【恐龍】理解 I/O：隨機與順序
原文翻譯：Understanding I/O: Random vs Sequential
原文使用迴轉壽司對 I/O 做了很有趣的比喻，希望能藉由翻譯這篇文章以及我自己的一點補充讓大家更了解 I/O。
你曾去過迴轉壽司店嗎？
壽司師傅將製作好的壽司放在盤子後擺在運輸帶上，運輸帶圍繞餐廳的坐檯而行，顧客則從運輸帶上挑選想吃的壽司。
如果你稍微遲疑了一下，那你想吃的壽司可能就會超出你能拿到的範圍，你需要再等一圈才能拿到它，而且前提是別人沒拿走它。
現在，我們簡單假設運輸帶上的所有壽司種類皆不同，且每盤壽司走完一圈運輸帶需要 4 分鐘。
今天，你（而且全店只有你）進到了店裡，從菜單上挑選了幾個想吃的壽司，它們落在運輸帶上的各個地方。
你認為它們要花多久的時間才能轉到你的眼前呢？
我們可以任意指定這些壽司在帶上的任何一處，它可能就在你的眼前的帶上，你可以馬上取得；又或者它剛剛才經過了你，需要再等待 4 分鐘的時間。
當你遵循這套隨機規則，也就是從菜單中選擇壽司並在它到達眼前的輸送帶時取走它。你應該已經意識到，你平均等待壽司到你眼前的時間為：最小和最大等待時間的平均，也就是 2 分鐘。如果你挑選了 8 道壽司，你可能需要 16 分鐘才能取完。
Welcome to the disk data diet, I hope you weren’t too hungry ?
現在我們考慮另一種方案，你向師傅訂了 8 道壽司，師傅依序地將 8 道壽司放在輸送帶的某處，所以你需要平均時間 2 分鐘來等第一道壽司，但剩下的 7 道因為依序在後方所以不用等待。在這種方案下，8 道壽司只會花上你 2 分鐘，是不是好多了。
輸送帶就像是磁碟（Hard disk），而我們要吃的壽司就好比正要讀取（Read）的磁碟塊（Block）。
我還沒想清楚要怎麼把朝日啤酒加進這個故事，如果你有想法我會很感謝你。
什麼是磁碟塊（Block）？它是作業系統上的文件系統中用於儲存資料的最小單元。
下一段我們會提到扇區（Sector），扇區指的是磁碟的最小的物理邏輯單元，通常可容納 512 或 4096 bytes。
塊就類似於扇區，但它由文件系統處理。它必須至少是一個至數個扇區，透過將塊定義為多個扇區，作業系統能藉此使用更大的磁碟設備，而不會增加塊的地址數量。
關於如何分配塊的大小，有一些更進階的問題，如碎片化（Fragmentation）等，就不在這邊多介紹了。
隨機 I/O vs 順序 I/O
每次訪問磁碟的一個磁碟塊時，磁臂（Actuator arm）就要移動到正確的軌道（Track）上，這段時間稱為尋找時間（Seek time）。然後盤片（Platter）會旋轉道正確的扇區（Sector）上，這段時間則稱為旋轉延遲（Rotational latency）。
再更簡單地說明一下：
磁碟系統（Disk System）由多片磁碟（Disk）所組成，通常一片磁碟的雙面都能儲存資料（除了最上和最下面以外）；每片磁碟由多條軌道（Track）組成；而每條軌道又可劃分成多個扇區（Sector）。
再來是磁碟存取時間（Disk Access Time）：
- 尋找時間（Seek time）：尋找軌道（Track）的時間
- 旋轉延遲（Rotational latency）：尋找扇區的（Sector）時間
- 傳輸時間（Transfer time）：資料到記憶體之間的傳輸時間
下面這張圖很好地解釋了一個磁碟的訪問動作：
不難看出，整個訪問的時間取決於磁頭的初始位置，還有需要訪問的扇區位置，如果扇區剛好在磁頭下方，則無需等待；如果剛剛經過磁頭，就必須等上一周期的時間。
