『壹』 云服务器 ecs磁盘io到底是多少
要看你选择的什么磁盘
阿里云选择IO优化后，IO和大小有关系，如果是100G的磁盘，3000的IOPS能做到。
如果非IO优化，一般500以上的IO。
『贰』 如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍
如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。
在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。
如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。
最小分配
最小分配的副作用是会浪费一些磁盘空间（分配了但是又没有使用）
如果当前使用场景下小文件很多，把预分配改大就会浪费很多磁盘空间，所以这个数值要根据当前使用场景来设定。似乎要直接改源代码才能生效，不太记得了，09年的时候改的，有兴趣的同学自己google吧。
io访问调度
如何针对性优化：io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。
小提示：将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。在正常情况下，读文件只会引入十几毫秒睡眠，所以不太明显；而在磁盘io极大时，读文件会引起十秒以上的进程睡眠。详见内核源代码do_generic_file_read会调用lock_page_killable进入睡眠，但是不会判断句柄的非阻塞标志。
预读取linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。
延迟分配的副作用有几个：1 如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用2 延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据）
如何针对性优化：
“让每个目录下的文件连续存储”是一个极有价值的功能。假设一个网页上有10张图片，这10张图片虽然存在10个文件中，但其实是几乎同时被用户访问的。如果能让这10张图片存储在连续的磁盘空间中，就能把io性能提升10倍（一次寻道就可以读10个文件了）传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。有了e4defrag后，可以将需连续访问的文件放在同一个文件夹下，再定期使用e4defrag进行磁盘整理。
实现自己的文件系统我们曾经写过一款专用文件系统，针对代理服务器，将磁盘io性能提升到3-5倍。在大部分服务器上，不需要支持“修改文件”这个功能。一旦文件创建好，就不能再做修改操作，只支持读取和删除。在这个前提下，我们可以消灭所有文件碎片，把磁盘io效率提升到理论极限。
大于16MB的文件，服务器创建文件时告诉文件系统分配16MB磁盘空间。后续每次扩大文件大小时，要么是16MB，要么就是文件终结。不允许在文件未终结的情况下分配非16MB的空间。读写文件时，每次读写16MB或者直到文件末尾。
在我们的文件系统中，小文件完全无碎片，一次寻道就能搞定一个文件，达到了理论上最佳的性能。大文件每次磁头定位读写16MB，性能没有达到100%，但已经相当好了。有一个公式可以衡量磁盘io的效率：磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）对我们当时采用的磁盘来说（1T 7200转sata)，16MB连续读写已经可以达到98%以上的磁盘利用率。
『叁』 如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍centos
如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。
在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。
如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。
『肆』 什么是IO流量，什么是IO服务器。
IO就是 input和output 的缩复写，分别是制输入和 输出的意思。
IO服务也可以说成，读写服务。
无盘的IO服务，就是服务器提供给客户端文的文件数据的读取和写入。
因为客户端没有硬盘， 所以无盘客户端的数据，都是从服务器上读取的，一般在读盘上。
也会写入到服务器的硬盘上，就是写在回写盘里。
