大文件重定向和管道的效率对比
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微博上的@拉风_zhang提出了个问题:
@淘宝褚霸 请教个问题,#1. cat huge_dump.sql | mysql -uroot ;#2. mysql -uroot < huge_dump.sql ;#1效率要高,在linux中通过管道传输 和 < 这种方式有什么差别呢?谢谢!#AskBaye#
这个问题挺有意思的,我的第一反应是:
没比较过,应该是一样的,一个是cat负责打开文件,一个是bash
这种场景在MySQL运维操作里面应该比较多,所以就花了点时间做了个比较和原理上的分析:
我们先构造场景:
首先准备一个程序b.out来模拟mysql对数据的消耗:
$ cat b.c #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]) { char buf[4096]; while(fread(buf, sizeof(buf), 1, stdin) > 0); return 0; } $ gcc -o b.out b.c $ ls|./b.out
编译好再顺手我们的程序功能是正确的:纯消耗流。
再来写个systemtap脚本用来方便观察程序的行为。
$ cat test.stp function should_log(){ return (execname() == "cat" || execname() == "b.out" || execname() == "bash") ; } probe syscall.open, syscall.close, syscall.read, syscall.write, syscall.pipe, syscall.fork, syscall.execve, syscall.dup, syscall.wait4 { if (!should_log()) next; printf("%s -> %s\n", thread_indent(0), probefunc()); } probe kernel.function("pipe_read"), kernel.function("pipe_readv"), kernel.function("pipe_write"), kernel.function("pipe_writev") { if (!should_log()) next; printf("%s -> %s: file ino %d\n", thread_indent(0), probefunc(), __file_ino($filp)); } probe begin { println(":~") }
这个脚本重点观察几个系统调用的顺序和pipe的读写情况,
然后再准备个419M的大文件huge_dump.sql,在我们几十G内存的机器很容易在内存里放下:
$ sudo dd if=/dev/urandom of=huge_dump.sql bs=4096 count=102400 102400+0 records in 102400+0 records out 419430400 bytes (419 MB) copied, 63.9886 seconds, 6.6 MB/s
因为这个文件是用bufferio写的,所以它的内容都cache在pagecahce内存里面,不会涉及到磁盘。
好了,场景齐全了,我们接着来比较下二种情况下的速度:
$ time (cat huge_dump.sql|./b.out) real 0m0.596s user 0m0.001s sys 0m0.919s $ time (./b.out <huge_dump.sql) real 0m0.151s user 0m0.000s sys 0m0.147s
从数字看出来速度有3倍左右的差别了,第二种明显快很多。
是不是有点奇怪?好吧我们来从原来上面分析下,还是继续用数据说话:
这次准备个很小的数据文件,方便观察然后在一个窗口运行stap
$ echo hello > huge_dump.sql $ sudo stap test.stp :~ 0 bash(26570): -> sys_read 0 bash(26570): -> sys_read 0 bash(26570): -> sys_write 0 bash(26570): -> sys_read 0 bash(26570): -> sys_write 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_pipe 0 bash(26570): -> sys_pipe 0 bash(26570): -> do_fork 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> do_fork 0 bash(13775): -> sys_close 0 bash(13775): -> sys_read 0 bash(13775): -> pipe_read: file ino 20906911 0 bash(13775): -> pipe_readv: file ino 20906911 0 bash(13776): -> sys_close 0 bash(13776): -> sys_close 0 bash(13776): -> sys_close 0 bash(13776): -> do_execve 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(13775): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_wait4 0 bash(13775): -> sys_close 0 bash(13775): -> sys_close 0 b.out(13776): -> sys_close 0 b.out(13776): -> sys_close 0 bash(13775): -> do_execve 0 b.out(13776): -> sys_open 0 b.out(13776): -> sys_close 0 b.out(13776): -> sys_open 0 b.out(13776): -> sys_read 0 b.out(13776): -> sys_close 0 cat(13775): -> sys_close 0 cat(13775): -> sys_close 0 b.out(13776): -> sys_read 0 b.out(13776): -> pipe_read: file ino 20906910 0 b.out(13776): -> pipe_readv: file ino 20906910 0 cat(13775): -> sys_open 0 cat(13775): -> sys_close 0 cat(13775): -> sys_open 0 cat(13775): -> sys_read 0 cat(13775): -> sys_close 0 cat(13775): -> sys_open 