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# 命令1，管道导入 shell> 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脚本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(":~") }

这个脚本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   # 第二种重定向方式 $ time (./b.out 
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：
bash fork了2个进程。
然后execve分别运行cat 和 b.out进程, 这二个进程用pipe通信。
数据从由cat从 huge_dump.sql读出，写到pipe,然后b.out从pipe读出处理。
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
bash fork了一个进程，打开数据文件。
然后把文件句柄搞到0句柄上，这个进程execve运行b.out。
然后b.out直接读取数据。
现在就非常清楚为什么二种场景速度有3倍的差别：
命令1，管道方式： 读二次，写一次,外加一个进程上下文切换。
命令2，重定向方式：只读一次。
结论：Linux下大文件重定向效率更高。
感谢各位的阅读，以上就是“Linux大文件重定向和管道的效率哪个更高”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Linux大文件重定向和管道的效率哪个更高这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
            
            
                            

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