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在Linux中，條帶技術是一種用于提高文件存儲效率的技術。它能夠通過將數據分散存儲到多個磁盤上來提高數據訪問速度，并且可以增加文件存儲的容量。本文將介紹Linux條帶技術的基本原理、實現方式以及優(yōu)缺點。
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一、什么是條帶技術？
Linux中的條帶技術又稱為RD技術（Redundant Array of Independent Disks），即獨立磁盤冗余陣列技術。它是一種硬件或軟件解決方案，能夠將多個物理磁盤組合成一個邏輯磁盤，提高存儲性能和數據可靠性。
二、為什么需要條帶技術？
在傳統(tǒng)單磁盤存儲中，一份數據只存儲在單個磁盤中。當磁盤出現故障時，數據很容易丟失。另外，傳統(tǒng)存儲在大量讀寫操作時，磁盤的讀寫速度非常慢，響應時間長。為了解決這些問題，條帶技術被用來增加文件存儲的容量、提高數據訪問速度和提高數據可靠性。
三、條帶技術的工作原理
條帶技術讓多個磁盤被組合成一個邏輯磁盤。假設有N個磁盤組成的磁盤組，即磁盤陣列。理想情況下，這N個物理磁盤可以順序寫入。其實它們可以同時寫入，這是條帶技術與其他技術不同的地方。數據在不同的磁盤上均分保存，每個磁盤包含文件數據的部分塊。當我們需要讀取一個文件時，操作系統(tǒng)會自動地識別出文件在哪些磁盤里，然后同時從這些磁盤中讀取文件數據。相對于單一磁盤存儲，此種方案能夠提供更快的訪問速度和更高的存儲容量。
四、實現方式
在Linux中，有多種方案來實現條帶技術。常見的有如下幾種。
1. 軟件RD：通過插入RD卡、配置文件和使用操作系統(tǒng)自帶的mdadm（multi-device admin）工具來建立陣列。
2. 硬件RD：使用RD卡硬件來管理陣列。RD卡會通過其特殊的芯片，在主機和磁盤間透明地傳輸數據。硬件RD方案性能非常好，且數據冗余和備份系統(tǒng)也十分完備，但價格更高一些。
3. 直接在磁盤上配置條帶：在多個磁盤上手動配置條帶。
五、Linux條帶技術的優(yōu)缺點
1. 優(yōu)點：
（1）提高磁盤IO的并發(fā)性，增加讀寫吞吐量；
（2）提高文件的讀寫性能；
（3）為防止數據丟失，RD可以將數據寫入多個磁盤，提高數據冗余；
（4）通過動態(tài)擴容和增加磁盤數的方式，輕松擴充存儲容量。
2. 缺點：
（1）配置、維護和升級較為困難；
（2）在單個磁盤損壞時，RD只能對少量的數據進行自我修復；
（3）RD的IO性能和容量都取決于磁盤組中最慢的磁盤，所以無論磁盤性能如何，其性能增幅都存在限制。
六、
Linux中的條帶技術可以提高文件存儲效率，通過多個磁盤對文件數據進行分散存儲提高了讀寫性能、數據冗余和可靠性。在實際使用過程中，需要根據實際場景選擇合適的RD實現方式，并注意其優(yōu)缺點。
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磁盤結構與數據存儲方式, 數據是如何存儲的，又通過怎樣的方式被訪問？
機械硬盤主要由磁盤盤片、磁頭、主軸與傳動軸等組成；數據就存放在磁盤盤片中
現代硬盤尋道都是采用CHS( Cylinder Head Sector )的方式，硬盤讀取數據時，讀寫磁頭沿徑向移動，移到要讀取的扇區(qū)所在磁道的上方，這段時間稱為
尋道時間(seek time)
。
因讀寫磁頭的起始位置與目標位置之間的距離不同，尋道時間也不同
。磁頭到達指定磁道后，然后通過盤片的旋轉，使得要讀取的扇區(qū)轉到讀寫磁頭的下方，這段時間稱為
旋轉延遲時間(rotational latencytime)
。然后再讀寫數據，讀手租寫數據也需要時間，這段時間稱為
傳輸時間(transfer time)
。
固態(tài)硬盤主要由主控芯片、閃存顆粒與緩存組成；數據就存放在閃存芯片中
通過主控芯片進行尋址， 因為畢好兆是電信號方式， 沒有任何物理結構， 所以尋址速度非?？烨遗c數據存儲位置無關
如何查看系統(tǒng)IO狀態(tài)
查看磁盤空間
調用 open , fwrite 時到底發(fā)生了什么?
