前言

Linux内核5.1支持了新的异步IO框架iouring，由Block IO大神也即Fio作者Jens Axboe开发，意在提供一套公用的网络和磁盘异步IO，不过io_uring目前在磁盘方面要比网络方面更加成熟。

目录背景简介io_uring系统APIliburing高级特性编程示例性能对比模式对比线上应用背景简介

熟悉Linux系统编程的同学都清楚，Linux并没有提供完善的异步IO(网络IO、磁盘IO)机制。

在网络编程中，我们通常使用epoll IO多路复用来处理网络IO，然而epoll也并不是异步网络IO，仅仅是内核提供了IO复用机制，epoll回调通知的是数据可以读取或者写入了，具体的读写操作仍然需要用户去做，而不是内核代替完成。

在存储IO栈中，做存储的同学大都使用过libaio，然而那是一个巨难用啊Linux AIO这个奇葩。首先只能在DIO下使用，用不了pagecache；其次用户的数据地址空间起始地址和大小必须页大小对齐；然后在submit_io时仍然可能因为文件系统、pagecache、sync发生阻塞，除此之外，我们在使用libaio的时候会设置io_depth的大小，还可能因为内核的/sys/block/sda/queue/nr_requests(128)设置的过小而发生阻塞；而且libaio提供的sync命令关键还不起作用，想要sync数据还得依赖fsync/fdatasync，真的是心塞塞，libaio想说爱你不容易啊。

所以Linux迫切需要一个完善的异步机制。同时在Linux平台上跑的大多数程序都是专用程序，并不需要内核的大多数功能，而且这几年也流行kernel bypass，intel也发起的用户态IO DPDK、SPDK。但是这些用户态IO API不统一，使用成本过高，所以内核便推出了io_uring来统一网络和磁盘的异步IO，提供一套统一完善的异步API，也支持异步、轮询、无锁、zero copy。真的是姗姗来迟啊，不过也算是在高性能IO方面也算是是扳回了一城。

io_uring

io_uring的设计目标是提供一个统一、易用、可扩展、功能丰富、高效的网络和磁盘系统接口。其高性能依赖于以下几个方面：

用户态和内核态共享提交队列（submission queue）和完成队列（completion queue）。用户态支持Polling模式，不依赖硬件的中断，通过调用IORING_ENTER_GETEVENTS不断轮询收割完成事件。内核态支持Polling模式，IO 提交和收割可以 offload 给 Kernel，且提交和完成不需要经过系统调用（system call）。在DirectIO下可以提前注册用户态内存地址，减小地址映射的开销。系统API

io_uring提供了3个系统调用API，虽然只有3个，但是直接使用起来还是蛮复杂的。

io_uring_setup

int io_uring_setup(unsigned entries, struct io_uring_params *params);

entries：queue depth，表示队列深度。

io_uring_params：初始化时候的参数。

在io_uring_setup返回的时候就已经初始化好了 SQ 和 CQ，此外，还有内核还提供了一个 Submission Queue Entries（SQEs）数组。

之所以额外采用了一个数组保存 SQEs，是为了方便通过 RingBuffer 提交内存上不连续的请求。SQ 和 CQ 中每个节点保存的都是 SQEs 数组的偏移量，而不是实际的请求，实际的请求只保存在 SQEs 数组中。这样在提交请求时，就可以批量提交一组 SQEs 上不连续的请求。 但由于 SQ，CQ，SQEs 是在内核中分配的，所以用户态程序并不能直接访问。io_setup 的返回值是一个 fd，应用程序使用这个 fd 进行 mmap，和 kernel 共享一块内存。 这块内存共分为三个区域，分别是 SQ，CQ，SQEs。kernel 返回的 io_sqring_offset 和 io_cqring_offset 分别描述了 SQ 和 CQ 的指针在 mmap 中的 offset。而 SQEs 则直接对应了 mmap 中的 SQEs 区域。 mmap 的时候需要传入 MAP_POPULATE 参数，以防止内存被 page fault。

io_uring_enter

int io_uring_enter(unsigned int fd, u32 to_submit, u32 min_complete, u32 flags);

io_uring_enter即可以提交io，也可以来收割完成的IO，一般IO完成时内核会自动将SQE 的索引放入到CQ中，用户可以遍历CQ来处理完成的IO。

IO 提交的做法是找到一个空闲的 SQE，根据请求设置 SQE，并将这个 SQE 的索引放到 SQ 中。SQ 是一个典型的 RingBuffer，有 head，tail 两个成员，如果 head == tail，意味着队列为空。SQE 设置完成后，需要修改 SQ 的 tail，以表示向 RingBuffer 中插入一个请求。

io_uring_enter 被调用后会陷入到内核，内核将 SQ 中的请求提交给 Block 层。to_submit 表示一次提交多少个 IO。

如果 flags 设置了 IORING_ENTER_GETEVENTS，并且 min_complete > 0，那么这个系统调用会同时处理 IO 收割。这个系统调用会一直 block，直到 min_complete 个 IO 已经完成。

