44 | 理解IO_WAIT：I/O性能到底是怎么回事儿？
IO 性能、顺序访问和随机访问
每秒读写的次数，我们称之为IOPS，也就是每秒输入输出操作的次数。事实上，比起响应时间，我们更关注 IOPS 这个性能指标。IOPS 和 DTR（Data Transfer Rate，数据传输率）才是输入输出性能的核心指标。
如何定位 IO_WAIT？
top、iostat 以及 iotop
45 | 机械硬盘：Google早期用过的“黑科技”
拆解机械硬盘
一块机械硬盘是由盘面、磁头和悬臂三个部件组成的。
一个磁道，会分成一个一个扇区（Sector）。上下平行的一个一个盘面的相同扇区呢，叫作一个柱面（Cylinder）。
读取数据，其实就是两个步骤。一个步骤，就是把盘面旋转到某一个位置。在这个位置上， 我们的悬臂可以定位到整个盘面的某一个子区间。这个子区间的形状有点儿像一块披萨饼， 我们一般把这个区间叫作几何扇区（Geometrical Sector），意思是，在“几何位置上”，所有这些扇区都可以被悬臂访问到。另一个步骤，就是把我们的悬臂移动到特定磁道的特定扇区，也就在这个“几何扇区”里面，找到我们实际的扇区。找到之后，我们的磁头会落下，就可以读取到正对着扇区的数据。
一次硬盘上的随机访问，需要的时间由两个部分组成：
- 平均延时（Average Latency）。把盘面旋转，把几何扇区对准悬臂位置的时间。
- 平均寻道时间（Average Seek Time），也就是在盘面旋转之后，我们的悬臂定位到扇区的的时间。
Partial Stroking：根据场景提升性能
“缩短行程”技术
把所有数据都放在一个磁道上。比如，我们始终把磁头放在最外道的磁道上。这样，我们的寻道时间就基本为 0，访问时间就只有平均延时了。
46 | SSD硬盘（上）：如何完成性能优化的KPI？
SSD 的读写原理
SSD 没有像机械硬盘那样的寻道过程，所以它的随机读写都更快。
CPU Cache 用的 SRAM 是用一个电容来存放一个比特的数据。对于 SSD 硬盘，也可以先简单地认为，它是由一个电容加上一个电压计组合在一起，记录了一个或者多个比特。
SLC、MLC、TLC 和 QLC
能够记录一个比特很容易理解。给电容里面充上电有电压的时候就是 1，给电容放电里面没有电就是 0。采用这样方式存储数据的 SSD 硬盘，我们一般称之为使用了 SLC 的颗粒，全 称是 Single-Level Cell，也就是一个存储单元中只有一位数据。
但是，这样的方式会遇到和 CPU Cache 类似的问题，那就是，同样的面积下，能够存放下 的元器件是有限的。如果只用 SLC，我们就会遇到，存储容量上不去，并且价格下不来的 问题。于是呢，硬件工程师们就陆续发明了MLC（Multi-Level Cell）、TLC（Triple Level Cell）以及QLC（Quad-Level Cell），也就是能在一个电容里面存下 2 个、3 个乃 至 4 个比特。
只有一个电容，我们怎么能够表示更多的比特呢？别忘了，这里我们还有一个电压计。4 个 比特一共可以从 0000-1111 表示 16 个不同的数。那么，如果我们能往电容里面充电的时 候，充上 15 个不同的电压，并且我们电压计能够区分出这 15 个不同的电压。加上电容被放空代表的 0，就能够代表从 0000-1111 这样 4 个比特了。 不过，要想表示 15 个不同的电压，充电和读取的时候，对于精度的要求就会更高。这会导 致充电和读取的时候都更慢，所以 QLC 的 SSD 的读写速度，要比 SLC 的慢上好几倍。
P/E 擦写问题
SSD 硬盘的硬件构造，可以看到，大概是自顶向下是这么构成的。
其他的 I/O 设备一样，它有对应的接口和控制电路。现在的 SSD 硬盘用的是 SATA 或者 PCI Express 接口。在控制电路里，有一个很重要的模块，叫作FTL（Flash Translation Layer），也就是闪存转换层。这个可以说是 SSD 硬盘的一个核心模块，SSD 硬盘性能的好坏，很大程度上也取决于 FTL 的算法好不好。