下面是一台无盘服务器的参数，您可以看看http://www.diytrade.com/china/2/procts/4133263/%E4%BB%A5%E5%A4%AA%E7%BD%91IO_IO%E8%BD%ACTCP.html
『伍』 如何让linux服务器磁盘io性能翻倍
如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。
在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。
如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。
『陆』 如何提高Linux下块设备IO的整体性能
前言：本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式：、deadline和noop，并给出各自的优化和适用场景建议。
IO调度发生在Linux内核的IO调度层。这个层次是针对Linux的整体IO层次体系来说的。从read()或者write()系统调用的角度来说，Linux整体IO体系可以分为七层，它们分别是：
VFS层： 虚拟文件系统层。由于内核要跟多种文件系统打交道，而每一种文件系统所实现的数据结构和相关方法都可能不尽相同，所以，内核抽象了这一层，专门用来适配各种文件系统，并对外提供统一操作接口。
文件系统层： 不同的文件系统实现自己的操作过程，提供自己特有的特征，具体不多说了，大家愿意的话自己去看代码即可。
页缓存层： 负责真对page的缓存。
通用块层： 由于绝大多数情况的io操作是跟块设备打交道，所以Linux在此提供了一个类似vfs层的块设备操作抽象层。下层对接各种不同属性的块设备，对上提供统一的Block IO请求标准。
IO调度层 ：因为绝大多数的块设备都是类似磁盘这样的设备，所以有必要根据这类设备的特点以及应用的不同特点来设置一些不同的调度算法和队列。以便在不同的应用环境下有针对性的提高磁盘的读写效率，这里就是大名鼎鼎的Linux电梯所起作用的地方。针对机械硬盘的各种调度方法就是在这实现的。
块设备驱动层： 驱动层对外提供相对比较高级的设备操作接口，往往是C语言的，而下层对接设备本身的操作方法和规范。
块设备层： 这层就是具体的物理设备了，定义了各种真对设备操作方法和规范。
有一个已经整理好的[Linux IO结构图]，非常经典，一图胜千言：
我们今天要研究的内容主要在IO调度这一层。
它要解决的核心问题是，如何提高块设备IO的整体性能？这一层也主要是针对机械硬盘结构而设计的。
众所周知，机械硬盘的存储介质是磁盘，磁头在盘片上移动进行磁道寻址，行为类似播放一张唱片。
这种结构的特点是，顺序访问时吞吐量较高，但是如果一旦对盘片有随机访问，那么大量的时间都会浪费在磁头的移动上，这时候就会导致每次IO的响应时间变长，极大的降低IO的响应速度。
磁头在盘片上寻道的操作，类似电梯调度，实际上在最开始的时期，Linux把这个算法命名为Linux电梯算法，即：
如果在寻道的过程中，能把顺序路过的相关磁道的数据请求都“顺便”处理掉，那么就可以在比较小影响响应速度的前提下，提高整体IO的吞吐量。
这就是我们为什么要设计IO调度算法的原因。
目前在内核中默认开启了三种算法/模式：noop，cfq和deadline。严格算应该是两种：
因为第一种叫做noop，就是空操作调度算法，也就是没有任何调度操作，并不对io请求进行排序，仅仅做适当的io合并的一个fifo队列。
目前内核中默认的调度算法应该是cfq，叫做完全公平队列调度。这个调度算法人如其名，它试图给所有进程提供一个完全公平的IO操作环境。
注：请大家一定记住这个词语，cfq，完全公平队列调度，不然下文就没法看了。
cfq为每个进程创建一个同步IO调度队列，并默认以时间片和请求数限定的方式分配IO资源，以此保证每个进程的IO资源占用是公平的，cfq还实现了针对进程级别的优先级调度，这个我们后面会详细解释。
查看和修改IO调度算法的方法是：
cfq是通用服务器比较好的IO调度算法选择，对桌面用户也是比较好的选择。
但是对于很多IO压力较大的场景就并不是很适应，尤其是IO压力集中在某些进程上的场景。
因为这种场景我们需要更多的满足某个或者某几个进程的IO响应速度，而不是让所有的进程公平的使用IO，比如数据库应用。
deadline调度（最终期限调度）就是更适合上述场景的解决方案。deadline实现了四个队列：
其中两个分别处理正常read和write，按扇区号排序，进行正常io的合并处理以提高吞吐量。因为IO请求可能会集中在某些磁盘位置，这样会导致新来的请求一直被合并，可能会有其他磁盘位置的io请求被饿死。
另外两个处理超时read和write的队列，按请求创建时间排序，如果有超时的请求出现，就放进这两个队列，调度算法保证超时（达到最终期限时间）的队列中的请求会优先被处理，防止请求被饿死。
