既然零拷贝直接内存这么快，这么好为啥不都用？

跟 cpu 有 L1 L2 L3 cache 差不多道理吧？

安全、性能和复杂度的考虑

插眼关注，等大佬

正如二楼所说

比较难管理吧

并发写怎么办？

@hoholiday 我猜也是这个原因，但是为什么不能通过“封装”来避免这个问题呢？是哪个方面导致了无法规避掉这些因素？（这可能很蠢，但是真心想知道原因）

为什么引用传递比值传递快，反而值传递用的多？

@zy445566 为什么啊

这个问题就好像在问，大别墅那么好，为什么大家不买呢？
好，意味着是需要付出代价的！
零拷贝只能解决性能问题，带来的是 CPU 承担更多的负载，内存管理增加了更复杂的安全逻辑。副作用是提高了编写、测试难度，降低了可维护性。这两点决定了做应用开发的人不会涉足，只有特定领域，比如驱动开发，或者高性能计算的时候才会选择去用。
而我们都知道，大部分开发岗位做的是应用系统开发，而不是底层驱动。写一大堆高性能复制对应用系统的性能提升，很容易就被一个编写不良的业务循环给抵消了，何苦呢！靠这种技术提高性能，不如好好培养算法把业务实现写得更优雅来得实在

好≠合适

心智负担（逃

@yulitian888 “带来的是 CPU 承担更多的负载”，CPU 的负载为啥会变高？

楼主也是来布道 rust 吗，除了显式实现 copy 特性外，默认赋值都是直接转移所有权的不做拷贝，还有借用这些当然是直接传引用了也不拷贝，也就是说基本都是零拷贝哟，美滋滋

10 楼基本在胡说八道，零拷贝技术就是为了绕开 CPU 的处理。
零拷贝需要硬件（比如常见的：网卡）支持 DMA （ Direct Memory Access ）操作。

@hheedat 嗯，好吧，我这个表达是不对的。CPU 减少了“复制”这个行为的消耗，总负载肯定是降低的。但是增加了内存共享上锁的操作。前者后者需要更复杂的编写和测试。这样表达才对。

从你平常最常见的常见说起, 如何处理同步问题?

nginx 的 sendfile 不就是应用么

从内核态到用户态零拷贝需要内核支持，不是说零拷贝就可以零拷贝的。内核空间和用户空间隔离是内核安全性的基石，不然就变 DOS 了。

这个问题我也很疑惑

D 这个问题就类似于 DPDK 性能好，为什么大部分人不用，还是继续用 kernel 提供的 socket? 本质上就是兼容移植通用代码的额外负担。PS4 这些机器性能 PC 但游戏性能比 PC 强也是如此

DMA 提供在外设和存储器之间或者存储器和存储器之间的高速数据传输，无法在 A 内存地址的数据拷贝至 B 内存地址时候用吧？

是这样的话：CPU 总耗时会降低，但是内核执行（ sys ）时间会增加，服务器多数为非抢占式调度，此情况下拷贝数据过多不就产生假死了吗？

@yulitian888 和内存共享上锁没有必然关联。
零拷贝，本质上是硬件可以直接写内存（ DMA ）；而不需要内核从硬件读取、再写入内存。
当硬件直接将数据写入内存后，可以通过直接映射物理内存到用户空间的方式，来绕过内核。

楼主所说的“不都用”的问题，我觉得主要原因是早期的硬件，以及目前的部分硬件不支持这种 DMA 操作。

用 unsafe 的操作，就要自己做好 unsafe 的准备

Java 和 JVM 的意义是什么？封装 C++/C 对底层的操作，让程序员专心于业务逻辑。直接内存已经是反 JVM 设计思想了。对 JVM 来说直接内存并没有什么特别的，从 JDK1.0 就有了。 直接内存只是 JDK1.4 JVM 给程序员开的一个口子。不要总以为直接内存好，JVM 的 GC 管理它不香吗？

啊 我好像看错题了.....

