在檔案系統的工作原理篇中，我曾經介紹了阻塞、非阻塞 i/o 以及同步、非同步 i/o 的含義，這裡我們再簡單回顧一下。
首先我們來看阻塞和非阻塞 i/o。根據應用程式是否阻塞自身執行，可以把 i/o 分為阻塞i/o 和非阻塞 i/o。
再來看同步 i/o 和非同步 i/o。根據 i/o 響應的通知方式的不同，可以把檔案 i/o 分為同步i/o 和非同步 i/o。
你可以看出，阻塞 / 非阻塞和同步 / 非同步，其實就是兩個不同角度的 i/o 劃分方式。它們描述的物件也不同，阻塞 / 非阻塞針對的是 i/o 呼叫者（即應用程式），而同步 / 非同步針
對的是 i/o 執行者（即系統）。
我舉個例子來進一步解釋下。比如在 linux i/o 呼叫中，
再如，在網路套接字的介面中，
在 檔案系統原理 文章的最後，我給你留了一道思考題，那就是執行 find 命令時，會不會導致系統的快取公升高呢？如果會導致，公升高的又是哪種型別的快取呢？
關於這個問題，白華和 coyang 的答案已經很準確了。通過學習 linux 檔案系統的原理，我們知道，檔名以及檔案之間的目錄關係，都放在目錄項快取中。而這是乙個基於記憶體
的資料結構，會根據需要動態構建。所以，查詢檔案時，linux 就會動態構建不在快取中的目錄項結構，導致 dentry 快取公升高。
事實上，除了目錄項快取增加，buffer 的使用也會增加。如果你用 vmstat 觀察一下，會發現 buffer 和 cache 都在增長：
vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpdfreebuff cache si so bi boincs us syidwa st
0 1 0 7563744 6024 225944 0 0 3736 0 574 3249 3 5 89 3 0
1 0 0 7542792 14736 236856 0 0 8708 0 13494 32335 8 19 66 7 0
0 1 0 7494452 27280 272284 0 0 12544 0 4550 17084 5 15 68 13 0
0 1 0 7475084 42380 276320 0 0 15096 0 2541 14253 2 6 78 13 0
0 1 0 7455728 57600 280436 0 0 15220 0 2025 14518 2 6 70 22 0
這裡，buffer 的增長是因為，構建目錄項快取所需的元資料（比如檔名稱、索引節點等），需要從檔案系統中讀取。
在 磁碟 i/o 延遲案例的最後，我給你留了一道思考題。
我們通過 iostat ，確認磁碟 i/o 已經出現了效能瓶頸，還用 pidstat 找出了大量磁碟 i/o的程序。但是，隨後使用 strace 跟蹤這個程序，卻找不到任何 write 系統呼叫。這是為什麼呢？
你看，僅僅是不恰當的選項，都可能會導致效能工具「犯錯」，呈現這種看起來不合邏輯的結果。非常高興看到，這麼多同學已經掌握了效能工具使用的核心思路——弄清楚工具
本身的原理和問題。
在 mysql 案例的最後，我給你留了乙個思考題。
為什麼 dataservice 應用停止後，即使仍沒有索引，mysql 的查詢速度還是快了很多，並且磁碟 i/o 瓶頸也消失了呢？
所以，如果你用 vmstat 工具，觀察快取和 i/o 的變化趨勢，就會發現下面這樣的結果：
vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpdfreebuff cache si so bi boincs us syidwa st
# 備註： dataservice 正在執行
0 1 0 7293416 132 366704 0 0 32516 12 36 546 1 3 49 48 0
0 1 0 7260772 132 399256 0 0 32640 0 37 463 1 1 49 48 0
0 1 0 7228088 132 432088 0 0 32640 0 30 477 0 1 49 49 0
0 0 0 7306560 132 353084 0 0 20572 4 90 574 1 4 69 27 0
0 2 0 7282300 132 368536 0 0 15468 0 32 304 0 0 79 20 0
# 備註：dataservice 從這裡開始停止
0 0 0 7241852 1360 424164 0 0 864 320 133 1266 1 1 94 5 0
0 1 0 7228956 1368 437400 0 0 13328 0 45 366 0 0 83 17 0
0 1 0 7196320 1368 470148 0 0 32640 0 33 413 1 1 50 49 0
...
0 0 0 6747540 1368 918576 0 0 29056 0 42 568 0 0 56 44 0
0 0 0 6747540 1368 918576 0 0 0 0 40 141 1 0 100 0 0
在 dataservice 停止前，cache 會連續增長三次後再降回去，這正是因為 dataservice 每隔 3 秒清理一次頁快取。而 dataservice 停止後，cache 就會不停地增長，直到增長為
918576 後，就不再變了。
這時，磁碟的讀（bi）降低到 0，同時，iowait（wa）也降低到 0，這說明，此時的所有資料都已經在系統的快取中了。我們知道，快取是記憶體的一部分，它的訪問速度比磁碟快
得多，這也就能解釋，為什麼 mysql 的查詢速度變快了很多。
從這個案例，你會發現，mysql 的 myisam 引擎，本身並不快取資料，而要依賴系統快取來加速磁碟 i/o 的訪問。一旦系統中還有其他應用同時執行，myisam 引擎就很難充分
利用系統快取。因為系統快取可能被其他應用程式占用，甚至直接被清理掉。
所以，一般來說，我並不建議，把應用程式的效能優化完全建立在系統快取上。還是那句話，最好能在應用程式的內部分配記憶體，構建完全自主控制的快取，比如 mysql 的
innodb 引擎，就同時快取了索引和資料；或者，可以使用第三方的快取應用，比如memcached、redis 等。
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