与epoll媲美的异步io机制io_uring

简介: 与epoll媲美的异步io机制io_uring

io_uring 是 Linux 内核提供的一种高性能的异步 I/O 框架。它旨在提供一种效率更高、更灵活的 I/O 模型,以满足现代应用程序对高吞吐量和低延迟 I/O 操作的需求。

传统的 I/O 模型(如阻塞 I/O 和非阻塞 I/O)在处理大量并发 I/O 操作时可能存在性能瓶颈。io_uring 通过提供一个高效的 I/O 操作队列和事件通知机制,允许应用程序以异步的方式提交 I/O 操作,同时避免了传统 I/O 模型中的一些开销,如系统调用的切换和数据拷贝。

io_uring 的主要特点

1. 异步操作:应用程序可以将 I/O 操作提交到 io_uring 队列中,并继续执行其他任务,而无需等待 I/O 操作完成。这样可以充分利用系统资源,并提高应用程序的并发性能。

2. 事件通知:io_uring 使用事件通知机制,例如使用 ring buffer 和 Completion Event Polling(完成事件轮询),以及 Linux 的 epoll 系统调用,来通知应用程序 I/O 操作的完成。

3. 零拷贝传输:io_uring 支持直接内存访问(Direct Memory Access,DMA)机制,可以在用户空间和内核空间之间进行零拷贝传输,减少了数据拷贝的开销。

4. 多功能性:io_uring 不仅支持常见的文件 I/O 操作,还可以处理网络套接字(sockets)的 I/O 操作,包括 TCP 和 UDP 的读写操作。

io_uring 在 Linux 内核中的要求

1. Linux 内核版本:io_uring 首次引入于 Linux 内核版本 5.1,因此要使用 io_uring,需要运行至少 Linux 内核 5.1 或更高版本( [uname -r] 查看linux系统内核版本)

2. 内核配置选项:为了启用 io_uring,您需要确保您的 Linux 内核配置中启用了以下选项:

  - CONFIG_IO_URING:这是 io_uring 模块的主要选项,用于启用和支持 io_uring 功能。

  - CONFIG_HAVE_IO_URING:这是一个辅助选项,用于检查系统是否支持 io_uring。

请注意,内核配置选项的名称可能会因不同的 Linux 发行版和内核版本而有所不同。可以查看您正在使用的 Linux 发行版的内核配置文档,以了解如何启用 io_uring。

3. 用户空间库:为了在应用程序中使用 io_uring,需要链接并使用适当的用户空间库。目前,主要的 io_uring 用户空间库是 liburing。您需要安装 liburing 库,并在编译(-luring)和链接应用程序时引用它。

目录
相关文章
|
9天前
|
开发框架 并行计算 算法
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
26 4
|
11天前
|
算法 Java 程序员
解锁Python高效之道:并发与异步在IO与CPU密集型任务中的精准打击策略!
在数据驱动时代,高效处理大规模数据和高并发请求至关重要。Python凭借其优雅的语法和强大的库支持,成为开发者首选。本文将介绍Python中的并发与异步编程,涵盖并发与异步的基本概念、IO密集型任务的并发策略、CPU密集型任务的并发策略以及异步IO的应用。通过具体示例,展示如何使用`concurrent.futures`、`asyncio`和`multiprocessing`等库提升程序性能,帮助开发者构建高效、可扩展的应用程序。
26 0
|
3月前
|
安全 Java Linux
(七)Java网络编程-IO模型篇之从BIO、NIO、AIO到内核select、epoll剖析!
IO(Input/Output)方面的基本知识,相信大家都不陌生,毕竟这也是在学习编程基础时就已经接触过的内容,但最初的IO教学大多数是停留在最基本的BIO,而并未对于NIO、AIO、多路复用等的高级内容进行详细讲述,但这些却是大部分高性能技术的底层核心,因此本文则准备围绕着IO知识进行展开。
136 1
|
3月前
|
并行计算 数据处理 Python
Python并发编程迷雾:IO密集型为何偏爱异步?CPU密集型又该如何应对?
【7月更文挑战第17天】Python并发编程中,异步编程(如`asyncio`)在IO密集型任务中提高效率,利用等待时间执行其他任务。但对CPU密集型任务,由于GIL限制,多线程效率不高,此时应选用`multiprocessing`进行多进程并行计算以突破限制。选择合适的并发策略是关键:异步适合IO,多进程适合CPU。理解这些能帮助构建高效并发程序。
69 6
|
3月前
|
开发框架 并行计算 .NET
从菜鸟到大神:Python并发编程深度剖析,IO与CPU的异步战争!
【7月更文挑战第18天】Python并发涉及多线程、多进程和异步IO(asyncio)。异步IO适合IO密集型任务,如并发HTTP请求,能避免等待提高效率。多进程在CPU密集型任务中更优,因可绕过GIL限制实现并行计算。通过正确选择并发策略,开发者能提升应用性能和响应速度。
85 3
|
3月前
|
算法 Java 程序员
解锁Python高效之道:并发与异步在IO与CPU密集型任务中的精准打击策略!
【7月更文挑战第17天】在数据驱动时代,Python凭借其优雅语法和强大库支持成为并发处理大规模数据的首选。并发与异步编程是关键,包括多线程、多进程和异步IO。对于IO密集型任务,如网络请求,可使用`concurrent.futures`和`asyncio`;CPU密集型任务则推荐多进程,如`multiprocessing`;`asyncio`适用于混合任务,实现等待IO时执行CPU任务。通过这些工具,开发者能有效优化资源,提升系统性能。
77 4
|
3月前
|
开发框架 并行计算 算法
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
【7月更文挑战第18天】Python并发编程中,异步IO适合IO密集型任务,如异步HTTP请求,利用`asyncio`和`aiohttp`实现并发抓取,避免等待延迟。而对于CPU密集型任务,如并行计算斐波那契数列,多进程通过`multiprocessing`库能绕过GIL限制实现并行计算。选择正确的并发模型能显著提升性能。
73 2
|
3月前
|
开发框架 数据挖掘 .NET
显微镜下的Python并发:细说IO与CPU密集型任务的异步差异,助你精准施策!
【7月更文挑战第16天】在Python并发编程中,理解和区分IO密集型与CPU密集型任务至关重要。IO密集型任务(如网络请求)适合使用异步编程(如`asyncio`),以利用等待时间执行其他任务,提高效率。CPU密集型任务(如计算)则推荐使用多进程(如`multiprocessing`),绕过GIL限制,利用多核CPU。正确选择并发策略能优化应用性能。
45 2
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之在Flink算子内部使用异步IO可以通过什么办法实现
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
3月前
|
存储 Java Unix
(八)Java网络编程之IO模型篇-内核Select、Poll、Epoll多路复用函数源码深度历险!
select/poll、epoll这些词汇相信诸位都不陌生,因为在Redis/Nginx/Netty等一些高性能技术栈的底层原理中,大家应该都见过它们的身影,接下来重点讲解这块内容。