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干翻nio，王炸io_uring来了！！（图解+史上最全）(代码片段)

疯狂创客圈  疯狂创客圈  2023-02-24  727

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大趋势：全链路异步化，性能提升10倍+

随着业务的发展，微服务应用的流量越来越大，使用到的资源也越来越多。

在微服务架构下，大量的应用都是 SpringCloud 分布式架构，这种架构总体上是全链路同步模式。

全链路同步模式不仅造成了资源的极大浪费，并且在流量发生激增波动的时候，受制于系统资源而无法快速的扩容。

全球后疫情时代，降本增效是大背景。如何降本增效？一条好的路径：全链路同步模式 ，升级为 全链路异步模式。

全链路异步模式改造具体的内容，请参考尼恩的深度文章：全链路异步，让你的 SpringCloud 性能优化10倍+

先回顾一下全链路同步模式架构图

全链路同步模式 ，如何升级为 全链路异步模式，就是一个一个环节的异步化。

40岁老架构师尼恩，持续深化自己的3高架构知识宇宙，当然首先要去完成一次牛逼的全链路异步模式微服务实操，下面是尼恩的实操过程、效果、压测数据(性能足足提升10倍多)。

全链路异步模式改造具体的内容，请参考尼恩的深度文章：全链路异步，让你的 SpringCloud 性能优化10倍+

并且，上面的文章，作为尼恩全链路异步的架构知识，收录在《尼恩Java面试宝典》V52版的架构专题中

注：本文以 PDF 持续更新，最新尼恩架构笔记、面试题的PDF文件，请从这里获取：码云

全链路异步化的最终目标

全链路异步化的最终目标，如下图所示：

应用层：编程模型的异步化
框架层：IO线程的异步化
OS层：IO模型的异步化

一：应用层：编程模型的异步化

这个请大家去看尼恩的《响应式圣经 PDF》电子书

随着云原生时代的到来，底层的组件编程越来越响应式、流化，从命令式编程转换到响应式编程，在非常多的场景，是大势所趋。

而响应式编程，学习曲线很大，大家需要多看，多实操。

二：框架层：IO线程的异步化

这个大家都选择具有异步回调功能的异步线程模型，如 Reactor 线程模型

这个是面试的绝对重点

IO的王者组件，Netty框架，整体就是一个 Reactor 线程模型实现

也是非常核心的知识，这里不做展开，请大家去看尼恩的畅销书《Java 高并发核心编程卷 1 加强版》。

三：OS层：IO模型的异步化

目前的一个最大难题，是IO模型的异步化。

注意，Netty 底层的IO模型，咱们一般用的是select或者 epoll，是同步IO，不是异步IO.

有关5大IO模型，是本文的基础知识，也是非常核心的知识，这里不做展开，请大家去看尼恩的畅销书《Java 高并发核心编程卷 1 加强版》。

第二层：线程模型的异步化

首先来看线程模型的异步化。

Reactor模式

了解了BIO和NIO的一些使用方式，Reactor模式就呼之欲出了。

NIO是基于事件机制的，有一个叫做Selector的选择器，阻塞获取关注的事件列表。获取到事件列表后，可以通过分发器，进行真正的数据操作。

上图是Doug Lea在讲解NIO时候的一张图，指明了最简单的Reactor模型的基本元素。

你可以对比这上面的NIO代码分析一下，里面有四个主要元素：

Acceptor 处理client的连接，并绑定具体的事件处理器
Event 具体发生的事件
Handler 执行具体事件的处理者。比如处理读写事件
Reactor 将具体的事件分配给Handler

我们可以对上面的模型进行近一步细化，下面这张图同样是Doug Lea的ppt中的。

它把Reactor部分分为mainReactor和subReactor两部分。mainReactor负责监听处理新的连接，然后将后续的事件处理交给subReactor，subReactor对事件处理的方式，也由阻塞模式变成了多线程处理，引入了任务队列的模式。

这两个线程模型，非常重要。

一定要背到滚瓜烂熟。

这里不做展开，请大家去看尼恩的畅销书《Java 高并发核心编程卷 1 加强版》。

第三层：OS中IO模型的异步化

目前的一个最大难题，是IO模型的异步化。

注意，Netty 底层的IO模型，咱们一般用的是select或者 epoll，是同步IO，不是异步IO.

首先看看五大IO模型吧：

IO模型层的异步化

阻塞式IO （bio）
非阻塞式IO
IO复用（nio）
信号驱动式IO
异步IO（aio）

1.阻塞IO模型

如上图，是典型的BIO模型，每当有一个连接到来，经过协调器的处理，就开启一个对应的线程进行接管。

如果连接有1000条，那就需要1000个线程。线程资源是非常昂贵的，除了占用大量的内存，还会占用非常多的CPU调度时间，所以BIO在连接非常多的情况下，效率会变得非常低。

就单个阻塞IO来说，它的效率并不比NIO慢。但是当服务的连接增多，考虑到整个服务器的资源调度和资源利用率等因素，NIO就有了显著的效果，NIO非常适合高并发场景。

2.非阻塞IO模型

其实，在处理IO动作时，有大部分时间是在等待。

比如，socket连接要花费很长时间进行连接操作，在完成连接的这段时间内，它并没有占用额外的系统资源，但它只能阻塞等待在线程中。这种情况下，系统资源并不能被合理的利用。

Java的NIO，在Linux上底层是使用epoll实现的。epoll是一个高性能的多路复用I/O工具，改进了select和poll等工具的一些功能。在网络编程中，对epoll概念的一些理解，几乎是面试中必问的问题。

epoll的数据结构是直接在内核上进行支持的。通过epoll_create和epoll_ctl等函数的操作，可以构造描述符（fd）相关的事件组合（event）。

这里有两个比较重要的概念：

fd 每条连接、每个文件，都对应着一个描述符，比如端口号。内核在定位到这些连接的时候，就是通过fd进行寻址的
event 当fd对应的资源，有状态或者数据变动，就会更新epoll_item结构。在没有事件变更的时候，epoll就阻塞等待，也不会占用系统资源；一旦有新的事件到来，epoll就会被激活，将事件通知到应用方

