一文读懂SPDK加速关键应用：解析SPDK Perf应用

作者简介

  喻津，Intel软件工程师， 主要从事SPDK软件开发工作。

导读

随着SPDK集成应用的日益广泛，我们希望可以通过解读spdk/example/nvme/perf这个应用，让大家进一步熟悉SPDK用户态驱动的主要工作流程和方式，以及SPDK是如何实现高性能的服务。

什么是SPDK

Storage Performance Development Kit (SPDK)提供了一组用于编写高性能、可伸缩、用户态存储应用程序的工具和库。SPDK的基础是用户态、轮询、异步、无锁 NVMe 驱动。这提供了从用户空间应用程序直接访问SSD的零拷贝、高度并行的访问。

Perf Case的解析

Perf是SPDK用来测试NVMe SSD 性能的工具，它的代码在spdk/example/nvme/perf路径下。Perf主要用来测试NVMe SSD的IOPS, Bandwidth和Latency，它既可以测本地的target，也可以测远端的target，本文解析主要以本地target为主。

perf代码实现的框架如图1所示。

图 1 perf实现的结构图

Worker_thread和core是一一对应的，根据core 的数量创建对应的worker_thread。Ns_entry和controller（ctrlr）一一对应，根据NVMe SSD的数量创建对应的ctrlr和ns_entry。Work_thread和ns_entry通过ns_worker_ctx联系起来，联系的规则如下：

1.   ns_worker_ctx_nums = work_thread_nums > ns_entry_nums ? work_thread_nums : ns_entry_nums；

2. 根据ns_worker_ctx_nums，创建ns_worker_ctx并同步循环遍历g_workers和g_namespaces，每个ns_worker_ctx指向一个ns_entry，然后ns_worker_ctx挂到worker_thread指向ns_worker_ctx的链表中；

所以：

1. 如果core_nums == ctrlr_nums，则一个core对应一个ctrlr；

2.  如果core_nums  >  ctrlr_nums，则存在多个core对应同一个ctrlr。例如core_nums == 2， ctrlr_nums == 1，则两个core对应同一个ctrlr；

3. 如果 core_nums  <  ctrlr_nums，则存在一个core对应多个不同的ctrlr；

等到ns_work_ctx建立完毕后，就给每个core绑定一个work_fn，在每个work_fn中做同样的事情，流程如图2所示：

图2  work_fn的工作流程图

1. 首先初始化worker_thread指向的ns_worker_ctx链表，主要就是给每个ns_worker_ctx指向的ctrlr申请一个io_qpair；

2.  遍历ns_worker_ctx链表，向每个ns_worker_ctx指向的ctrlr发送queue_depth个io request到io_qpair。

3.  循环遍历ns_work_ctx链表，检查每个ns_work_ctx指向的ctrlr的io request的完成情况。如果io  request已经完成就在io complete callback中重新发送io request。遍历完一次链表之后就检查一下时间，如果超过指定的时间就退出，否则继续。

在到达预期的运行时间后，所有的core退出work_fn。最后遍历g_workers以ns_work_ctx为单位计算性能数据。

那么perf是如何计算性能数据的呢?

Perf计算性能数据的公式简单，直接。在submit_single_io()中提交io request时记录每个io request提交的时间，然后在io complete callback 也就是io_complete()中记录io request的完成时间，计算io request的用时并加到ns_work_ctx->total_tsc，同时增加io request的完成量ns_work_ctx-> io_completed++，最后用io request的完成时间和ns_work_ctx中已存的max_latency和min_latency比较，更新。

Ns_work_ctx的各个性能参数IOPS，Bandwidth，Average Latency，Min Latency和Max Latency的计算公式如下：

 IOPS = ns_work_ctx->io_completed / expected_time;

 Bandwidth = IOPS * io_size;

 Average Latency = ns_work_ctx ->total_tsc / ns_work_ctx->io_completed;

 Min Latency = ns_work_ctx->min_tsc;

 Max Latency = ns_work_ctx->max_tsc;

