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io_uring概述：现代 Linux 异步 IO 的新范式

news 来源：原创 2025/6/20 20:40:20

一、引言

在 Linux 系统中，I/O 性能一直是高性能服务器、数据库、存储系统的关键瓶颈。传统的 I/O 接口（如 read、write、poll、epoll）已经难以满足现代高吞吐低延迟场景的需求。io_uring 的诞生，正是为了解决这些传统 I/O 模型中的性能瓶颈与灵活性不足的问题。
在进入技术细节之前，我们先回顾一下传统 I/O 模型的痛点：

系统调用开销高：一次 I/O 操作往往需要多次用户态与内核态的切换；
epoll 响应慢：大量文件描述符监听且大量 fd 都处于活跃状态时，epoll_wait 的延迟增大；
无法异步化复杂操作：如 open()、accept() 等调用在传统模型下仍需同步执行，难以构建纯异步的程序；
无法批量处理：传统 I/O 一次只处理一个事件，批量 I/O 成本高。

为此，Linux 从 5.1 开始引入了 io_uring —— 一个基于**共享内存环形队列（ring buffer）**的新异步 I/O 框架。

二、什么是 io_uring？

io_uring 是由 Jens Axboe 主导开发的异步 I/O 框架，它设计的核心是：

用户态与内核共享两个环形队列（SQ & CQ）来提交和获取 I/O 请求，从而避免频繁的系统调用，提高性能。

其工作机制如下：

SQ（Submission Queue）：用户将 I/O 请求写入 SQ（实际上是 struct io_uring_sqe）。

CQ（Completion Queue）：内核完成请求后，将结果写入 CQ（struct io_uring_cqe）。

用户通过 mmap 映射这两个队列，可以零拷贝、零系统调用地提交请求和读取结果。

只在需要唤醒内核或等待结果时才使用 io_uring_enter() 系统调用。

三、与 epoll 和 AIO 的对比

特性	epoll	AIO	io_uring
提交方式	系统调用提交	系统调用提交	用户态共享队列
支持操作类型	主要是 fd 事件	少数文件类型	几乎所有操作
系统调用次数	多	少	极少
批量提交与收割	不支持	不支持	支持
multishot 支持	不支持	不支持	支持
性能瓶颈	大量 fd 时效率下降	功能受限	高性能、低延迟
使用复杂度	中等	高（API 晦涩）	较高（逐步标准化）

特别说明：

Linux AIO 是一种早期异步接口，但受限较多（仅支持 O_DIRECT 文件、操作有限），最终被 io_uring 替代。
epoll 更偏向“事件通知”机制，而非真正的异步 I/O。
io_uring 是第一个能真正异步化几乎所有 I/O 的框架，包括 open、accept、fsync、splice、sendmsg、recvmsg 等。

四、io_uring 的技术亮点

1. 零拷贝 + 零系统调用提交

通过 mmap 映射的 ring buffer，用户可以直接操作内核队列，大幅减少 context switch 开销。

2. 批量处理能力

可以一次性提交多个 SQE、收割多个 CQE，提升处理吞吐量。

3. 链式请求（Linked SQEs）

支持将多个操作链式提交（如 open -> read -> close），失败可自动取消后续操作。

4. 注册缓冲区 & 文件描述符

支持预注册内存缓冲区和文件描述符，加速 I/O 执行，提升安全性。

5. Multishot 操作

如 accept, recv等IO操作支持 multishot，一次提交多次返回，减少系统调用次数。

五、io_uring 系统调用简介

io_uring 的设计极简高效，整个机制只涉及三个核心系统调用：

io_uring_setup(2)，初始化一个 io_uring 实例，分配提交队列（SQ）和完成队列（CQ）；
io_uring_register(2)，注册或注销资源（如文件描述符、缓冲区、事件通知等）；
io_uring_enter(2)，提交 I/O 请求到内核，并等待或轮询完成事件。

通过这三个系统调用，用户空间可以以非常低的开销完成提交、等待、处理 I/O 操作，极大地优化了传统 I/O 模型中的上下文切换与拷贝开销。

六、适用场景分析

高性能网络服务器
基于 io_uring 的服务器能够以极低的系统调用开销，同时高效管理成千上万的并发连接，尤其适用于 HTTP、RPC、代理、边缘缓存等场景。
得益于 multishot accept、multishot recv 等特性，大幅降低了 accept 和 read/write 触发的 wakeup 频率，减少上下文切换，进一步提升吞吐量。
数据库存储引擎
高性能数据库对于 I/O 异步化有天然需求。
以 PostgreSQL 为例，社区已在探索通过 io_uring 异步刷新 WAL 日志、异步索引刷盘，目标是降低事务提交延迟并提升并发提交能力；MariaDB 也在评估将 binlog 写入及持久化流程异步化，以减少 fsync 带来的瓶颈。
这一趋势表明，io_uring 正逐步成为新一代数据库系统的重要 I/O 加速引擎，特别是在追求极致延迟与高吞吐的 OLTP（在线事务处理）场景下。
异步文件操作
适合处理大文件的读写、拷贝和分块，特别是高并发文件服务（如对象存储、备份系统、大规模内容分发）。
得益于 IORING_OP_SPLICE、IORING_OP_SEND_ZC 等操作，io_uring 可与 splice、sendfile 等零拷贝技术深度协作，进一步减少 CPU 负担，加速数据搬运。
边缘计算与容器虚拟化
在边缘计算节点或容器环境中，资源受限且 I/O 开销敏感。
通过引入 io_uring，可以有效提升代理服务器、轻量服务节点的响应速度；同时，容器运行时（如 gVisor、Kata Containers）也逐步支持 io_uring，以优化内部系统调用模拟或虚拟设备访问（如 virtio-blk、virtio-net）。
这有助于降低容器内部应用与宿主机设备交互的延迟，提升整体系统吞吐量。

七、使用成本与注意事项

学习成本

接口底层，需理解内核数据结构、并发与内存模型。可考虑使用 liburing（C）、tokio-uring（Rust）等封装库。

系统要求

推荐 Linux 内核 5.15+，部分特性需更高版本（如 multishot 需 6.0+）。需要正确设置 ulimit、映射权限（如
IORING_OFF_SQ_RING）。

八、结语：未来 I/O 的方向

随着应用程序越来越多地面临网络密集与数据密集负载，I/O 成为决定系统性能的关键因素。
io_uring 带来了真正的异步化、批量化和低延迟处理能力，它不仅革新了 Linux 的 I/O 模型，更重新定义了高性能系统开发的标准。
未来，无论是数据库、微服务平台，还是云原生系统，io_uring 都将成为构建高性能 I/O 的重要基石。

io_uring概述：现代 Linux 异步 IO 的新范式

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