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　　如何让IO并发应对不同的场景有什么讲究

　　如何让IO并发，什么场景必须并发，什么场景不必须?这里就很有讲究了。并发的例子很简单，去银行办业务，总会遇到某些窗口关闭不办业务，此时你肯定会想，如果所有窗口都打开该多好，就是这个道理。IO请求排队中，如果底层就那么几块硬盘，性能就上不来。

　　但是，更容易被忽略的一个问题，就是如果某个人要办理的业务把多个窗口都给占了，此时窗口再多也无济于事。如果某个IO请求需要所有磁盘一起为其读写数据，那么其他IO只能等待。

　　什么场景下需要并发执行?比如电商平台，100万人同时购买商品，如果系统不能并发，假设每笔购买请求需要1ms执行完毕，那么第100万个人点击购买按钮之后，要等待一百万毫秒也就是一千秒，大概10分钟，才能被执行，这显然不可接受，所以电商平台的系统都是大量机器并发执行。对于这种要求高并发、低时延的场景，磁盘IO也必须并发才能提升性能。

　　保证并发最好的做法就是让一个IO只占用一个盘而不是多个盘。对于机械磁盘，每块盘同一时刻只能执行一个IO，这一点与SSD显著不同，后者同一个时刻可以执行多个IO。同样的事情，CPU执行指令也是如此，能够同一个时刻执行多个指令的成为超标量执行。

　　所以，在并发场景下的条带深度调节方式，自然你也就明白了。如下图所示。IO size要小于条带深度，或者说，条带深度要设置成大于等于IO size。

　　值得一提的是，条带深度不能设置的过大，最好的情况是让其等于IO size。如下图所示，过大的话，由于IO访问的局部性，反而导致多个IO冲突在一个盘上，并发几率显著降低。

　　条带深度，条带宽度，chunck/block/slice/extent，这些概念到底都啥玩意。IO size又怎么获取?一般来讲条带深度就是一个条带在一块盘上所占的空间，条带深度乘以磁盘数量=条带宽度。至于chunck，slide之流，都是厂商故弄玄虚出来的让人略感高大上的词，蒙人的，至于厂商怎么定义的，看手册。IO Size要么根据经验，比如Oracle访问数据文件为8K IO居多;要么看存储系统给出的监控报告，比如4K的IO一段时间内占了80%，则可以将条带深度调节为4K。

　　LVM条带化就并发了么?幼稚!如果条带化到位于同一个Raid组的多个PV上，条带化是没用的，反而还会降低并发度。所以，只有条带化到位于不同raid组的PV之间时，相当于做了个raid50/60，此时才会提升性能。如下图所示。

　　最后，这个世界的底层，真的可以并行么?也就是同一个时刻，多件事情真的会同时发生么?JAVA培训班感觉底层也并非真的并发，而是像CPU执行线程一样，是时分复用的。据此，java培训机构有个推测，因为运动也不能同时进行，所以，想一个方向运动到光速之后，系统内其他方向的运动分量全部被耗尽，体现为时间静止。如果你写了一个程序，进行软计时，而另一个程序写成一个死循环，你就会发现软计时程序计时变慢。有兴趣可以阅读该文，在这种浮躁的背景之下，也应该静下来思考思考了。

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