以一个写数据到磁盘为例，给出Linux I/O子系统的体系结构。
当磁盘执行写入 *** 作时发生的 基本 *** 作 (假设磁盘上扇区中的文件数据已经被读取到分页缓存)。
1) 一个进程通过write()系统调用 VFS虚拟文件系统 请求写一个文件。
2) 内核更新已映射文件的分页缓存。
3) 内核线程 pdflush/Per-BDI flush将分页缓存刷新到磁盘。
4) 同时 VFS虚拟文件系统层 在一个bio(block input output)结构中放置每个块缓冲，并向块设备层提交写请求。
5) 块设备层 从上层得到请求，并执行一个 I/O电梯 *** 作，将请求放置到I/O 请求队列。
6) 设备驱动器 （比如SCSI 或 其他设备特定的驱动器）将执行写 *** 作。
7) 磁盘设备 固件执行硬件 *** 作，如在盘片扇区上定位磁头，旋转，数据传输。
过去的20年中，处理器性能的改进要超过计算机系统中的其他组件，如处理器缓存、物理内存及磁盘等等。 访问内存和磁盘的速度较慢会限制整个系统的性能 ，怎么解决这个问题呢？引入 磁盘缓存机制 ，在较快的存储器中缓存频繁使用的数据，减少了访问较慢的存储器的次数。
磁盘缓存机制有以下3个地方解决：
引入存储层次结构 ，在CPU和磁盘之间放置L1缓存、L2缓存、物理内存和一些其他缓存减少这种不匹配，从而让进程减少访问较慢的内存和磁盘的次数，避免CPU花费更多的时间等待来自较慢磁盘驱动器的数据。
另外一种解决思路： 在更快的存储器上实现更高的缓存命中率，就可能更快地访问数据 。怎么提高缓存命中率呢？引入 参考局部性(locality of reference) 的技术。这项技术基于以下2个原则：
1) 大多数最近使用过的数据，在不久的将来有较高的几率被再次使用(时间局部性)。
2) 驻留在数据附近的数据有较高的几率被再次使用(空间局部性)。
Linux在许多组件中使用这些原则，比如分页缓存、文件对象缓存（索引节点缓存、目录条目缓存等等）、预读缓冲等。
以进程从磁盘读取数据并将数据复制到内存的过程为例。进程可以从缓存在内存中的数据副本中检索相同的数据，用于读和写。
1) 进程写入新数据
当一个进程试图改变数据时，进程首先在内存中改变数据。此时磁盘上的数据和内存中的数据是不相同的，并且内存中的数据被称为 脏页(dirty page) 。脏页中的数据应该尽快被同步到磁盘上，因为如果系统突然发生崩溃(电源故障)则内存中的数据会丢失。
2) 将内存中的数据刷新到磁盘
同步脏数据缓冲的过程被称为 刷新 。在Linux 2.6.32内核之前(Red Hat Enterprise Linux 5)，通过内核线程pdflush将脏页数据刷新到磁盘。在Linux 2.6.32内核中(Red Hat Enterprise Linux 6.x)pdflush被Per-BDI flush线程(BDI=Backing Device Interface)取代，Per-BDI flush线程以flush-MAJOR：MINOR的形式出现在进程列表中。当内存中脏页比例超过阀值时，就会发生刷新(flush)。
块层处理所有与块设备 *** 作相关的活动。块层中的关键数据结构是bio(block input output)结构，bio结构是在虚拟文件系统层和块层之间的一个接口。
当执行写的时候，虚拟文件系统层试图写入由块缓冲区构成的页缓存，将连续的块放置在一起构成bio结构，然后将其发送到块层。
块层处理bio请求，并链接这些请求进入一个被称为I/O请求的队列。这个链接的 *** 作被称为 I/O电梯调度(I/O elevator)。问个问题：为啥叫电梯调度呢？
Linux 2.4内核使用的是一种单一的通用I/O电梯调度方法，2.6内核提供4种电梯调度算法供用户自己选择。因为Linux *** 作系统适用的场合很广泛，所以I/O设备和工作负载特性都会有明显的变化。
1）CFQ(Complete Fair Queuing，完全公平队列)
CFQ电梯调度为每个进程维护一个I/O队列，从而 对进程实现一个QoS(服务质量)策略 。CFQ电梯调度能够很好地适应存在很多竞争进程的大型多用户系统。它积极地避免进程饿死并具有低延迟特征。从2.6.18内核发行版开始，CFQ电梯调度成为默认I/O调度器。