不久前，内核还是默认标配四种算法，还有一种叫做as的算法（Anticipatory scheler），预测调度算法。一个高大上的名字，搞得我一度认为Linux内核都会算命了。
结果发现，无非是在基于deadline算法做io调度的之前等一小会时间，如果这段时间内有可以合并的io请求到来，就可以合并处理，提高deadline调度的在顺序读写情况下的数据吞吐量。
其实这根本不是啥预测，我觉得不如叫撞大运调度算法，当然这种策略在某些特定场景差效果不错。
但是在大多数场景下，这个调度不仅没有提高吞吐量，还降低了响应速度，所以内核干脆把它从默认配置里删除了。毕竟Linux的宗旨是实用，而我们也就不再这个调度算法上多费口舌了。
1、cfq：完全公平队列调度
cfq是内核默认选择的IO调度队列，它在桌面应用场景以及大多数常见应用场景下都是很好的选择。
如何实现一个所谓的完全公平队列（Completely Fair Queueing）？
首先我们要理解所谓的公平是对谁的公平？从操作系统的角度来说，产生操作行为的主体都是进程，所以这里的公平是针对每个进程而言的，我们要试图让进程可以公平的占用IO资源。
那么如何让进程公平的占用IO资源？我们需要先理解什么是IO资源。当我们衡量一个IO资源的时候，一般喜欢用的是两个单位，一个是数据读写的带宽，另一个是数据读写的IOPS。
带宽就是以时间为单位的读写数据量，比如，100Mbyte/s。而IOPS是以时间为单位的读写次数。在不同的读写情境下，这两个单位的表现可能不一样，但是可以确定的是，两个单位的任何一个达到了性能上限，都会成为IO的瓶颈。
从机械硬盘的结构考虑，如果读写是顺序读写，那么IO的表现是可以通过比较少的IOPS达到较大的带宽，因为可以合并很多IO，也可以通过预读等方式加速数据读取效率。
当IO的表现是偏向于随机读写的时候，那么IOPS就会变得更大，IO的请求的合并可能性下降，当每次io请求数据越少的时候，带宽表现就会越低。
从这里我们可以理解，针对进程的IO资源的主要表现形式有两个： 进程在单位时间内提交的IO请求个数和进程占用IO的带宽。
其实无论哪个，都是跟进程分配的IO处理时间长度紧密相关的。
有时业务可以在较少IOPS的情况下占用较大带宽，另外一些则可能在较大IOPS的情况下占用较少带宽，所以对进程占用IO的时间进行调度才是相对最公平的。
即，我不管你是IOPS高还是带宽占用高，到了时间咱就换下一个进程处理，你爱咋样咋样。
所以，cfq就是试图给所有进程分配等同的块设备使用的时间片，进程在时间片内，可以将产生的IO请求提交给块设备进行处理，时间片结束，进程的请求将排进它自己的队列，等待下次调度的时候进行处理。这就是cfq的基本原理。
当然，现实生活中不可能有真正的“公平”，常见的应用场景下，我们很肯能需要人为的对进程的IO占用进行人为指定优先级，这就像对进程的CPU占用设置优先级的概念一样。
所以，除了针对时间片进行公平队列调度外，cfq还提供了优先级支持。每个进程都可以设置一个IO优先级，cfq会根据这个优先级的设置情况作为调度时的重要参考因素。
优先级首先分成三大类：RT、BE、IDLE，它们分别是实时（Real Time）、最佳效果（Best Try）和闲置（Idle）三个类别，对每个类别的IO，cfq都使用不同的策略进行处理。另外，RT和BE类别中，分别又再划分了8个子优先级实现更细节的QOS需求，而IDLE只有一个子优先级。
另外，我们都知道内核默认对存储的读写都是经过缓存（buffer/cache）的，在这种情况下，cfq是无法区分当前处理的请求是来自哪一个进程的。
只有在进程使用同步方式（sync read或者sync wirte）或者直接IO（Direct IO）方式进行读写的时候，cfq才能区分出IO请求来自哪个进程。
所以，除了针对每个进程实现的IO队列以外，还实现了一个公共的队列用来处理异步请求。
当前内核已经实现了针对IO资源的cgroup资源隔离，所以在以上体系的基础上，cfq也实现了针对cgroup的调度支持。
总的来说，cfq用了一系列的数据结构实现了以上所有复杂功能的支持，大家可以通过源代码看到其相关实现，文件在源代码目录下的block/cfq-iosched.c。
1.1 cfq设计原理
在此，我们对整体数据结构做一个简要描述：首先，cfq通过一个叫做cfq_data的数据结构维护了整个调度器流程。在一个支持了cgroup功能的cfq中，全部进程被分成了若干个contral group进行管理。
每个cgroup在cfq中都有一个cfq_group的结构进行描述，所有的cgroup都被作为一个调度对象放进一个红黑树中，并以vdisktime为key进行排序。
