Linux文件預讀算法磁盤I/O性能的發展遠遠滯后于CPU和內存，因而成為現代計算機系統的一個主要瓶頸。預讀可以有效的減少磁盤的尋道次數和應用程序的I/O等待時間，是改進磁盤讀I/O性能的重要優化手段之一。本文作者是中國科學技術大學自動化系的博士生，他在1998年開始學習Linux，為了優化服務器的性能，他開始嘗試改進Linux kernel，并最終重寫了內核的文件預讀部分，這些改進被收錄到Linux Kernel 2.6.23及其后續版本中。

　　從寄存器、L1/L2高速緩存、內存、閃存，到磁盤/光盤/磁帶/存儲網絡，計算機的各級存儲器硬件組成了一個金字塔結構。越是底層存儲容量越大。然而訪問速度也越慢，具體表現為更小的帶寬和更大的延遲。因而這很自然的便成為一個金字塔形的逐層緩存結構。由此產生了三類基本的緩存管理和優化問題：

　　◆預取(prefetching)算法，從慢速存儲中加載數據到緩存;

　　◆替換(replacement)算法，從緩存中丟棄無用數據;

　　◆寫回(writeback)算法，把臟數據從緩存中保存到慢速存儲。

　　其中的預取算法，在磁盤這一層次尤為重要。磁盤的機械臂+旋轉盤片的數據定位與讀取方式，決定了它最突出的性能特點:擅長順序讀寫，不善于隨機I/O，I/O延遲非常大。由此而產生了兩個方面的預讀需求。

　　來自磁盤的需求

　　簡單的說，磁盤的一個典型I/O操作由兩個階段組成：

　　1.數據定位

　　平均定位時間主要由兩部分組成：平均尋道時間和平均轉動延遲。尋道時間的典型值是4.6ms。轉動延遲則取決于磁盤的轉速：普通7200RPM桌面硬盤的轉動延遲是4.2ms，而高端10000RPM的是3ms。這些數字多年來一直徘徊不前，大概今后也無法有大的改善了。在下文中，我們不妨使用 8ms作為典型定位時間。

　　2.數據傳輸

　　持續傳輸率主要取決于盤片的轉速(線速度)和存儲密度，最新的典型值為80MB/s。雖然磁盤轉速難以提高，但是存儲密度卻在逐年改善。巨磁阻、垂直磁記錄等一系列新技術的采用，不但大大提高了磁盤容量，也同時帶來了更高的持續傳輸率。

　　顯然，I/O的粒度越大，傳輸時間在總時間中的比重就會越大，因而磁盤利用率和吞吐量就會越大。簡單的估算結果如表1所示。如果進行大量4KB的隨機I/O，那么磁盤在99%以上的時間內都在忙著定位，單個磁盤的吞吐量不到500KB/s。但是當I/O大小達到1MB的時候，吞吐量可接近50MB /s。由此可見，采用更大的I/O粒度，可以把磁盤的利用效率和吞吐量提高整整100倍。因而必須盡一切可能避免小尺寸I/O，這正是預讀算法所要做的。

　　表1隨機讀大小與磁盤性能的關系

　　來自程序的需求

　　應用程序處理數據的一個典型流程是這樣的:while(!done) { read(); compute(); }。假設這個循環要重復5次，總共處理5批數據，則程序運行的時序圖可能如圖1所示。

　　圖1典型的I/O時序圖

　　不難看出，磁盤和CPU是在交替忙碌：當進行磁盤I/O的時候，CPU在等待;當CPU在計算和處理數據時，磁盤是空閑的。那么是不是可以讓兩者流水線作業，以便加快程序的執行速度?預讀可以幫助達成這一目標。基本的方法是，當CPU開始處理第1批數據的時候，由內核的預讀機制預加載下一批數據。這時候的預讀是在后臺異步進行的，如圖2所示。

　　圖2預讀的流水線作業

　　注意，在這里我們并沒有改變應用程序的行為：程序的下一個讀請求仍然是在處理完當前的數據之后才發出的。只是這時候的被請求的數據可能已經在內核緩存中了，無須等待，直接就能復制過來用。在這里，異步預讀的功能是對上層應用程序“隱藏”磁盤I/O的大延遲。雖然延遲事實上仍然存在，但是應用程序看不到了，因而運行的更流暢。

　　預讀的概念

　　預取算法的涵義和應用非常廣泛。它存在于CPU、硬盤、內核、應用程序以及網絡的各個層次。預取有兩種方案：啟發性的(heuristic prefetching)和知情的(informed prefetching)。前者自動自發的進行預讀決策，對上層應用是透明的，但是對算法的要求較高，存在命中率的問題;后者則簡單的提供API接口，而由上層程序給予明確的預讀指示。在磁盤這個層次，Linux為我們提供了三個API接口：posix_fadvise(2), readahead(2), madvise(2)。