关于epoll还会有一个面试题：相对于select，epoll有哪些改进？

这里直接给出答案：

epoll不再需要像select一样对fd集合进行轮询，也不需要在调用时将fd集合在用户态和内核态进行交换
应用程序获得就绪fd的事件复杂度，epoll时O(1)，select是O(n)
select最大支持约1024个fd，epoll支持65535个
select使用轮询模式检测就绪事件，epoll采用通知方式，更加高效

有关5大IO模型，是本文的基础知识，也是非常核心的知识，非常重要

这里不做展开，请大家去看尼恩的畅销书《Java 高并发核心编程卷 1 加强版》。

为啥需要IO模型异步化

这里有一个很大的性能损耗点，同步IO中，线程的切换、 IO事件的轮询、IO操作，都是需要进行系统调用完成的。

系统调用的性能耗费在哪里？

首先，线程是很”贵”的资源，主要表现在：

线程的创建和销毁成本很高，线程的创建和销毁都需要通过重量级的系统调用去完成。
线程本身占用较大内存，像Java的线程的栈内存，一般至少分配512K～1M的空间，如果系统中的线程数过千，整个JVM的内存将被耗用1G。
线程的切换成本是很高的。操作系统发生线程切换的时候，需要保留线程的上下文，然后执行系统调用。过多的线程频繁切换带来的后果是，可能执行线程切换的时间甚至会大于线程执行的时间，这时候带来的表现往往是系统CPU sy值特别高（超过20%以上)的情况，导致系统几乎陷入不可用的状态。

在Linux的性能指标里，有us和sy两个指标，使用top命令可以很方便的看到。

us是用户进程的意思，而sy是在内核中所使用的cpu占比。

如果进程在内核态和用户态切换的非常频繁，那么效率大部分就会浪费在切换之上。一次内核态和用户态切换的时间，普遍在微秒级别以上，可以说非常昂贵了。

cpu的性能是固定的，在无用的东西上浪费越小，在真正业务上的处理就效率越高。

影响效率的有两个方面：

进程或者线程的数量，引起过多的上下文切换。

进程是由内核来管理和调度的，进程的切换只能发生在内核态。所以，如果你的代码切换了线程，它必然伴随着一次用户态和内核态的切换。
IO的编程模型，引起过多的系统态和内核态切换。

比如同步阻塞等待的模型，需要经过数据接收、软中断的处理（内核态），然后唤醒用户线程（用户态），处理完毕之后再进入等待状态（内核态）。

注意：一次内核态和用户态切换的时间，普遍在微秒级别以上，可以说非常昂贵了。

IO模型的异步化的第一个目标：减少线程数量，减少线程切换系统调用带来 CPU 上下文切换的开销。

IO模型的异步化的第一个目标：减少IO系统调用，减少线程切换系统调用带来的带来 CPU 上下文切换开销。

用户空间内核空间、用户态内核态，又是一组极致复杂的概念。同样是本文的基础知识，也是非常核心的知识，非常重要。这里不做展开，请大家去看尼恩的3 高架构笔记《高性能之葵花宝典》。

线程模型和IO模型的概念误区

在尼恩的疯狂创客圈社群（50+）中，经常有人被 IO模型， Reactor反应器模型，同步、异步搞晕。

尼恩用几十年的经验总结，给大家做一个简单梳理：

一定要分层，就想 WEB应用架构要分层一样。
线程模型和IO模型，要分开来看，不能混为一谈。

很多小伙伴把Reactor 反应器，一定认为底层的IO模型是NIO，大家去看看Netty源码， Netty反应器，支持各种IO模，包括BIO。

所以，一定要分层去看。

尼恩把线程模型和IO模型的，给大家分为三层：应用层、框架层、 OS层。

具体如下图所示：

Netty的 Reactor 模式，对应到是：线程模型。不是对应到 IO模型。

在IO模型的层面，Tomcat 也用了 NIO，大家一定不要以为Tomcat还用BIO，还用，大部分的HTTPClient客户端组件，都用了NIO，都不会使用BIO模型的。

在线程模型的层面，很多的HTTPClient组件，要么没有使用 Reactor模型，要么是使用了Reactor反应性线程模型，但是我们的业务程序不用，咱们的业务程序，用的还是其同步阻塞线程模型的API代码。

如何进行IO模型的异步化

大家都知道BIO非常的低效，而网络编程中的IO多路复用普遍比较高效。

Linux中，一直没有成熟的异步IO内核组件。

现在，io_uring已经能够挑战NIO的，功能非常强大。

io_uring在2019加入了Linux内核，目前5.1+的内核，可以采用这个功能。

随着一步步的优化，系统调用这个大家伙，调用次数越来越少了。

让我们先看看 linux 中的各种异步 IO，也就是 AIO。

1. glibc aio

官方地址：Perform I/O Operations in Parallel（官方文档用的字眼比较考究）

glibc 是 GNU 发布的 libc 库，该库提供的异步 IO 被称为 glibc aio，在某些地方也被称为 posix aio。glibc aio 用多线程同步 IO 来模拟异步 IO，回调函数在一个单线程中执行。

该实现备受非议，存在一些难以忍受的缺陷和bug，极不推荐使用。详见：http://davmac.org/davpage/linux/async-io.html

2. libaio

linux kernel 2.6 版本引入了原生异步 IO 支持 —— libaio，也被称为 native aio。

ibaio 与 glibc aio 的多线程伪异步不同，它真正的内核异步通知，是真正的异步IO。

虽然很真了，但是缺陷也很明显：libaio 仅支持 O_DIRECT 标志，也就是 Direct I/O，这意味着无法利用系统缓存，同时读写的的大小和偏移要以区块的方式对齐。

