文件系统缓存，filesystem cache
文件系统缓存
filesystem cache
许多人没有意识到。文件系统缓存对于性能的影响。Linux系统默认的设置倾向于把内存尽可能的用于文件cache，所以在一台大内存机器上，往往我们可能发现没有多少剩余内存。（free命令显示的第二行输出，如下)。文件系统cache可以加速磁盘操作，使系统有更好的IO性能，代价只是把一些空闲的内存利用起来了。
我们需要预留多少内存做文件系统cache呢？ 首先我们要理解“free”命令
total used free shared buffers cached Mem: 2058824 1772172 286652 0 214708 879744 -/+ buffers/cache: 677720 1381104 Swap: 1048568 84 1048484
对于如上的命令输出，我们看下Mem 节，total列显示我们一共有2G内存。used列显示我们使用了约1.8G内存(1772172)，快接近总内存了。其实used列包含了用于文件系统cache的部分，真实用到的内存可能远远没有这么多。
我们查看“-/+ buffers/cache.” 节，这里的“used”列(677,720)表明实际使用了多少内存。 “free”列=Mem节的buffers+cached+free ，即 free = 214708+879744+286652 = 1381104 ，表明如果bffers和cache都是空的，我们拥有多少空闲内存。所以这台机器实际只是用来661M内存(677720/1024/1024) .
那么，对于这个应用，这是合适的cache分配吗？需要更多内存用于cache吗？是否有浪费资源呢？
答案是“依情况而定”。
cache的规则很简单：
你希望cache能够尽可能满足正在执行的工作。从应用程序栈的角度考虑，越往下层，cache越不那么高效，越不知道应该缓存哪些内容，那么你就可能需要更大的内存，想想看磁盘阵列的巨大的cache就知道了。
所以，如果你的应用程序有能力去cache，你最好把内存更多留给你的应用程序，而不是文件系统缓存。当然，也不是把所有空闲内存都分配给应用程序，因为文件系统缓存在一些场合仍然有用，比如写日志，我们也可能需要额外的buffers。
但是如果让你做一个选择，是给你的数据库10GB内存还是给文件系统cache 10G内存，显然你应该把内存给数据库。所以高效的磁盘数据库往往自己实现了存储子系统，而不是依赖于文件系统缓存，从理论上来说，MySQL Innodb这样实现了自己的存储引擎，可以更智能的缓存数据的数据库天然就比Mongodb这样依赖文件系统来刷新数据的数据库高效得多。
所以，对于我们的操作系统，free命令显示出的空闲内存，应该更多关注-/+ buffers/cache: 这节内容。这表明了你的系统可能还剩余的空闲内存。我们需要确保我们有足够的剩余用于以后的负荷增长。
对于数据库类应用，很多时候，我们希望越过文件系统，但对于一些日志操作，仍然需要利用文件系统cache的，由于文件系统cache不够可能导致对磁盘的压力突然增加，对于非数据库的其他应用,比如web服务器，虚拟机，往往利用好文件cache更高效，特别是对于改善IO有好处。
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