vdisktime这个时间纪录的是当前cgroup所占用的io时间，每次对cgroup进行调度时，总是通过红黑树选择当前vdisktime时间最少的cgroup进行处理，以保证所有cgroups之间的IO资源占用“公平”。
当然我们知道，cgroup是可以对blkio进行资源比例分配的，其作用原理就是，分配比例大的cgroup占用vdisktime时间增长较慢，分配比例小的vdisktime时间增长较快，快慢与分配比例成正比。
这样就做到了不同的cgroup分配的IO比例不一样，并且在cfq的角度看来依然是“公平“的。
选择好了需要处理的cgroup（cfq_group）之后，调度器需要决策选择下一步的service_tree。
service_tree这个数据结构对应的都是一系列的红黑树，主要目的是用来实现请求优先级分类的，就是RT、BE、IDLE的分类。每一个cfq_group都维护了7个service_trees，其定义如下：
其中service_tree_idle就是用来给IDLE类型的请求进行排队用的红黑树。
而上面二维数组，首先第一个维度针对RT和BE分别各实现了一个数组，每一个数组中都维护了三个红黑树，分别对应三种不同子类型的请求，分别是：SYNC、SYNC_NOIDLE以及ASYNC。
我们可以认为SYNC相当于SYNC_IDLE并与SYNC_NOIDLE对应。idling是cfq在设计上为了尽量合并连续的IO请求以达到提高吞吐量的目的而加入的机制，我们可以理解为是一种“空转”等待机制。
空转是指，当一个队列处理一个请求结束后，会在发生调度之前空等一小会时间，如果下一个请求到来，则可以减少磁头寻址，继续处理顺序的IO请求。
为了实现这个功能，cfq在service_tree这层数据结构这实现了SYNC队列，如果请求是同步顺序请求，就入队这个service tree，如果请求是同步随机请求，则入队SYNC_NOIDLE队列，以判断下一个请求是否是顺序请求。
所有的异步写操作请求将入队ASYNC的service tree，并且针对这个队列没有空转等待机制。
此外，cfq还对SSD这样的硬盘有特殊调整，当cfq发现存储设备是一个ssd硬盘这样的队列深度更大的设备时，所有针对单独队列的空转都将不生效，所有的IO请求都将入队SYNC_NOIDLE这个service tree。
每一个service tree都对应了若干个cfq_queue队列，每个cfq_queue队列对应一个进程，这个我们后续再详细说明。
cfq_group还维护了一个在cgroup内部所有进程公用的异步IO请求队列，其结构如下：
异步请求也分成了RT、BE、IDLE这三类进行处理，每一类对应一个cfq_queue进行排队。
BE和RT也实现了优先级的支持，每一个类型有IOPRIO_BE_NR这么多个优先级，这个值定义为8，数组下标为0-7。
我们目前分析的内核代码版本为Linux 4.4，可以看出，从cfq的角度来说，已经可以实现异步IO的cgroup支持了，我们需要定义一下这里所谓异步IO的含义，它仅仅表示从内存的buffer/cache中的数据同步到硬盘的IO请求，而不是aio(man 7 aio)或者linux的native异步io以及lio机制，实际上这些所谓的“异步”IO机制，在内核中都是同步实现的（本质上冯诺伊曼计算机没有真正的“异步”机制）。
我们在上面已经说明过，由于进程正常情况下都是将数据先写入buffer/cache，所以这种异步IO都是统一由cfq_group中的async请求队列处理的。
那么为什么在上面的service_tree中还要实现和一个ASYNC的类型呢？
这当然是为了支持区分进程的异步IO并使之可以“完全公平”做准备喽。
实际上在最新的cgroup v2的blkio体系中，内核已经支持了针对buffer IO的cgroup限速支持，而以上这些可能容易混淆的一堆类型，都是在新的体系下需要用到的类型标记。
新体系的复杂度更高了，功能也更加强大，但是大家先不要着急，正式的cgroup v2体系，在Linux 4.5发布的时候会正式跟大家见面。
我们继续选择service_tree的过程，三种优先级类型的service_tree的选择就是根据类型的优先级来做选择的，RT优先级最高，BE其次，IDLE最低。就是说，RT里有，就会一直处理RT，RT没了再处理BE。
每个service_tree对应一个元素为cfq_queue排队的红黑树，而每个cfq_queue就是内核为进程（线程）创建的请求队列。
每一个cfq_queue都会维护一个rb_key的变量，这个变量实际上就是这个队列的IO服务时间（service time）。
这里还是通过红黑树找到service time时间最短的那个cfq_queue进行服务，以保证“完全公平”。
