I/O 性能

本文所有示例均可在本仓库中直接编译运行（Linux）。I/O 的性能模型与计算完全不同：瓶颈在系统调用次数、页缓存与拷贝次数，而不是指令吞吐。

心智模型：一次 read() 到底发生了什么

read(fd, buf, n) 的内核路径大致是：

1. 陷入内核（上下文切换，几百 ns 起步）；
2. 在页缓存（page cache）中查找文件对应的页——命中则无磁盘动作；
3. 把页内数据拷贝到用户缓冲区 buf；
4. 返回用户态。

两个直接推论：

• 系统调用是固定成本。传 1 字节和传 1 MiB 的陷入开销几乎相同，所以单次传输量越小，单位数据付出的固定成本越高；
• 顺序读热文件时磁盘不是瓶颈，页缓存命中后拼的是拷贝与调用开销。要测真实设备必须 O_DIRECT 绕过页缓存——那是另一类实验。

读路径对照：read vs pread vs mmap

examples/07-io-performance/src/mmap_vs_read.cpp 用同一份页缓存驻留文件对照三条路径：

路径	机制	特点
read() 循环	每次调用拷贝一段进用户缓冲	通用；顺序偏移由 fd 维护
pread() 循环	带显式偏移的读，不动 fd 偏移	多线程可共享一个 fd，无需加锁
mmap + 顺序触摸	建立页表映射，按页缺页载入	无前置拷贝；访问即 I/O

关键结论（与直觉相反的部分）：顺序全扫描时 mmap 不会快一个数量级——最终读的页完全相同。本仓库实测（32 MiB 缓存驻留文件）mmap 约快 20%，来自省掉的内核→用户拷贝与更少的调用次数。mmap 真正的优势场景是：

• 随机访问：直接按地址取数，无需 seek+read 组合；
• 共享映射：多进程映射同一文件页，省去重复读取与拷贝；
• 大文件稀疏访问：只有被触摸的页才产生 I/O。

示例用 FNV-1a 校验和验证三条路径读到的内容逐字节一致——对照实验的前提是"做的是同一件事"。

写路径：系统调用开销的极端演示

examples/07-io-performance/src/buffered_write.cpp 把同一份 1 MiB 数据用三种方式写出：

方式	系统调用次数	本仓库实测
逐字节 write(fd, &b, 1)	1,048,576	~0.7 MiB/s
4 KiB 缓冲块	256	~930 MiB/s
单次大块写	1	~1 GiB/s

1300 倍的差距全部来自系统调用固定成本。这就是 fwrite、std::ofstream、日志库默认带缓冲的原因，也是"每条日志一次 write"在高频路径上必然后悔的原因。

规范库与基准

include/hpc/io_utils.hpp 提供模块共用的 POSIX 封装：RAII FileDescriptor（含 O_CREAT 强制 mode 参数，避免经典的缺 mode 未定义行为）、RAII MmapView（MAP_SHARED）、pread 整读、确定性图案临时文件。

examples/07-io-performance/bench/io_bench.cpp 用 Google Benchmark 在 1–128 MiB 尺寸上复测三条读路径，每个尺寸只创建一次临时文件（setup 不计入计时）。

边界说明

• 本模块是 Linux/POSIX 专属（mmap/pread/mkstemp），非 Linux 平台配置时自动跳过；
• io_uring（Linux 5.1+ 的异步 I/O 接口，靠提交/完成队列摊薄系统调用）值得单独成篇，本仓库暂不提供示例——它依赖 liburing 且收益场景集中在高并发小 I/O，与本文的缓存驻留实验不同题；
• 测设备真实带宽/延迟需要 O_DIRECT + 对齐缓冲 + 控制预读（posix_fadvise），并注意 SSD 写放大与 GC 干扰。