准备知识
Buffer 和Cache 的设计目的，是为了提升系统的 I/O 性能。它们利用内存，充当起慢速磁盘与快速
CPU 之间的桥梁，可以加速 I/O 的访问速度
buffers是内核缓存区用到的内存，对应的是/pro/meminfo中的buffers值
cache是内核页缓存和Slab用到的内存，对应的是/proc/meminfo中的cached和SReclaimable的和
Buffer 和 Cache 分别缓存的是对磁盘和文件系统的读写数据。
缓存命中率
直接通过缓存获取数据的请求次数，占所有数据请求次数的百分比 ,命中率越高，表示使用缓存带来的收益越高，应用程序的性能也就越好。
工具
cachestat 提供了整个操作系统缓存的读写命中情况。
cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况
这两个工具都是 bcc 软件包的一部分，它们基于 Linux 内核的 eBPF（extended Berkeley Packet Filters）机制，来跟踪内核中管理的缓存，并输出缓存的使用和命中情况
ubuntu 安装bcc-tools
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD
echo "deb https://repo.iovisor.org/apt/xenial xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)
手动配置bcc软件包到PATH
$ export PATH=$PATH:/usr/share/bcc/tools
查看缓存命中率
cachestat
root@ubuntu:apt# cachestat 1 3
HITS MISSES DIRTIES HITRATIO BUFFERS_MB CACHED_MB
0 0 0 0.00% 108 818
0 0 0 0.00% 108 818
0 0 0 0.00% 108 818
root@ubuntu:apt#
我得这个版本没有显示总的io数
TOTAL ，表示总的 I/O 次数；
MISSES ，表示缓存未命中的次数；
HITS ，表示缓存命中的次数；
DIRTIES， 表示新增到缓存中的脏页数；
BUFFERS_MB 表示 Buffers 的大小，以 MB 为单位；
CACHED_MB 表示 Cache 的大小，以 MB 为单位。
cachetop
输出跟 top 类似，默认按照缓存的命中次数（HITS）排序，展示了每个进程的缓存命中情况。具体到每一个指标，这里的 HITS、MISSES 和 DIRTIES ，跟 cachestat 里的含义一样，分别代表间隔时间内的缓存命中次数、未命中次数以及新增到缓存中的脏页数。而 READ_HIT 和 WRITE_HIT ，分别表示读和写的缓存命中率
指定文件的缓存大小
需要使用 pcstat 这个工具，来查看文件在内存中的缓存大小以及缓存比例 ，pcstat 是一个基于 Go 语言开发的工具，所以安装它之前，应该安装 Go 语言 ：
sudo apt-get install golang
安装完 Go 语言，再运行下面的命令安装 pcstat：
$ export GOPATH=~/go
$ export PATH=~/go/bin:$PATH
#最好环境变量的配置写进 .bashrc中，不然重启后失效
$ go get golang.org/x/sys/unix
$ go get github.com/tobert/pcstat/pcstat
多数情况下会被墙，采用以下方法安装
root@ubuntu:src# mkdir -p golang.org/x
root@ubuntu:src# cd golang.org/x
root@ubuntu:x# git clone https://github.com/golang/sys.git
Cloning into 'sys'...
remote: Enumerating objects: 155, done.
remote: Counting objects: 100% (155/155), done.
remote: Compressing objects: 100% (101/101), done.
remote: Total 8244 (delta 101), reused 85 (delta 54), pack-reused 8089
Receiving objects: 100% (8244/8244), 6.64 MiB | 148.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (7057/7057), done.
