Linux·异步IO编程框架

hi，大家好，今天分享一篇Linux异步IO编程框架文章，对比IO复用的epoll框架，到底性能提高多少？让我们看一看。

译者序

本文组合翻译了以下两篇文章的干货部分，作为 io_uring 相关的入门参考：

How io_uring and eBPF Will Revolutionize Programming in Linux[1], ScyllaDB, 2020
An Introduction to the io_uring Asynchronous I/O Framework[2], Oracle, 2020

io_uring 是 2019 年 Linux 5.1 内核首次引入的高性能异步 I/O 框架，能显着加速 I/O 密集型应用的性能。但如果你的应用 已经在使用 传统 Linux AIO 了， 并且使用方式恰当，那 io_uring 并不会带来太大的性能提升 —— 根据原文测试（以及我们自己的复现），即便打开高级特性，也只有 5%。除非你真的需要这 5% 的额外性能，否则切换成 io_uring 代价可能也挺大，因为要重写应用来适配 io_uring（或者让依赖的平台或框架去适配，总之需要改代码）。

既然性能跟传统 AIO 差不多，那为什么还称 io_uring 为革命性技术呢？

它首先和最大的贡献在于：统一了 Linux 异步 I/O 框架，

Linux AIO 只支持 direct I/O 模式的 存储文件（storage file），而且主要用在 数据库这一细分领域；
io_uring 支持存储文件和网络文件（network sockets），也支持更多的异步系统调用（accept/openat/stat/...），而非仅限于 read/write 系统调用。

在 设计上是真正的异步 I/O，作为对比，Linux AIO 虽然也是异步的，但仍然可能会阻塞，某些情况下的行为也无法预测；
似乎之前 Windows 在这块反而是领先的，更多参考：

浅析开源项目之 io_uring[3]，“分步试存储”专栏，知乎
Is there really no asynchronous block I/O on Linux?[4]，stackoverflow

灵活性和可扩展性非常好，甚至能基于 io_uring 重写所有系统调用，而 Linux AIO 设计时就没考虑扩展性。

eBPF 也算是异步框架（事件驱动），但与 io_uring 没有本质联系，二者属于不同子系统，并且在模型上有一个本质区别：

eBPF 对用户是透明的，只需升级内核（到合适的版本）， 应用程序无需任何改造；
io_uring 提供了 新的系统调用和用户空间 API，因此 需要应用程序做改造。

eBPF 作为动态跟踪工具，能够更方便地排查和观测 io_uring 等模块在执行层面的具体问题。

本文介绍 Linux 异步 I/O 的发展历史，io_uring 的原理和功能，并给出了一些程序示例和性能压测结果（我们在 5.10 内核做了类似测试，结论与原文差不多）。

由于译者水平有限，本文不免存在遗漏或错误之处。如有疑问，请查阅原文。

以下是译文。

很多人可能还没意识到，Linux 内核在过去几年已经发生了一场革命。这场革命源于两个激动人心的新接口的引入：eBPF 和 io_uring。我们认为，二者将会完全 改变应用与内核交互的方式，以及应用开发者思考和看待内核的方式。

本文介绍 io_uring（我们在 ScyllaDB 中有 io_uring 的深入使用经验），并略微提及一下 eBPF。

1 Linux I/O 系统调用演进

1.1 基于 fd 的阻塞式 I/O：`read()/write()`

作为大家最熟悉的读写方式，Linux 内核提供了 基于文件描述符的系统调用，这些描述符指向的可能是 存储文件（storage file），也可能是 network sockets：

ssize_t read(int fd, void *buf, size_t count);
ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t count);

二者称为 阻塞式系统调用（blocking system calls），因为程序调用这些函数时会进入 sleep 状态，然后被调度出去（让出处理器），直到 I/O 操作完成：

如果数据在文件中，并且文件内容 已经缓存在 page cache 中，调用会 立即返回；
如果数据在另一台机器上，就需要通过网络（例如 TCP）获取，会阻塞一段时间；
如果数据在硬盘上，也会阻塞一段时间。

但很容易想到，随着存储 设备越来越快，程序越来越复杂，阻塞式（blocking）已经这种最简单的方式已经不适用了。

1.2 非阻塞式 I/O：`select()/poll()/epoll()`

阻塞式之后，出现了一些新的、非阻塞的系统调用，例如 select()、poll() 以及更新的 epoll()。应用程序在调用这些函数读写时不会阻塞，而是 立即返回，返回的是一个已经 ready 的文件描述符列表。

但这种方式存在一个致命缺点：只支持 network sockets 和 pipes ——epoll() 甚至连 storage files 都不支持。

1.3 线程池方式

对于 storage I/O，经典的解决思路是 thread pool[5]：主线程将 I/O 分发给 worker 线程，后者代替主线程进行阻塞式读写，主线程不会阻塞。

这种方式的问题是 线程上下文切换开销可能非常大，后面性能压测会看到。

1.4 Direct I/O（数据库软件）：绕过 page cache

随后出现了更加灵活和强大的方式：数据库软件（database software）有时 并不想使用操作系统的 page cache[6]，而是希望打开一个文件后， 直接从设备读写这个文件（direct access to the device）。这种方式称为 直接访问（direct access）或 直接 I/O（direct I/O），

需要指定 O_DIRECT flag；
需要 应用自己管理自己的缓存 —— 这正是数据库软件所希望的；
是 zero-copy I/O，因为应用的缓冲数据直接发送到设备，或者直接从设备读取。

1.5 异步 IO（AIO）

前面提到，随着存储设备越来越快，主线程和 worker 线性之间的上下文切换开销占比越来越高。现在市场上的一些设备，例如 Intel Optane[7]， 延迟已经低到和上下文切换一个量级（微秒 us）。换个方式描述，更能让我们感受到这种开销：上下文每切换一次，我们就少一次 dispatch I/O 的机会。

因此，Linux 2.6 内核引入了异步 I/O（asynchronous I/O）接口，方便起见，本文简写为 linux-aio。AIO **原理**是很简单的：

用户通过 io_submit() 提交 I/O 请求，
过一会再调用 io_getevents() 来检查哪些 events 已经 ready 了。
使程序员 能编写完全异步的代码。

近期，Linux AIO 甚至支持了[8] epoll()：也就是说不仅能提交 storage I/O 请求，还能提交网络 I/O 请求。照这样发展下去，linux-aio似乎能成为一个王者。但由于它糟糕的演进之路，这个愿望几乎不可能实现了。我们从 Linus 标志性的激烈言辞中就能略窥一斑：

Reply to: to support opening files asynchronously[9]
So I think this is ridiculously ugly.
AIO is a horrible ad-hoc design, with the main excuse being “other, less gifted people, made that design, and we are implementing it for compatibility because database people — who seldom have any shred of taste — actually use it”.
— Linus Torvalds (on http://lwn.net)

首先，作为数据库从业人员，我们想借此机会为我们的没品（lack of taste）向 Linus 道歉。但更重要的是，我们要进一步解释一下 为什么 Linus 是对的：Linux AIO 确实问题缠身，

只支持O_DIRECT文件，因此 对常规的非数据库应用（normal, non-database applications） 几乎是无用的；
接口在 设计时并未考虑扩展性。虽然可以扩展 —— 我们也确实这么做了 —— 但每加一个东西都相当复杂；
虽然从 技术上说接口是非阻塞的，但实际上有很多可能的原因都会导致它阻塞[10]，而且引发的方式难以预料。