0 cat(13775): -> sys_close 0 cat(13775): -> sys_open 0 cat(13775): -> sys_read 0 cat(13775): -> sys_write 0 cat(13775): -> pipe_write: file ino 20906910 0 cat(13775): -> pipe_writev: file ino 20906910 0 cat(13775): -> sys_read 0 b.out(13776): -> sys_read 0 b.out(13776): -> pipe_read: file ino 20906910 0 b.out(13776): -> pipe_readv: file ino 20906910 0 cat(13775): -> sys_close 0 cat(13775): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_wait4 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_wait4 0 bash(26570): -> sys_write
stap在收集数据了,我们在另外一个窗口运行情况1管道的情况:
$ cat huge_dump.sql|./b.out
我们从systemtap的日志可以看出: bash fork了2个进程,然后execve分别运行cat 和 b.out进程, 这二个进程用pipe通信,数据从由cat从 huge_dump.sql读出,写到pipe,然后b.out从pipe读出处理。
那么再看下情况二重定向的情况:
$ ./b.out < huge_dump.sql stap输出: 0 bash(26570): -> sys_read 0 bash(26570): -> sys_read 0 bash(26570): -> sys_write 0 bash(26570): -> sys_read 0 bash(26570): -> sys_write 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_pipe 0 bash(26570): -> do_fork 0 bash(28926): -> sys_close 0 bash(28926): -> sys_read 0 bash(28926): -> pipe_read: file ino 20920902 0 bash(28926): -> pipe_readv: file ino 20920902 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_close 0 bash(26570): -> sys_wait4 0 bash(28926): -> sys_close 0 bash(28926): -> sys_open 0 bash(28926): -> sys_close 0 bash(28926): -> do_execve 0 b.out(28926): -> sys_close 0 b.out(28926): -> sys_close 0 b.out(28926): -> sys_open 0 b.out(28926): -> sys_close 0 b.out(28926): -> sys_open 0 b.out(28926): -> sys_read 0 b.out(28926): -> sys_close 0 b.out(28926): -> sys_read 0 b.out(28926): -> sys_read 0 bash(26570): -> sys_wait4 0 bash(26570): -> sys_write 0 bash(26570): -> sys_read
bash fork了一个进程,打开数据文件,然后把文件句柄搞到0句柄上,这个进程execve运行b.out,然后b.out直接读取数据。
现在就非常清楚为什么二种场景速度有3倍的差别:
情况1. 读二次,写一次,外加一个进程上下文切换。
情况二:只读一次。
小结: 越简单的事情,有时候越有意思!
祝玩得开心!
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能不能不用句柄这个词 -,-
Yu Feng Reply:
December 20th, 2011 at 3:02 pm
那用什么比较合适?
hamilto Reply:
December 20th, 2011 at 4:16 pm
文件指针
Yu Feng Reply:
December 20th, 2011 at 4:21 pm
哈哈,那你还是真不懂。。。
路人 Reply:
December 20th, 2011 at 5:14 pm
fd, 或者文件描述符
依云 Reply:
December 21st, 2011 at 2:32 pm
这个中文从来都是叫作文件描述符的呀,只有 Windows 才弄出一堆让人不明白的XX句柄。
赞分析,我的第一反应是 2 要快。现在知道为什么了。
Yu Feng Reply:
December 20th, 2011 at 3:02 pm
呵呵
这个早就有人分析过了,第一种情况被成为UUOC(Useless Usage of Cat)。。。
Yu Feng Reply:
December 20th, 2011 at 4:58 pm
这么专业的名词?cool
分析很精彩!看来pipe不能用于密集数据传输呵
BASH的手册中有这样的描述:
The command substitution $(cat file) can be replaced by the equivalent but faster $(< file).
Yu Feng Reply:
December 24th, 2011 at 12:39 pm
手册是个好东西~
虽然分析我觉得很有道理,不过测试的数据我表示怀疑……
http://minus.com/mfNPsuJX4 这个是我的测试结果,这里文件是存放在磁盘上的,在 OS X Lion 下测试,huge 文件生成指令为
dd if=/dev/zero of=huge bs=4096 count=102400
Yu Feng Reply:
December 26th, 2011 at 8:01 pm
放在磁盘上本身就是个错误,磁盘的访问时间是10ms级别的,而整个pipe的开销相对是us级别的,当然你要表示怀疑了。
upsuper Reply:
December 26th, 2011 at 8:28 pm
但是你在测试中声明是放在内存中的,为什么 time 的耗时比磁盘还大得多呢?
Yu Feng Reply:
December 26th, 2011 at 8:40 pm
你的系统是osx, 我的是linux, 完全不同的实现,完全不同的硬件,有什么可以比较的。
你自己的案例符合结论就好了~
细致求证的方式很cool, 堪称linux性能分析的样板. 学习学习!
Yu Feng Reply:
October 8th, 2012 at 3:00 pm
多谢鼓励!
看着很爽,