这个流程貌似和 libaio 没有什么区别，IO 提交的过程中依然会产生系统调用。

但 io_uring 的精髓在于，提供了 submission offload 模式，使得提交过程完全不需要进行系统调用。

如果在调用 io_uring_setup 时设置了 IORING_SETUP_SQPOLL 的 flag，内核会额外启动一个内核线程，我们称作 SQ 线程。这个内核线程可以运行在某个指定的 core 上（通过 sq_thread_cpu 配置）。这个内核线程会不停的 Poll SQ，除非在一段时间内没有 Poll 到任何请求（通过 sq_thread_idle 配置），才会被挂起。

当程序在用户态设置完 SQE，并通过修改 SQ 的 tail 完成一次插入时，如果此时 SQ 线程处于唤醒状态，那么可以立刻捕获到这次提交，这样就避免了用户程序调用 io_uring_enter 这个系统调用。如果 SQ 线程处于休眠状态，则需要通过调用 io_uring_enter，并使用 IORING_SQ_NEED_WAKEUP 参数，来唤醒 SQ 线程。用户态可以通过 sqring 的 flags 变量获取 SQ 线程的状态。

 (IO_URING_READ_ONCE(*ring->sq.kflags) & IORING_SQ_NEED_WAKEUP) {    *flags |= IORING_ENTER_SQ_WAKEUP;    return true;}

主要包含IORING_REGISTER_FILES、IORING_REGISTER_BUFFERS，在高级特性章节会描述。

int io_uring_register(unsigned int fd, unsigned int opcode, void *arg, unsigned int nr_args)

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liburing

我们知道io_uring虽然仅仅提供了3个系统API，但是想要用好还是有一定难度的，所提fio大神本人封装了一个Liburing，简化了io_uring的使用，通过使用liburing，我们很容易写出异步IO程序。

代码位置：github.com/axboe/liburi，在使用的时候目前仍然需要拉取代码，自己编译，估计之后将会融入内核，在用户程序中需要包含#include "liburing.h"。

列举一些比较常用的封装的API：github.com/axboe/liburi

// 非系统调用，初始化io_uring，entries：队列深度 queue depthextern int io_uring_queue_init(unsigned entries, struct io_uring *ring, unsigned flags);// 非系统调用，清理io_uringextern void io_uring_queue_exit(struct io_uring *ring);// 非系统调用，获取一个可用的 submit_queue_entry，用来提交IOextern struct io_uring_sqe *io_uring_get_sqe(struct io_uring *ring);// 非系统调用，准备阶段，和libaio封装的io_prep_writev一样static inline void io_uring_prep_writev(struct io_uring_sqe *sqe, int fd,const struct iovec *iovecs, unsigned nr_vecs, off_t offset)// 非系统调用，准备阶段，和libaio封装的io_prep_readv一样static inline void io_uring_prep_readv(struct io_uring_sqe *sqe, int fd, const struct iovec *iovecs, unsigned nr_vecs, off_t offset) // 非系统调用，把准备阶段准备的data放进 submit_queue_entrystatic inline void io_uring_sqe_set_data(struct io_uring_sqe *sqe, void *data) // 非系统调用，设置submit_queue_entry的flagstatic inline void io_uring_sqe_set_flags(struct io_uring_sqe *sqe, unsigned flags) // 非系统调用，提交sq的entry，不会阻塞等到其完成，内核在其完成后会自动将sqe的偏移信息加入到cq，在提交时需要加锁extern int io_uring_submit(struct io_uring *ring);// 非系统调用，提交sq的entry，阻塞等到其完成，在提交时需要加锁。extern int io_uring_submit_and_wait(struct io_uring *ring, unsigned wait_nr);// 非系统调用 宏定义，会遍历cq从head到tail，来处理完成的IO#define io_uring_for_each_cqe(ring, head, cqe)// 非系统调用 遍历时，可以获取cqe的datastatic inline void *io_uring_cqe_get_data(const struct io_uring_cqe *cqe)// 非系统调用 遍历完成时，需要调整head往后移nrstatic inline void io_uring_cq_advance(struct io_uring *ring, unsigned nr)

io_uring里面提供了polling机制：IORING_SETUP_IOPOLL可以让内核采用 Polling 的模式收割 Block 层的请求；IORING_SETUP_SQPOLL可以让内核新起线程轮询提交sq的entry。