在一個IO過程中，以下5個API/系統(tǒng)調用是必不可少的
Create 函數用來打開一個文件，如果該文件不存在，那么需要在磁盤上創(chuàng)建該文件
Open 函數用于打開一個指定的文件。如果在 Open 函數中指定 O_CREATE 標記，那么 Open 函數同樣可以實現 Create 函數的功能
Clos e函數用于釋放文件句柄
Write 和 Read 函數用于實現文件的讀寫過程
O_SYNC (先寫緩存, 但是需要實際落襪粗盤之后才返回, 如果接下來有讀請求, 可以從內存讀 ), write-through
O_DSYNC (D=data, 類似O_SYNC, 但是只同步數據, 不同步元數據)
O_DIRECT (直接寫盤, 不經過緩存)
O_ASYNC (異步IO, 使用信號機制實現, 不推薦, 直接用aio_xxx)
O_NOATIME (讀取的時候不更新文件 atime(access time))
sync() 全局緩存寫回磁盤
fsync() 特定fd的sync()
fdatasync() 只刷數據, 不同步元數據
mount noatime(全局不記錄atime), re方式(只讀), sync(同步方式)
一個IO的傳奇一生 這里有一篇非常好的資料，講述了整個IO過程；
下面簡單記錄下自己的理解的一次常見的Linux IO過程， 想了解更詳細及相關源碼，非常推薦閱讀上面的原文
Linux IO體系結構
Superblock
超級描述了整個文件系統(tǒng)的信息。為了保證可靠性，可以在每個塊組中對superblock進行備份。為了避免superblock冗余過多，可以采用稀疏存儲的方式，即在若干個塊組中對superblock進行保存，而不需要在所有的塊組中都進行備份
GDT 組描述符表
組描述符表對整個組內的數據布局進行了描述。例如，數據塊位圖的起始地址是多少？inode位圖的起始地址是多少？inode表的起始地址是多少？塊組中還有多少空閑塊資源等。組描述符表在superblock的后面
數據塊位圖
數據塊位圖描述了塊組內數據塊的使用情況。如果該數據塊已經被某個文件使用，那么位圖中的對應位會被置1，否則該位為0
Inode位圖
Inode位圖描述了塊組內inode資源使用情況。如果一個inode資源已經使用，那么對應位會被置1
Inode表
（即inode資源）和數據塊。這兩塊占據了塊組內的絕大部分空間，特別是數據塊資源
一個文件是由inode進行描述的。一個文件占用的數據塊block是通過inode管理起來的
。在inode結構中保存了直接塊指針、一級間接塊指針、二級間接塊指針和三級間接塊指針。對于一個小文件，直接可以采用直接塊指針實現對文件塊的訪問；對于一個大文件，需要采用間接塊指針實現對文件塊的訪問
最簡單的調度器。它本質上就是一個鏈表實現的
fifo
隊列，并對請求進行簡單的
合并
處理。
調度器本身并沒有提供任何可以配置的參數
讀寫請求被分成了兩個隊列， 一個用訪問地址作為索引，一個用進入時間作為索引，并且采用兩種方式將這些request管理起來；
在請求處理的過程中，deadline算法會優(yōu)先處理那些訪問地址臨近的請求，這樣可以更大程度的減少磁盤抖動的可能性。
只有在有些request即將被餓死的時候，或者沒有辦法進行磁盤順序化操作的時候，deadline才會放棄地址優(yōu)先策略，轉而處理那些即將被餓死的request
deadline算法可調整參數
read_expire
: 讀請求的超時時間設置(ms)。當一個讀請求入隊deadline的時候，其過期時間將被設置為當前時間＋read_expire，并放倒fifo_list中進行排序
write_expire
:寫請求的超時時間設置(ms)
fifo_batch
:在順序（sort_list）請求進行處理的時候，deadline將以batch為單位進行處理。每一個batch處理的請求個數為這個參數所限制的個數。在一個batch處理的過程中，不會產生是否超時的檢查，也就不會產生額外的磁盤尋道時間。這個參數可以用來平衡順序處理和饑餓時間的矛盾，當饑餓時間需要盡可能的符合預期的時候，我們可以調小這個值，以便盡可能多的檢查是否有饑餓產生并及時處理。增大這個值當然也會增大吞吐量，但是會導致處理饑餓請求的延時變長
