I/O（入出力）とは何か — 基礎から性能指標・実務で使える最適化と最新技術（NVMe / RDMA / io_uring）

2025年11月18日 最終更新日時 : 2025年11月18日 エバープレイ編集部

I/Oとは何か — 基本的な定義

I/O（Input/Output、入出力）は、コンピュータやプログラムが外部とやり取りするすべての操作を指す総称です。キーボードやマウス、ディスプレイなどの人間と機械のインターフェースだけでなく、ディスクやネットワーク、センサ、プリンタ、その他周辺機器とのデータ授受も含まれます。OSやハードウェア、アプリケーションの観点で意味合いがやや異なりますが、いずれも「データを受け取る（Input）」「データを送り出す（Output）」という基本概念に集約されます。

I/O の分類（論理的・物理的視点）

I/Oは用途や特性によって様々に分類できます。主要な分類を挙げると次の通りです。

  • 入出力の方向: 入力（Input）／出力（Output）。双方向の場合は入出力（I/O）と呼ぶ。
  • デバイスの種類: ブロックデバイス（例：HDD/SSD）とキャラクタデバイス（例：シリアルポート、キーボード）。ブロックデバイスは固定長ブロック単位でアクセスし、キャラクタデバイスはバイトストリームで扱われます。
  • 同期性: 同期（synchronous）I/Oと非同期（asynchronous）I/O。同期は呼び出し側が完了まで待つのに対し、非同期は操作を開始して後で完了通知を受け取る方式です。
  • 呼び出しの振る舞い: ブロッキング（blocking）とノンブロッキング（non-blocking）—ブロッキングは呼び出しが完了するまでスレッドを停止します。ノンブロッキングは即時に戻り、後で状態を確認します。
  • アクセス方法: メモリマップドI/O（MMIO）とポートマップドI/O（x86のin/out命令など）。

ハードウェア側の仕組み：割り込み、ポーリング、DMA

I/OデバイスはCPUと協調して動作します。主な仕組みは次の通りです。

  • 割り込み（Interrupt）：デバイスが処理完了をCPUに通知するための仕組み。CPUは割り込みハンドラで処理を行い、効率的に複数のデバイスを扱えます。
  • ポーリング（Polling）：CPUが定期的にデバイスの状態をチェックする方式。実装は簡単ですがCPU負荷が高くなりがちです。
  • DMA（Direct Memory Access）：デバイスがメモリに直接読み書きすることで、CPUの介在を減らし高スループットを実現します。大容量転送で有効です。

OS側のI/Oスタックとドライバの役割

OSはハードウェアごとに異なる制御を抽象化して、アプリケーションに統一的なI/Oインターフェースを提供します。デバイスドライバはハードウェア固有の制御ロジックを実装し、OSカーネルのI/Oサブシステムと連携します。ファイルシステムやバッファキャッシュ、ページキャッシュ、スケジューラ、ブロック層などがI/O性能と一貫性に深く関係します。

APIとシステムコール（Unix/Linux/Windows）

アプリケーションはOSが提供するAPIを通じてI/Oを行います。代表例：

  • POSIX系（Unix/Linux）：open、read、write、close、lseek、ioctl。非同期APIとしてaio（Linuxでは限定的）や、より近年は高性能なio_uringが登場しています。I/O多重化のためのselect/ poll/ epoll/ kqueueも重要です。
  • Windows：CreateFile、ReadFile、WriteFile、DeviceIoControlなど。高性能な非同期I/OモデルとしてIOCP（I/O Completion Ports）があります。

I/O 性能を表す指標

I/Oの性能は用途に応じて評価指標が異なります。主要な指標は以下です。

  • スループット（Throughput）：単位時間当たりのデータ転送量（MB/sなど）。大量データ転送向けに重要。
  • レイテンシ（Latency）：1回のI/O操作に要する時間（msやµs）。応答性重視の用途で重要。
  • IOPS（Input/Output Operations Per Second）：秒あたりのI/O操作回数。小さなランダムアクセスが主体の workloads（OLTP等）で重視されます。
  • キュー深度（Queue Depth）：同時に処理できるリクエスト数。ストレージやネットワークでの並列性に影響。

ソフトウェア側の最適化手法

I/Oパフォーマンス改善のための代表的施策を示します。

  • バッチ処理・集約：小さなI/Oをまとめて大きい単位で処理するとオーバーヘッドが減る。
  • 非同期処理の活用：スレッドの待ちを減らしCPU資源を効率化（io_uring、IOCPなど）。
  • ゼロコピー：データをユーザ空間とカーネル空間間で余計にコピーしない（sendfileやmmapなど）。
  • 適切なバッファリングとキャッシュ制御：アプリケーションの性質に合わせてバッファサイズやfsyncの使用を調整。
  • ブロックサイズとアラインメント：ファイルシステム／デバイスの物理ブロックに合わせると性能が向上。

現代の高性能I/O：NVMe、RDMA、io_uring など

ストレージやネットワーク技術の進化に伴い、I/Oの実装も変化しています。NVMeはPCIe上の高性能SSD向けプロトコルで、キューと並列性を活かす設計です。RDMA（Remote Direct Memory Access）はネットワーク越しに相手のメモリへ直接アクセスでき、低レイテンシ／CPU負荷低減を実現します。Linuxのio_uringは従来の非同期I/Oの問題点を解消し、低オーバーヘッドで高効率なI/Oを可能にしています。

トラブルと診断ツール

I/O関連の問題はアプリケーションのボトルネックやシステム障害の原因になりやすいです。診断に役立つツール例：

  • iostat、vmstat、sar：システム全体のI/O統計。
  • iotop：プロセスごとのI/O使用状況。
  • blktrace、bpf, perf、fio：ブロック層の詳細解析、負荷試験。
  • strace、dtrace：システムコールレベルでのトレース。

セキュリティと信頼性の観点

I/Oは外部世界とデータをやり取りするため、セキュリティ上のリスクがあります。入力の検証不足は脆弱性につながり、未処理のエラーや不適切な同期はデータ破損を招きます。ディスク書き込みの永続化（fsyncの適切な使用）、暗号化、アクセス制御、タイムアウト設定などが重要です。

仮想化／クラウド環境の特殊性

仮想化環境では物理デバイスがハイパーバイザやホストOSを介して共有されます。これにより遅延やキューの競合が発生することがあるため、パフォーマンスチューニング（仮想ディスクのIOスケジューラ、ホスト側のストレージ構成、SR-IOVやパススルーなど）が求められます。クラウドではさらに抽象化されたストレージサービスのSLAやスロットリングに注意が必要です。

実務上のチェックリスト（設計・デバッグ時）

  • どのレイヤでボトルネックが発生しているか（アプリ、OS、ドライバ、デバイス）を切り分ける。
  • 同期か非同期か、ブロッキングかを明確にし、必要に応じて非同期モデルへ移行する。
  • 適切なプロファイリングと負荷試験（fio, iostatなど）を行う。
  • データの整合性を担保するためのfsyncやジャーナリング設定を確認する。
  • 運用ではメトリクス（IOPS、レイテンシ、待ち時間）を監視してしきい値を設定する。

まとめ

I/Oはシステムの性能や信頼性に直結する重要な要素であり、ハードウェア、OS、アプリケーションの各層での理解と協調が不可欠です。単に「データの読み書き」以上の概念が含まれ、割り込み・DMA・キャッシュ・非同期処理・プロトコルなど多くの技術的側面が絡み合います。設計時にはワークロードの特性（ランダム／シーケンシャル、大／小ブロック、レイテンシ重視かスループット重視か）を踏まえて、適切なI/O戦略を採ることが重要です。

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