选择好了cfq_queue之后，就要开始处理这个队列里的IO请求了。这里的调度方式基本跟deadline类似。
cfq_queue会对进入队列的每一个请求进行两次入队，一个放进fifo中，另一个放进按访问扇区顺序作为key的红黑树中。
默认从红黑树中取请求进行处理，当请求的延时时间达到deadline时，就从红黑树中取等待时间最长的进行处理，以保证请求不被饿死。
这就是整个cfq的调度流程，当然其中还有很多细枝末节没有交代，比如合并处理以及顺序处理等等。
1.2 cfq的参数调整
理解整个调度流程有助于我们决策如何调整cfq的相关参数。所有cfq的可调参数都可以在/sys/class/block/sda/queue/iosched/目录下找到，当然，在你的系统上，请将sda替换为相应的磁盘名称。我们来看一下都有什么：
这些参数部分是跟机械硬盘磁头寻道方式有关的，如果其说明你看不懂，请先补充相关知识：
back_seek_max:磁头可以向后寻址的最大范围，默认值为16M。
back_seek_penalty:向后寻址的惩罚系数。这个值是跟向前寻址进行比较的。
以上两个是为了防止磁头寻道发生抖动而导致寻址过慢而设置的。基本思路是这样，一个io请求到来的时候，cfq会根据其寻址位置预估一下其磁头寻道成本。
设置一个最大值back_seek_max，对于请求所访问的扇区号在磁头后方的请求，只要寻址范围没有超过这个值，cfq会像向前寻址的请求一样处理它。
再设置一个评估成本的系数back_seek_penalty，相对于磁头向前寻址，向后寻址的距离为1/2(1/back_seek_penalty)时，cfq认为这两个请求寻址的代价是相同。
这两个参数实际上是cfq判断请求合并处理的条件限制，凡事复合这个条件的请求，都会尽量在本次请求处理的时候一起合并处理。
fifo_expire_async:设置异步请求的超时时间。
同步请求和异步请求是区分不同队列处理的，cfq在调度的时候一般情况都会优先处理同步请求，之后再处理异步请求，除非异步请求符合上述合并处理的条件限制范围内。
当本进程的队列被调度时，cfq会优先检查是否有异步请求超时，就是超过fifo_expire_async参数的限制。如果有，则优先发送一个超时的请求，其余请求仍然按照优先级以及扇区编号大小来处理。
fifo_expire_sync:这个参数跟上面的类似，区别是用来设置同步请求的超时时间。
slice_idle:参数设置了一个等待时间。这让cfq在切换cfq_queue或service tree的时候等待一段时间，目的是提高机械硬盘的吞吐量。
一般情况下，来自同一个cfq_queue或者service tree的IO请求的寻址局部性更好，所以这样可以减少磁盘的寻址次数。这个值在机械硬盘上默认为非零。
当然在固态硬盘或者硬RAID设备上设置这个值为非零会降低存储的效率，因为固态硬盘没有磁头寻址这个概念，所以在这样的设备上应该设置为0，关闭此功能。
group_idle:这个参数也跟上一个参数类似，区别是当cfq要切换cfq_group的时候会等待一段时间。
在cgroup的场景下，如果我们沿用slice_idle的方式，那么空转等待可能会在cgroup组内每个进程的cfq_queue切换时发生。
这样会如果这个进程一直有请求要处理的话，那么直到这个cgroup的配额被耗尽，同组中的其它进程也可能无法被调度到。这样会导致同组中的其它进程饿死而产生IO性能瓶颈。
在这种情况下，我们可以将slice_idle ＝ 0而group_idle ＝ 8。这样空转等待就是以cgroup为单位进行的，而不是以cfq_queue的进程为单位进行，以防止上述问题产生。
low_latency:这个是用来开启或关闭cfq的低延时（low latency）模式的开关。
当这个开关打开时，cfq将会根据target_latency的参数设置来对每一个进程的分片时间（slice time）进行重新计算。
这将有利于对吞吐量的公平（默认是对时间片分配的公平）。
关闭这个参数（设置为0）将忽略target_latency的值。这将使系统中的进程完全按照时间片方式进行IO资源分配。这个开关默认是打开的。
我们已经知道cfq设计上有“空转”（idling）这个概念，目的是为了可以让连续的读写操作尽可能多的合并处理，减少磁头的寻址操作以便增大吞吐量。
如果有进程总是很快的进行顺序读写，那么它将因为cfq的空转等待命中率很高而导致其它需要处理IO的进程响应速度下降，如果另一个需要调度的进程不会发出大量顺序IO行为的话，系统中不同进程IO吞吐量的表现就会很不均衡。
就比如，系统内存的cache中有很多脏页要写回时，桌面又要打开一个浏览器进行操作，这时脏页写回的后台行为就很可能会大量命中空转时间，而导致浏览器的小量IO一直等待，让用户感觉浏览器运行响应速度变慢。
