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深入理解Fsync

1 介绍

数据库系统从诞生那天开始，就面对一个很棘手的问题，fsync的性能问题。组提交(group commit)就是为了解决fsync的问题。最近，遇到一个业务反映MySQL创建分区表很慢，仔细分析了一下，发现InnoDB在创建表的时候有很多fsync——每个文件会有4个fsync的调用。当然，并不每个fsync的开销都很大。

这里引出几个问题：

(1)问题1：为什么fsync开销相对都比较大？它到底做了什么？

(2)问题2：细心的人可以发现，第一次open数据文件后，第二次fsync的时间远远小于第1次调用fsync的时间，为什么？

(3)问题3：能否优化fsync？

来着这些疑问，一起来了解一下fsync。

2 原因分析

我们先通过一个测试程序来学习一下fsync在块层的基本流程。

2.1 测试程序1

用blktrace跟踪结果如下：

上半部红色框内为pwrite在块层的流程，下半部黄色框内为fsync在块层流程，中间刚好相差5秒。

4722712为测试文件的第1个block对应的扇区号，590339(block号) * 8=4722712(扇区号)。

无论是pwrite，还是fsync，主要的开销都发生IO请求提交给驱动和IO完成之间，也就是说开自设备驱动。差不多占了整个系统调用的1/2的开销。

另外，可以看到调用fsync时，发生了3次块层IO，起始扇区分别是19240、19248和19256，物理上3个连续的块。实际上这3个块为内核线程kjournald写的日志，分别描述块(2405)、数据块(2406)和提交块(2407)。为了验证，不妨看一下这三个块的实际数据。

块2405：

开始的4个字节为JFS_MAGIC_NUMBER，然后是block type：JFS_DESCRIPTOR_BLOCK。

块2407：

的确是提交块。

2.2 fsync的实现

既然fsync的开销很大，就来看看代码吧。

函数ext3_sync_file：

函数log_start_commit负责唤醒kjounald内核线程，log_wait_commit等待jbd事务提交完成。

从代码来看，fsync的主要开销在于调用log_wait_commit后的等待。也就是说fsync要等待kjournald把事务提交完成，才会返回。

到这里，我们已经知道了fsync开销的主要来源：(1)硬件驱动层的开销；(2)ext3写日志。

另外，当log_start_commit返回0时，fsync就不会等待事务提交完成。到这里已经基本可以确认第2次fsync的开销为什么那么小了——没有wait事务提交。

下面验证这一想法。为了方便调试，打开了内核jbd debug日志。

2.3 测试程序2

从第2个红框的日志来看，第2次fsync时，的确是没有wait的，所以开销这么小，而其它3次fsync都调用了log_wait_commit函数。

问题4：第2次fsync为什么不会调用log_wait_commit？

因为挂载文件系统的时候，data=writeback，即写数据本身不会写jbd日志。第2次pwrite没有引起文件扩展，只会修改ext3 inode的i_mtime，而i_mtime只精确到second，也就是说第2次pwrite不会引起inode信息改变，所以，不会生成jbd日志，也就不需要等待事务提交完成。

下面验证一下该想法。

2.4 测试程序3

在第2次pwrite之前，sleep 1秒钟，保证ext3 inode的i_mtime修改。

想法被证实了，第2次fsync的时间回到正常水平。

可以看到，第2次fsync调用提交了新的事务，并调用了log_wait_commit等待事务完成。

3 优化

如何优化fsync？是个难题。

(1)系统减少对fsync的调用。

(2)ext3日志放在更快的存储介质，参考http://insights.oetiker.ch/linux/external-journal-on-ssd/

作者：YY哥 
出处：http://www.cnblogs.com/hustcat/ 
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