Mac 的内置硬盘速度那么快,它是不是「作弊」了|免费试读

2022 年 3 月 22 日 少数派
编注 :本文是少数派会员 π+Prime 的免费试读内容。π+Prime 是少数派推出的读者权益增值服务,它是一个包含内容、周边、活动权益在内的综合服务。你可以 点击这里 了解关于少数派会员的更多权益和福利。
Mac 的固态硬盘性能一直是苹果宣传的重点。特别是近年 Apple T2、M1 等自研芯片整合了主控芯片后,Mac 内置固态硬盘相比竞品的性能优势似乎越发明显。在这样的背景下,如果有人站出来说「Mac 的固态硬盘速度有作弊之嫌」,想必会引起不少关注和争议。
Mac 一直致力于宣传内置 SSD 的高性能(来源:苹果)
上个月,这样的讨论确实发生了。
打开话匣的是  Hector Martin 。先介绍一点背景:此君绝非哗众取宠的无名群众,而是一位资深的信息安全顾问和 Linux 研究者,曾因将 Linux 系统 移植到 PS4 上  而出名。去年以来,Martin 又将目光投向了  Asahi Linux ,这是一个旨在让 ARM 架构 Mac 运行 Linux 系统的开源项目,目前进展颇多,已接近发布公测版。能主导这样一个高难度项目,Martin 关于 Mac 的观点自然会引起社区的重视。
在 2 月中旬的一串 推文 中,Martin 就提出了一项争议很大的主张:苹果的定制硬盘确实快得出奇,但却是以牺牲数据一致性(data integrity)为代价的
这件事的背景是,Martin 在一台 M1 版 MacBook Air 上测试 Linux 系统时,发现很多写入操作慢的出奇,与类似操作在 macOS 下的速度完全不可同日而语。为了找出问题根源,他测试了苹果内置硬盘和其他两款常见固态硬盘的读写性能。
结果非常耐人寻味:
硬盘型号
仅写入
写入并冲刷缓冲
内置硬盘
40,000 IOPS
46 IOPS
西部数据 SN550 NVMe
20,000 IOPS
2,000 IOPS
三星 860 EVO SATA
5,000 IOPS
143 IOPS

