io_uring 是 2019 年 Linux 5.1 内核首次引入的高性能 异步 I/O 框架，能显著加速 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？

1. 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。
2. 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；
3. 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：

1. 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；
2. 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。

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： 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， 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 ，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。

但是，aio有如下问题：

1. 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；
2. 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；
3. 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，而且引发的方式难以预料。

1.6 小结

以上可以清晰地看出 Linux I/O 的演进：

• 最开始是同步（阻塞式）系统调用；
• 然后随着实际需求和具体场景，不断加入新的异步接口，还要保持与老接口的兼容和协同工作。

另外也看到，在非阻塞式读写的问题上并没有形成统一方案：

1. Network socket 领域：添加一个异步接口，然后去轮询（poll）请求是否完成（readiness）；
2. Storage I/O 领域：只针对某一细分领域（数据库）在某一特定时期的需求，添加了一个定制版的异步接口。

这就是 Linux I/O 的演进历史 —— 只着眼当前，出现一个问题就引入一种设计，而并没有多少前瞻性 —— 直到 io_uring 的出现。

2. io_uring

io_uring 来自资深内核开发者 Jens Axboe 的想法，他在 Linux I/O stack 领域颇有研究。 从最早的 patch aio: support for IO polling 可以看出，这项工作始于一个很简单的观察：随着设备越来越快， 中断驱动（interrupt-driven）模式效率已经低于轮询模式 （polling for completions） —— 这也是高性能领域最常见的主题之一。

• io_uring 的基本逻辑与 linux-aio 是类似的：提供两个接口，一个将 I/O 请求提交到内核，一个从内核接收完成事件。
• 但随着开发深入，它逐渐变成了一个完全不同的接口：设计者开始从源头思考 如何支持完全异步的操作。

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