vlambda博客
学习文章列表

文/玖一

io_uring 是 Linux 内核在 v5.1 引入的一套异步 IO 接口，随着其迅速发展，现在的 io_uring 已经远远超过了纯 IO 的范畴。从 Linux v5.3 版本开始，io_uring 陆续添加了网络编程相关的 API，对用户提供 sendmsg、recvmsg、accept、connect 等接口的异步支持，将 io_uring 的生态范围扩大到了网络领域。

另外从 Linux v5.7 开始，io_uring 对这些异步接口提供 FAST POLL 机制，用户无需再使用像 select、event poll 等多路复用机制来监听文件句柄，只要把读写请求直接丢到 io_uring 的 submit queue 中并提交，当文件句柄不可读写时，内核会主动添加 poll handler，当文件句柄可读写时主动调用 poll handler 再次下发读写请求，从而减少系统调用次数提高性能。

上一篇我们初探了 io_uring 用于网络的编程模型以及 echo server benchmark 下的性能表现，这篇文章我们将基于通用应用 nginx 实战。

Nginx 是一款轻量级的 Web 服务器、反向代理服务器，由于它的内存占用少，启动极快，高并发能力强，在互联网项目中广泛应用。

从架构上看，Nginx 由一个 master 和多个 worker 进程组成，多个 worker 之间不需要加锁，独立处理与 client 的连接和网络请求。worker 是一个单线程大循环，这与上一篇“你认为 io_uring 只适用于存储 IO？大错特错！”文章中描述的 echo server 模型基本一致。

event poll 是 Nginx 在 Linux 下的默认事件模型。

event poll 事件模型把 listen fd 以及新建连接的 sock fd 都注册进 event poll 中，当这些 fd 上有数据可读时，等待在 epoll_wait() 的 worker 进程会被唤醒，调用相应的回调函数进行处理，这里的 recv、writev 请求都为同步请求。

前面提到，io_uring 的 FAST POLL 机制允许数据在未 ready 的情况下就直接下发，不需要再把普通连接的 fd 注册进 event poll。另外这里的读写请求通过 io_uring 异步下发，处理流程大致如下：

事实上，accept() 也可以采取 FAFST POLL 机制，无需等待 listen_fd 数据可读就直接下发，以减少系统调用次数。但在调试过程中发现这样 accept() 失败概率大大增加，而每次失败的 accept() 都会带来一次无效的 sock 内存申请和释放，这个开销较大，因此依然采用类似 event poll 的方式来侦听 listen fd。后续针对这块可以做一些优化。

测试环境

• 测试机器
  CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4 @ 2.50GHz  64 逻辑核
  server cmdline 添加：mitigation=on

• nginx配置

user root;http { access_log off; server { access_log off; // 关闭access log，否则会写日志，影响测试 location / { return 200; // 不读本地文件，直接返回200 } }}

• benchmark
  使用轻量级HTTP性能测试工具wrk进行压测。

• 测试命令

长连接 wrk -c $connection -t $thread -d 120 $url短连接 wrk -c $connection -t $thread -H "Connection: Close" -d 120 $url

测试结果

长连接

• connection=1000，thread=200，测试 server 上不同 worker 数目性能。

worker 数目在 8 以下时，QPS 有 20% 左右的提升。随着 worker 数目增大，CPU 不成为瓶颈，收益逐渐降低。

• server 单 worker，测试 client 端不同连接数性能（thread 取默认数 2）。

可以看到单 worker 情况下，500 个连接以上，QPS 有 20% 以上的提升。从系统调用数目上看，io uring 的系统调用数基本上在 event poll 的 1/10 以内。

短连接

• connection=1000，thread=200, 测试 server 上不同 worker 数目性能。

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而带来的延迟有关。

从笔者目前的测试来看，io_uring 在网络编程方面的优化更适合长连接场景，在长连接场景下最高有 20% 多的提升。短连接场景还有待优化，主要考虑以下两方面：

• io uring 本身框架开销的优化，当然这个优化对长连接同样适用。

• 针对短连接的优化，如针对 accept() 请求，先检查是否有数据可读，避免无效内存申请释放；多个 accept() 一起下发等。

nginx 和 echo server 等优化实践相关内容（包含源代码），我们都已经在 OpenAnolis 社区高性能存储 SIG 开源（openanolis.org）。也欢迎大家积极参与讨论和贡献，一起探索 io_uring 的高性能之路。

如果对内容感兴趣，可以钉钉群搜索【Alibaba Cloud Linux OS 开发者&用户群】入群，一起交流。也欢迎扫码关注「云巅论剑」，一起发掘 Linux 相关内核技术，探索操作系统未来发展方向。

————  end  ————

近期重大活动