我使用如下的命令做了一个测试 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 只释放了pagecache，发现大量的空间被释放 [image.png] 这就很明显，只是pagecache...Dirty: 1796 kB ... dirty使用量很小，所以我判断，pagecache巨大无比只是大量的读操作引发的。...### 可调节的参数 手动强制释放echo 1 > /proc/sys/vm/drop_cachesvm.pagecache_limit_async = 0 vm.pagecache_limit_ignore_dirty...= 1 vm.pagecache_limit_ratio = 0 vm.pagecache_limit_reclaim_ratio = 0可以通过vm.pagecache_limit_ratio和vm.pagecache_limit_reclaim_ratio...来进行限制sysctl -w vm.pagecache="40" echo vm.min_free_kbytes=1024 >> /etc/sysctl.conf当然，如果是其他情况，比如是写文件导致的
这就很明显，只是pagecache占用的很多的内存。 文件的操作无非读写 cat /proc/meminfo ......Dirty: 1796 kB ... dirty使用量很小，所以我判断，pagecache巨大无比只是大量的读操作引发的。...= 0 #0 同步方式回收pagecache，回收比较精确，有系统开销；1 异步方式回收，回收不精确，系统开销小 vm.pagecache_limit_ignore_dirty = 1 #是否忽略脏页...vm.pagecache_limit_ratio = 0 #0-100 pagecache的总大小所占总内存的百分比 vm.pagecache_limit_reclaim_ratio = 0 #避免多次回收...，拉长的比例，默认建议比上个参数多2% 可以通过vm.pagecache_limit_ratio和vm.pagecache_limit_reclaim_ratio来进行限制 老的内核 sysctl -w
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PageCache PageCache是系统级别的缓存，它把尽可能多的空闲内存当作磁盘缓存使用来进一步提高IO效率，同时当其他进程申请内存，回收PageCache的代价也很小。...当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache，同时标记Page属性为Dirty。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。...PageCache同时可以避免在JVM内部缓存数据，避免不必要的GC、以及内存空间占用。...PageCache中的数据会被内核中的处理线程采用同步或异步的方式写回到磁盘。...Consumer消费消息时，会先从PageCache获取消息，获取不到才回去磁盘读取，并且会预读出一些相邻的块放入PageCache，以方便下一次读取 如果Kafka producer的生产速率与consumer
今天就借此和大家探讨下，kafka高吞吐性能的核心之一---PageCache。...，全部由系统接管完成 3.kafka 数据读写 3.1.读写接力 Linux系统会把还没应用程序申请走的内存挪给PageCache使用，此时，当写入数据时，会先写入PageCache中，并标记为dirty...读取数据时，会先再PageCache中查询，如果有就快速返回，没有才会去磁盘读取回写到PageCache中。...因此，一般情况，只要生产和消费速率相差不是很远，数据读写都会发生在PageCache中，没有磁盘操作。...这比起自己在内存中再维护一份消息数据提供读写，既不会浪费内存，又不用考虑GC，即便kafka应用重启了，数据也还在PageCache中，可以快速读取恢复。
进行断电操作，同样能验证pagecache会丢失数据的特点。...不在，在pagecache，因为还没有做刷入的操作。 按回车键，继续往下执行： ? 说明seek完了，再来看一下out.txt： ?...直接IO是忽略linux的pagecache的。它是交给了程序自己开辟一个字节数组当作pagecache，但是仍需要动用代码逻辑来维护一致性/dirty等一系列复杂问题。...稍微总结一下 PageCache是内核维护的中间层，其使用内存、延时时间等可以进行配置，并且有数据淘汰，也会丢失数据。...mmap写入数据会直接到达pagecache，不需要系统调用，没有用户态内核态的切换，但是依然会丢数据。
我们可以认为 filechannel.write 写入 PageCache 便是完成了落盘操作，但实际上，操作系统最终帮我们完成了 PageCache 到磁盘的最终写入，理解了这个概念，你就应该能够理解...OS 的 PageCache机制 PageCache是OS对文件的缓存，用于加速对文件的读写。...一般来说，程序对文件进行顺序读写的速度几乎接近于内存的读写访问，这里的主要原因就是在于OS使用PageCache机制对读写访问操作进行了性能优化，将一部分的内存用作PageCache 1、对于数据文件的读取...对于文件的顺序读写操作来说，读和写的区域都在OS的PageCache内，此时读写性能接近于内存。...PageCache机制也不是完全无缺点的，当遇到OS进行脏页回写，内存回收，内存swap等情况时，就会引起较大的消息读写延迟。
