前不久看到一篇《NVIDIA BlueField 再创 DPU 性能世界纪录》的新闻，该测试环境是2台服务器，每台各安装2块NVIDIA Bluefield-2 DPU，形成4条100GbE以太网直连，两端分别跑NVMe-oF Target（存储目标）和Initiator（主机端）。

测试结果包括TCP和RoCE（RDMA）两部分，上图是第一部分。我们看到，用户态SPDK to SPDK的512Byte小块读测试达到了41.5M（超过4100万）IOPS；Linux 5.15内核的FIO测试只有不到SPDK一半的性能，应该是CPU被I/O中断跑满了，4.18内核则又低了不少。

作为块存储设备，512B IOPS性能基本上只对Optane（傲腾）SCM介质有意义，比如Intel P5800X的4K随机读写、512Byte随机读IOPS指标分别为是150万和460万。对于传统NAND闪存SSD来说，小于4KB的IOPS通常也不会更高了，因为闪存页面大小一开始就是4KB（先进制程NAND的物理页面大多在8KB-16KB）。

另一点值得注意：在NVIDIA新闻的测试平台介绍中，并没有提到用的什么持久化数据盘，也就是说该测试应该是用DRAM内存模拟块设备来跑网卡的极限性能，没有提到随机访问那就是顺序IO了。

在4KB数据块测试中，用户态与内核的差距就没有那么大了，因为网卡的吞吐量快跑满了。其中SPDK to SPDK的读达到了345Gb/s，读写双向则是431Gb/s。

如果换用RoCE，Bluefield的512B小块IOPS，以及4KB双向带宽比TCP有进一步的提升。不过在这个新闻稿中没有提到延时数字，于是我又把https://spdk.io/doc/performance_reports.html 网站上Intel的测试报告翻了出来。

端到端SPDK延时只有5µs：这个数据落盘了吗？

上图引用自《SPDK NVMe-oF RDMA/TCP (Target & Initiator) Performance Report Release 21.10》这2份文档。Intel是用一台配有16个P4610 SSD的服务器跑NVMe-oF Target，前端通过2个CX-5 100GbE网卡直连2台NVMe-oF Initiator服务器。

这个测试环境，比前面NVIDIA那份新闻稿更接近真实应用。不过当我看到下面的延时数据时，还是怀疑这部分测试的IO是否都落盘（SSD）了？

上面图表是我从Intel报告的“Test Case 3: Linux Kernel vs. SPDK NVMe-oF RDMA Latency”中整理的数据，用iodepth=1和单任务能测出最短延时。

可以看出，使用Linux内核的NVMe-oF Initiator和Target测试，延时在16-18µs之间；如果只是把后端存储换成SPDK Target，延时降低到13µs多；只有IO负载请求和目标端都使用SPDK才能达到最短的5µs左右。

显然NAND闪存SSD应该跑不了这么快。可以参考下我在《NVMe-oF三种协议（FC、RDMA、TCP）对比：成败不只看性能》中对比的数字（如下图）——这个是包含SSD延时在内的。

图注：“不同NVMe-oF协议的延时对比主要看低并发/队列深度时。纯软件NVMe/TCP接近100微秒了；而RoCE只有大约30微秒；FC-NVMe在50微秒左右，TCP-Offload甚至比它还要稍好一些。”

记得在几年前的《SPDK实战、QoS延时验证：Intel Optane P4800X评测(5)》一文中，我测试过当时唯一能达到10µs以内延时的SSD（DRAM内存盘除外）。

当年我用FIO测试P4800X在Linux Kernel下的随机读延时为14.2µs，而用户态的SPDK则可以跑到6.49 µs。如果是NAND闪存SSD，正常应该在100 µs左右的水平；随机写有可能会较短，因为固态盘上有Cache。

在Intel报告的Latency测试配置部分，我认为是找到了答案（如果不正确的话，请读者朋友纠正我）：bdev_null_create应该是创建了一个并不在SSD上的“空”设备，即等于10240MB的内存盘。为了对比测试NVMe-oF网络的延时，在这一段如此操作倒也合理。

同时我还对比了另一份本地盘的测试报告《SPDK NVMe BDEV Performance Report Release 21.10 》，其中延时数据如下：

上面这个才是实打实的NAND闪存SSD延时水平——我们看到Linux内核libaio引擎平均随机读延时为85µs，SPDK BDEV和io_uring则能够分别降低到71µs和73µs。

SPDK对NVMe/TCP网络延时贡献有限

这个图表整理自Intel报告的“Test Case 3: Linux Kernel vs. SPDKNVMe-oF TCP Latency”部分数据，可以看出NVMe/TCP的延时水平，以及SPDK在这里的价值。

本文主要就写这么多，下面给出本次阅读理解的结论：

1、SPDK的最大价值，依然是用户态Pooling，相比传统内核IRQ I/O能够显著节省CPU资源；

2、当使用Linux Kernel I/O时，NVMe-oF RoCE网络的延时约在16-18µs；NVMe/TCP则达到30 µs左右，并且TCP网络混合读写的延时还有增大；

3、在Target/Initiator端到端SPDK配置下，NVMe-oF RoCE延时降低到5µs左右；NVMe/TCP与内核态I/O相比也有改善，但仍在20µs以上；

注：除非特别说明，以上关于NVMe-oF延时的数据，都没有将SSD延时考虑在内。

简单来说，NVMe/TCP比基于RDMA和FC的NVMe-oF网络延时高，这是许多人都知道的。端到端SPDK能够降低延时，而且这种贡献在RoCE网络下表现更好。

附：SPDK（即IRQ vs. Polling）性能提升原理示意图

上面这个是经典的Polling模式，会把一个CPU核心长时间占满。

后来又有人提出了Hybird Polling（混合轮询），在没有I/O时可以插入Sleep睡眠来降低CPU负载。

参考资料

《NVIDIA BlueField 再创 DPU 性能世界纪录》

https://spdk.io/doc/performance