这个low_latency主要是对这种情况进行优化的选项，当其打开时，系统会根据target_latency的配置对因为命中空转而大量占用IO吞吐量的进程进行限制，以达到不同进程IO占用的吞吐量的相对均衡。这个开关比较合适在类似桌面应用的场景下打开。
target_latency:当low_latency的值为开启状态时，cfq将根据这个值重新计算每个进程分配的IO时间片长度。
quantum:这个参数用来设置每次从cfq_queue中处理多少个IO请求。在一个队列处理事件周期中，超过这个数字的IO请求将不会被处理。这个参数只对同步的请求有效。
slice_sync:当一个cfq_queue队列被调度处理时，它可以被分配的处理总时间是通过这个值来作为一个计算参数指定的。公式为：time_slice = slice_sync + (slice_sync/5 * (4 - prio))。这个参数对同步请求有效。
slice_async:这个值跟上一个类似，区别是对异步请求有效。
slice_async_rq:这个参数用来限制在一个slice的时间范围内，一个队列最多可以处理的异步请求个数。请求被处理的最大个数还跟相关进程被设置的io优先级有关。
1.3 cfq的IOPS模式
我们已经知道，默认情况下cfq是以时间片方式支持的带优先级的调度来保证IO资源占用的公平。
高优先级的进程将得到更多的时间片长度，而低优先级的进程时间片相对较小。
当我们的存储是一个高速并且支持NCQ（原生指令队列）的设备的时候，我们最好可以让其可以从多个cfq队列中处理多路的请求，以便提升NCQ的利用率。
此时使用时间片的分配方式分配资源就显得不合时宜了，因为基于时间片的分配，同一时刻最多能处理的请求队列只有一个。
这时，我们需要切换cfq的模式为IOPS模式。切换方式很简单，就是将slice_idle=0即可。内核会自动检测你的存储设备是否支持NCQ，如果支持的话cfq会自动切换为IOPS模式。
另外，在默认的基于优先级的时间片方式下，我们可以使用ionice命令来调整进程的IO优先级。进程默认分配的IO优先级是根据进程的nice值计算而来的，计算方法可以在man ionice中看到，这里不再废话。
2、deadline：最终期限调度
deadline调度算法相对cfq要简单很多。其设计目标是：
在保证请求按照设备扇区的顺序进行访问的同时，兼顾其它请求不被饿死，要在一个最终期限前被调度到。
我们知道磁头对磁盘的寻道是可以进行顺序访问和随机访问的，因为寻道延时时间的关系，顺序访问时IO的吞吐量更大，随机访问的吞吐量小。
如果我们想为一个机械硬盘进行吞吐量优化的话，那么就可以让调度器按照尽量复合顺序访问的IO请求进行排序，之后请求以这样的顺序发送给硬盘，就可以使IO的吞吐量更大。
但是这样做也有另一个问题，就是如果此时出现了一个请求，它要访问的磁道离目前磁头所在磁道很远，应用的请求又大量集中在目前磁道附近。
导致大量请求一直会被合并和插队处理，而那个要访问比较远磁道的请求将因为一直不能被调度而饿死。
deadline就是这样一种调度器，能在保证IO最大吞吐量的情况下，尽量使远端请求在一个期限内被调度而不被饿死的调度器。
『柒』 如何解决服务器的IO出现瓶颈
硬件瓶颈，还真不知道 ，
读写的话就是测试硬盘的 IOPS值
DB和App放在一起，不太好吧。。。。
『捌』 如何提高Linux服务器磁盘io性能
您好，很高兴为您解答。
在现有文件系统下进行优化：
linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存
linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。
如何针对性优化：
lru并不是一个优秀淘汰算法，lru最大的优势是普适性好，在各种使用场景下都能起到一定的效果。如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针 对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存 效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。
最小分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，大部分文件系统不会仅仅只分配当前需要的磁盘空间，而是会多分配一些磁盘空间。这样下次文件扩大时就可以使用已经分配好的空间，而不会频繁的去分配新空间。
例如ext3下，每次分配磁盘空间时，最小是分配8KB。
最小分配的副作用是会浪费一些磁盘空间（分配了但是又没有使用）