3. libeio

由于上面两个都不靠谱，所以 Marc Lehmann 又开发了一个 AIO 库 —— libeio。

与 glibc aio 的思路一样，也是在用户空间用多线程同步模拟异步 IO，但是 libeio 实现的更高效，代码也更稳定，著名的 node.js 早期版本就是用 libev 和 libeio 驱动的（新版本在 libuv 中移除了 libev 和 libeio）。

libeio 提供全套异步文件操作的接口，让用户能写出完全非阻塞的程序，但 libeio 也不属于真正的异步IO。

libeio 项目地址：https://github.com/kindy/libeio

4. io_uring

接下来就是 linux kernel 5.1 版本引入的 io_uring 了。

io_uring 类似于 Windows 世界的 IOCP，但是还没有达到对应的地位，目前来看正式使用 io_uring 的产品基本没有，

目前还是没有一个成熟的基础框架与其匹配，至于 Netty 对 io_uring 的封装，看下来的总体感受是：Netty 为了维持编程模型统一，完全没有发挥出 io_uring 的长处。具体 Netty 是如何封装的，后面会一起探讨一下。

但是在未来，一定是异步IO的天下，今天，咱们就从io_uring 的学习开始吧。

io_uring （用户环形IO）

前面讲到，NIO依然有大量的系统调用，那就是Epoll的epoll_ctl。

另外，获取到网络事件之后，还需要把socket的数据进行存取，这也是一次系统调用。

虽然相对于BIO来说，上下文切换次数已经减少很多，但它仍然花费了比较多的时间在切换之上。

IO只负责对发生在fd描述符上的事件进行通知。事件的获取和通知部分是非阻塞的，但收到通知之后的操作，却是阻塞的。

即使使用多线程去处理这些事件，它依然是阻塞的。

如果能把这些系统调用都放在操作系统里完成，那么就可以节省下这些系统调用的时间，io_uring就是干这个的。

尼恩提示：这里io_uring娶一个 io_uring 这样名字，非常反人性，

在取名字上面，可以叫做 io_ring，ring_io更合适。u 是user的意思，ring是环形的意思。

一看到这里的ring，很容易知道，这里用了环形队列。

环形队列是一个高性能的基础结构，大家去看队列之王Disruptor、缓存之王 Caffeine ，里边用的就是环形队列。

关于环形队列，这里不做展开，请大家去看尼恩的3 高架构笔记《穿透缓存之王Caffeine 源码和架构》、3 高架构笔记《穿透队列之王Disruptor源码和架构》。

从io_uring的名字uring我们就可以看出来，该机制的核心即user和ring：其申请了一块用户态和内核态共享的内存作为环形数组，并在共享内存中通过ringBuf环形队列的方式来实现内核态和用户态的通信，

后文中会出现大量的简写，在这里先做一些介绍。

缩略语	英语	中文	解析
SQ	Submission Queue	提交队列	一整块连续的内存空间存储的环形队列。用于存放将执行操作的数据。
CQ	Completion Queue	完成队列	一整块连续的内存空间存储的环形队列。用于存放完成操作返回的结果。
SQE	Submission Queue Entry	提交队列项	提交队列中的一项。
CQE	Completion Queue Entry	完成队列项	完成队列中的一项。
Ring	Ring	环	比如 SQ Ring，就是“提交队列信息”的意思。包含队列数据、队列大小、丢失项等等信息。

io_uring 的环形队列长成啥样？

闲话少说，这里简单说一下io_uring 的环形队列长成啥样？

前面讲到，io_uring 中，应用程序可以使用两个队列来和 Kernel 进行通信：

Submission Queue（SQ)
Completion Queue（CQ) 。

而这两个队列中的保存的主要是指针或者编号（index），真正的IO请求，保存在一个基于数组结构的环形队列中，这个环形队列的结构如下图：

这块内存共分为三个区域，分别是 SQ，CQ，SQEs。

SQEs是一个环形数组，保存实际的IO请求，之所以采用了一个额外数组保存 SQEs，是为了方便通过 RingBuffer 提交内存上不连续的请求。

两个队列 SQ 和 CQ 中每个节点，保存的并不是IO请求，保存的都是 SQEs 数组的偏移量，实际的请求只保存在 SQEs 数组中。一个 SQE 条目的结构，主要包含以下的内容：

Opcode：描述要进行的系统调用的IO 操作码。如果是读，操作码IORING_OP_READV。
Flags：修饰符，可以通过任何请求传递
Fd：要读取的文件描述符
Address：对于我们的readv调用，它创建了一个缓冲区(或向量)数组来读入数据。因此，address字段包含了该数组的地址。
Length： Address 缓冲区向量数组的长度。
User Data：通常这是一个指针，指向一些结构体，其中保存了请求的元数据，来识别应用的请求。当请求从CQ 队列中出来时，并不能保证IO结果与请求SQEs的顺序相同。如果一定保证有序的就会降低性能，就违背了异步API的初衷。因此，我们需要一些东西来识别我们发出的请求。User Data这可以达到这个目的。

CQE包含

Result：readv系统调用的返回值。如果成功，就会有读取的字节数; 否则它将有一个错误代码。
User Data：在SQE中传递的指针。

注意：由于 SQ，CQ，SQEs 是在内核中分配的，所以用户态程序并不能直接访问。

应用程序如何和内核进行队列共享呢？

io_setup 的返回值是一个 fd，应用程序使用这个 fd 进行 mmap，和 kernel 共享一块内存。

注意，是应用程序拿到这个 fd 进行 mmap，映射到自己的内存地址。

映射完了之后，根据 offset 偏移量，进行访问。

而偏移量，和内核的偏移量地址，是相同的。创建 kernel 返回的 io_sqring_offset 和 io_cqring_offset 两个偏移量：

返回 io_sqring_offset ，表示 SQ 的指针在 mmap 中的 offset
返回 io_cqring_offset ，表示 CQ 的指针在 mmap 中的 offset

这里很关键，用到了文件映射，共享内存映射，有关文件映射和内存映射的原理和实操，请参见

MappedByteBuffer 详解（图解+秒懂+史上最全） - 疯狂创客圈 - 博客园 (cnblogs.com)

这个知识点，一定要掌握

内核io_uring的三个系统调用

在io_uring在准备阶段，会涉及到三个系统调用：

425        io_uring_setup
426        io_uring_enter
427        io_uring_register

syscall 1：io_uring_setup 设置

io_uring_setup 需要两个参数，entries 和 io_uring_params。

（1）entries 代表 queue depth。要创建的sqe的数量

（2）param s 代表用户层指定的参数。

/*
entries: 要创建的sqe的数量
params: 用户层指定的参数
*/
static long io_uring_setup(u32 entries, struct io_uring_params __user *params)

    struct io_uring_params p;
    int i;

