liburing项目中io_uring_submit_and_wait()性能问题深度分析
2025-06-26 23:17:35作者:宗隆裙
问题背景
在Linux高性能I/O编程领域,io_uring作为新一代异步I/O框架,以其出色的性能表现获得了广泛关注。然而在实际使用过程中,开发者可能会遇到一些意料之外的性能表现。本文将以liburing项目中io_uring_submit_and_wait()函数的异常行为为切入点,深入分析其背后的技术原理和优化策略。
现象描述
开发者在使用io_uring进行NVMe设备上的随机4K读取时,观察到了以下现象:
- 当提交512个读取请求后调用io_uring_submit_and_wait()时,预期该调用应在70-100微秒内返回部分完成的读取
- 实际行为却是该调用阻塞6-8毫秒,并一次性返回所有512个完成请求
- 这种现象在EXT4文件系统和裸设备(/dev/nvmeXnX)上均会出现
技术分析
1. 请求提交开销
通过详细的测试和分析,发现问题的核心不在于等待部分(wait),而在于提交(submit)阶段。提交大量I/O请求时,内核需要为每个请求执行以下操作:
- 准备NVMe命令
- 处理可能的块设备层限制
- 处理可能的文件系统层操作(如EXT4的atime更新)
- 处理可能的QoS和节流机制
在典型配置下,每个4K读取请求的提交开销约为1.4微秒(约5000个CPU周期)。对于512个请求,累计开销约为700微秒,这与观察到的现象相符。
2. 设备队列深度限制
NVMe设备和内核块层都有队列深度限制:
- 设备本身的硬件队列深度(通常1023)
- 内核通过/sys/block/nvmeXn1/queue/nr_requests设置的软件限制(通常32-64)
- 文件系统可能引入的额外限制
当提交的请求数超过这些限制时,提交过程会出现等待,导致延迟增加。
3. 内核配置影响
默认的发行版内核配置包含多项可能增加I/O路径开销的特性:
- blk-throttle(块设备节流)
- blk-latency(延迟跟踪)
- blk-wbt(回写节流)
- 各种时间戳记录
这些特性虽然对系统稳定性有帮助,但会增加每个I/O请求的处理开销。
优化建议
1. 合理的批量大小
- 避免一次性提交过多请求(如512个)
- 推荐批量大小在32-128之间
- 保持总在途请求数不超过设备队列深度
2. 内核配置优化
对于高性能场景,可以考虑:
- 禁用不必要的块设备层特性
- 调整/sys/block/nvmeXn1/queue/nr_requests
- 使用更新的内核版本(6.8+)
3. io_uring高级特性
- 使用IORING_SETUP_DEFER_TASKRUN延迟任务运行
- 考虑IORING_SETUP_IOPOLL轮询模式(需配合nvme.poll_queues)
- 使用注册文件和注册缓冲区减少开销
4. 编程模式优化
- 将大批量请求拆分为多个小批量提交
- 使用非阻塞方式检查完成状态
- 实现请求提交和完成的流水线处理
性能数据参考
在优化后的测试中,不同批量大小的性能表现:
- 64个请求:约0.5μs/请求
- 128个请求:约0.7μs/请求
- 256个请求:约0.7μs/请求
第一轮测试由于内存访问冷启动会有额外开销,后续轮次性能更稳定。
结论
io_uring的submit-and-wait行为看似"阻塞",实际上是大量请求提交开销的累积表现。通过理解底层机制并采用合理的优化策略,开发者可以充分发挥io_uring的高性能潜力。关键是要平衡批量大小与系统各层的处理能力,避免任何一个环节成为瓶颈。
对于追求极致性能的场景,建议从少量请求开始测试,逐步增加批量大小,同时监控各阶段的延迟变化,找到最适合特定硬件配置的请求调度策略。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析2 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案3 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析4 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 5 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析6 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析7 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析8 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析9 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析10 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析
最新内容推荐
CVE-2024-38077伪代码修复版EXP资源详解:Windows远程桌面授权服务问题利用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
242
2.38 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
353
1.56 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
405
暂无简介
Dart
539
118
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1 K
589
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
123
98
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
591
116