如何针对性优化：
我们在reiserfs下将最小分配空间从8KB改大到128K后提升了30%的磁盘io性能。如果当前使用场景下小文件很多，把预分配改大就会浪费很多 磁盘空间，所以这个数值要根据当前使用场景来设定。似乎要直接改源代码才能生效，不太记得了，09年的时候改的，有兴趣的同学自己google吧。
io访问调度：
在同时有多个io访问时，linux内核可以对这些io访问按LBA进行合并和排序，这样磁头在移动时，可以“顺便”读出移动过程中的数据。
SATA等磁盘甚至在磁盘中内置了io排序来进一步提升性能，一般需要在主板中进行配置才能启动磁盘内置io排序。linux的io排序是根据LBA进行的，但LBA是一个一维线性地址，无法完全反应出二维的圆形磁盘，所以磁盘的内置io排序能达到更好的效果。
如何针对性优化：
io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。
怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？
方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。
方案二是使用磁盘线程池同时发起多个文件读写请求。
对我们的http正向代理来说，采用16个线程读写磁盘可以将性能提升到2.5倍左右。具体开多少个线程/进程，可以根据具体使用场景来决定。
小提示：
将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。在正常情况下，读文件只会引入十几毫秒睡眠，所以不太明显；而在磁盘io极大时，读文件会引起十秒以上的进程睡眠。
预读取：
linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。
如何针对性优化：
预读取的预测准确率是有限的，与其依赖预读取，不如我们直接开一个较大的缓冲区，一次性将文件读出来再慢慢处理；尽量不要开一个较小的缓冲区，循环读文件/处理文件。
虽然说“预读取”和“延迟分配”能起到类似的作用，但是我们自己扩大读写缓冲区效果要更好。
延迟分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。
延迟分配的目的也是减少分配次数，从而减少文件不连续。
延迟分配的副作用有几个：
1、如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用
2、延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据）
只有少数新文件系统支持这个特性
如何针对性优化：
如果不是对安全性（是否允许丢失）要求极高的数据，可以直接在应用程序里缓存起来，积累到一定大小再写入，效果比文件系统的延迟分配更好。如果对安全性要求极高，建议经常用fsync强制刷新。
在线磁盘碎片整理：
Ext4提供了一款碎片整理工具，叫e4defrag，主要包含三个功能：
1、让每个文件连续存储
2、尽量让每个目录下的文件连续存储
3、通过整理空闲磁盘空间，让接下来的分配更不容易产生碎片
如何针对性优化：
“让每个目录下的文件连续存储”是一个极有价值的功能。
传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。
有了e4defrag后，可以将需连续访问的文件放在同一个文件夹下，再定期使用e4defrag进行磁盘整理。
实现自己的文件系统：
在大部分服务器上，不需要支持“修改文件”这个功能。一旦文件创建好，就不能再做修改操作，只支持读取和删除。在这个前提下，我们可以消灭所有文件碎片，把磁盘io效率提升到理论极限。
有一个公式可以衡量磁盘io的效率：
磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）
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『玖』 阿里云的服务器最近IO高老卡死，必须重启才行。怎样找到IO过高的程序
cpu/带宽使用正常，磁盘IO占用过高，建议你检查服务器当时时间点是否有读写进程任务导致（Windows服务器任务管理器—性能—资源监控器—磁盘查看磁盘活动进程和磁盘读写，Linux服务器可以通过top，iostat等命令查看），你也可以检查数据库日志检查你的数据库是否存在慢查询、死锁、全表扫描导致，或者你可以通过使用云监控监控进程的磁盘IO读写。如果遇到问题你可以通过阿里云的售后支持-提交工单咨询。
『拾』 服务器多数据处理需要高i/o吗
磁盘读写多肯定是需要高I/O可用性。否则性能会很差。