    // 把用户空间的params复制到内核空间
    if (copy_from_user(&p, params, sizeof(p)))
        return -EFAULT;

    // resv是保留的空间，所以不能用
    for (i = 0; i < ARRAY_SIZE(p.resv); i++) 
        if (p.resv[i])
            return -EINVAL;
    

    /* 
		flags只支持这些标志，如果有其它标志都会报错
	    #define IORING_SETUP_IOPOLL	(1U << 0)	// io poll 模式
		#define IORING_SETUP_SQPOLL	(1U << 1)	// sq poll 模式
		#define IORING_SETUP_SQ_AFF	(1U << 2)	// 指定线程cpu时指定这个参数
		#define IORING_SETUP_CQSIZE	(1U << 3)	// 应用设置完成队列大小
		#define IORING_SETUP_CLAMP	(1U << 4)	// 当用户指定的entries太大时，可以把值改小
		#define IORING_SETUP_ATTACH_WQ	(1U << 5)	//添加到当前已经存在的wq里
		#define IORING_SETUP_R_DISABLED	(1U << 6)	// 如果是sq-poll模式，一开始不启动sq-thread
	 */
    if (p.flags & ~(IORING_SETUP_IOPOLL | IORING_SETUP_SQPOLL |
                    IORING_SETUP_SQ_AFF | IORING_SETUP_CQSIZE |
                    IORING_SETUP_CLAMP | IORING_SETUP_ATTACH_WQ |
                    IORING_SETUP_R_DISABLED))
        return -EINVAL;

    return  io_uring_create(entries, &p, params);

io_uring_params 的定义如下。

struct io_uring_params 
	__u32 sq_entries;
	__u32 cq_entries;
	__u32 flags;
	__u32 sq_thread_cpu;
	__u32 sq_thread_idle;
	__u32 resv[5];
	struct io_sqring_offsets sq_off;
	struct io_cqring_offsets cq_off;
;

struct io_sqring_offsets 
	__u32 head;
	__u32 tail;
	__u32 ring_mask;
	__u32 ring_entries;
	__u32 flags;
	__u32 dropped;
	__u32 array;
	__u32 resv1;
	__u64 resv2;
;

struct io_cqring_offsets 
	__u32 head;
	__u32 tail;
	__u32 ring_mask;
	__u32 ring_entries;
	__u32 overflow;
	__u32 cqes;
	__u64 resv[2];
;

io_uring_params 参数包括两种：

输入参数
输出参数

其中：

flags、sq_thread_cpu、sq_thread_idle 属于输入参数，由应用负责设置，用于定义 io_uring 在内核中的行为。
其他参数属于输出参数，由内核负责设置。

syscall 2：io_uring_create

static int io_uring_create(unsigned entries, struct io_uring_params *p,
			   struct io_uring_params __user *params)

	struct user_struct *user = NULL;
	struct io_ring_ctx *ctx;
	struct file *file;
	bool limit_mem;
	int ret;

   ....省略几万字

    	// 调用trace接口
	trace_io_uring_create(ret, ctx, p->sq_entries, p->cq_entries, p->flags);
	return ret;
err:
	io_disable_sqo_submit(ctx);
	io_ring_ctx_wait_and_kill(ctx);
	return ret;

io_uring_create是setup的主流程:

计算sq_entries, cq_entries的大小
分配一个 io_ring_ctx 上下文对象, 这是io_uring运行过程的上下文
分配 sqe, cqe这些数组空间
如果是sq-poll模式则创建内核线程
创建io_wq 对象及相应的worker
如果是sq-poll, 且需要启动线程 , 则启动之
把sq, cq的一些信息写到用户空间的params里, 这些信息用来在setup成功后, 映射内核内存
创建io_uring 对应的文件及socket, 这个文件的fd用来与用户空间通信，这个 fd，是一个匿名fd

重点提一下匿名 fd 的事情，为什么会有匿名 fd ? 什么是匿名？

在 Linux 里一切皆文件，你理解的常见“文件”有什么特性？

文件的名称是path 路径，匿名的意思说的就是没有路径。匿名 fd 其实说的是匿名 inode 。
在 Linux 的文件体系中，一个文件句柄，对应一个 file 结构体，关联一个 inode 。

file/dentry/inode 这三驾马车是一定要配齐的，就算是匿名的（无 path，无效 dentry ），对于 file 结构体来说，一定要绑定 inode 和 dentry ，哪怕是伪造的、不完整的 inode。
anon_inodefs 就应运而生了，内核就帮你搞出来一个公共的 inode

这就节省了所有有这样需求的内核模块，避免了内存的浪费，省了冗余重复的 inode 初始化代码。
匿名 fd 背后的是一个叫做 anon_inodefs 的内核文件系统（位于 fs/anon_inodes.c ），

这个文件系统极其简单，整个文件系统只有一个 inode ，这个 inode 是文件系统初始化的时候创建好的。

之后，所有需要一个匿名 inode 的句柄都直接跟这个 inode 关联即可。

syscall 3： io_uring_register

涉及的文件描述符的引用操作，比较低性能：

应用每次将文件描述符填充到 sqe ，然后提交给内核时，内核都必须检索对文件描述符的引用，也是低性能的
当 IO 完成后，会再次删除文件引用，由于文件引用要保障的原子性，也是低性能的

这样对高 IOPS 的工作场景而言，速度会明显下降。

为了缓解此问题，io_uring 提供了一种对 io_uring 实例预注册文件集的方法

int io_uring_register(unsigned int fd, unsigned int opcode, void *arg, unsigned int nr_args);

fd 是 io_uring 实例的文件描述符
opcode 执行的注册类型。

对于注册文件集来说，必须是 IORING_REGISTER_FILES。

arg 必须指向应用准备打开的文件描述符数组
nr_args 便是数组的大小

一旦 io_uring_register 成功将文件集注册后，应用就可以将文件集数组的索引（而不是使用实际的文件描述符）赋值给 sqe->fd 了，并设置 sqe->flags 字段为 IOSQE_FIXED_FILE 来标记 sqe->fd 是一个文件集索引

