关于bio

cs模型

 

String类关于字节的构造方法

 

客户端socket实现

 

 

服务器实现

服务器端用serversocketaccept方法获取连接的客户端的socket用客户端socket中的输入输出流方法来读取和发送

 

 

 

只从客户端上传数据到服务器端

客户端实现

 

服务器端实现(节点流写出时不用判断)

 

注意:

此时上面的系统有问题,因为

1、服务器调用accept方法后会一直等待客户端传输,相当于陷入阻塞

2、服务器调用read方法后因为不知道客户端什么时候会发送数据所以此时服务器不会向下运行,会继续等待当前客户端传输信息,陷入阻塞状态。同理,客户端socket输入流read的循环因为收不到信息也不会停止,同样陷入阻塞状态

解决办法:

在客户端输出流完成之后调用shutdownOutput

 

可以优化的点:

1、我们上传时,服务器把数据放在名称固定为1.jpg的位置,这样如果上传多个文件会互相覆盖。

2、服务器只有一个accept方法,只能获取一个客户端的socket,不能连续多次上传。

把整个代码循环起来,服务器不关闭

3、如果有多个客户端同时上传,会发生阻塞。这时可以使用多线程,来一个客户端开辟一个新线程。

这种方法的网络IO就是BIO

把后面整个代码放进run方法中。

 

缺点很明显,随着客户端连接的增加,线程数越来越多,内存占用加大,上下文切换占用资源

 

4、把上面的线程改用线程池,不单独新开一个线程

优点:节省线程资源,避免频繁上下文切换

缺点每个线程必须要等待连接的客户端断开后才能处理别的连接,不能主动控制,因为socket输入流有阻塞现象,所以在等待客户端发信息的阻塞时间内也不能处理其他客户端

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
<think>我们正在讨论Linux内核中块设备层的处理流程,特别是BIO如何经过多队列和I/O调度器最终转换为UPIU(UFS协议信息单元)。根据之前的流程图和讨论,我们需要深入介绍BIO的结构、多队列架构如何工作、I/O调度器的作用,以及最终如何转换成UPIU。同时,结合用户提供的引用,特别是引用[1]中关于BIO的定义(bio描述了文件系统中哪些block需要读到内存的哪些page,以及block到page的映射关系),引用[2]中关于内核存储子系统的目录结构,以及引用[3]中提到的函数调用流程。 我们将按照以下结构组织回答: 1. BIO(块I/O)结构介绍:解释BIO在内核中的表示和作用。 2. 多队列架构(Multi-Queue)如何解决锁竞争问题:结合引用[2]中的多队列目录和文件,说明多队列如何通过每个CPU核心的队列减少锁竞争。 3. I/O调度器层的作用:重点介绍BFQ调度器(引用[3]中提到的bfq_insert_requests等函数)的工作流程,以及与其他调度器(如deadline)的对比。 4. UPIU转换过程:描述BIO如何经过驱动层转换成UPIU,包括关键的数据结构和函数。 5. 流程图:用mermaid流程图展示整个流程,突出多队列和I/O调度器。 同时,我们将生成相关问题。 注意:数学表达式和公式要按照要求使用$...$或$$...$$格式。由于内容主要是技术描述,数学公式可能较少,但涉及算法复杂度或性能指标时可以使用。 开始回答: </think>### Linux块设备层:BIO到UPIU的转换流程详解 #### 1. **BIO结构解析** BIO(Block I/O)是Linux内核处理块设备I/O的核心数据结构,描述文件系统块与内存页的映射关系[^1]: $$ \text{BIO} = \{ \text{设备标识}, \text{起始扇区}, \text{操作类型}, \text{内存页链表} \} $$ - **关键字段**: - `bi_sector`:起始扇区号(LBA) - `bi_io_vec`:内存页描述符链表(`struct page`数组) - `bi_bdev`:目标块设备指针 - **作用**:封装文件系统解析出的块操作(如读取inode table或block bitmap) #### 2. **多队列架构与锁优化** ```mermaid graph LR A[单请求队列]-->|全局锁q->queue_lock| B(CPU竞争) B-->C[性能瓶颈] D[多队列]-->|每个CPU独立队列| E[并行处理] E-->|blk_mq_alloc_disk| F[队列0..N] F-->|无锁设计| G[高吞吐] ``` - **解决锁竞争**: - 传统单队列依赖`q->queue_lock`全局锁,导致CPU自旋等待 - 多队列(`blk-mq`)通过**CPU亲和性**为每个核心分配独立硬件队列(`hctx`) - 关键函数:`blk_mq_make_request()`实现无锁分发[^2] #### 3. **I/O调度器工作流** 调度器位于多队列层之后,以BFQ为例: ```c // 核心函数调用链 submit_bio() → generic_make_request() → blk_mq_make_request() → blk_mq_sched_insert_request() → bfq_insert_requests() [^3] ``` - **BFQ vs Deadline**: | 特性 | BFQ调度器 | Deadline调度器 | |--------------------|------------------------------|-------------------------| | **公平性** | 基于时间片分配带宽 | 仅避免饥饿 | | **延迟敏感型负载** | 优化交互响应(如数据库) | 一般优化 | | **算法复杂度** | $O(log N)$(红黑树维护队列) | $O(1)$(FIFO+截止队列) | #### 4. **UPIU转换过程** 驱动层将SCSI命令转为UPIU协议单元: ```mermaid graph TB A[BIO]-->|blk_mq| B(request) B-->|scsi_init_io| C[scsi_cmnd] C-->|ufshcd_queuecommand| D{UPIU构建} D-->E[UTP_TRANSACTION_SPECIFIC_FIELD] D-->F[COMMAND_TYPE=SCSI] D-->G[CDB字段拷贝] ``` - **UPIU关键字段**: - **Header**:事务类型(SCSI/命令/响应) - **CDB**:16字节SCSI命令描述块 - **Data Seg**:数据段描述符(SG列表) - **Response**:操作状态码(如`SAM_STAT_GOOD`) #### 5. **完整转换流程图** ```mermaid graph TD subgraph 用户空间 FS[文件系统] -->|创建| BIO end subgraph 内核块层 BIO --> MQ[多队列分配器] MQ -->|CPU亲和| Q0[队列0] MQ -->|CPU亲和| Q1[队列1] Q0 --> S0[BFQ调度器] Q1 --> S1[Deadline调度器] S0 -->|合并/排序| R0[request] S1 -->|截止检查| R1[request] end subgraph UFS驱动 R0 --> D[scsi_to_ufs] R1 --> D D --> U[UPIU封装] U -->|DMA| H[UFS硬件] end ``` ### 验证I/O调度器效果的方法 1. **基准测试工具**: ```bash fio --name=test --ioengine=libaio --rw=randread --bs=4k --numjobs=4 \ --runtime=60 --time_based --group_reporting ``` 2. **监控指标**: - 吞吐量(`MB/s`) - IOPS($ \frac{\text{I/O操作数}}{\text{秒}} $) - 延迟分布(`iostat -xmd 1`)
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