实际 I/O 设备，其实和机械硬盘很像。现在新的大容量 SSD 硬盘都是 3D 封装 的了，也就是说，是由很多个裸片（Die）叠在一起的，就好像我们的机械硬盘把很多个盘面（Platter）叠放再一起一样，这样可以在同样的空间下放下更多的容量。
一张裸片上可以放多个平面（Plane），一般一个平面上的存储容量大概在 GB 级 别。一个平面上面，会划分成很多个块（Block），一般一个块（Block）的存储大小， 通 常几百 KB 到几 MB 大小。一个块里面，还会区分很多个页（Page），就和我们内存里面 的页一样，一个页的大小通常是 4KB。
在这一层一层的结构里面，处在最下面的两层块和页非常重要。
对于 SSD 硬盘来说，数据的写入叫作 Program。写入不能像机械硬盘一样，通过覆写（Overwrite）来进行的，而是要先去擦除（Erase），然后再写入。
SSD 的读取和写入的基本单位，不是一个比特（bit）或者一个字节（byte），而是一个页（Page）。SSD 的擦除单位就更夸张了，我们不仅不能按照比特或者字节来擦除，连按照页来擦除都不行，我们必须按照块来擦除。
而且，你必须记住的一点是，SSD 的使用寿命，其实是每一个块（Block）的擦除的次数。你可以把 SSD 硬盘的一个平面看成是一张白纸。我们在上面写入数据，就好像用铅笔在白纸上写字。如果想要把已经写过字的地方写入新的数据，我们先要用橡皮把已经写好的字擦掉。但是，如果频繁擦同一个地方，那这个地方就会破掉，之后就没有办法再写字了。
SSD 读写的生命周期
一开始，所有块的每一个页都是白色的。随着我们开始往里面写数据，里面的有些页就变成了绿色。
然后，因为我们删除了硬盘上的一些文件，所以有些页变成了红色。但是这些红色的页，并不能再次写入数据。因为 SSD 硬盘不能单独擦除一个页，必须一次性擦除整个块，所以新的数据，我们只能往后面的白色的页里面写。这些散落在各个绿色空间里面的红色空洞，就好像硬盘碎片。
如果有哪一个块的数据一次性全部被标红了，那我们就可以把整个块进行擦除。它就又会变成白色，可以重新一页一页往里面写数据。这种情况其实也会经常发生。毕竟一个块不大，也就在几百 KB 到几 MB。你删除一个几 MB 的文件，数据又是连续存储的，自然会导致整个块可以被擦除。
随着硬盘里面的数据越来越多，红色空洞占的地方也会越来越多。于是，你会发现，我们就要没有白色的空页去写入数据了。这个时候，我们要做一次类似于 Windows 里面“磁盘碎片整理”或者 Java 里面的“内存垃圾回收”工作。找一个红色空洞最多的块，把里面的绿色数据，挪到另一个块里面去，然后把整个块擦除，变成白色，可以重新写入数据。
不过，这个“磁盘碎片整理”或者“内存垃圾回收”的工作，我们不能太主动、太频繁地去做。因为 SSD 的擦除次数是有限的。如果动不动就搞个磁盘碎片整理，那么我们的 SSD 硬盘很快就会报废了。
说到这里，你可能要问了，这是不是说，我们的 SSD 硬盘的容量是用不满的？因为我们总会遇到一些红色空洞？
一块 SSD 的硬盘容量，是没办法完全用满的。不过，为了不得罪消费者，生产 SSD 硬盘的厂商，其实是预留了一部分空间，专门用来做这个“磁盘碎片整理”工作的。一块标成 240G 的 SSD 硬盘，往往实际有 256G 的硬盘空间。SSD 硬盘通过我们的控制芯片电路，把多出来的硬盘空间，用来进行各种数据的闪转腾挪，让你能够写满那 240G 的空间。这个多出来的 16G 空间，叫作预留空间（Over Provisioning），一般 SSD 的硬盘的预留空间都在 7%-15% 左右。
SSD 硬盘，特别适合读多写少的应用。在日常应用里面，我们的系 统盘适合用 SSD。但是，如果我们用 SSD 做专门的下载盘，一直下载各种影音数据，然后 刻盘备份就不太好了，特别是现在 QLC 颗粒的 SSD，它只有几千次可擦写的寿命啊。 在数据中心里面，SSD 的应用场景也是适合读多写少的场景。我们拿 SSD 硬盘用来做数据 库，存放电商网站的商品信息很合适。但是，用来作为 Hadoop 这样的 Map-Reduce 应 用的数据盘就不行了。因为 Map-Reduce 任务会大量在任务中间向硬盘写入中间数据再删 除掉，这样用不了多久，SSD 硬盘的寿命就会到了。
