一句话总结：在 skyzh/uring-positioned-io 中，我包装了 Tokio 提供的底层 io_uring 接口，在 Rust 中实现了基于 io_uring 的异步随机读文件。你可以这么用它：

ctx.read(fid, offset, &mut buf).await?;

本文介绍了 io_uring 的基本使用方法，然后介绍了本人写的异步读文件库的实现方法，最后做了一个 benchmark，和 mmap 对比性能。

点击这里可以访问 GitHub 项目。

io_uring 简介

io_uring 是一个由 Linux 内核的提供的异步 I/O 接口。它于 2019 年 5 月在 Linux 5.1 中面世，现在已经在各种项目中被使用。 比如：

• RocksDB 的 MultiRead 目前就是通过 io_uring 做并发读文件。
• Tokio 为 io_uring 包装了一层 API。在 Tokio 1.0 发布之际，开发者表示今后会通过 io_uring 提供真正的异步文件操作 (见 Announcing Tokio 1.0)。 目前 Tokio 的异步文件操作通过开另外的 I/O 线程调用同步 API 实现。
• QEMU 5.0 已经使用 io_uring (见 ChangeLog)。

目前关于 io_uring 的测试，大多是和 Linux AIO 对比 Direct I/O 的性能 (1) (2) (3)。 io_uring 通常能达到两倍于 AIO 的性能。

随机读文件的场景

在数据库系统中，我们常常需要多线程读取文件任意位置的内容 (<fid>, <offset>, <size>)。 经常使用的 read / write API 无法完成这种功能（因为要先 seek，需要独占文件句柄）。 下面的方法可以实现文件随机读。

• 通过 mmap 直接把文件映射到内存中。读文件变成了直接读内存，可以在多个线程中并发读。
• pread 可以从某一位置 offset 开始读取 count 个字节，同样支持多线程并发读。

不过，这两种方案都会把当前线程阻塞住。比如 mmap 后读某块内存产生 page fault，当前线程就会阻塞；pread 本身就是一个阻塞的 API。 异步 API (比如 Linux AIO / io_uring) 可以减少上下文切换，从而在某些场景下提升吞吐量。

io_uring 的基本用法

io_uring 相关的 syscall 可以在 这里 找到。liburing 提供了更易用的 API。 Tokio 的 io_uring crate 在此基础之上，提供了 Rust 语言的 io_uring API。下面以它为例， 介绍 io_uring 的使用方法。

要使用 io_uring，需要先创建一个 ring。在这里我们使用了 tokio-rs/io-uring 提供的 concurrent API， 支持多线程使用同一个 ring。

use io_uring::IoUring;
let ring = IoUring::new(256)?;
let ring = ring.concurrent();

每一个 ring 都对应一个提交队列和一个完成队列，这里设置队列最多容纳 256 个元素。

通过 io_uring 进行 I/O 操作的过程分为三步：往提交队列添加任务，向内核提交任务 [注1]， 从完成队列中取回任务。这里以读文件为例介绍整个过程。

通过 opcode::Read 可以构造一个读文件任务，通过 ring.submission().push(entry) 可以将任务添加到队列中。

use io_uring::{opcode, types::Fixed};
let read_op = opcode::Read::new(Fixed(fid), ptr, len).offset(offset);
let entry = read_op
            .build()
            .user_data(user_data);
unsafe { ring.submission().push(entry)?; }

任务添加完成后，将它提交到内核。

assert_eq!(ring.submit()?, 1);

最后轮询已经完成的任务。

loop {
    if let Some(entry) = ring.completion().pop() {
        // do something
    }
}

这样一来，我们就实现了基于 io_uring 的随机读文件。

注 1: io_uring 目前有三种执行模式：默认模式、poll 模式和内核 poll 模式。如果使用内核 poll 模式，则不一定需要调用提交任务的函数。

利用 io_uring 实现异步读文件接口

我们的目标是实现类似这样的接口，把 io_uring 包装起来，仅暴露给开发者一个简单的 read 函数。

ctx.read(fid, offset, &mut buf).await?;

参考了 tokio-linux-aio 对 Linux AIO 的异步包装后，我采用下面方法来实现基于 io_uring 的异步读。

• 开发者在使用 io_uring 之前，需要创建一个 UringContext。
• UringContext 被创建的同时，会在后台运行一个（或多个）用来提交任务和轮询完成任务的 UringPollFuture。 (对应上一章节中读文件的第二步、第三步操作)。
• 开发者可以从 ctx 调用读文件的接口，用 ctx.read 创建一个 UringReadFuture。在调用 ctx.read.await 后：
  1. UringReadFuture 会创建一个固定在内存中的对象 UringTask，然后把读文件任务放进队列里，将 UringTask 的地址作为 读操作的用户数据。UringTask 里面有个 channel。
  2. UringPollFuture 在后台提交任务。
  3. UringPollFuture 在后台轮询已经完成的任务。
  4. UringPollFuture 取出其中的用户数据，还原成 UringTask 对象，通过 channel 通知 UringReadFuture I/O 操作已经完成。

整个流程如下图所示。

这样，我们就可以方便地调用 io_uring 实现文件的异步读取。这么做还顺便带来了一个好处：任务提交可以自动 batching。 通常来说，一次 I/O 操作会产生一次 syscall。但由于我们使用一个单独的 Future 来提交、轮询任务，在提交的时候， 队列里可能存在多个未提交的任务，可以一次全部提交。这样可以减小 syscall 切上下文的开销 (当然也增大了 latency)。 从 benchmark 的结果观察来看，每次提交都可以打包 20 个左右的读取任务。

Benchmark

将包装后的 io_uring 和 mmap 的性能作对比。测试的负载是 128 个 1G 文件，随机读对齐的 4K block。 我的电脑内存是 32G，有一块 1T 的 NVMe SSD。测试了下面 6 个 case：

• 8 线程 mmap。 (mmap_8)
• 32 线程 mmap。 (mmap_32)
• 512 线程 mmap。 (mmap_512)
• 8 线程 8 并发的 io_uring。(uring_8)
• 8 线程 32 并发的 io_uring。即 8 个 worker thread, 32 个 future 同时 read。(uring_32)
• 8 线程 512 并发的 io_uring。(uring_512)

测试了 Throughput (op/s) 和 Latency (ns)。

发现 mmap 吊打 io_uring。嗯，果然这个包装做的不太行，但是勉强能用。下面是一分钟 latency 的 heatmap。每一组数据的展示顺序是先 mmap 后 io_uring。

mmap_8 / uring_8

mmap_32 / uring_32

mmap_512 / uring_512

一些可能的改进

• 看起来现在 io_uring 在我和 Tokio 的包装后性能不太行。之后可以通过对比 Rust / C 在 io_uring nop 指令上的表现来测试 Tokio 这层包装引入的开销。
• 测试 Direct I/O 的性能。目前只测试了 Buffered I/O。
• 和 Linux AIO 对比。（性能不会比 Linux AIO 还差吧（痛哭
• 用 perf 看看现在的瓶颈在哪里。目前 cargo flamegraph 挂上去以后 io_uring 没法申请内存。（占个坑，说不定能出续集
• 目前，用户必须保证 &mut buf 在整个 read 周期都有效。如果 Future 被 abort，会有内存泄漏的问题。 futures-rs 的类似问题见 https://github.com/rust-lang/futures-rs/issues/1278 。Tokio 目前的 I/O 通过两次拷贝（先到缓存，再给用户）解决了这个问题。
• 或许可以把写文件和其他操作也顺便包装一下。