当进行大io操作时，为什么cpu使用率非常高？
IO洪流下的CPU咆哮：为何数据搬运会烧掉CPU？
我们都知道，CPU是计算机的大脑，负责处理各种指令和计算。而IO（Input/Output）操作，就像是计算机的双手，负责从外部设备（硬盘、网络、显卡等）读取数据或向外部设备写入数据。理论上，CPU应该是在等待IO完成，而不是忙碌地转动。然而，当我们进行大IO操作时，CPU的使用率却常常像着了火一样飙升，这到底是为什么？这背后其实隐藏着一连串精密的、有时甚至有些“笨拙”的协作过程。
要理解这个问题，我们需要深入到CPU与IO设备之间那错综复杂的沟通和协调机制里去。
1. IO请求的产生：并非简单的“请给我数据”
首先，一个IO操作并非像我们想象的那么简单，直接调用一下函数就能完成。当我们发起一个IO请求时，例如读取一个大文件，操作系统并不是直接告诉硬盘控制器：“请把这个文件给我”。而是要经过一系列复杂的步骤：
用户空间到内核空间的切换： 通常，应用程序运行在用户空间，而操作系统则在内核空间。IO操作涉及到对硬件的直接访问，因此需要从用户空间切换到特权更高的内核空间。这个切换过程本身就需要CPU执行一些指令来保存当前用户空间的上下文，加载内核空间的上下文，这已经算占用了一部分CPU资源。
系统调用的执行： 用户空间的程序会通过系统调用（syscall）来请求内核服务。每个系统调用都会触发CPU执行一段内核代码，这段代码负责解析用户的IO请求，验证权限，并将其转化为对硬件的指令。对于大IO，可能需要执行大量的系统调用来分块处理。
内核IO栈的处理： 内核内部有一个庞大的IO处理栈。对于磁盘IO，这包括了文件系统（例如ext4, NTFS）、块设备驱动程序、总线驱动程序等等。每层都需要CPU来解析请求、查找文件元数据、计算数据所在的物理地址、规划读写顺序等等。这些计算任务都实实在在地消耗CPU时间。
2. IO设备的响应：一个漫长而充满等待的过程
当内核准备好IO请求后，它会将其发送给IO设备控制器。问题来了，CPU的速度比IO设备的速度快了几个数量级。一个现代CPU每秒可以执行数十亿条指令，而硬盘（即使是SSD）每秒也只能完成几十万到几百万次IO操作。这就意味着：
CPU的“主动”等待与轮询（Polling）： 如果CPU只是傻傻地等待IO完成，那它就成了十足的浪费。早期的一些IO处理方式，或者在某些低级场景下，CPU可能会采取“轮询”的方式，不断地去询问IO设备：“好了吗？好了吗？”。这种方式虽然简单，但会极大地浪费CPU资源。即使是现代操作系统，在某些情况下为了追求极致的低延迟，也会选择主动查询，只是其方式更加智能，比如在中断到来前做一些准备工作。
中断的产生与处理： 为了避免CPU长时间轮询，更高效的方式是IO设备在完成操作后，主动“通知”CPU，这被称为“中断”。当IO完成时，IO设备会向CPU发送一个中断信号。CPU收到中断后，会暂停当前正在执行的任务，保存现场，然后跳转到中断服务程序（ISR）来处理。中断处理程序需要CPU来执行一系列代码，以确定是哪个设备发出的中断，然后执行相应的处理逻辑，比如将数据从IO设备控制器的数据缓冲区拷贝到内存。对于大IO操作，可能需要产生大量的IO完成中断，每个中断的响应都需要CPU来处理，这又是一笔不小的CPU开销。
DMA（Direct Memory Access）的辅助与CPU的协调： 为了减轻CPU在数据搬运过程中的负担，现代系统广泛使用DMA。DMA允许IO设备直接将数据从源内存区域传输到目标内存区域，而无需CPU的干预。听起来CPU很轻松，但DMA的设置和管理仍然需要CPU来完成。当IO请求发起时，CPU需要配置DMA控制器，告诉它源地址、目标地址、传输大小以及传输模式。当DMA传输完成后，DMA控制器会向CPU发送一个中断信号，CPU则需要处理这个中断，确认传输是否成功，并更新相关的状态信息。即使是DMA，也只是将数据搬运的“体力活”交给硬件，但“指挥”和“确认”这些活儿，CPU还是要做的。
3. 数据在内存中的搬运与缓冲
大IO操作意味着大量数据的传输，而这些数据需要在IO设备、内存缓冲区以及应用程序的数据结构之间来回搬运。
内核缓冲区与用户空间缓冲区的拷贝： 当数据从IO设备读取到内存后，它通常会先进入操作系统的内核缓冲区。然后，应用程序通过系统调用请求将这些数据从内核缓冲区拷贝到自己的用户空间缓冲区。这个拷贝过程，是将一块一块的数据从一个内存地址复制到另一个内存地址，这需要CPU来执行内存拷贝指令。尽管内存拷贝指令本身很高效，但当数据量巨大时，累积起来的CPU消耗也是相当可观的。