47 | SSD硬盘（下）：如何完成性能优化的KPI？
有一天，这些块的擦除次数到了，变成了坏块。但是，我们安装操作系统和软件的地方还没 有坏，而这块硬盘的可以用的容量却变小了。
磨损均衡、TRIM 和写入放大效应
FTL 和磨损均衡
磨损均衡（Wear-Leveling）:让 SSD 硬盘各个块的擦除次数，均匀 分摊到各个块上。
实现这个技术的核心办法，和我们前面讲过的虚拟内存一样，就是添加一个间接层。这个间接层，就是我们上一讲给你卖的那个关子，就是 FTL 这个闪存转换层。
就像在管理内存的时候，我们通过一个页表映射虚拟内存页和物理页一样，在 FTL 里面，存放了逻辑块地址（Logical Block Address，简称 LBA）到物理块地址（Physical Block Address，简称 PBA）的映射。
操作系统访问的硬盘地址，其实都是逻辑地址。只有通过 FTL 转换之后，才会变成实际的物理地址，找到对应的块进行访问。操作系统本身，不需要去考虑块的磨损程度，只要和操作机械硬盘一样来读写数据就好了。
操作系统所有对于 SSD 硬盘的读写请求，都要经过 FTL。FTL 里面又有逻辑块对应的物理块，所以 FTL 能够记录下来，每个物理块被擦写的次数。如果一个物理块被擦写的次数多了，FTL 就可以将这个物理块，挪到一个擦写次数少的物理块上。但是，逻辑块不用变，操作系统也不需要知道这个变化。
TRIM 指令的支持
操作系统不去关心实际底层的硬件是什么，在 SSD 硬盘的使用上，也会带来一个问题。这个问题就是，操作系统的逻辑层和 SSD 的逻辑层里的块状态，是不匹配的。
我们在操作系统里面去删除一个文件，其实并没有真的在物理层面去删除这个文件，只是在文件系统里面，把对应的 inode 里面的元信息清理掉，这代表这个 inode 还可以继续使用，可以写入新的数据。这个时候，实际物理层面的对应的存储空间，在操作系统里面被标记成可以写入了。
所以，其实我们日常的文件删除，都只是一个操作系统层面的逻辑删除。这也是为什么，很多时候我们不小心删除了对应的文件，我们可以通过各种恢复软件，把数据找回来。同样的，这也是为什么，如果我们想要删除干净数据，需要用各种“文件粉碎”的功能才行。
这个删除的逻辑在机械硬盘层面没有问题，因为文件被标记成可以写入，后续的写入可以直接覆写这个位置。但是，在 SSD 硬盘上就不一样了。
使用 SSD 的硬盘情况下，你会发现，操作系统对于文件的删除，SSD 硬盘其实并不知道。这就导致，我们为了磨损均衡，很多时候在都在搬运很多已经删除了的数据。这就 会产生很多不必要的数据读写和擦除，既消耗了 SSD 的性能，也缩短了 SSD 的使用寿命。
现在的操作系统和 SSD 的主控芯片，都支持TRIM 命令。这个命令可以在文件被删除的时候，让操作系统去通知 SSD 硬盘，对应的逻辑块已经标记成已删除了。
写入放大
SSD 硬盘容易越用越慢。
当 SSD 硬盘的存储空间被占用得越来越多，每一次写入新数据，我们都可能没有足够的空白。我们可能不得不去进行垃圾回收，合并一些块里面的页，然后再擦除掉一些页，才能匀出一些空间来。
这个时候，从应用层或者操作系统层面来看，我们可能只是写入了一个 4KB 或者 4MB 的数据。但是，实际通过 FTL 之后，我们可能要去搬运 8MB、16MB 甚至更多的数据。
实际的闪存写入的数据量 / 系统通过 FTL 写入的数据量 = 写入放大”，可以得到，写入放大的倍数越多，意味着实际的 SSD 性能也就越差，会远远比不上实际 SSD 硬盘标称的指标。
而解决写入放大，需要我们在后台定时进行垃圾回收，在硬盘比较空闲的时候，就把搬运数据、擦除数据、留出空白的块的工作做完，而不是等实际数据写入的时候，再进行这样的操作。
AeroSpike：如何最大化 SSD 的使用效率？
总结
IOPS、IO_WAIT；机械硬盘、平均延迟+平均寻道时间；SSD（电容+电压计）;磨损均衡、TRIM、写入放大；