应用可以继续使用未注册的文件，即使是注册过的文件也可以通过文件描述符赋值 sqe->fd，sqe->flags不设置 IO_FIXED_FILE 来正常使用文件描述符

当 io_uring 实例被移除后，注册的文件集会自动释放，或者使用 IORING_UNREGISTER_FILES opcode 来调用 io_uring_register

梳理一下io_uring的核心流程

在 io_setup 设置的时候，内核会初始化两个队列 SQ 和 CQ 和一个数组 SQEs （ Submission Queue Entries）

如图，每一个io_uring实例，都会被分配一个fd，该过程是通过io_uring_setup()系统调用实现的。

io_uring_setup()调用会根据用户提供的参数，分配一块共享内存。

这块共享内存中，包含了一个SQ（提交队列）、一个CQ（完成队列）和一个SQE（提交实体）数组。

其中，SQ和CQ是两个环形队列，队列中的元素是SQE在SQE数组中的偏移量，使用这种方式可以使得提交实体能够被随机访问，提高灵活性。

io_uring_setup()调用返回的fd，该内存可以通过mmap()的方式映射到用户态

用户从CQ的头部获取SEQ，将想要执行的操作（如文件的读写）初始化到其中，并添加到SQ队列的尾部，然后使用io_uring_enter()系统调用来进行提交队列的处理。

用户态和内核态共享提交队列（submission queue）和完成队列（completion queue），这两条队列通过mmap共享，高效且安全。

提交队列（SQ）给内核源源不断的布置任务，然后从另外一条队列完成队列（CQ）获取结果；

内核则按需进行 epoll()，并在一个线程池中执行就绪的任务。

用户态支持Polling模式，不会发生中断，也就没有系统调用，通过轮询即可消费事件；

内核态也支持Polling模式，同样不会发生上下文切换。

可以看出关键的设计在于，内核通过一块和用户共享的内存区域进行消息的传递，可以绕过Linux 的 syscall 机制。

内核会从SQ中依次取出对应的io request 提交实体，并根据io request 提交实体中定义的动作来执行对应的操作。由于用户只操作SQ尾部，而内核只操作头部，因此两者对于共享队列的访问并不会产生冲突，节省了锁的开销。

内核侧的主要操作流程如下：

上图中为内核的处理流程简图，为了提高性能、降低时延，内核并不是一定会采用异步的方式来处理提交实体，而是会检查该实体所对应的文件系统是否支持非阻塞式的操作。

在操作完成后，内核会将完成了的提交实体放到CQ队列的尾部，方便用户继续进行操作的提交。通过ringBuf的使用，io_uring获得了以下几点收益：

能够以批量的方式进行IO的提交，减少了系统调用的次数，节省了开销；
通过共享内存的使用，避免了用户态与内核态频繁的系统调用参数拷贝，提升了性能。

io_uring 三种工作模式

中断驱动模式

默认模式。

可通过系统调用 io_uring_enter() 提交IO请求，然后检查CQ状态判断是否完成
轮询模式 / poll 模式。

需要文件系统和块设备支持。相比中断驱动，延迟更低，但可能会消耗更多CPU资源
内核轮询模式 / 提交sqpoll轮询模式。

创建内核线程执行SQ轮询。

当前应用更新 SQ ring 并填充一个新的 sqe，内核线程 sqthread 会自动完成提交，这样应用无需每次调用 io_uring_enter() 系统调用来提交 IO。

应用可通过 IORING_SETUP_SQ_AFF 和 sq_thread_cpu 绑定特定的 CPU。

同时，为了节省无 IO 场景的 CPU 开销，该内核线程会在一段时间空闲后自动睡眠。

应用在下发新的 IO 时，通过 IORING_ENTER_SQ_WAKEUP 唤醒该内核线程，用户态可以通过 sqring 的 flags 变量获取 SQ 线程的状态。

中断驱动模式

常规的块设备IO使用的都是中断模式，即进程将IO请求提交给块设备后会进入睡眠（D）状态，块设备在处理完IO请求后会触发硬中断，硬中断中会唤醒进程并通知其IO的完成。

轮询模式 / poll 模式

什么是IO轮询（poll）模式？

轮询模式是相对于中断模式的。io_uring提供了一种block层的轮询模式，即IO请求提交后不进入睡眠，而是循环检查硬件设备的完成状态。

该模式下，io_uring会额外启动一个内核进程来循环检查IO的完成。

由于不需要等待硬件设备的通知，因此可以更快地获取到IO请求的完成，这对于延迟非常低以及IOPS很高的设备，能够显著提高性能，同时避免了高频的中断所带来的性能开销。

内核轮询模式 / 提交`sqpoll`轮询模式

通过ringBuf的使用，我们现在可以批量地进行IO操作的提交，降低了系统调用次数。

io_uring还提供了另一种机制用于进一步降低系统调用次数、提高IO效率，即：提交队列轮询SQPOLL模式。

这个功能让采用内核线程 Polling 的模式收割用户的请求。

当没有使用 SQ 线程时，io_uring_enter 函数会主动的 Poll，以检查提交给应用层的请求是否已经完成，而不是挂起，并等待 Block 层完成后再被唤醒。

使用 SQ 线程时也是同理。

该模式下，内核会启动一个内核进程专门用于SQE提交实体的处理，该进程会循环检查提交队列中是否存在实体。

用户态程序只需要取出完成队列中的SEQ，进行初始化并添加到提交队列中即可，整个过程都不需要产生系统调用。

为了降低开销，内核进程会有一个超时时间，在该时间段内如果都没有检测到提交队列中存在实体，就会进入睡眠状态，同时将进程的状态更新到共享内存中。

用户进程在提交SQE之后，会通过IORING_SETUP_SQPOLL 标志位检查poll进程是否在运行。

若未运行，则通过io_uring_enter系统调用唤醒poll进程。

可以看出，在高IO频率的情况下，使用该模式可以大幅降低系统调用的次数，同时减少由于系统调用而带来的IO延迟。

图解：io_uring 用户侧+内核侧的完整执行流程

用户侧提交IO请求
- 应用创建SQ entries(SQE)，更新SQ tail
- 内核消费SQE，更新SQ head
内核侧完成
- 内核为完成的一个或多个请求创建CQ entries(CQE)，更新CQ tail
用户侧收割结果
- 应用消费CQE，更新CQ head，消费CQE无需切换到内核态