writes_starved
:這個值是在上述deadline出隊處理之一步時做檢查用的。用來判斷當讀隊列不為空時，寫隊列的饑餓程度是否足夠高，以時deadline放棄讀請求的處理而處理寫請求。當檢查存在有寫請求的時候，deadline并不會立即對寫請求進行處理，而是給相關數據結構中的starved進行累計，如果這是之一次檢查到有寫請求進行處理，那么這個計數就為1。如果此時writes_starved值為2，則我們認為此時饑餓程度還不足夠高，所以繼續(xù)處理讀請求。只有當starved >= writes_starved的時候，deadline才回去處理寫請求。可以認為這個值是用來平衡deadline對讀寫請求處理優(yōu)先級狀態(tài)的，這個值越大，則寫請求越被滯后處理，越小，寫請求就越可以獲得趨近于讀請求的優(yōu)先級
front_merges
:當一個新請求進入隊列的時候，如果其請求的扇區(qū)距離當前扇區(qū)很近，那么它就是可以被合并處理的。而這個合并可能有兩種情況，一個是向當前位置后合并，另一種是向前合并。在某些場景下，向前合并是不必要的，那么我們就可以通過這個參數關閉向前合并。默認deadline支持向前合并，設置為0關閉
在調度一個request時，首先需要選擇一個一個合適的cfq_group。Cfq調度器會為每個cfq_group分配一個時間片，當這個時間片耗盡之后，會選擇下一個cfq_group。每個cfq_group都會分配一個vdisktime，并且通過該值采用紅黑樹對cfq_group進行排序。在調度的過程中，每次都會選擇一個vdisktime最小的cfq_group進行處理。
一個cfq_group管理了7棵service tree，每棵service tree管理了需要調度處理的對象cfq_queue。因此，一旦cfq_group被選定之后，需要選擇一棵service tree進行處理。這7棵service tree被分成了三大類，分別為RT、BE和IDLE。這三大類service tree的調度是按照優(yōu)先級展開的
通過優(yōu)先級可以很容易的選定一類Service tree。當一類service tree被選定之后，采用service time的方式選定一個合適的cfq_queue。每個Service tree是一棵紅黑樹，這些紅黑樹是按照service time進行檢索的，每個cfq_queue都會維護自己的service time。分析到這里，我們知道，cfq算法通過每個cfq_group的vdisktime值來選定一個cfq_group進行服務，在處理cfq_group的過程通過優(yōu)先級選擇一個最需要服務的service tree。通過該Service tree得到最需要服務的cfq_queue。該過程在 cfq_select_queue 函數中實現
一個cfq_queue被選定之后，后面的過程和deadline算法有點類似。在選擇request的時候需要考慮每個request的延遲等待時間，選擇那種等待時間最長的request進行處理。但是，考慮到磁盤抖動的問題，cfq在處理的時候也會進行順序批量處理，即將那些在磁盤上連續(xù)的request批量處理掉
cfq調度算法的參數
back_seek_max
:磁頭可以向后尋址的更大范圍，默認值為16M
back_seek_penalty
:向后尋址的懲罰系數。這個值是跟向前尋址進行比較的
fifo_expire_async
:設置異步請求的超時時間。同步請求和異步請求是區(qū)分不同隊列處理的，cfq在調度的時候一般情況都會優(yōu)先處理同步請求，之后再處理異步請求，除非異步請求符合上述合并處理的條件限制范圍內。當本進程的隊列被調度時，cfq會優(yōu)先檢查是否有異步請求超時，就是超過fifo_expire_async參數的限制。如果有，則優(yōu)先發(fā)送一個超時的請求，其余請求仍然按照優(yōu)先級以及扇區(qū)編號大小來處理
fifo_expire_sync
:這個參數跟上面的類似，區(qū)別是用來設置同步請求的超時時間
slice_idle