CFQ为每个进程/线程单独创建一个队列来管理产生的请求，各队列之间用时间片来调度，以保证每个进程都能分配到合适的I/O带宽。I/O调度器每次执行一个进程的4个请求。
2）Deadline
Deadline是一种循环的电梯调度(round robin)方法，Deadline 算法实现了一个近似于实时的I/O子系统。在保持良好的磁盘吞吐量的同时，Deadline电梯调度既提供了出色的块设备扇区的顺序访问，又确保一个进程不会在队列中等待太久导致饿死。
Deadline调度器为了兼顾这两个方面，引入了4个队列，这4个队列可分为两类，每一类都由读和写两种队列组成。一类队列用来对 请求 按 起始扇区序号 进行排序（通过红黑树来组织），称为sort_list；另一类对 请求 按 生成时间进行排序 （由链表来组织），称为fifo_list。每当确定了一个传输方向（读或写），系统都将会从相应的sort_list中将一批连续请求调度到请求队列里，具体的数目由fifo_batch来确定。 只有遇到三种情况才会导致一次批量传输的结束 ：1.对应的sort_list中已经没有请求了；2.下一个请求的扇区不满足递增的要求；3.上一个请求已经是批量传输的最后一个请求了。
所有的请求在生成时都会被赋上一个期限值，并且按期限值将它们排序在fifo_list中， 读请求的期限时长默认为500ms，写请求的期限时长默认为5s。 在Deadline调度器定义了一个writes_starved默认值为2，写请求的饥饿线。 内核总是优先处理读请求，当饿死进程的次数超过了writes_starved后，才会去考虑写请求 。 为什么内核会偏袒读请求呢? 这是从整体性能上进行考虑的。读请求和应用程序的关系是同步的，因为应用程序要等待读取完毕，方能进行下一步工作所以读请求会阻塞进程，而写请求则不一样。应用程序发出写请求后，内存的内容何时被写入块设备对程序的影响并不大，所以调度器会优先处理读请求。
3) NOOP
一个简单的FIFO 队列，不执行任何数据排序。NOOP 算法简单地合并相邻的数据请求，所以增加了少量的到磁盘I/O的处理器开销。NOOP电梯调度假设一个块设备拥有它自己的电梯算法。当后台存储设备能重新排序和合并请求，并能更好地了解真实的磁盘布局时，通常选择NOOP调度，
4）Anticipatory
Anticipatory本质上与Deadline一样，但Anticipatory电梯调度在处理最后一个请求之后会等待一段很短的时间，约6ms(可调整antic_expire改变该值)，如果在此期间产生了新的I/O请求，它会在每个6ms中插入新的I/O *** 作，这样可以将一些小的I/O请求合并成一个大的I/O请求，从而用I/O延时换取最大的I/O吞吐量。
Linux内核使用设备驱动程序得到设备的控制权。 设备驱动程序 通常是一个独立的内核模块，通常针对每个设备(或是设备组)而提供，以便这些设备在Linux *** 作系统上可用。一旦加载了设备驱动程序，将被当作Linux内核的一部分运行，并能控制设备的运行。
SCSI (Small Computer System Interface，小型计算机系统接口)是最常使用的I/O设备技术，尤其在企业级服务器环境中。SCSI在 Linux 内核中实现，可通过设备驱动模块来控制SCSI设备。 SCSI包括以下模块类型 ：
1) Upper IeveI drivers(上层驱动程序)。 sd_mod、sr_mod（SCSI-CDROM）、st（SCSI Tape）和sq（SCSI通用设备）等。
2) MiddIe IeveI driver(中层驱动程序) 。如scsi_mod实现了 SCSI 协议和通用SCSI功能。
3) Low IeveI drivers(底层驱动程序) 。提供对每个设备的较低级别访问。底层驱动程序基本上是特定于某一个硬件设备的，可提供给某个设备。
4) Pseudo drive(伪驱动程序) 。如ide-scsi，用于 IDE-SCSI仿真。
通常一个较大的性能影响是文件系统元数据怎样在磁盘上存放 。引入 磁盘条带阵列 (RAID 0、RAID 5和RAID 6)解决这个问题。在一个条带阵列上，磁头在移动到阵列中下一个磁盘之前，单个磁盘上写入的数据称为 CHUNKSIZE ，所有磁盘使用一次它后返回到第一个磁盘。 如果文件系统的布局没有匹配RAID的设计，则有可能会发生一个文件系统元数据块被分散到2个磁盘上，导致对2个磁盘发起请求 。或者 将所有的元数据在一个单独的磁盘上存储，如果该磁盘发生故障则可能导致该磁盘变成热点 。