IO 提交

IO 提交的做法是找到一个空闲的 SQE，根据请求设置 SQE，并将这个 SQE 的索引放到 SQ 中。

SQ 是一个典型的 RingBuffer，有 head，tail 两个成员，如果 head == tail，意味着队列为空。

SQE 设置完成后，需要修改 SQ 的 tail，以表示向 RingBuffer 中插入一个请求。

当所有请求都加入 SQ 后，就可以使用下面的方法来提交 IO 请求：

int io_uring_enter(unsigned int fd, u32 to_submit, u32 min_complete, u32 flags);

io_uring_enter 被调用后，进程会陷入到内核，这里存在着CPU上下文切换。

to_submit 表示一次提交多少个 IO。
如果 flags 设置了 IORING_ENTER_GETEVENTS，并且 min_complete > 0，那么这个系统调用会同时处理 IO 收割。
min_complete 是最少的完成数量，这个系统调用会一直 block，直到 min_complete 个 IO 已经完成。

这里和epoll类似，IO 提交的过程中依然会产生系统调用。

不过不急， io_uring有三种模式，这里只能算第一种。

在第三种模式中，如果在调用 io_uring_setup 时设置了 IORING_SETUP_SQPOLL 的 flag，内核会额外启动一个内核线程，我们称作 SQ 线程。

这个内核线程可以运行在某个指定的 core 上（通过 sq_thread_cpu 配置）。

这个内核线程会不停的 Poll SQ (轮询)，除非在一段时间内没有 Poll 到任何请求（通过 sq_thread_idle 配置），才会被挂起。

当程序在用户态设置完 SQE，并通过修改 SQ 的 tail 完成一次插入时，如果此时 SQ 线程处于唤醒状态，那么可以立刻捕获到这次提交，这样就避免了用户程序调用 io_uring_enter 这个系统调用。

如果 SQ 线程处于休眠状态，则需要通过调用 io_uring_enter，并使用 IORING_SQ_NEED_WAKEUP 参数，来唤醒 SQ 线程。

如何知道 SQ 线程处于休眠状态呢？用户态可以通过 sqring 的 flags 变量获取 SQ 线程的状态。

接下来以图的方式，介绍 io_uring 的内核和应用交互方式，具体如下：

提交任务的过程如下：

将 SQE 写入 SQEs 区域，
将 SQE 的 index （编号，或者类似数组下标）写入 SQ。
更新用户态记录的队头。
如果有多个任务需要同时提交，用户不断重复上面的过程。
将最终的队头编号写入与内核共享的 io_uring 上下文。

用户侧IO 收割

接下来我们简要介绍内核获取任务、内核完成任务、用户收割任务的过程。

当 IO 完成时，内核负责将完成 IO 在 SQEs 中的 index 放到 CQ 中。

内核态获取任务的方式是，从队尾读取 SQE，并更新 io_uring ctx 上下文的 SQ tail。
内核态完成任务：往 CQ 中写入 CQE，更新上下文 CQ head。
用户态收割任务：从 CQ 中读取 CQE，更新上下文 CQ tail。

由于 IO 在提交的时候可以顺便返回完成的 IO，所以收割 IO 不需要额外系统调用。

这是跟 IO提交有比较大的不同，省去了一次系统调用。

当然，如果使用了 IORING_SETUP_SQPOLL 参数，IO 收割也不需要系统调用的参与。

由于内核和用户态共享内存，所以收割的时候，用户态遍历 [cq->head, cq->tail) 区间，这是已经完成的 IO 队列，然后找到相应的 CQE 并进行处理，最后移动 head 指针到 tail，IO 收割就到此结束了。

所以在最理想的情况下，IO 提交和收割都不需要使用系统调用。

内存可见性和有序性保证：

由于提交和收割的时候需要访问共享内存的 head，tail 指针，所以需要使用 rmb/wmb 内存屏障操作确保时序。

io_uring 与 epoll 的使用对比

epoll 通常的编程模型如下：

struct epoll_event ev; 
 
/* for accept(2) */ 
ev.events = EPOLLIN; 
ev.data.fd = sock_listen_fd; 
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, sock_listen_fd, &ev); 
 
/* for recv(2) */ 
ev.events = EPOLLIN | EPOLLET; 
ev.data.fd = sock_conn_fd; 
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, sock_conn_fd, &ev); 
 
然后在一个主循环中： 
new_events = epoll_wait(epollfd, events, MAX_EVENTS, -1); 
for (i = 0; i < new_events; ++i)  
    /* process every events */ 
    ...

epoll本质上是实现类似如下事件驱动结构：

struct event  
    int fd; 
    handler_t handler; 
；

将fd通过epoll_ctl进行注册，当该fd上有事件ready, 在epoll_wait返回时可以获知完成的事件，然后依次调用每个事件的handler, 每个handler里调用recv(2), send(2)等进行消息收发。

io_uring的编程模型如下(这里用到了liburing提供的一些接口):

/* 用sqe对一次recv操作进行描述 */ 
struct io_uring_sqe *sqe = io_uring_get_sqe(ring); 
io_uring_prep_recv(sqe, fd, bufs[fd], size, 0); 
 
/* 提交该sqe, 也就是提交recv操作 */ 
io_uring_submit(&ring); 
 
/* 等待完成的事件 */ 
io_uring_submit_and_wait(&ring, 1); 
cqe_count = io_uring_peek_batch_cqe(&ring, cqes, sizeof(cqes) / sizeof(cqes[0]));    
for (i = 0; i < cqe_count; ++i)  
    struct io_uring_cqe *cqe = cqes[i]; 
    /* 依次处理reap每一个io请求，然后可以调用请求对应的handler */ 
    ...

