了零拷贝的性能。
需要注意的是，零拷贝技术是不允许进程对文件内容作进一步的加工的，比如压缩数据再发送。
另外，当传输大文件时，不能使用零拷贝，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，并且大文件的缓存命中率不高，这时就需要使用「异步 IO + 直接 IO 」的方式。
在 Nginx 里，可以通过配置，设定一个文件大小阈值，针对大文件使用异步 IO 和直接 IO，而对小文件使用零拷贝。