root@ubuntu:x# go get github.com/tobert/pcstat/pcstat
安装后可查看文件的缓存情况：
root@ubuntu:x# pcstat /bin/ls
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name | Size (bytes) | Pages | Cached | Percent |
|---------+----------------+------------+-----------+---------|
| /bin/ls | 133792 | 33 | 33 | 100.000 |
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
这个输出中，Cached 就是 /bin/ls 在缓存中的大小，而 Percent 则是缓存的百分比。看到它们都是 33，这说明 /bin/ls 占用缓存的33%
案例
机器配置：2 CPU，8GB 内存。
预先按照上面的步骤安装 bcc 和 pcstat 软件包，并把这些工具的安装路径添加到到PATH 环境变量中。
预先安装 Docker 软件包，比如 apt-get install docker.io
案例1
1，使用 dd 命令生成一个临时文件，用于后面的文件读取测试：
# 生成一个 512MB 的临时文件
$ dd if=/dev/sda1 of=file bs=1M count=512
# 清理缓存
$ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
使用pcstat查看file的缓存
root@ubuntu:cache_test# pcstat file
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name | Size (bytes) | Pages | Cached | Percent |
|-------+----------------+------------+-----------+---------|
| file | 536870912 | 131072 | 0 | 000.000 |
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
root@ubuntu:cache_test#
运行 cachetop 命令： cachetop 5
然后读这个文件，写道/dev/null中
root@ubuntu:cache_test# dd if=file of=/dev/null bs=1M
512+0 records in
512+0 records out
536870912 bytes (537 MB, 512 MiB) copied, 0.405824 s, 1.3 GB/s
查看该进程的缓存命中率
查看结果并不是所有的读都落到了磁盘上，事实上读请求的缓存命中率只有 50% 。
dd命令前清理了缓存，为什么缓存命中率是百分之49.8呢？（都已经没有缓存了，按理说是0）
因为预读
对于文件请求，Linux内核提供了预读策略，比要求长度多读一些，存储在page cache里，后续读是顺序的，马上可以利用page cache的数据返回，不必再次读硬盘。对于硬盘这种慢速设备而言，利用缓存数据大大提升I/O效率。
再次执行刚才的 dd 命令：
root@ubuntu:cache_test# dd if=file of=/dev/null bs=1M
512+0 records in
512+0 records out
536870912 bytes (537 MB, 512 MiB) copied, 0.0814252 s, 6.6 GB/s
root@ubuntu:cache_test#
这次的读的缓存命中率是 100.0%，也就是说这次的 dd 命令全部命中了缓存，所以才会看到那么高的性能。
再次执行 pcstat 查看文件 file 的缓存情况：
root@ubuntu:cache_test# pcstat file
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name | Size (bytes) | Pages | Cached | Percent |
|-------+----------------+------------+-----------+---------|
| file | 536870912 | 131072 | 131072 | 100.000 |
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
从 pcstat 的结果你可以发现，测试文件 file 已经被全部缓存了起来
$color{red}{注意：dd 当成测试文件系统性能的工具，由于缓存的存在，就会导致测试结果严重失真 }$
案例2
文件读写的案例
每秒从磁盘分区 /dev/sda1 中读取 32MB 的数据，并打印出读取数据花费的时间。
此案例被打包为一个docker镜像，提供了下面两个选项，你可以根据系统配置，自行调整磁盘分区的路径以及 I/O 的大小 ：
-d 选项，设置要读取的磁盘或分区路径，默认是查找前缀为 /dev/sd 或者 /dev/xvd 的磁盘。
-s 选项，设置每次读取的数据量大小，单位为字节，默认为 33554432（也就是32MB）
1，开启一个终端执行cachetop 命令：
# 每隔 5 秒刷新一次数据
$ cachetop 5
2,开启一个终端，运行docker
docker run --privileged --name=app02 -itd feisky/app:io-direct /app -d /dev/sdb -s 33554432
3，查看日志输出
$ docker logs app
Reading data from disk /dev/sdb1 with buffer size 33554432
Time used: 0.929935 s to read 33554432 bytes
Time used: 0.949625 s to read 33554432 bytes
从这里你可以看到，每读取 32 MB 的数据，就需要花 0.9 秒。 查看cachetop输出，app的缓存命中率是100%
16:39:18 Buffers MB: 73 / Cached MB: 281 / Sort: HITS / Order: ascending
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
21881 root app 1024 0 0 100.0% 0.0%
HITS 代表缓存的命中次数 ,内存以页为单位进行管理，而每个页的大小是 4KB。所以，在 5 秒的时间间隔里，命中的缓存为 1024*4K/1024 = 4MB，再除以 5 秒，可以得到每秒读的缓存是0.8MB，显然跟案例应用的 32 MB/s 相差太多
从结果可以看出，没有充分利用系统缓存。系统调用设置直接 I/O 的标志，可以绕过系统缓存
使用strace 分析
# strace -p $(pgrep app)
strace: Process 4988 attached
restart_syscall(<... resuming interrupted nanosleep ...>) = 0
openat(AT_FDCWD, "/dev/sdb1", O_RDONLY|O_DIRECT) = 4
mmap(NULL, 33558528, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f448d2
read(4, "8vq213314264u3734336K22425@37112522262252q221
030225bD25226
write(1, "Time used: 0.948897 s to read 33"..., 45) = 45
close(4) = 0
从 strace 的结果可以看到，案例应用调用了 openat 来打开磁盘分区 /dev/sdb1，并且传入的参数为 O_RDONLY|O_DIRECT（中间的竖线表示或）。O_RDONLY 表示以只读方式打开，而 O_DIRECT 则表示以直接读取的方式打开，这会绕过系统的缓存,查看源代码，过真如此
总结
Buffers 和 Cache 可以极大提升系统的 I/O 性能。通常，我们用缓存命中率，来衡量缓存的使用效率。命中率越高，表示缓存被利用得越充分，应用程序的性能也就越好。
可以用achestat 和 cachetop 这两个工具，观察系统和进程的缓存命中情况。其中
cachestat 提供了整个系统缓存的读写命中情况。
cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况
Buffers 和 Cache 都是操作系统来管理的，应用程序并不能直接控制这些缓存的内容和生命周期。所以，在应用程序开发中，一般要用专门的缓存组件，来进一步提升性能。