Netty 对 io_uring 的封装

3个（NativeTransports）本地传输

Netty提供了三种特定于平台的JNI（Native Transports）本地传输：

epoll on Linux
io_uring on Linux (Incubator)
kqueue on MacOS/BSD

如果适当的库在其运行时可用，则Lettuce默认为本机传输。

与基于NIO的传输相比，使用本机传输会添加特定于特定平台的功能，产生更少的垃圾，并通常会提高性能。

通过Unix域套接字连接本机传输是必需的，并且也适用于TCP连接。

本机传输可用于：

最低Netty版本为4.0.26.Final的Linux epoll x86_64系统，需要netty-transport-native-epoll，分类器linux-x86_64

<dependency>
    <groupId>io.netty</groupId>
    <artifactId>netty-transport-native-epoll</artifactId>
    <version>$netty-version</version>
    <classifier>linux-x86_64</classifier>
</dependency>

Linux io_uring x86_64系统的最低Netty版本为4.1.54.Final，需要netty-incubator-transport-native-io_uring，分类器为linux-x86_64。

请注意，此传输仍处于实验阶段。

<dependency>
    <groupId>io.netty.incubator</groupId>
    <artifactId>netty-incubator-transport-native-io_uring</artifactId>
    <version>0.0.1.Final</version>
    <classifier>linux-x86_64</classifier>
</dependency>

最低Netty版本为4.1.11.Final的MacOS kqueue x86_64系统，需要netty-transport-native-kqueue，分类器osx-x86_64

<dependency>
    <groupId>io.netty</groupId>
    <artifactId>netty-transport-native-kqueue</artifactId>
    <version>$netty-version</version>
    <classifier>osx-x86_64</classifier>
</dependency>

你可以通过系统属性禁用本机传输。

将io.lettuce.core.epoll, io.lettuce.core.iouring设置为false（如果未设置，则默认为true）。

通过Netty使用io_uring

是通过《Java高并发核心编程卷1 加强版》随书源码改的，改动没有超过 5行，没有超过5行

参考的代码如下：

package com.crazymakercircle.imServer.server;

import com.crazymakercircle.im.common.codec.SimpleProtobufDecoder;
import com.crazymakercircle.im.common.codec.SimpleProtobufEncoder;
import com.crazymakercircle.imServer.handler.NettyEchoServerHandler;
import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator;
import io.netty.channel.*;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.SocketChannel;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;
import io.netty.handler.logging.LogLevel;
import io.netty.handler.logging.LoggingHandler;
import io.netty.incubator.channel.uring.IOUringEventLoopGroup;
import io.netty.incubator.channel.uring.IOUringServerSocketChannel;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.net.InetSocketAddress;
@Data
@Slf4j
@Service("EchoIOUringServer")
public class EchoIOUringServer 

    // 服务器端口
    @Value("$server.port")
    private int port;
    // 通过nio方式来接收连接和处理连接
    private EventLoopGroup bg;
    private EventLoopGroup wg;

    // 启动引导器
    private ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();

    public void run() 
        //连接监听线程组
        bg = new IOUringEventLoopGroup(1);
        //传输处理线程组
        wg = new IOUringEventLoopGroup(1);

        try 
            //1 设置reactor 线程
            b.group(bg, wg);
            //2 设置nio类型的channel
            b.channel(IOUringServerSocketChannel.class);
            //3 设置监听端口
            b.localAddress(new InetSocketAddress(port));
            //4 设置通道选项
            //            b.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true);
            b.option(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT);
            b.childOption(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT);

            //5 装配流水线
            b.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() 
                //有连接到达时会创建一个channel
                protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception 
                    // 管理pipeline中的Handler
                    ch.pipeline().addLast(NettyEchoServerHandler.INSTANCE);
                
            );
            // 6 开始绑定server
            // 通过调用sync同步方法阻塞直到绑定成功

            ChannelFuture channelFuture = b.bind().sync();
            log.info(
                "疯狂创客圈 EchoIOUringServer  服务启动, 端口 " +
                channelFuture.channel().localAddress());
            // 7 监听通道关闭事件
            // 应用程序会一直等待，直到channel关闭
            ChannelFuture closeFuture =
                channelFuture.channel().closeFuture();
            closeFuture.sync();
         catch (Exception e) 
            e.printStackTrace();
         finally 
            // 8 优雅关闭EventLoopGroup，
            // 释放掉所有资源包括创建的线程
            wg.shutdownGracefully();
            bg.shutdownGracefully();

从 Netty 官方给的这个例子来看，io_uring 的使用方式与 epoll 一样，初步来看线程模型也是一样的，

也是分了 bossGroup 和 workerGroup 两个EventLoopGroup，

从名字猜测 bossGroup 还是处理连接创建，workerGroup 还是处理网络读写。

io_uring 的具体逻辑都封装在了 IOUringEventLoopGroup 和 IOUringServerSocketChannel 中。

Netty源码 IOUringEventLoopGroup

Netty 的线程模型是面试的核心重点，也比较复杂，此处不再赘述，详见《Java高并发核心编程卷1 加强版》第四章，有太多小伙伴通过此章掌握了Netty 的线程模式。

我们先看一下 IOUringEventLoop 构造方法：

IOUringEventLoop(IOUringEventLoopGroup parent, Executor executor, int ringSize, int iosqeAsyncThreshold,
                 RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler, EventLoopTaskQueueFactory queueFactory) 
    super(parent, executor, false, newTaskQueue(queueFactory), newTaskQueue(queueFactory),
          rejectedExecutionHandler);
    // Ensure that we load all native bits as otherwise it may fail when try to use native methods in IovArray
    IOUring.ensureAvailability();

    ringBuffer = Native.createRingBuffer(ringSize, iosqeAsyncThreshold);

    eventfd = Native.newBlockingEventFd();
    logger.trace("New EventLoop: ", this.toString());

可见每个事件循环处理线程都创建了一个 io_uring ringBuffer，另外还有一个用来通知事件的文件描述符 eventfd。

深入 Native.createRingBuffer(ringSize, iosqeAsyncThreshold) 看一下：

ringSize 默认值为 4096，iosqeAsyncThreshold 默认为 25

Netty 的这个 RingBuffer 封装基本上与 io_uring 的结构一一对应。

再深入看一下 io_uring_setup 的 JNI 封装，发现 Netty 当前的实现并没设置任何 flag，使用默认中断模式，也就是通过 io_uring_enter 提交任务。

