Understanding Modern Storage APIs: A systematic study of libaio, SPDK, and io_uring
由Diego Didona等人发表于SYSTOR2022
(资料图片仅供参考)
【摘要】
最近的高性能存储设备暴露了现有软件栈的低效，因而催生了对I/O栈的改进。Linux内核的最新API是io_uring。作者提供了第一个针对io_uring的深度研究，并且和libaio、SPDK比较，探讨它的下性能和优缺点。根据作者的发现，（1）轮询能极大影响性能（2）只要CPU核足够多，io_uring可以提供和SPKD接近的性能（3）在多核CPU和多设备场景下扩展需要仔细的考虑并且需要一个混合方案。最后，作者为存储密集的应用开发者提供了设计指导。
【三种API简介】
1、libaio
传统的同步I/O接口包括read()、write()、pread()、pwrite()等，线程开始I/O操作后立刻进入阻塞状态，直到I/O请求完成。而使用异步I/O接口，如aio，线程把I/O请求发送给内核后可以继续做其他工作，直到内核把I/O请求完成的信号发送给线程。通常，异步I/O接口效率更高，其中的核心系统调用是io_submit（用于提交I/O请求）和io_getevents（用于获得完成的I/O请求）。然而，在每个I/O操作中，libaio要依赖两个系统调用，而且使用中断的方式通知I/O请求的完成，这导致libaio的单个I/O性能并不好，如下图。
2、SPDK
SPDK是Linux的高性能API。它在用户空间映射了PCIe寄存器以配置CQ和SQ，用户通过轮询CQ来捕获I/O请求的完成，而不需要中断和系统调用。SPDK的缺点是它很复杂，而且相对于libaio适用范围很窄。SPDK不支持文件系统，也无法利用内核存储服务，如访问控制、调度、QoS和配额管理。
3、io_uring
io_uring中和了上述两类API的优缺点。它在用户空间实现了两个环形数据结构，同时内核可以访问它们，类似于NVMe的CQ和SQ，submission ring存储了用户提交的I/O请求，completion存储了I/O请求的完成结果。用户可以不通过系统调用插入和检索两个环。
io_uring提供的I/O机制有三种，如下图：
默认模式下，用户可以通过io_uring_enter系统调用通知内核新请求已经提交到SQ中。用户使用同一个io_uring_enter系统调用等待I/O请求完成。io_uring_enter支持中断模式（a）和轮询模式（b）。当然，因为用户也可以访问CQ，所以用户可以自己轮询CQ等待I/O请求完成，而不使用任何系统调用。并且，io_uring也可以使用一个内核线程轮询SQ，这样在整个I/O操作中不会使用任何系统调用（c）。
【性能测试分析】
实验使用fio生成4KB随机读负载，不使用page cache。纯读负载能达到更高的IOPS，而高IOPS有助于分析不同API的可扩展性趋势和每个I/O操作的开销。除了io_uring外，其他API均使用默认配置。io_uring的配置如下：
（1）iou：上图（a）的配置（默认的fio参数）
（2）iou+p：上图（b）的配置（fio参数是hipri）
（3）iou+k：不使用系统调用，即使用内核线程轮询I/O的提交，同时应用轮询I/O的完成（fio的参数是sqthread_poll）
环境配置如下表：
P.S. 虽然io_uring里提供了io_uring_enter作为提交I/O请求和捕获完成的I/O请求的统一接口，但FIO里面还是分开使用了（即调用了两次io_uring_enter）。
1、理解轮询
作者使用单个fio job、单个NVMe驱动和单个CPU，在不同队列深度下，测试三种API（libaio、io_uring和SPDK）的KIOPS，如下图：
每个IOPS下对应的延迟中位数如下图：
平均每个I/O操作进行的系统调用个数如下图：
① 可知，iou+k的KIOPS仅仅13，比其他API少一个数量级。因为此时fio线程和内核轮询线程共享一个CPU，减少了FIO每秒处理的I/O请求的数量。同时，iou+k的延迟是8ms，比其他API慢1~2个数量级。iou+k的延迟不随KIOPS的变化而变化，因为此时的延迟取决于CPU资源的竞争，而非排队等待。