设计RAID阵列需要考虑以下内容：
1) 文件系统使用的块大小。
2) RAID 阵列使用的CHUNK大小。
3) RAID 阵列中同等磁盘的数量。
块大小 指可以读取/写入到驱动器的最小数据量，对服务器的性能有直接的影响。块的大小由文件系统决定，在联机状态下不能更改，只有重新格式化才能修改。可以使用的块大小有1024B、2048B、4096B，默认为 4096 B。
stride条带 是在一个chunk中文件系统块的数量。如果文件系统块大小为4KB，则chunk大小为64KB，那么stride是64KB/4KB=16块。
stripe-width 是RAID阵列上一个条带中文件系统块的数量。比如 一个3块磁盘的RAID5阵列 。按照定义，在RAID5阵列每个条带中有1个磁盘包含奇偶校验内容。想要得到stripe-width，首先需要知道每个条带中有多少磁盘实际携带了数据块，即3磁盘-1校验磁盘=2数据磁盘。2个磁盘中的stride是chunk中文件系统块的数量。因此能计算 2（磁盘）*16（stride）=32（stripe）。
创建文件系统时可以使用mkfs给定数量：mk2fs -t ext4 -b 4096 -E stripe=16,stripe_width=64 /dev/vda
对于磁盘I/O，Linux提供了cfq, deadline和noop三种调度策略
考虑到硬件配置、实际应用场景（读写比例、顺序还是随机读写）的差异，上面的简单解释对于实际选择没有太大帮助，实际该选择哪个基本还是要实测来验证。不过下面几条说明供参考：
NOOP全称No Operation,中文名称电梯式调度器，该算法实现了最简单的FIFO队列，所有I/O请求大致按照先来后到的顺序进行 *** 作。NOOP实现了一个简单的FIFO队列,它像电梯的工作方式一样对I/O请求进行组织。它是基于先入先出（FIFO）队列概念的 Linux 内核里最简单的I/O 调度器。此调度程序最适合于固态硬盘。
Deadline翻译成中文是截止时间调度器，是对Linus Elevator的一种改进，它避免有些请求太长时间不能被处理。另外可以区分对待读 *** 作和写 *** 作。DEADLINE额外分别为读I/O和写I/O提供了FIFO队列。
Deadline对读写request进行了分类管理，并且在调度处理的过程中读请求具有较高优先级。这主要是因为读请求往往是同步 *** 作，对延迟时间比较敏感，而写 *** 作往往是异步 *** 作，可以尽可能的将相邻访问地址的请求进行合并，但是，合并的效率越高，延迟时间会越长。因此，为了区别对待读写请求类型，deadline采用两条链表对读写请求进行分类管理。但是，引入分类管理之后，在读优先的情况下，写请求如果长时间得到不到调度，会出现饿死的情况，因此，deadline算法考虑了写饿死的情况，从而保证在读优先调度的情况下，写请求不会被饿死。
总体来讲，deadline算法对request进行了优先权控制调度，主要表现在如下几个方面：
CFQ全称Completely Fair Scheduler ，中文名称完全公平调度器，它是现在许多 Linux 发行版的默认调度器，CFQ是内核默认选择的I/O调度器。它将由进程提交的同步请求放到多个进程队列中，然后为每个队列分配时间片以访问磁盘。 对于通用的服务器是最好的选择，CFQ均匀地分布对I/O带宽的访问 。CFQ为每个进程和线程，单独创建一个队列来管理该进程所产生的请求,以此来保证每个进程都能被很好的分配到I/O带宽，I/O调度器每次执行一个进程的4次请求。该算法的特点是按照I/O请求的地址进行排序，而不是按照先来后到的顺序来进行响应。简单来说就是给所有同步进程分配时间片，然后才排队访问磁盘。
多队列无 *** 作I / O调度程序。不对请求进行重新排序，最小的开销。NVME等快速随机I / O设备的理想选择。
这是对最后期限I / O调度程序的改编，但设计用于 多队列设备。一个出色的多面手，CPU开销相当低。
参数 -d 表示，显示设备（磁盘）使用状态；-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位；1 10表示，数据显示每隔1秒刷新一次，共显示10次。
