# 1，管道导入 
> cat huge_dump.sql | mysql -uroot; 

# 命令2，重定向导入 
shell> mysql -uroot < huge_dump.sql; 

大家先看一下上面二个命令，假如huge_dump.sql文件很大，然后猜测一下哪种导入方式效率会更高一些?

这个问题挺有意思的，我的第一反应是：没比较过，应该是一样的，一个是cat负责打开文件，一个是bash

这种场景在MySQL运维操作里面应该比较多，所以就花了点时间做了个比较和原理上的分析：

我们先构造场景：

首先准备一个程序b.out来模拟mysql对数据的消耗：

int main(int argc, char *argv[]) 
  while(fread(buf, sizeof(buf), 1, stdin) > 0); 
    return 0; 
} 
 
$  gcc  -o b.out b.c 
$ ls|./b.out 

再来写个systemtap用来方便观察程序的行为。

$ cat test.stp 
function should_log(){ 
  return (execname() == "cat" || 
      execname() == "b.out" || 
      execname() == "bash") ; 
} 
probe syscall.open, 
      syscall.close, 
      syscall.read, 
      syscall.write, 
      syscall.pipe, 
      syscall.fork, 
      syscall.execve, 
      syscall.dup, 
      syscall.wait4 
{ 
  if (!should_log()) next; 
  printf("%s -> %s\n", thread_indent(0), probefunc()); 
} 
  
probe kernel.function("pipe_read"), 
      kernel.function("pipe_readv"), 
      kernel.function("pipe_write"), 
      kernel.function("pipe_writev") 
{ 
  if (!should_log()) next; 
  printf("%s -> %s: file ino %d\n",  thread_indent(0), probefunc(), __file_ino($filp)); 
} 
probe begin { println(":~") } 

这个重点观察几个系统调用的顺序和pipe的读写情况，然后再准备个419M的大文件huge_dump.sql,在我们几十G内存的机器很容易在内存里放下：

$ sudo dd if=/dev/urandom of=huge_dump.sql bs=4096 count=102400 
102400+0 records in 
102400+0 records out 
419430400 bytes (419 MB) copied, 63.9886 seconds, 6.6 MB/s 

因为这个文件是用bufferio写的，所以它的内容都cache在pagecahce内存里面，不会涉及到磁盘。

好了，场景齐全了，我们接着来比较下二种情况下的速度，第一种管道：

# 第一种管道方式 
$ time (cat huge_dump.sql|./b.out) 
  
real    0m0.596s 
user    0m0.001s 
sys     0m0.919s 

从执行时间数看出来速度有3倍左右的差别了，第二种明显快很多。

是不是有点奇怪?好吧我们来从原来上面分析下，还是继续用数据说话：

这次准备个很小的数据文件，方便观察然后在一个窗口运行stap

$ echo hello > huge_dump.sql 
$ sudo stap test.stp 
:~ 
     0 bash(26570): -> sys_read 
     0 bash(26570): -> sys_read 
     0 bash(26570): -> sys_write 
     0 bash(26570): -> sys_read 
     0 bash(26570): -> sys_write 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_pipe 
     0 bash(26570): -> sys_pipe 
     0 bash(26570): -> do_fork 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> do_fork 
     0 bash(13775): -> sys_close 
     0 bash(13775): -> sys_read 
     0 bash(13775): -> pipe_read: file ino 20906911 
     0 bash(13775): -> pipe_readv: file ino 20906911 
     0 bash(13776): -> sys_close 
     0 bash(13776): -> sys_close 
     0 bash(13776): -> sys_close 
     0 bash(13776): -> do_execve 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(13775): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_wait4 
     0 bash(13775): -> sys_close 
     0 bash(13775): -> sys_close 
     0 b.out(13776): -> sys_close 
     0 b.out(13776): -> sys_close 
     0 bash(13775): -> do_execve 
     0 b.out(13776): -> sys_open 
     0 b.out(13776): -> sys_close 
     0 b.out(13776): -> sys_open 
     0 b.out(13776): -> sys_read 
     0 b.out(13776): -> sys_close 
     0 cat(13775): -> sys_close 
     0 cat(13775): -> sys_close 
     0 b.out(13776): -> sys_read 
     0 b.out(13776): -> pipe_read: file ino 20906910 
     0 b.out(13776): -> pipe_readv: file ino 20906910 
     0 cat(13775): -> sys_open 
     0 cat(13775): -> sys_close 
     0 cat(13775): -> sys_open 
     0 cat(13775): -> sys_read 
     0 cat(13775): -> sys_close 
     0 cat(13775): -> sys_open 
     0 cat(13775): -> sys_close 
     0 cat(13775): -> sys_open 
     0 cat(13775): -> sys_read 
     0 cat(13775): -> sys_write 
     0 cat(13775): -> pipe_write: file ino 20906910 
     0 cat(13775): -> pipe_writev: file ino 20906910 
     0 cat(13775): -> sys_read 
     0 b.out(13776): -> sys_read 
     0 b.out(13776): -> pipe_read: file ino 20906910 
     0 b.out(13776): -> pipe_readv: file ino 20906910 
     0 cat(13775): -> sys_close 
     0 cat(13775): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_wait4 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_wait4 
     0 bash(26570): -> sys_write 

stap在收集数据了，我们在另外一个窗口运行管道的情况：

$ cat huge_dump.sql|./b.out 

我们从systemtap的日志可以看出：

那么再看下命令2重定向的情况：

$ ./b.out < huge_dump.sql
  
stap输出： 
      0 bash(26570): -> sys_read 
     0 bash(26570): -> sys_read 
     0 bash(26570): -> sys_write 
     0 bash(26570): -> sys_read 
     0 bash(26570): -> sys_write 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_pipe 
     0 bash(26570): -> do_fork 
     0 bash(28926): -> sys_close 
     0 bash(28926): -> sys_read 
     0 bash(28926): -> pipe_read: file ino 20920902 
     0 bash(28926): -> pipe_readv: file ino 20920902 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_close 
     0 bash(26570): -> sys_wait4 
     0 bash(28926): -> sys_close 
     0 bash(28926): -> sys_open 
     0 bash(28926): -> sys_close 
     0 bash(28926): -> do_execve 
     0 b.out(28926): -> sys_close 
     0 b.out(28926): -> sys_close 
     0 b.out(28926): -> sys_open 
     0 b.out(28926): -> sys_close 
     0 b.out(28926): -> sys_open 
     0 b.out(28926): -> sys_read 
     0 b.out(28926): -> sys_close 
     0 b.out(28926): -> sys_read 
     0 b.out(28926): -> sys_read 
     0 bash(26570): -> sys_wait4 
     0 bash(26570): -> sys_write 
     0 bash(26570): -> sys_read 

现在就非常清楚为什么二种场景速度有3倍的差别：

结论：Linux下大文件重定向效率更高。

原文来自：

本文地址：//gulass.cn/redirection-pipeline-efficiency.html编辑：王婷，审核员：逄增宝

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