零拷贝

简介: 实现文件传输时,传统方法需频繁系统调用导致大量上下文切换,性能低下。零拷贝技术通过减少数据复制和上下文切换,提升效率。如使用 `sendfile` 或 `mmap`,可让数据直接从磁盘经内核缓冲区送至网络,避免用户态与内核态间多次拷贝,显著降低CPU开销,提高传输性能。(238字)

零拷贝
你会如何实现文件传输?
服务器提供文件传输功能,需要将磁盘上的文件读取出来,通过网络协议发送到客户端。如果需要你自己编码实现这个文件传输功能,你会怎么实现呢?
通常,你会选择最直接的方法:从网络请求中找出文件在磁盘中的路径后,如果这个文件比较大,假设有 320MB,可以在内存中分配 32KB 的缓冲区,再把文件分成一万份,每份只有 32KB,这样,从文件的起始位置读入 32KB 到缓冲区,再通过网络 API 把这 32KB 发送到客户端。接着重复一万次,直到把完整的文件都发送完毕。如下图所示:
不过这个方案性能并不好,主要有两个原因。
首先,它至少经历了 4 万次用户态与内核态的上下文切换。因为每处理 32KB 的消息,就需要一次 read 调用和一次 write 调用,每次系统调用都得先从用户态切换到内核态,等内核完成任务后,再从内核态切换回用户态。可见,每处理 32KB,就有 4 次上下文切换,重复 1 万次后就有 4 万次切换。
这个系统调用的内容,我们可以结合下面补充的三种“上下文切换”来理解,上下文切换分别是进程,线程,中断三种。
补充:进程上下文切换
Linux 按照特权等级,把进程的运行空间分为内核空间和用户空间,分别对应着下图中, CPU 特权等级的 Ring 0 和 Ring 3。内核空间(Ring 0)具有最高权限,可以直接访问所有资源,而用户空间(Ring 3)只能访问受限资源,不能直接访问内存等硬件设备,必须通过系统调用陷入到内核中,才能访问这些特权资源。
换个角度看,也就是说,进程既可以在用户空间运行,又可以在内核空间中运行。进程在用户空间运行时,被称为进程的用户态,而陷入内核空间的时候,被称为进程的内核态。从用户态到内核态的转变,需要通过系统调用来完成。比如,当我们查看文件内容时,就需要多次系统调用来完成:首先调用 open() 打开文件,然后调用 read() 读取文件内容,并调用 write() 将内容写到标准输出,最后再调用 close() 关闭文件。
那么系统调用的过程是如何发生 CPU 上下文的切换的呢?我们再了解两个概念:
CPU 寄存器,是 CPU 内置的容量小、但速度极快的内存。
程序计数器,则是用来存储 CPU 正在执行的指令位置、或者即将执行的下一条指令位置。它们都是 CPU 在运行任何任务前,必须的依赖环境,因此也被叫做 CPU 上下文。
知道了什么是 CPU 上下文,我想你也很容易理解 CPU 上下文切换。CPU 上下文切换,就是先把前一个任务的 CPU 上下文(也就是 CPU 寄存器和程序计数器)保存起来,然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器,最后再跳转到程序计数器所指的新位置,运行新任务。而这些保存下来的上下文,会存储在系统内核中,并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响,让任务看起来还是连续运行。
回到系统调用的问题上,CPU 寄存器里原来用户态的指令位置,需要先保存起来。接着,为了执行内核态代码,CPU 寄存器需要更新为内核态指令的新位置。最后才是跳转到内核态运行内核任务。而系统调用结束后,CPU 寄存器需要恢复原来保存的用户态,然后再切换到用户空间,继续运行进程。所以,一次系统调用的过程,其实是发生了两次 CPU 上下文切换。
不过,需要注意的是,系统调用过程中,并不会涉及到虚拟内存等进程用户态的资源,也不会切换进程。这跟我们通常所说的进程上下文切换是不一样的:
进程上下文切换,是指从一个进程切换到另一个进程运行。
系统调用过程中一直是同一个进程在运行。
那么,进程上下文切换跟系统调用又有什么区别呢?首先,你需要知道,进程是由内核来管理和调度的,进程的切换只能发生在内核态。所以,进程的上下文不仅包括了虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源,还包括了内核堆栈、寄存器等内核空间的状态。因此,进程的上下文切换就比系统调用时多了一步:在保存当前进程的内核状态和 CPU 寄存器之前,需要先把该进程的虚拟内存、栈等保存下来;而加载了下一进程的内核态后,还需要刷新进程的虚拟内存和用户栈。
保存上下文和恢复上下文的过程并不是“免费”的,需要内核在 CPU 上运行才能完成。

相关文章
|
13天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
8天前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
⚽阿里云百炼通义万相 2.6 视频生成玩法手册
通义万相Wan 2.6是全球首个支持角色扮演的AI视频生成模型,可基于参考视频形象与音色生成多角色合拍、多镜头叙事的15秒长视频,实现声画同步、智能分镜,适用于影视创作、营销展示等场景。
666 4
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
350 164
|
7天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
359 155