:參數設置了一個等待時間。這讓cfq在切換cfq_queue或service tree的時候等待一段時間，目的是提高機械硬盤的吞吐量。一般情況下，來自同一個cfq_queue或者service tree的IO請求的尋址局部性更好，所以這樣可以減少磁盤的尋址次數。這個值在機械硬盤上默認為非零。當然在固態(tài)硬盤或者硬RAID設備上設置這個值為非零會降低存儲的效率，因為固態(tài)硬盤沒有磁頭尋址這個概念，所以在這樣的設備上應該設置為0，關閉此功能
group_idle
:這個參數也跟上一個參數類似，區(qū)別是當cfq要切換cfq_group的時候會等待一段時間。在cgroup的場景下，如果我們沿用slice_idle的方式，那么空轉等待可能會在cgroup組內每個進程的cfq_queue切換時發(fā)生。這樣會如果這個進程一直有請求要處理的話，那么直到這個cgroup的配額被耗盡，同組中的其它進程也可能無法被調度到。這樣會導致同組中的其它進程餓死而產生IO性能瓶頸。在這種情況下，我們可以將slice_idle ＝ 0而group_idle ＝ 8。這樣空轉等待就是以cgroup為單位進行的，而不是以cfq_queue的進程為單位進行，以防止上述問題產生
low_latency
:這個是用來開啟或關閉cfq的低延時（low latency）模式的開關。當這個開關打開時，cfq將會根據target_latency的參數設置來對每一個進程的分片時間（slice time）進行重新計算。這將有利于對吞吐量的公平（默認是對時間片分配的公平）。關閉這個參數（設置為0）將忽略target_latency的值。這將使系統(tǒng)中的進程完全按照時間片方式進行IO資源分配。這個開關默認是打開的
target_latency
:當low_latency的值為開啟狀態(tài)時，cfq將根據這個值重新計算每個進程分配的IO時間片長度
quantum
:這個參數用來設置每次從cfq_queue中處理多少個IO請求。在一個隊列處理事件周期中，超過這個數字的IO請求將不會被處理。這個參數只對同步的請求有效
slice_sync
:當一個cfq_queue隊列被調度處理時，它可以被分配的處理總時間是通過這個值來作為一個計算參數指定的。公式為： time_slice = slice_sync + (slice_sync/5 * (4 – prio)) 這個參數對同步請求有效
slice_async
:這個值跟上一個類似，區(qū)別是對異步請求有效
slice_async_rq
:這個參數用來限制在一個slice的時間范圍內，一個隊列最多可以處理的異步請求個數。請求被處理的更大個數還跟相關進程被設置的io優(yōu)先級有關
通常在Linux上使用的IO接口是同步方式的，進程調用 write / read 之后會阻塞陷入到內核態(tài)，直到本次IO過程完成之后，才能繼續(xù)執(zhí)行，下面介紹的異步IO則沒有這種限制，但是當前Linux異步IO尚未成熟
目前Linux aio還處于較不成熟的階段，只能在 O_DIRECT 方式下才能使用(glibc_aio)，也就是無法使用默認的Page Cache機制
正常情況下，使用aio族接口的簡要方式如下：
io_uring 是 2023 年 5 月發(fā)布的 Linux 5.1 加入的一個重大特性 —— Linux 下的全新的異步 I/O 支持，希望能徹底解決長期以來 Linux AIO 的各種不足
io_uring 實現異步 I/O 的方式其實是一個生產者-消費者模型:
邏輯卷管理
RAID0
RAID1
RAID5（糾錯）
條帶化
Linux系統(tǒng)性能調整：IO過程
Linux的IO調度
一個IO的傳奇一生
理解inode
Linux 文件系統(tǒng)是怎么工作的？
Linux中Buffer cache性能問題一探究竟
Asynchronous I/O and event notification on linux
AIO 的新歸宿：io_uring
linux 條帶的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于linux 條帶,Linux條帶技術簡介：提高文件存儲效率,Linux 磁盤IO的信息別忘了在本站進行查找喔。
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