在实现层面，该模式倒是与 Netty 的线程模型很匹配，如果要支持 SQPOLL 模式，Netty的源码架构，可能需要较大改动。

回过头来再看一下 IOUringEventLoop 的事件循环：

@Override
protected void run() 
    final IOUringCompletionQueue completionQueue = ringBuffer.ioUringCompletionQueue();
    final IOUringSubmissionQueue submissionQueue = ringBuffer.ioUringSubmissionQueue();

    // Lets add the eventfd related events before starting to do any real work.
    addEventFdRead(submissionQueue);

    for (;;) 
        try 
            logger.trace("Run IOUringEventLoop ", this);

            // Prepare to block wait
            long curDeadlineNanos = nextScheduledTaskDeadlineNanos();
            if (curDeadlineNanos == -1L) 
                curDeadlineNanos = NONE; // nothing on the calendar
            
            nextWakeupNanos.set(curDeadlineNanos);

            // Only submit a timeout if there are no tasks to process and do a blocking operation
            // on the completionQueue.
            try 
                if (!hasTasks()) 
                    if (curDeadlineNanos != prevDeadlineNanos) 
                        prevDeadlineNanos = curDeadlineNanos;
                        submissionQueue.addTimeout(deadlineToDelayNanos(curDeadlineNanos), (short) 0);
                    

                    // Check there were any completion events to process
                    if (!completionQueue.hasCompletions()) 
                        // Block if there is nothing to process after this try again to call process(....)
                        logger.trace("submitAndWait ", this);
                        submissionQueue.submitAndWait();
                    
                
             finally 
                if (nextWakeupNanos.get() == AWAKE || nextWakeupNanos.getAndSet(AWAKE) == AWAKE) 
                    pendingWakeup = true;
                
            
         catch (Throwable t) 
            handleLoopException(t);
        

        // Avoid blocking for as long as possible - loop until available work exhausted
        boolean maybeMoreWork = true;
        do 
            try 
                // CQE processing can produce tasks, and new CQEs could arrive while
                // processing tasks. So run both on every iteration and break when
                // they both report that nothing was done (| means always run both).
                maybeMoreWork = completionQueue.process(this) != 0 | runAllTasks();
             catch (Throwable t) 
                handleLoopException(t);
            
            // Always handle shutdown even if the loop processing threw an exception
            try 
                if (isShuttingDown()) 
                    closeAll();
                    if (confirmShutdown()) 
                        return;
                    
                    if (!maybeMoreWork) 
                        maybeMoreWork = hasTasks() || completionQueue.hasCompletions();
                    
                
             catch (Throwable t) 
                handleLoopException(t);
            
         while (maybeMoreWork);

先交代两个非主干逻辑的细节：

addEventFdRead(submissionQueue) 将 eventfd 的读操作提交 io_uring，其作用主要用于唤醒事件循环线程。由于 submissionQueue.submitAndWait() 这一步是阻塞的，想要唤醒事件循环，向 eventfd 执行一个写操作即可。
submissionQueue.addTimeout(deadlineToDelayNanos(curDeadlineNanos), (short) 0) 用于处理延迟执行的任务，可以暂且忽略。

搞清楚上述两个细节，主干流程就很清晰了：

submissionQueue.submitAndWait() 提交任务，等待至少一个任务完成；
completionQueue.process(callback) 处理已经完成的任务，回调方法也就是 void handle(int fd, int res, int flags, byte op, short data)；
最后就是向 submissionQueue 添加任务。原来的epoll 模型是，epoll_wait 等待就绪事件，然后执行相关的 IO 系统调用；

Netty 当前的实现并没为 io_uring 设置任何 flag，使用默认中断模式，没有使用内核轮询模式，

前面的三种模式的介绍到：中断模式是性能最差的一种。

可见，Netty 要努力迭代呀。

作为 IO之王，大家可以通过尼恩对Netty源码的解读发现，可谓金碧辉煌、编程界的世界屋脊，

尼恩相信，Netty这种的王者组件，一定会在 aio这块提交出一份顶级的代码。

这一天，一定不会太远。

总结

可以看到，io_uring 是完全为性能而生的新一代 native async IO 模型。

通过全新的设计，共享内存，IO 过程不需要系统调用，由内核完成 IO 的提交，以及 IO completion polling 机制，实现了高IOPS，高 Bandwidth。

注：本文以 PDF 持续更新，最新尼恩架构笔记、面试题的PDF文件，请从这里获取：码云

参考文献

https://blog.csdn.net/BUG_zhentan/article/details/119538429

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62682475

https://zhuanlan.zhihu.com/p/400927380

https://blog.csdn.net/u012549626/article/details/111520493

https://blog.csdn.net/qq_17045267/article/details/117953632

https://www.skyzh.dev/posts/articles/2021-06-14-deep-dive-io-uring/

正文

干翻nio，王炸io_uring来了！！（图解+史上最全）(代码片段)

大趋势：全链路异步化，性能提升10倍+

全链路异步化的最终目标

第二层：线程模型的异步化

Reactor模式

第三层：OS中IO模型的异步化

IO模型层的异步化

1.阻塞IO模型

2.非阻塞IO模型

为啥需要IO模型异步化

系统调用的性能耗费在哪里？

线程模型和IO模型的概念误区

如何进行IO模型的异步化

1. glibc aio

2. libaio

3. libeio

4. io_uring

io_uring （用户环形IO）

io_uring 的环形队列长成啥样？

内核io_uring的三个系统调用

syscall 1：io_uring_setup 设置

syscall 2：io_uring_create

syscall 3： io_uring_register

梳理一下io_uring的核心流程

io_uring 三种工作模式

中断驱动模式

轮询模式 / poll 模式

内核轮询模式 / 提交sqpoll轮询模式

图解：io_uring 用户侧+内核侧的完整执行流程

IO 提交

用户侧IO 收割

内存可见性和有序性保证：

io_uring 与 epoll 的使用对比

Netty 对 io_uring 的封装

3个（NativeTransports）本地传输

通过Netty使用io_uring

Netty源码 IOUringEventLoopGroup

总结

参考文献

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