Linux 全新异步接口 io_uring 的 Rust 生态盘点

首发｜RustMagazine

io_uring 无可置疑是近两年内核圈最火的话题之一，作为风头正劲的 Linux 异步 I/O 接口，其野心更大，不仅仅想将 Linux 的 I/O 操作全面异步化，还希望将所有Linux系统调用异步化。

Rust 作为一门系统级编程语言，兼具安全和高性能的特点，大家也一定是想使用Rust语言 “尝鲜” io_uring。然而遗憾的是 io_uring 作者 Jens Axboe 仅仅维护一个C语言的库。用户想要用Rust调用，一方面还需要自己进行一些封装，另一方面 C 语言的接口还是太底层，想在 Rust 的异步框架中使用仍有许多工作要做。

好消息是已经有一些 Rust 语言封装的 io_uring 库出现在 github 上，今天让我们来挑选一些使用人数较多（通过star数目来判断）的库进行分析，看看是否可以给大家使用 io_uring 带来便利。

Tokio io-uring

Tokio 是 github 上 Star 数目最多的异步框架，那么他们团队封装的io_uring lib如何呢？通过阅读代码不难发现，该 io_uring 库完全撇弃了 C 语言的 liburing 库，自己在 io_uring 系统调用上从零开始封装了一层，实现了submission queue，completion queue 和 submitter。

上述的三层抽象比 C 语言的封装稍微高层一些，但仍然需用户将 request 放到submission queue上，将 response 从 completion queue 上取下，和同步读写方式区别巨大，且和 Rust 现有的异步 I/O 框架的设计相去甚远。以下是一个简单的样例代码：
​

let mut ring = IoUring::new(256)?;
let (submitter, mut sq, mut cq) = ring.split();
​
let mut accept = AcceptCount::new(listener.as_raw_fd(), token_alloc.insert(Token::Accept), 3);
​
// put request on the submission queue
accept.push_to(&mut sq);
​
// submit the request
match submitter.submit_and_wait(1) {
    Ok(_) => (),
    Err(ref err) if err.raw_os_error() == Some(libc::EBUSY) => (),
    Err(err) => return Err(err.into()),
}
​
// get complete events from the completion queue
for cqe in &mut cq {
    ...
}

​
该 io_uring 库的优缺点分列如下：
优点：
1、纯 Rust 封装，安全性更好。
2、比 C 语言库封装高层，使用起来接口更加简单。
缺点：
1、维护成本更高，需要根据kernel的更新手动追加新 feature，包括新数据结构。
2、封装还不够彻底，暴露了底层实现的两个队列，用户使用难度较高。

Spacejam rio

该 io_uring 库在 github 上的 star 数目在写稿时已经达到了 590 个，该库的作者还创建了 sled 嵌入式数据库。由于 sled 数据库也使用了这个 io_uring 库，所以我们有理由相信， rio 是一个经过实际项目验证的库，其更友好的用户接口更是降低了用户的使用难度。

通过下面的简单示例，大家可以很容易感受到接口的易用性：

/// Read file example
let ring = rio::new().expect("create uring");
let file = std::fs::open("file").expect("openat");
let data: &mut [u8] = &mut [0; 66];
let completion = ring.read_at(&file, &mut data, at);

// if using threads
completion.wait()?;

// if using async
completion.await?

rio 同时提供了针对 thread 和 async 两种编程模型的接口，在提供便利性的同时大大降低了使用者的约束，可以自由选择喜欢的编程模型。然而这个库是 unsoundness 的，即有可能被错误或者恶意使用。并且根据作者在 issue 里面的回复，作者并不会对此进行修复。这将使得基于该库构建的软件都不安全。