总的性能数据就是把所有的ns_work_ctx的数据相加。

展示完性能数据后，释放申请的资源。至此，一次perf测试结束。

SPDK的高性能实现

通过解析perf我们可以一窥SPDK的高性能是如何实现的。

用户态的驱动

perf.c的代码中用register_contollers注册ctrlr，追踪它的实现如图3所示，到最后是依赖DPDK EAL 层的实现。

事实上SPDK的用户态环境是建立在DPDK EAL层的基础之上的，所以SPDK的程序在开始都需要进行DPDK EAL层的初始化。例如perf.c中，在程序开始的位置就调用了spdk_env_init()。

如果想要详细了解perf.c中userspace driver的实现，需要把register_contrllers()和rte_eal_init()->rte_bus_probe()结合起来看，这一部分的代码的逻辑不是太简单。

简单来说它主要是利用UIO/VFIO驱动把PCIe设备的相关信息，如配置空间和bar空间，通过/sys接口暴露出来，SPDK利用这些信息构建用户态的ctrlr来驱动这些设备，从而实现了用户态的驱动和zero copy。这些实现的前提需要用UIO/VFIO驱动替换device默认的驱动，这也是为什么在跑SPDK的case之前需运行spdk/scripte/setup.h，它的主要作用之一就是把driver替换成UIO/VFIO。

在multi-processes的情况下，用户态的驱动实现有稍许不同。上面讲的是master process的处理过程，由于slave process和master process共享memory，所以对于已经在user space实现了的ctrlrs，slave process可以直接拿过来用的，而不用再额外建立。带来的明显的好处是节约了内存，其次ctrlr的状态变化，可以直接反馈到多个进程。

图 3 register_controllers()调用流程

轮询

Perf.c中轮询操作体现的很明显。在worker_fn中，我们提交完io request之后，就一直通过轮询的方式来判断io request是否完成。SPDK架构中也是通过这样的方式，而不是依靠中断，这样带来的好处是降低总延迟和延迟抖动。

无锁

无锁在perf.c中体现的比较简单，实际上SPDK架构的无锁设计和它类似，但是比它要复杂的多。SPDK会把任务和core绑定，通过消息传递的机制把任务送到对应的core上执行。Perf.c中每个core独立运行，不会和其他的core产生竞争，当多个core操作一个controller，通过初始化ns_worker_ctx时创建不同的io_qpair实现操作隔离，这样多个core可以并行读写。不过需要注意的是过多的io_qpair会提高设备调度复杂度和延时。

如何实现一个简单test case

通过perf.c的实现，我们整理一下SPDK中NVMe的实现层次和逻辑，然后看看如果要实现一个简单的case，我们需要哪些步骤。

SPDK中一个简单的NVMe 的模型如图4所示，用户看到的最小单位的是namespace，一个ctrlr可以有多个namespace， ctrlr的底层实现依赖于transport type，用户看到的就是一个ctrlr，不用关心底层的实现。

图 4 SPDK NVMe 的实现结构

我们对设备的所有操作，最终都是围绕着ctrlr进行的，无论是读或者写。

从perf.c中提取出来一个简单case的实现步骤如下：

1. 指定想要操作的物理设备，本地或者远端目标。例如，本地就是PCIe + BDF，远端就是rdma+ip addr + port 等。

2. 初始化DPDK EAL 层。可以用spdk_env_init()；

3. 注册ctrlr。可以用spdk_nvme_probe()；

4. 创建io_qpair。可以用spdk_nvme_ctrlr_alloc_io_qpair()；

5. 发送io request到device。这个时候可以通过namespace，或者直接通过ctrlr，不过推荐使用namespace，前者实现起来更简单。可以用nvme_ns_cmd.c中的接口。

6. 检查IO request的完成情况。可以用spdk_nvme_qpair_process_completions()。

这样一次简单的io操作就完成了。

小结

Perf是SPDK下用来测试NVMe SSD盘性能的工具，通过解读perf的代码，可以弄清楚它的性能数据是如何测试，计算。另一方面，也可以窥视SPDK是如何实现高性能的服务。

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