页缓存（Page Cache）的管理： 操作系统为了提高IO效率，会维护一个页缓存。当数据被读取时，如果已经在页缓存中，就可以直接提供给应用程序，避免了实际的IO操作。如果不在页缓存中，就需要从磁盘读取到页缓存，然后再提供给应用程序。页缓存的查找、更新、淘汰等操作都需要CPU来管理。对于大IO，可能会涉及大量页缓存的查找和更新。
内存管理单元（MMU）的参与： 即使使用了DMA，数据传输也涉及到内存地址的转换。MMU负责将虚拟地址转换为物理地址，这个过程也需要CPU的参与来设置和管理。
4. 并发与多线程的开销
现代操作系统和应用程序都高度依赖多任务和多线程来提高效率。当进行大IO操作时，为了不阻塞整个系统，可能会有多个线程或进程同时发起IO请求，或者同一个应用程序内部有多个线程协同完成一个大IO任务。
上下文切换（Context Switching）： 当CPU需要在不同的线程或进程之间切换时，需要保存当前线程/进程的上下文（寄存器状态、程序计数器等），并加载下一个线程/进程的上下文。这种上下文切换本身就需要CPU执行一系列指令，如果IO操作导致大量的线程/进程因为等待IO而频繁切换，那么CPU的切换开销就会变得非常大。
锁与同步机制： 在多线程环境下，为了保证数据的一致性，需要使用锁、信号量等同步机制。当多个线程同时访问共享数据时，如果其中一个线程正在进行IO操作，其他线程可能需要等待其完成。这些等待和通知机制的协调，都需要CPU来处理。
5. 软件层面的一些“低效”处理
虽然硬件在不断进步，但软件设计和实现上的某些选择也可能导致CPU使用率升高。
低效的IO调度算法： 操作系统使用IO调度算法来决定请求的读写顺序，以优化吞吐量或延迟。某些调度算法可能在特定场景下对CPU资源的需求更高。
过度的日志记录或调试信息： 在某些情况下，程序为了调试或记录详细信息，会产生大量的日志。如果IO操作涉及到大量的文件写入，而这些写入又伴随着大量的日志生成和写入到另一个文件，那么CPU就会花费大量时间来处理这些日志。
加密或压缩操作： 如果大IO操作伴随着数据的加密或压缩（例如网络传输中的TLS加密，或者对数据进行实时压缩），这些计算密集型的任务将直接消耗大量的CPU资源。
总结一下：
进行大IO操作时，CPU使用率高并不是因为CPU在“搬运”数据本身（这个主要由DMA硬件完成），而是因为CPU需要“指挥”、“协调”、“管理”整个IO过程。这包括：
发起和解析IO请求： 系统调用、内核栈处理。
与IO设备控制器通信和管理： 设置DMA、处理中断。
内存数据管理： 缓冲区拷贝、页缓存管理。
多任务协调： 上下文切换、同步机制。
软件层面的处理： 调度算法、日志、加密等。
当IO操作的数据量巨大时，这些分散在各个环节的CPU开销累积起来，就足以让CPU的使用率飙升。就像一个勤劳的指挥官，即使搬砖的工作都交给工人们（DMA），他仍然需要不断地发布指令、检查进度、协调工人，确保整个工程顺利进行。而大规模的工程，自然就需要指挥官投入更多的精力。
我们都知道，CPU是计算机的大脑，负责处理各种指令和计算。而IO（Input/Output）操作，就像是计算机的双手，负责从外部设备（硬盘、网络、显卡等）读取数据或向外部设备写入数据。理论上，CPU应该是在等待IO完成，而不是忙碌地转动。然而，当我们进行大IO操作时，CPU的使用率却常常像着了火一样飙升，这到底是为什么？这背后其实隐藏着一连串精密的、有时甚至有些“笨拙”的协作过程。
要理解这个问题，我们需要深入到CPU与IO设备之间那错综复杂的沟通和协调机制里去。
1. IO请求的产生：并非简单的“请给我数据”
首先，一个IO操作并非像我们想象的那么简单，直接调用一下函数就能完成。当我们发起一个IO请求时，例如读取一个大文件，操作系统并不是直接告诉硬盘控制器：“请把这个文件给我”。而是要经过一系列复杂的步骤：
用户空间到内核空间的切换： 通常，应用程序运行在用户空间，而操作系统则在内核空间。IO操作涉及到对硬件的直接访问，因此需要从用户空间切换到特权更高的内核空间。这个切换过程本身就需要CPU执行一些指令来保存当前用户空间的上下文，加载内核空间的上下文，这已经算占用了一部分CPU资源。
系统调用的执行： 用户空间的程序会通过系统调用（syscall）来请求内核服务。每个系统调用都会触发CPU执行一段内核代码，这段代码负责解析用户的IO请求，验证权限，并将其转化为对硬件的指令。对于大IO，可能需要执行大量的系统调用来分块处理。
内核IO栈的处理： 内核内部有一个庞大的IO处理栈。对于磁盘IO，这包括了文件系统（例如ext4, NTFS）、块设备驱动程序、总线驱动程序等等。每层都需要CPU来解析请求、查找文件元数据、计算数据所在的物理地址、规划读写顺序等等。这些计算任务都实实在在地消耗CPU时间。
2. IO设备的响应：一个漫长而充满等待的过程