当CPU数量增加到2时，iou+k的性能完全恢复了，如下图：
每个KIOPS对应的延迟中位数为：
此时，iou+k的性能仅次于SPDK：最大带宽比SPDK小18%，延迟和SPDK相当。
② SPDK在所有场景下性能最好，也是唯一达到驱动带宽上限的API。SPDK和iou+k的区别在于，iou+k使用两个线程访问同一个变量，会产生原子访问和缓存失效的开销，而SPDK使用一个线程，能更加充分的利用资源。
③ 当IOPS较小时，iou+p的性能和SPDK接近，因为队列深度较小时，系统调用的开销还不足以成为性能瓶颈，此时系统态轮询和用户态轮询的性能接近。类似的还有iou和libaio，当队列深度小于16时，二者KIOPS和延迟都很接近，当队列深度大于16后，iou的KIOPS和延迟比libaio要好——因为iou使用的系统调用比libaio少，所以可以更加充分的利用CPU资源。
当队列深度小于16时，iou的系统调用比iou+p少，但延迟比iou+p高。原因是，队列较浅时，fio的队列很快会被填满，而当队列满时，fio会等待至少一个请求完成再进行下一步动作。此时，虽然中断比较慢，但iou可能会一次处理较多完成的请求，而轮询则是检测到一个请求完成就退出，从而错失了批量处理多个完成的请求的机会。当队列深度增加时，两个API最后都趋向于每个I/O请求只使用1个系统调用。
iou和libaio的最大区别是，iou多了一个提交队列（SQ），这就是它具有批处理能力的原因。
2、不同的CPU-设备比
作者进一步分析了对于iou+k，每个驱动需要多少个CPU以获得最佳性能。此时，作者使用了J=5个FIO job测试，每个job运行在不同的驱动上，队列深度为128，C代表CPU的数目，本次实验中，分别测试了C=J，C=J+1，C=J+2和C=J*2的情况。
注意，在iou+k中，内核会为每个job产生一个内核线程以轮询SQ获得提交的请求。
实验结果如下图：
可见，除了iou+k，其他API的带宽表现和CPU-设备比无关。而iou+k需要两倍于驱动数的CPU才能达到最好的性能——即每个线程需要一个单独的CPU来轮询。糟糕的是，当CPU数不是最佳时，iou+k的KIOPS是最低的。这一实验结果揭示了iou+k要实现高性能的隐藏开销，而其他测试忽略了这一点。
3、可扩展性
作者控制job从1到20，以测试不同API的可扩展性。每个job访问不同的驱动，设置CPU数C=2*J（由于硬件限制，C最大可以取到20），队列深度为128。下图是测试结果：
SPDK的性能总是最好的，而性能第二好的API取决于job的数量和CPU核的数量。当J不大于10时，iou+k可以给每个内核线程分配一个CPU，性能最好。此后随着J的增大，内核线程和应用线程开始抢夺CPU资源，KIOPS开始下滑。在J=12时，iou+k和iou、iou+p的KIOPS交汇，在J=14时，iou+k成为性能最差的API。其他的API随着job的增长，KIOPS也基本上稳定增长。
iou和iou+p的性能很接近，libaio的带宽也仅仅比iou、iou+p少10%。
【总结与讨论】
lSPDK的优势不仅仅体现在用户态轮询、无系统调用开销，还体现在使用单个线程进行轮询。liou+k的优势在CPU不够时不明显。liou+p使用系统级轮询，在队列深度较小时可以和SPDK相当。虽然SPDK的性能最好，但需要放弃Linux文件的支持。如果需要使用文件系统，且CPU足够多，iou+k是不错的选择（可以达到90% SPDK的性能），而若CPU资源不足，可以使用iou+p，当队列深度不深时和SPDK的性能接近。
未来可以在更在实际的I/O密集型应用上测试，如数据库。它们都需要文件系统的支持，可能会带来额外的同步开销，可能会覆盖I/O路径上的bottleneck。此外还可以研究更高效的iou+k设计，如不同的应用线程共享一个内核轮询线程，或者二者更好的使用CPU资源等。最后，io_uring支持socket I/O，所以它的性能也可以测试以评估网络应用的表现。
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