因此，pageCache被用作缓存最近访问的数据。可以将pageCache看作是Redis，而磁盘则类似于MySQL。...和 Redis 类似， PageCache 的工作原理也是一样的。在进程需要访问数据时，它会首先检查 PageCache 是否已经存储了所需的数据。...把其他热点数据也弄没了，所以pageCache也有这样的一个问题，一是大文件抢占了pageCache的内存大小，这样做会导致其他热点数据无法存储在pageCache缓冲区中，从而降低磁盘的读写性能。...我们发现在这个过程中，并没有涉及到将数据拷贝到pageCache中，因此使用异步方式绕开了pageCache。...正如前面所提到的，对于大文件的传输，不应该使用PageCache，因为这可能会导致PageCache被大文件占据，从而使得"热点"小文件无法充分利用PageCache的优势。
代码@1：Os PageCache busy，判断操作系统PageCache是否繁忙，如果忙，则返回true。想必看到这里大家肯定与我一样好奇，RocketMQ是如何判断pageCache是否繁忙呢？...通常有如下两种方式进行读写： 第一种，Mmap+PageCache的方式，读写消息都走的是pageCache，这样子读写都在pagecache里面不可避免会有锁的问题，在并发的读写操作情况下，会出现缺页中断降低...在不开启transientStorePoolEnable机制时，如果Broker PageCache繁忙时则抛出上述错误，判断PageCache繁忙的依据就是向PageCache追加消息时，如果持有锁的时间超过...修改上述参数，都不可取，原因是出现system busy、broker busy这个错误，其本质是系统的PageCache繁忙，通俗一点讲就是向PageCache追加消息时，单个消息发送占用的时间超过1s...方案缺点： 会增加数据丢失的可能性，如果Broker JVM进程异常退出，提交到PageCache中的消息是不会丢失的，但存在堆外内存(DirectByteBuffer)中但还未提交到PageCache
PageCache是什么？ 在我们上面一直提到一个内核缓冲区，该内核缓冲区就是PageCache（磁盘高速缓存）。 PageCache的优点？...PageCache存在于内存中，读写内存速度远远快于读写磁盘速度 根据程序局部性规则，刚刚访问的数据在短时间内被访问的概率很高，因此PageCache缓存了最近被访问的数据，当读磁盘数据时，优先在PageCache...-64kb的内容也读取到PageCache，这样对于读取后续的数据成本就会变低 PageCache的缺点？...PageCache如果长时间被大文件占据，热点的小文件就无法使用到PageCache 所以针对大文件的传输，不应该使用零拷贝技术。 如何解决大文件传输问题？ 异步IO + 直接IO。...，绕开PageCache的IO也可以成为直接IO。
利用PageCache加速消息读写 在 Kafka 中，它会利用 PageCache 加速消息读写。PageCache 是现代操作系统都具有的一项基本特性。...PageCache 中，然后应用程序再从PageCache 中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。...用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操作系统并不会立刻就清除这个PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些 PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理掉一部分...PageCache。...这个过程中，数据实际上做了 2 次或者 3 次复制： 从文件复制数据到 PageCache 中，如果命中 PageCache，这一步可以省掉； 从 PageCache 复制到应用程序的内存空间中，也就是我们可以操作的对象所在的内存
PageCache加速消息读写 PageCache是os在内存中给磁盘的文件建立的缓存。...应用程序在写入文件时，操作系统会先把数据写入到内存中的PageCache，再一批批写到磁盘。 读取文件的时候，也是从PageCache中来读取数据，这时候会出现两种可能情况。...PageCache中，然后应用程序再从PageCache中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。...应用程序使用完某块PageCache后，os并不会立刻清除该PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理部分PageCache。...清理的策略一般是LRU或它的变种算法：优先保留最近一段时间最常使用的那些PageCache。 Kafka在读写消息文件的时候，充分利用了PageCache的特性。
在传输大文件（GB 级别的文件）的时候，PageCache 会不起作用，那就白白浪费 DMA 多做的一次数据拷贝，造成性能的降低，即使使用了 PageCache 的零拷贝也会损失性能。...由于文件太大，可能某些部分的文件数据被再次访问的概率比较低，这样就会带来 2 个问题： PageCache 由于长时间被大文件占据，其他「热点」的小文件可能就无法充分使用到 PageCache，于是这样磁盘读写的性能就会下降了...； PageCache 中的大文件数据，由于没有享受到缓存带来的好处，但却耗费 DMA 多拷贝到 PageCache 一次； 所以，针对大文件的传输，不应该使用 PageCache，也就是说不应该使用零拷贝技术...，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，这样在高并发的环境下，会带来严重的性能问题。