%user：CPU处在用户模式下的时间百分比。
%nice：CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比。
%system：CPU处在系统模式下的时间百分比。
%iowait：CPU等待输入输出完成时间的百分比。
%steal：管理程序维护另一个虚拟处理器时，虚拟CPU的无意识等待时间百分比。
%idle：CPU空闲时间百分比。
disk属性值说明：
rrqm/s: 每秒进行 merge 的读 *** 作数目。即 rmerge/s
wrqm/s: 每秒进行 merge 的写 *** 作数目。即 wmerge/s
r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 rio/s
w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 wio/s
rsec/s: 每秒读扇区数。即 rsect/s
wsec/s: 每秒写扇区数。即 wsect/s
rkB/s: 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。
wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。
avgrq-sz: 平均每次设备I/O *** 作的数据大小 (扇区)。
avgqu-sz: 平均I/O队列长度。
await: 平均每次设备I/O *** 作的等待时间 (毫秒)。
svctm: 平均每次设备I/O *** 作的服务时间 (毫秒)。
%util: 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O *** 作，即被io消耗的cpu百分比
上面看到，磁盘每秒传输次数平均约400；每秒磁盘读取约5MB，写入约1MB。
可以看到磁盘的平均响应时间<5ms，磁盘使用率>80。磁盘响应正常，但是已经很繁忙了(主要是看%util和svctm)。
如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘可能存在瓶颈。 idle小于70% IO压力就较大了，一般读取速度有较多的wait。
同时可以结合vmstat 查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比，高过30%时IO压力高)。
另外 await 的参数也要多和 svctm 来参考。差的过高就一定有 IO 的问题。avgqu-sz 也是个做 IO 调优时需要注意的地方，这个就是直接每次 *** 作的数据的大小，如果次数多，但数据拿的小的话，其实 IO 也会很小。如果数据拿的大，才IO 的数据会高。也可以通过 avgqu-sz × ( r/s or w/s ) = rsec/s or wsec/s。也就是讲，读定速度是这个来决定的。
svctm 一般要小于 await (因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了)，svctm 的大小一般和磁盘性能有关，CPU/内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致 svctm 的增加。await 的大小一般取决于服务时间(svctm) 以及 I/O 队列的长度和 I/O 请求的发出模式。如果 svctm 比较接近 await，说明 I/O 几乎没有等待时间；如果 await 远大于 svctm，说明 I/O 队列太长，应用得到的响应时间变慢，如果响应时间超过了用户可以容许的范围，这时可以考虑更换更快的磁盘，调整内核 elevator 算法，优化应用，或者升级 CPU。
参考资料:
http://blog.csdn.net/gxiaop/article/details/55098842
http://www.orczhou.com/index.php/2010/03/iostat-detail/
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