换言之,在「仅写入」的测试中,苹果内置固态硬盘可以达到 4 万次的 IOPS(每秒读写次数),这是主流第三方 NVMe 固态硬盘的 2 倍、SATA 固态硬盘的 8 倍。
但到了「写入并冲刷缓冲」的场景,内置硬盘仅仅取得了 46 IOPS 的「好成绩」,相当于第三方 NVMe 固态硬盘的 2.3%、SATA 固态硬盘的 32.2%,还不如很多机械硬盘。
怎样理解 Martin 前后两次测试的区别和意义呢?
我们知道,现代计算机中最主要的性能瓶颈就是存储。因此,软硬件设计中普遍采用多级缓存的设计来改善性能。就写入数据这一场景而言,待写入的数据至少要经过系统缓存(OS cache)、磁盘缓冲区(disk buffer)这两道中间环节,才能最终进入永久存储(permanent storage)——机械硬盘的盘片或固态硬盘的闪存颗粒。
macOS 中的多级缓存(来源:WWDC 2019 演示文稿)
借用送快递来打比方,这就好比一个快件要经过区域分站、小区驿站等中转节点,才能最终送到你手上。
通常情况下,发件方(写入数据的应用程序)并不关心这些底层的区别;它们只是把快件(写入的数据)交给快递公司(操作系统),至于送达方式、成功与否全凭后者的反馈。而为了提高处理效率,操作系统的常见做法是只要快递送到了驿站(数据写进了缓冲区),就反馈说送达成功(写入完成)。至于最后一步「送货上门」(写入永久存储,中文讨论中也常称为「落盘」),则是由操作系统在之后再根据自己的节奏完成——但这已经不受应用程序控制了。
诚然,从日常使用角度而言,前一项数据是用户直接感知的「写入性能」,Mac 内置硬盘也确实有亮眼表现。但一旦发生断电等故障,那些还滞留在驿站的快件(缓冲区未落盘的数据)就有丢失的风险。
此外,快件从驿站派送上门的顺序,往往不同于到达驿站的顺序;派件员(硬盘主控)可能为了省时省事等目的将其重新排列组合。这在平时也无妨,但对于数据库日志、文件系统日志等特殊场合,常常要求关于一项操作的记录必须先于这项操作本身落盘(好比从银行存取现金,一定是先记账、再动钱)。这些预写日志(write-ahead log,WAL)会被打上称为「 写入屏障 」(write barrier)的标签,享受「优先派送」的待遇,它的落盘效率直接影响到后续操作何时能进行。
因此,如果说 Martin 测试的前一项数据代表了数据日常写入的效率,那么后一项数据则代表了数据落袋为安的效率,同样不能忽视。而正是在这项性能上,Mac 发生了翻车。
不仅如此,Martin 还宣称发现了 macOS 的一项「作弊」行为
在测试落盘性能时,他最初使用了  POSIX  标准定义的  fsync()  系统调用。POSIX 是一套旨在促进操作系统相互兼容的接口标准,Linux 是在 POSIX 标准的指导下开发的(尽管并未完全遵循),而 macOS 更是通过了其 认证 。因此按理说,两个系统执行  fsync()  的结果应该是一致的,也就是像标准所 规定 的那样,「强制对缓冲中的数据执行物理写入,并确保系统崩溃等错误后,截至调用前的所有数据均已录入磁盘」。
实际情况并非如此。Martin 发现,Linux 的确执行了  fsync()  所附加的冲刷缓冲动作,测出的写入效率也比不冲刷缓冲时相应降低。但如果在一台 MacBook Air 上用  fsync()  写入数据,五秒之后通过 PD 协议发去一条强制重启指令,这些理论上应该落盘的数据还是会丢失。他又换了一台 Mac mini,用  fsync()  写入数据五秒之后直接拔了插头,同样出现了丢数据的情况。
这种现象只有一种可能原因,那就是 macOS「无视」了  fsync()  所附加的落盘要求
的确,如果你在 macOS 下查阅  fsync()  的手册页面(可以在终端执行  man fsync  查阅)中,就能看到这样一段说明:
注意,尽管 fsync() 将所有数据从宿主冲刷到驱动器(即「永久存储设备」),该驱动器自身可能在相当长的时间内都并不会将数据在物理意义上写入盘片,并且可能不依先后顺序写入。具体而言,如果驱动器断电、操作系统崩溃,应用程序的数据可能只被部分写入,或完全没有写入。磁盘还可能重新排序数据,导致后来的写入还存在,而早先的写入则丢失
这并不只是理论上的罕见场景,而是很容易在现实工作的负荷或驱动器断电故障中复现。
对于要求保证更高数据完整性的应用程序,Mac OS X 提供了 F_FULLFSYNC 这一 fcntl 命令。F_FULLFSYNC 要求驱动器冲刷所有缓冲区数据,写入永久存储。
[ 节选翻译;粗体均为笔者所加 ]
换言之,在 macOS 下, fsync()  并不会冲刷缓冲区。要实现与 Linux 下相同的效果,应该使用另一个函数  fcntl() ,并附加  F_FULLFSYNC  作为命令参数。
事实上,促使 Martin 开展这项测试的疑问——内置硬盘在 macOS 和 Linux 下性能差距巨大,其原因正在于此。如果对于同一项操作,Linux 因为  fsync()  的要求「送货上门」,而 macOS 却耍滑头地送到驿站就点了送达,那么两者的效率当然不能同日而语。
Martin 由此得出的观点是:如果一直「岁月静好」,Mac 内置硬盘确实速度令人望其项背。但一旦发生断电的意外事故,它就比第三方硬盘有更大风险遭遇数据丢失,对于没有电池作为后备供电的桌面型 Mac 就更是如此。
显然,Martin 的观点不可能不在社区引起热议。截至本文写作时,他的推文已经获得了近 1800 次转发,5900 多次点赞;在  Hacker News  和  Reddit  上的讨论帖也堆到了数百层高。这些讨论中,社区用户从不同角度对 Martin 提出了补充和质疑观点。
那么,Martin 说得有道理吗?与 Linux 相比,macOS 真的是一个不那么负责任的「快递公司」吗?这将是本文 下一部分 的主题。
本文分为上、中、下三篇,这篇文章为系列文章的上篇。其余篇章可以在下方链接阅读:
  • 中篇: https://sspai.com/prime/story/mac-ssd-cheating-2
  • 下篇:https://sspai.com/prime/story/mac-ssd-cheating-3

原文链接:
https://sspai.com/prime/story/mac-ssd-cheating-1?utm_source=wechat&utm_medium=social
作者:PlatyHsu
责编:他自己
题图来自 Unsplash@tma
/ 更多热门文章 /
登录查看更多
0

相关内容

Mac,是 Macintosh 的简称,是由美国苹果公司设计生产的个人电脑系列产品。
【经典书】机器学习统计学,476页pdf
专知会员服务
120+阅读 · 2021年7月19日
【干货书】PyTorch 深度学习,255页pdf
专知会员服务
271+阅读 · 2021年4月3日
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
专知会员服务
118+阅读 · 2019年12月31日
【电子书】让 PM 全面理解深度学习 65页PDF免费下载
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月30日
号称“中国电视画质天花板”,究竟有多强呢?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2022年3月14日
苹果 Mac Studio 新品曝光,将搭载 M1 Max 或更强芯片
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2022年3月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
27+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Arxiv
10+阅读 · 2017年12月29日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员