由于零拷贝使用了 PageCache 技术，可以使得零拷贝进一步提升了性能，我们接下来看看 PageCache 是如何做到这一点的。...所以，读磁盘数据的时候，优先在 PageCache 找，如果数据存在则可以直接返回；如果没有，则从磁盘中读取，然后缓存 PageCache 中。...； PageCache 中的大文件数据，由于没有享受到缓存带来的好处，但却耗费 DMA 多拷贝到 PageCache 一次； 所以，针对大文件的传输，不应该使用 PageCache，也就是说不应该使用零拷贝技术...，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，这样在高并发的环境下，会带来严重的性能问题。...前面也提到，大文件的传输不应该使用 PageCache，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache。
2.使用操作系统的PageCach缓存消息，减少磁盘IO在 Kafka 中，它会利用 PageCache 加速消息读写。PageCache 是现代操作系统都具有的一项基本特性。...通俗地说，PageCache 就是操作系统在内存中给磁盘上的文件建立的缓存。应用程序在写入文件的时候，操作系统会先把数据写入到内存中的 PageCache，然后再一批一批地写到磁盘上。...读取文件的时候，也是从 PageCache 中来读取数据。Kafka 在读写消息文件的时候，充分利用了 PageCache 的特性。...一般来说，消息刚刚写入到服务端就会被消费，按照 LRU 的“优先清除最近最少使用的页”这种策略，读取的时候，对于这种刚刚写入的 PageCache，命中的几率会非常高。...这个过程中，数据实际上做了 2 次或者 3 次复制：从文件复制数据到 PageCache 中，如果命中 PageCache，这一步可以省掉；从 PageCache 复制到应用程序的内存空间中，也就是我们可以操作的对象所在的内存
进一步分析如下： ES 节点内存主要是被 JVM 以及 PageCache 内存占用 Jvm 内存是被 java 独占，该部分内存是不会被回收 PageCache 内存由操作系统维护，该部分内存是可以被回收的...PageCache 回收问题上。...针对 PageCache 回收问题，首先我们先明确什么因素导致 PageCache 不能及时回收，其中 MMap 就可能导致 PageCache 不能正常回收，原因是 MMap 后应用程序会引用到这部分内存...采用 NIO 方式访问文件，PageCache 内存只被操作系统维护，则内核可以及时回收 PageCache 以保证足够的内存使用，这样就解决了内存不足问题，进而解决 CPU 抖动问题，从而提高读写成功率...占了一半的物理内存，其中 JVM 和 PageCache 分布在不同的 NODE 上），这就意味着我们可以只优化 PageCache 间的内存碎片，这样就可以满足我们需求；对应优化流程如下： ?
Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，针对因PageCache互相污染，进而引发PageCache竞争导致实时作业被延迟作业影响的痛点，美团基于SSD自研了Kafka的应用层缓存架构...当PageCache空间不足时，会按照LRU策略开始淘汰数据，此时延迟消费的Consumer读取到的数据会替换PageCache中实时的缓存数据。...后续当实时消费请求到达时，由于PageCache中的数据已被替换掉，会产生预期外的磁盘读取。这样会导致两个后果： 消费能力充足的Consumer消费时会失去PageCache的性能红利。...PageCache分配情况下，PageCache最大可缓存数据时间跨度为80*1024/170/60 = 8min，可见当前Kafka服务整体对延迟消费作业的容忍性极低。...解决方案 为什么选择SSD 根据上述原因分析可知，解决目前痛点可从以下两个方向来考虑： 消除实时消费与延迟消费间的PageCache竞争，如：让延迟消费作业读取的数据不回写PageCache，或增大PageCache
内存由操作系统维护，该部分内存是可以被回收的正常情况下，如果系统内存不足，则内核通过回收PageCache的内存即可提供足够的空闲内存，即不会内存不足的情况；反过来说，当前出现内存不足，则说明PageCache...未被正常回收，于是针对内存优化则聚焦到PageCache回收问题上。...针对PageCache回收问题，首先我们先明确什么因素导致PageCache不能及时回收，其中MMap就可能导致PageCache不能正常回收，原因是MMap后应用程序会引用到这部分内存，则内核在回收内存时会忽略这部分内存...方式读取文件，对应内存关联关系如下：图片采用NIO方式访问文件，PageCache内存只被操作系统维护，则内核可以及时回收PageCache以保证足够的内存使用，这样就解决了内存不足问题，进而解决CPU...，其中JVM和PageCache分布在不同的NODE上），这就意味着我们可以只优化PageCache间的内存碎片，这样就可以满足我们需求；对应优化流程如下：图片具体分为两个步骤：1、释放内存：释放PageCache
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