当内核准备好IO请求后，它会将其发送给IO设备控制器。问题来了，CPU的速度比IO设备的速度快了几个数量级。一个现代CPU每秒可以执行数十亿条指令，而硬盘（即使是SSD）每秒也只能完成几十万到几百万次IO操作。这就意味着：
CPU的“主动”等待与轮询（Polling）： 如果CPU只是傻傻地等待IO完成，那它就成了十足的浪费。早期的一些IO处理方式，或者在某些低级场景下，CPU可能会采取“轮询”的方式，不断地去询问IO设备：“好了吗？好了吗？”。这种方式虽然简单，但会极大地浪费CPU资源。即使是现代操作系统，在某些情况下为了追求极致的低延迟，也会选择主动查询，只是其方式更加智能，比如在中断到来前做一些准备工作。
中断的产生与处理： 为了避免CPU长时间轮询，更高效的方式是IO设备在完成操作后，主动“通知”CPU，这被称为“中断”。当IO完成时，IO设备会向CPU发送一个中断信号。CPU收到中断后，会暂停当前正在执行的任务，保存现场，然后跳转到中断服务程序（ISR）来处理。中断处理程序需要CPU来执行一系列代码，以确定是哪个设备发出的中断，然后执行相应的处理逻辑，比如将数据从IO设备控制器的数据缓冲区拷贝到内存。对于大IO操作，可能需要产生大量的IO完成中断，每个中断的响应都需要CPU来处理，这又是一笔不小的CPU开销。
DMA（Direct Memory Access）的辅助与CPU的协调： 为了减轻CPU在数据搬运过程中的负担，现代系统广泛使用DMA。DMA允许IO设备直接将数据从源内存区域传输到目标内存区域，而无需CPU的干预。听起来CPU很轻松，但DMA的设置和管理仍然需要CPU来完成。当IO请求发起时，CPU需要配置DMA控制器，告诉它源地址、目标地址、传输大小以及传输模式。当DMA传输完成后，DMA控制器会向CPU发送一个中断信号，CPU则需要处理这个中断，确认传输是否成功，并更新相关的状态信息。即使是DMA，也只是将数据搬运的“体力活”交给硬件，但“指挥”和“确认”这些活儿，CPU还是要做的。
3. 数据在内存中的搬运与缓冲
大IO操作意味着大量数据的传输，而这些数据需要在IO设备、内存缓冲区以及应用程序的数据结构之间来回搬运。
内核缓冲区与用户空间缓冲区的拷贝： 当数据从IO设备读取到内存后，它通常会先进入操作系统的内核缓冲区。然后，应用程序通过系统调用请求将这些数据从内核缓冲区拷贝到自己的用户空间缓冲区。这个拷贝过程，是将一块一块的数据从一个内存地址复制到另一个内存地址，这需要CPU来执行内存拷贝指令。尽管内存拷贝指令本身很高效，但当数据量巨大时，累积起来的CPU消耗也是相当可观的。
页缓存（Page Cache）的管理： 操作系统为了提高IO效率，会维护一个页缓存。当数据被读取时，如果已经在页缓存中，就可以直接提供给应用程序，避免了实际的IO操作。如果不在页缓存中，就需要从磁盘读取到页缓存，然后再提供给应用程序。页缓存的查找、更新、淘汰等操作都需要CPU来管理。对于大IO，可能会涉及大量页缓存的查找和更新。
内存管理单元（MMU）的参与： 即使使用了DMA，数据传输也涉及到内存地址的转换。MMU负责将虚拟地址转换为物理地址，这个过程也需要CPU的参与来设置和管理。
4. 并发与多线程的开销
现代操作系统和应用程序都高度依赖多任务和多线程来提高效率。当进行大IO操作时，为了不阻塞整个系统，可能会有多个线程或进程同时发起IO请求，或者同一个应用程序内部有多个线程协同完成一个大IO任务。
上下文切换（Context Switching）： 当CPU需要在不同的线程或进程之间切换时，需要保存当前线程/进程的上下文（寄存器状态、程序计数器等），并加载下一个线程/进程的上下文。这种上下文切换本身就需要CPU执行一系列指令，如果IO操作导致大量的线程/进程因为等待IO而频繁切换，那么CPU的切换开销就会变得非常大。
锁与同步机制： 在多线程环境下，为了保证数据的一致性，需要使用锁、信号量等同步机制。当多个线程同时访问共享数据时，如果其中一个线程正在进行IO操作，其他线程可能需要等待其完成。这些等待和通知机制的协调，都需要CPU来处理。
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总结一下：
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发起和解析IO请求： 系统调用、内核栈处理。
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内存数据管理： 缓冲区拷贝、页缓存管理。
多任务协调： 上下文切换、同步机制。
软件层面的处理： 调度算法、日志、加密等。
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