前言：
每个块设备或者块设备的分区，都对应有自身的请求队列(request_queue),而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的request。I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列，以减少磁头的移动，提高效率。每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应。实际上，除了这个队列，每个调度器自身都维护有不同数量的队列，用来对递交上来的request进行处理，而排在队列最前面的request将适时被移动到请求队列中等待响应。
内核中实现的IO调度器主要有四种–Noop,Deadline,CFG, Anticipatory。
1，Noop算法
Noop调度算法是内核中最简单的IO调度算法。Noop调度算法也叫作电梯调度算法，它将IO请求放入到一个FIFO队列中，然后逐个执行这些IO请求，当然对于一些在磁盘上连续的IO请求，Noop算法会适当做一些合并。这个调度算法特别适合那些不希望调度器重新组织IO请求顺序的应用。
这种调度算法在以下场景中优势比较明显：
1）在IO调度器下方有更加智能的IO调度设备。如果您的Block Device Drivers是Raid，或者SAN，NAS等存储设备，这些设备会更好地组织IO请求，不用IO调度器去做额外的调度工作；
2）上层的应用程序比IO调度器更懂底层设备。或者说上层应用程序到达IO调度器的IO请求已经是它经过精心优化的，那么IO调度器就不需要画蛇添足，只需要按序执行上层传达下来的IO请求即可。
3）对于一些非旋转磁头氏的存储设备，使用Noop的效果更好。因为对于旋转磁头式的磁盘来说，IO调度器的请求重组要花费一定的CPU时间，但是对于SSD磁盘来说，这些重组IO请求的CPU时间可以节省下来，因为SSD提供了更智能的请求调度算法，不需要内核去画蛇添足。这篇文章提及了SSD中使用Noop效果会更好。
NOOP算法的全写为No Operation。该算法实现了最最简单的FIFO队列，所有IO请求大致按照先来后到的顺序进行操作。之所以说“大致”，原因是NOOP在FIFO的基础上还做了相邻IO请求的合并，并不是完完全全按照先进先出的规则满足IO请求。
假设有如下的io请求序列：
100，500，101，10，56，1000
NOOP将会按照如下顺序满足：
100(101)，500，10，56，1000
2，Deadline算法
Deadline算法的核心在于保证每个IO请求在一定的时间内一定要被服务到，以此来避免某个请求饥饿。
Deadline算法中引入了四个队列，这四个队列可以分为两类，每一类都由读和写两类队列组成，一类队列用来对请求按起始扇区序号进行排序，通过红黑树来组织，称为sort_list；另一类对请求按它们的生成时间进行排序，由链表来组织，称为fifo_list。每当确定了一个传输方向(读或写)，那么将会从相应的sort_list中将一批连续请求dispatch到requst_queue的请求队列里，具体的数目由fifo_batch来确定。只有下面三种情况才会导致一次批量传输的结束：
1）对应的sort_list中已经没有请求了
2）下一个请求的扇区不满足递增的要求
3）上一个请求已经是批量传输的最后一个请求了。
所有的请求在生成时都会被赋上一个期限值(根据jiffies)，并按期限值排序在fifo_list中，读请求的期限时长默认为为500ms，写请求的期限时长默认为5s，可以看出内核对读请求是十分偏心的，其实不仅如此，在deadline调度器中，还定义了一个starved和writes_starved，writes_starved默认为2，可以理解为写请求的饥饿线，内核总是优先处理读请求，starved表明当前处理的读请求批数，只有starved超过了writes_starved后，才会去考虑写请求。因此，假如一个写请求的期限已经超过，该请求也不一定会被立刻响应，因为读请求的batch还没处理完，即使处理完，也必须等到starved超过writes_starved才有机会被响应。为什么内核会偏袒读请求？这是从整体性能上进行考虑的。读请求和应用程序的关系是同步的，因为应用程序要等待读取的内容完毕，才能进行下一步工作，因此读请求会阻塞进程，而写请求则不一样，应用程序发出写请求后，内存的内容何时写入块设备对程序的影响并不大，所以调度器会优先处理读请求。
