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文 / 高性能存储 SIG
01 背景介绍
传统的 IO 软件栈曾经无奈齐全开释出高性能存储设备的性能，高性能 IO 栈是以后存储畛域重点钻研的课题之一，代表性的如用户态计划 SPDK，以及规范的内核态计划 io_uring。
02 关键技术
Linux 社区从零开始设计一种全新的异步 IO 框架 io_uring。io_uring 为了防止在提交和实现事件中的内存拷贝，设计了一对共享的 ring buffer 用于应用程序和内核之间的通信。该设计带来的益处有：
- 提交、实现申请时无需利用和内核之间的内存拷贝。
- 应用 SQPOLL 高级个性时，应用程序无需零碎调用。
- 无锁操作，用 Memory Ordering 实现同步等。
龙蜥社区自 2020 年上半年开始参加 io_uring 社区开发，奉献了多个个性和优化，并在图数据库场景摸索容器化部署和针对性优化。
技术劣势：应用程序通过对立的规范零碎调用来应用 io_uring。相比传统的 Linux Native AIO，io_uring 打消了仅反对 Direct IO 的限度以及额定的内存拷贝开销；相比用户态框架 SPDK，io_uring 可复用 Linux 内核的规范驱动，无需额定的用户态驱动开发，利用场景更通用，编程接口更敌对。
该技术特点包含：
- 简略易用，不便利用集成。
- 可扩大，不仅仅为存储 IO 应用，同样能够用于网络 IO。
- 个性丰盛，满足所有利用，如反对 Buffer IO。
- 高效，尤其是针对大部分 512 字节或 4K IO 场景。
- 可伸缩，满足峰值场景的性能须要等。
利用场景：io_uring 可实用于绝大多数对异步 IO 有诉求的业务和利用。目前，io_uring 已在多个支流开源利用中集成，如 RocksDB、Netty、QEMU、SPDK、PostgreSQL、MariaDB 等。
03 图数据库引擎 iGraph 优化实际
图计算服务 Graph Compute 是龙蜥社区理事长单位阿里云研发的高性能分布式图计算产品，反对简单图关系数据的存储、查问和计算，高效对接图算法与模型，在搜寻举荐广告、实时风控、常识图谱、社交网络等场景有着宽泛的利用。其内核引擎 iGraph 在基于磁盘的查问拜访场景下引入了 io_uring，反对高 IOPS 下稳固运行。
实际成果：图数据库引擎 iGraph 通过 io_uring 适配优化后，线上运行环境在 CPU 开销不高于原始应用 Linux Native AIO 版本的前提下，业务端到端时延优化达 20%。
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相干链接：
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