IORING_REGISTER_FILES

这个的用途是避免每次 IO 对文件做 fget/fput 操作，当批量 IO 的时候，这组原子操作可以避免掉。

IORING_REGISTER_BUFFERS

如果应用提交到内核的虚拟内存地址是固定的，那么可以提前完成虚拟地址到物理 pages 的映射，避免在 IO 路径上进行转换，从而优化性能。用法是，在 setup io_uring 之后，调用 io_uring_register，传递 IORING_REGISTER_BUFFERS 作为 opcode，参数是一个指向 iovec 的数组，表示这些地址需要 map 到内核。在做 IO 的时候，使用带 FIXED 版本的opcode（IORING_OP_READ_FIXED /IORING_OP_WRITE_FIXED）来操作 IO 即可。

内核在处理 IORING_REGISTER_BUFFERS 时，提前使用 get_user_pages 来获得 userspace 虚拟地址对应的物理 pages。在做 IO 的时候，如果提交的虚拟地址曾经被注册过，那么就免去了虚拟地址到 pages 的转换。

IORING_SETUP_IOPOLL

这个功能让内核采用 Polling 的模式收割 Block 层的请求。当没有使用 SQ 线程时，io_uring_enter 函数会主动的 Poll，以检查提交给 Block 层的请求是否已经完成，而不是挂起，并等待 Block 层完成后再被唤醒。使用 SQ 线程时也是同理。

编程示例

通过liburing使用起来还是比较方便的，不用操心内核的一些事情，简直爽歪歪啊。具体可参考ceph：github.com/ceph/ceph/bl

io_uring_queue_init 来初始化 io_uring。IORING_SETUP_IOPOLL / IORING_SETUP_SQPOLL。io_uring_submit 来提交 IO，在这个函数里面会判断是否需要调用系统调用io_uring_enter。设置了IORING_SETUP_SQPOLL则不需要调用，没有设置则需要用户调用。io_uring_for_each_cqe 来收割完成的IO，这是一个for循环宏定义，后面直接跟 {} 就可以。性能对比

intel团队测试结果

可以看出来intel自己测试的结果表明延迟方面spdk比io_uring要低60%。使用了自己带的perf的测试工具测的。

fio作者测试结果

4k randread，3D Xpoint 盘：

io_uring vs libaio，在非 polling 模式下，io_uring 性能提升不到 10%，好像并没有什么了不起的地方。

然而 io_uring 提供了 polling 模式。在 polling 模式下，io_uring 和 SPDK 的性能非常接近，特别是高 QueueDepth 下，io_uring 有赶超的架势，同时完爆 libaio。

模式对比

项目

io_uring

spdk

驱动程序

内核态驱动程序有锁

用户态驱动程序、无锁、轮询、线程绑定

run_to_completion

非rtc模型，可能会有上下文切换？

rtc模型，单线程撸到底

内存管理

mmu、4k

2MB大页

提交任务有无锁

无锁

无锁

系统调用

可有可无

无系统调用

用户内核态切换

轻量级的

无内核切换

poll模型

可选

polling

线上应用

目前发现已经有几个项目在做尝试性的应用：rocksdb、ceph、spdk、第三方适配(nginx、redis、echo_server)

rocksdb

rocksdb官方实现了PosixRandomAccessFile::MultiRead()使用io_uring。

除此之外，tikv扩展了一些实现：openinx.github.io/ppt/i

wal和sstbale的写入使用io_uring，但是测完之后性能提升不明显。compaction file write的时间降低了一半。可用io_uring优化的点：参考 Conclusion & Future work 章节。

spdk

SPDK与io_uring新异步IO机制，在其抽象的通用块层加入了io_uring的支持。

ceph

ceph的io_uring主要使用在block_device，抽象出了统一的块设备，直接操作裸设备，对上层提供统一的读写方法。

bluefs仅仅需要提供append only的写入即可，不需要提供随机写，大大简化了bluefs的实现。

第三方适配(nginx、redis、echo_server)

第三方io_uring适配(nginx、redis、echo_server)性能测试结果：

redis：

以下是 redis 在 event poll 和 io_uring 下的 qps 对比：

高负载情况下，io_uring 相比 event poll，吞吐提升 8%~11%。开启 sqpoll 时，吞吐提升 24%~32%。这里读者可能会有个疑问，开启 sqpoll 额外使用了一个 CPU，性能为什么才提升 30% 左右？那是因为 redis 运行时同步读写就消耗了 70% 以上的 CPU，而 sq_thread 只能使用一个 CPU 的能力，把读写工作交给 sq_thread 之后，理论上 QPS 最多能提升 40% 左右（1/0.7 - 1 = 0.42），再加上 sq_thread 还需要处理中断以及本身的开销，因此只能有 30% 左右的提升。

nginx：

单 worker 场景，当连接数超过 500 时，QPS提升 20% 以上。connection 固定 1000，worker 数目在 8 以下时，QPS 有 20% 左右的提升。随着 worker 数目增大，收益逐渐降低。短连接场景，io uring 相对于 event poll 非但没有提升，甚至在某些场景下有 5%~10% 的性能下降。究其原因，除了 io uring 框架本身带来的开销以外，还可能跟 io uring 编程模式下请求批量下发带来的延迟有关。