该 io_uring 库的优缺点分列如下：
优点：
1、接口丰富且使用简单。
2、有实际使用的项目验证。
缺点：
1、Unsoundness，安全性不佳。

ringbahn

ringbahn 的作者是 withoutboats, Rust 语言的核心开发者之一。该库由三个抽象层组成，第一层为 C 语言 libfuse 的 Rust 封装, 名称为 uring-sys；第二层为 Submission Queue 和 Completion Queue 等数据结构的封装，名称为 iou；最后一层则封装了Rust 异步编程的接口。不难看出，ringbahn 从设计上考虑了更多，从接口易用性到安全性都更加优秀。以下为拷贝文件的示例：
​

/// Copy File from props.txt to test.txt
futures::executor::block_on(async move {
    let mut input:  File = File::open("props.txt").await.unwrap();
    let mut output: File = File::create("test.txt").await.unwrap();
    let mut buf = vec![0; 1024];
    let len = input.read(&mut buf).await.unwrap();
    output.write(&mut buf[0..len]).await.unwrap();
    output.flush().await.unwrap();
});
​

该库也并非完美无缺，它也具有下列缺陷：
1、并发不友好，在 Submission Queue 上有一把大锁，每个提交任务的线程都会被串行化。
2、读写操作会导致内存在用户态被拷贝，对于大数据量的操作而言，多余的内存拷贝会带来明显的性能下降。之所以要进行内存拷贝，是为了保证传给内核的memory buffer不会被用户态异步修改，保证安全性。

作者也在 Readme 文件中说明了最上层的 ringbahn 封装只是一次尝试，并不适合在正式生产上使用。

DatenLord ring-io

基于上述讨论，我们团队 Datenlord 也实现了自己的 io_uring Rust lib， 名称是 ring-io。现阶段的实现吸取了 Tokio io-uring 和 iou 的经验，同样实现了Submission Queue 和 Completion Queue 的抽象。具体的实现细节请参见王徐旸同学写的文章。

现阶段的实现也具有下列问题：
1、暴露了一些unsafe接口，提醒用户某些操作需要注意，和内核的错误交互会带来无法预知的结果。
2、抽象层偏低，使用起来不方便。

接下去，我们会针对一些特定的 buffer 类型实现异步 I/O 接口，方便用户的使用，且暴露 safe 的接口。在实现的过程中，我们也会将高效考虑在内，避免不必要的内存拷贝。和ringbahn 的方法不同，我们保证内存安全的方式为 Rust 提供的内存所有权转移，即用户在发送 I/O 请求之后就不在拥有 buffer 的所有权，直到 request 返回所有权才被归还。具体的实现细节我们会在下一篇文章中进行讨论，这里先给出设计的架构图：

• SQ submitter 负责将用户 Task 发送来的 I/O 请求通过 io_uring 发送到 kernel。
• CQ collector 负责将 kernel 完成任务的返回结果返回给用户。
• User Task 会 block 在各自的 channel 上，直到 I/O 任务完成，User Task 才会被重新调度。

总结

虽然 io_uring 非常火爆，国内外也有很多团队进行了 Rust 封装，但是仍然没有一个完美的方案，同时解决了安全性、高性能和易用性的问题。大家可以根据自己的情况选择一个符合需求的库，当然更希望大家积极贡献社区，提出自己的想法，创建出更好用、更安全和更快的 io_uring 库。

DatenLord

DatenLord 是用 Rust 实现的新一代开源分布式存储，面向云原生场景提供高性能存储解决方案。

一方面，在当今的硬件架构下，CPU 和 GPU 的计算的速度远远超过 IO 的速度，即便现在 NVMe SSD 的 IO 速度已经比从前机械硬盘的速度有了百倍的提升，网络的速度也有至少百倍提升，但还是常常碰到IO跟不上计算速度的问题，导致计算等待数据，降低了计算的性能。

另一方面，操作系统的 IO 模型已经很久没有发生大的变化，仍然是以内核为主体来执行IO任务，这样的方式带来不少额外的开销，诸如数据拷贝、系统调用引起的阻塞以及进程上下文切换等等。

为了提高 IO 性能，DatenLord 采用绕过内核 (bypass Kernel) 的方式，主要在用户态实现 IO 功能，避免内核执行 IO 任务带来的额外开销，从而实现高性能分布式存储。

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