零拷贝(Zero-Copy)

1.背景

现在有这样一个场景，我们需要在本地选择一个文件后，然后上传到网络上。
我们再看看文件的内容数据的具体搬运过程：

你会发现，在整个文件搬运的过程中，发生了多次的数据拷贝和上下文转换。

4次数据拷贝：

第一次：磁盘文件 -> 内核缓存(内核缓冲区，Page Cache)，该过程由DMA负责完成，CPU可以执行其他任务。
第二次：内核缓存 -> 用户缓冲区，该过程由CPU负责完成。
第三次：用户缓冲区 -> 内核缓存，该过程由CPU负责完成。
第四次：内核缓存 -> 网卡的设备缓冲区，该过程由DMA负责完成，CPU可以执行其他任务。

4次上下文转换：
每一次的系统调用均会涉及到两次上下文转换：

第一次：用户发起系统调用，上下文将由用户态 -> 内核态。
第二次：系统调用执行完成，上下文将由执行时的环境内核态 -> 用户态。

而上面的文件搬运过程用到了read和write这两个系统调用。

通过上面的分析，不难看出，内核态与用户态的交互部分完全没有存在的必要(前提是你不会对加载进用户缓冲区的数据进行二次加工)，因此，我们需要去除掉这部分冗余的交互过程。诺，零拷贝这不就登场了嘛。

2.实现方式

2.1 mmap + write

2.1.1 概述

mmap()：一个系统调用函数，该函数会将内核缓冲区中的数据直接映射到用户空间，这样做就省去了 内核缓存 -> 用户缓冲区 这一拷贝过程。
write()：在发现所要拷贝的数据是内核缓冲区经mmap直接映射过来的，因此，它将直接对应的内核缓存中拷贝数据到Socket缓冲区，但是此过程需要由CPU负责进行数据的拷贝。

2.2.2 评估

通过将read系统调用替换为mmap系统调用，我们减少了一次由内核缓存 -> 用户缓冲区的拷贝过程，但是，我们的系统调用次数没有减少，因此，这种方式还不是最理想的零拷贝方案。

2.2 sendfile

2.2.1 概述

**sendfile()**：一个系统调用函数，它能够代替前面的read()和write()这两个系统调用函数，因此，它能够免去两次上下文切换的开销。同时，它也将内核缓存的数据不经过用户缓冲区而直接拷贝到Socket缓冲区(就本场景而言)，因此，也能够免去一次内核缓存 -> 用户缓冲区的拷贝过程。

适用环境：Linux 2.1+

2.2.2 评估

该方案同时免去了一次拷贝过程和两次上下文切换所带来的开销，但是，CPU还是参与了一次内存的拷贝，因此这个方案还不是最优解。

2.3 sendfile + SG-DMA

2.3.1 概述

如果网卡支持SG-DMA(可以通过ethtool -k eth0 | grep scatter-gather指令来查看是否支持SG-DMA)，拷贝到内核缓存的数据将不再由CPU拷贝至Socket缓冲区了，而是直接由SG-DMA控制器负责直接拷贝至网卡的缓冲区中。

适用环境：Linux 2.4+

2.3.2 评估

CPU全程没有参与到数据的拷贝过程中来，而且系统调用次数也比最初降低了一半，数据拷贝次数也降低了一半，整体执行效率大致提升了一倍！

3.应用

Kafka底层大量调用了Java的NIO库中的transferTo方法，而该方法又最终发起了sendfile系统调用(如果运行环境支持的话)，因此，Kafka在处理海量数据上快如闪电、所向披靡！
NGINX目前也支持配置sendfile。

4.注意事项

零拷贝技术要求数据不能进行二次加工，如：压缩数据后发送，这种就不能使用零拷贝技术。
零拷贝技术依赖于PageCache(即内核缓存)。

5.大文件传输

51 背景

大文件传输将不走内核缓存。原因如下：

大文件会占用较多的Page Cache，会挤占热点小(针对于大文件而言)数据的空间，从而使热点数据的命中率下降。
大文件缓存在Page Cache中，其本身的命中率也不高。

由于大文件传输不走Page Cache，因此前面所说的零拷贝技术它也就用不了了。

5.2 解决方案

5.2.1 异步I/O + 直接I/O

传统的数据拷贝过程：

采用异步I/O + 直接I/O下的大文件拷贝过程：

你会发现，我们数据的拷贝不再经过中间的Page Cache，因此这种I/O方式不就是我们在文件系统(二)中所谈到的直接I/O吗？
同时，我们用户进程并没有持续等待I/O操作的完成，而是立刻返回，继续执行其他任务，因此，我们也达到了异步I/O的目的。