就像迴轉壽司的兩個例子，當我們要訪問的下一個磁碟塊隨機位在磁碟某處，訪問它同樣會有尋找時間與旋轉延遲，這種 I/O 稱做隨機 I/O（Random I/O）；如果下個訪問的磁碟塊正好位在現在這個磁碟塊的後方，不需等待，這種 I/O 則稱作順序 I/O（Sequential I/O）。
儲存的基本特徵
在原作者之前的文章中，描述了儲存的基本特徵：
Latency, IOPS and Bandwidth (or Throughput)
延遲（Latency）表示一個封包從來源端送出後，到目的端接收到這個封包，中間所花的時間。在儲存系統的資料中，它通常表示單個 I/O 的平均值，磁碟的延遲通常以毫秒為單位，快閃（Flash）則常以微秒表示。
IOPS 是每秒 I/O 數的簡稱，表示一秒內讀寫的次數，我們能用 IOPS 來描述一個資料庫的 I/O 操作量，或者用來表示儲存系統的最大性能。
吞吐量（Throughput）表示傳輸媒介的實際值，可能受到延遲（Latency）、協議（Protocol）等原因影響，以 IOPS（MB/sec 或 GB/sec）作為單位。
頻寬（Bandwidth）則表示傳輸媒介的所能達到的理論最大吞吐量（Throughput），同樣以 IOPS 作為單位。
在現實世界中，這些特徵是相互權衡的。
儘管沒有嚴格的數學定義，但儲存系統的延遲會隨著它變得繁忙而上升。我們能通過 IOPS 或吞吐量測量系統的繁忙程度，但吞吐量受到了磁碟塊大小的影響。我們可以說延遲與吞吐量成正比，更準確地說，系統實際上的延遲通常隨著接近飽和點而呈現指數增長。
Latency ∝ IOPS
但要注意上圖表示的響應時間（Response time）不應該與延遲（Latency）混淆，延遲是衡量系統中的時間延遲（Time delay）的度量。這兩個術語隨著 I/O 等待時間（I/O wait time）的變化不應被互相混淆使用。
如果你的資料庫需要從磁碟讀取塊，那麼該操作整個完成的時間就是響應時間。
延遲一詞則有更精確及更窄的定義。它表示設備準備開始讀取塊時所需要的時間，不包括完成讀取所需的時間。這磁碟中，它包括尋找時間以及旋轉延遲，兩者都是機械過程（因此很慢）。
如果你的用戶 session 在磁碟操作之後等待該 I/O，在進程繼續（阻塞 blocking）一直到進行 I/O 操作的時間被稱做 I/O 等待時間。
I/O wait is the total time that working processes are blocked, waiting for the I/O operation to complete.
大小事項
Throughput = IOPS x I/O size
現在該考慮 I/O 大小了。何謂 I/O 大小呢，如果 1 秒中讀取 1 個隨機塊（簡化問題），那 IOPS 就是 1，I/O 大小也是 1，吞吐量就是每秒 1 塊。
如果是連續讀取 8 個連續塊，那此時 IOPS 仍為 1，但 I/O 大小為 8，所以吞吐量為每秒 8 塊。順序 I/O 支持遞增式的吞吐量，每增加 I/O 資料塊的數量就能得到吞吐量的提升，IOPS 則維持不變。
你能從這個範例看到順序 I/O 在磁碟系統上的優勢。但如果增加 IOPS 的數量會怎麼樣？
延遲會降低磁碟性能
如果你需要更多的 IOPS，你要怎麼做？使用磁碟系統，你只有一個選擇：增加更多的磁碟。
另一方面，如果你能按順序執行 I/O，則可以降低 IOPS 的要求並提高吞吐量，從而允許磁碟系統提供更多資料。
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