默认情况下，读请求的超时时间是500ms，写请求的超时时间是5s。
这篇文章说在一些多线程应用下，Deadline算法比CFQ算法好。这篇文章说在一些数据库应用下，Deadline算法比CFQ算法好。
DEADLINE在CFQ的基础上，解决了IO请求饿死的极端情况。除了CFQ本身具有的IO排序队列之外，DEADLINE额外分别为读IO和写IO提供了FIFO队列。读FIFO队列的最大等待时间为500ms，写FIFO队列的最大等待时间为5s。FIFO队列内的IO请求优先级要比CFQ队列中的高，，而读FIFO队列的优先级又比写FIFO队列的优先级高。优先级可以表示如下：
FIFO(Read) > FIFO(Write) > CFQ
3，Anticipatory算法
Anticipatory算法的核心是局部性原理，它期望一个进程昨晚一次IO请求后还会继续在此处做IO请求。在IO操作中，有一种现象叫“假空闲”（Deceptive idleness），它的意思是一个进程在刚刚做完一波读操作后，看似是空闲了，不读了，但是实际上它是在处理这些数据，处理完这些数据之后，它还会接着读，这个时候如果IO调度器去处理另外一个进程的请求，那么当原来的假空闲进程的下一个请求来的时候，磁头又得seek到刚才的位置，这样大大增加了寻道时间和磁头旋转时间。所以，Anticipatory算法会在一个读请求做完后，再等待一定时间t（通常是6ms），如果6ms内，这个进程上还有读请求过来，那么我继续服务，否则，处理下一个进程的读写请求。
在一些场景下，Antocipatory算法会有非常有效的性能提升。这篇文章有说，这篇文章也有一份评测。
值得一提的是，Anticipatory算法从Linux 2.6.33版本后，就被移除了，因为CFQ通过配置也能达到Anticipatory算法的效果。
CFQ和DEADLINE考虑的焦点在于满足零散IO请求上。对于连续的IO请求，比如顺序读，并没有做优化。为了满足随机IO和顺序IO混合的场 景，Linux还支持ANTICIPATORY调度算法。ANTICIPATORY的在DEADLINE的基础上，为每个读IO都设置了6ms的等待时间 窗口。如果在这6ms内OS收到了相邻位置的读IO请求，就可以立即满足。
IO调度器算法的选择，既取决于硬件特征，也取决于应用场景。
在传统的SAS盘上，CFQ、DEADLINE、ANTICIPATORY都是不错的选择；对于专属的数据库服务器，DEADLINE的吞吐量和响应时间都表现良好。然而在新兴的固态硬盘比如SSD、Fusion IO上，最简单的NOOP反而可能是最好的算法，因为其他三个算法的优化是基于缩短寻道时间的，而固态硬盘没有所谓的寻道时间且IO响应时间非常短。
4，CFQ算法
CFQ（Completely Fair Queuing）算法，顾名思义，绝对公平算法。它试图为竞争块设备使用权的所有进程分配一个请求队列和一个时间片，在调度器分配给进程的时间片内，进程可以将其读写请求发送给底层块设备，当进程的时间片消耗完，进程的请求队列将被挂起，等待调度。 每个进程的时间片和每个进程的队列长度取决于进程的IO优先级，每个进程都会有一个IO优先级，CFQ调度器将会将其作为考虑的因素之一，来确定该进程的请求队列何时可以获取块设备的使用权。IO优先级从高到低可以分为三大类:RT(real time),BE(best try),IDLE(idle),其中RT和BE又可以再划分为8个子优先级。实际上，我们已经知道CFQ调度器的公平是针对于进程而言的，而只有同步请求(read或syn write)才是针对进程而存在的，他们会放入进程自身的请求队列，而所有同优先级的异步请求，无论来自于哪个进程，都会被放入公共的队列，异步请求的队列总共有8(RT)+8(BE)+1(IDLE)=17个。
从Linux 2.6.18起，CFQ作为默认的IO调度算法。
对于通用的服务器来说，CFQ是较好的选择。
CFQ算法的全写为Completely Fair Queuing。该算法的特点是按照IO请求的地址进行排序，而不是按照先来后到的顺序来进行响应。
假设有如下的io请求序列：
100，500，101，10，56，1000
CFQ将会按照如下顺序满足：
100，101，500，1000，10，56
在传统的SAS盘上，磁盘寻道花去了绝大多数的IO响应时间。CFQ的出发点是对IO地址进行排序，以尽量少的磁盘旋转次数来满足尽可能多的IO请求。在 CFQ算法下，SAS盘的吞吐量大大提高了。但是相比于NOOP的缺点是，先来的IO请求并不一定能被满足，可能会出现饿死的情况。