楼主说的关乎于权限问题。如果一般应用都能直接读取内核区，那操作系统如何确保应用程序的安全性？

@feather12315 dma 可以的 总线地址都能访问

dma 的问题是适合大批量 连续的地址的数据 不然如果分成各种小段的话还是需要 cpu 下不同的指令

性能 ！== 绝对

@feather12315 #22

我找了下资料，标准的 x86 不支持内存与内存之间的 DMA 拷贝 （ ARM 支持），但也有 IOAT DMA 这种方式支持。
DMA 无法使用 CPU cache，存在一致性问题。

如果仅仅想“把文件 A 的内容拷贝到文件 B”那里，我记得看过一篇文章，有开发者提议合并 open()、read()、wirte()、close()四个系统调用，因为系统调用耗时也高。

Reference：
1. https://www.zhihu.com/question/266921250
2. https://biscuitos.github.io/blog/DMA/

@fihserman123 #27 Netty 的直接内存区域泄漏 估计搞得很多 Javaer 神经质了..

@lewis89 <<<<<<QAQ<<<<<<<<

不好同步吧，共享读，副本写

为何 c++性能这么高, 为何重视性能的后端还都用 java.

1. 小尺寸，有一份件表明 512KiB 下意，很多都是如此，甚至 Copy on write 的都太高了
2. 相容和料（多可解）
3. CPU cache 和 MMU 建表很大，反正都是要 CPU 不如一始就用 CPU （景定）

大致考量如此

这么好的优化没有在任何地方使用
回楼主，我是搞 RDMA 相关 research 的，TensorFlow 大规模集群 training 的时候，如果后台指定了 RDMA 通信，Tensor 们的传输就是 zero-copy 了。相关实现请看 https://github.com/tensorflow/networking/tree/master/tensorflow_networking/verbs，用 ibverbs 做的

@ShadowStar 说的没错。其实现在 类 DMA 也挺常见的了。
比如 RDMA 在各种云计算厂商底层里会作为一个优化手段使用，
阿里云去年还发表了一篇 X-RDMA 的文章，也有相关的 talk 。
不过，底层领域大多数人不关心，所以不了解也挺正常。

@ivechan 基本上系统顶会 osdi, sosp, nsdi 什么的，从 15 年就 RDMA 就开始流行了。Datacenter RPCs can be General and Fast, NSDI'19 。这篇 paper 讲了很多基于可 DMA 的网卡优化 Datacenter 中 RDMA 连接池性能等问题

我觉得最大的问题是限制了应用场景吧。如果你只是需要读文件直接通过网络传输，那用零拷贝是最好的。
但是业务场景往往都是需要应用对数据进行处理才把数据送出去，比如数据先加密再进行传输。而做这步操作必然需要把数据从拷贝到用户态缓冲区来处理，所以无法利用上零拷贝的优势

大部分场景 瓶颈不在这里的拷贝

虽然我不懂，但是好多人答非所问。
瓶颈不在这里，业务影响更大，那底层做好封装不就完了？跟瓶颈在哪有啥关系呢？
这里不是瓶颈，那里不是瓶颈，所以优化都不用做了

这就和用不用网卡上的读写缓存一样，你写 socket，可以指定自己管理缓存区，系统的可用可不用，自己可选择。
有时候，需要的并不是实时网络内容反馈，而是避免大量网络包拥堵。
个人觉得算法存在肯定有其理由，就类似 list 和 vector 数组管理，没有谁优谁劣，要看使用场景的，没有一个是绝对优势。

考虑场景，假如不需要对磁盘数据修改，那么 sendfile 系统调用直接发送数据到 io 设备，零拷贝；如果需要对磁盘数据修改，普通 io 要四次拷贝，也可以 mmap 内存映射，这样只需要三次拷贝；如果只是单纯数据读取 /写入，那你零拷贝就没用了，因为你肯定要经过数据从磁盘->内核态->用户态的过程；

所以不是所有的 IO 场景，都可以用上零拷贝，要搞清楚零拷贝是为了解决什么问题而存在的

@zjsxwc #14

为什么 html css js 这么烂 所有人都在用它？

总结来说，常规文件操作为了提高读写效率和保护磁盘，使用了页缓存机制。这样造成读文件时需要先将文件页从磁盘拷贝到页缓存中，由于页缓存处在内核空间，不能被用户进程直接寻址，所以还需要将页缓存中数据页再次拷贝到内存对应的用户空间中。这样，通过了两次数据拷贝过程，才能完成进程对文件内容的获取任务。写操作也是一样，待写入的 buffer 在内核空间不能直接访问，必须要先拷贝至内核空间对应的主存，再写回磁盘中（延迟写回），也是需要两次数据拷贝。