NVMe SSD阵列性能瓶颈解析：VLDB 2023论文揭示存储引擎深度优化方案

一、核心问题：硬件潜力与软件现实的巨大鸿沟

在过去十年中，闪存固态硬盘（Flash SSDs）已取代磁盘，成为操作型数据库系统的默认持久存储介质。NVMe SSD阵列的性能更是接近了直接访问内存的带宽水平。但这是否意味着，只要我们购买最好的NVMe SSD，系统性能就能获得线性提升？

现实往往更复杂。当系统压力上升时，性能可能并未如预期般提高，CPU利用率却可能暴增。这并非空谈，以下实验数据清晰地揭示了问题所在。

图1：在100GB数据库、10GB缓冲池及8块企业级NVMe SSD环境下，各系统的随机查找性能对比。

从图中可以直观看到，即便是MySQL、RocksDB等广泛使用的软件，在启用1000-2000个线程的高并发场景下，其性能也仅能发挥出硬件潜能的很小一部分。

系统/指标	最高性能 (IOPS)	达到峰值所需线程数	与硬件极限的差距
硬件极限	12.5 M	不适用 (参考线)	0 (基准)
LeanStore (基准版)	~3.6 M	约 1500 线程	3.5倍
RocksDB	~2.8 M	约 1000 线程	4.5倍
WiredTiger	~1.8 M	约 500 线程	约7倍
PostgreSQL	~1.3 M	约 1500 线程	约9.6倍
MySQL	~0.8 M	约 1000 线程	约15.6倍

这张图基于一个典型的“内存外”场景：一个100 GB的数据库，仅使用10 GB的缓冲池，数据量是内存的10倍。测试使用8块企业级NVMe SSD，负载为随机查找。结果证明了两个关键事实：

1. 现代NVMe SSD阵列拥有巨大的性能潜力（理论可达1250万IOPS）。
2. 现有主流存储引擎存在显著的性能鸿沟，最高仅能利用约29%的硬件能力。

这个性能差距的根源是什么？简单来说，I/O本身（数据在SSD和内存间传输）确实不占用CPU，但管理这些海量I/O请求的过程——包括生成、提交、跟踪、完成通知和错误处理——会消耗大量的CPU时间。

当系统需要调度数百万IOPS时，CPU处理能力本身就成了瓶颈。传统的、基于操作系统线程的同步I/O架构，无法协调现代NVMe硬件所要求的极高请求级并行性、有限CPU核心数和高SSD I/O深度之间的矛盾，导致了线程过度订阅、高上下文切换开销和严重的CPU瓶颈。

那么，如何通过重新设计存储引擎的I/O架构来弥合这一性能鸿沟？这正是VLDB 2023上发表的论文《What Modern NVMe Storage Can Do, And How To Exploit It》所回答的核心问题。

二、论文核心解答：六个关键设计决策

该论文通过系统性的实验和分析，回答了六个关键的研究问题，为构建高性能存储引擎提供了清晰的路线图。

问题编号	研究问题	论文给出的核心解答与发现
Q1	NVMe阵列能否达到硬件标称的性能？	可以，甚至能超越。 实验证实，8块NVMe SSD组成的阵列能够实现1250万次/秒的随机读取IOPS，超过了单盘标称性能的简单叠加。
Q2	应该使用哪种I/O API？是否需要内核旁路？	1. 所有异步接口都能实现高吞吐。 2. 内核旁路在CPU效率上具有绝对优势，但io_uring在轮询模式下也能接近其性能。对于追求极致效率，SPDK是最佳选择。
Q3	存储引擎应使用多大的页大小？	4 KB是最佳权衡点。 这是NVMe SSD随机读取性能的“甜点”，能同时优化IOPS、带宽和延迟。更大页面会导致严重的I/O放大。
Q4	如何管理实现高SSD吞吐所需的高并发度？	必须采用用户态协作式多任务。 传统“一个查询一个OS线程”的模型开销巨大。论文通过用户态任务调度，使少量工作线程能高效管理海量并发的I/O请求。
Q5	如何让存储引擎足够快？	内存外代码路径必须深度优化和并行化。 包括：采用分区锁消除热点、优化淘汰算法、移除内存分配、以及微调热代码路径。
Q6	I/O应由专用I/O线程还是工作线程执行？	应由工作线程直接执行。 论文采用对称设计：每个工作线程拥有通往所有SSD的独立I/O通道，无需线程间通信，实现了最佳可扩展性。

下面，我们将深入探讨其中几个最关键的技术选型与设计。

三、关键技术实现：从CPU瓶颈回归I/O瓶颈

3.1 I/O接口选择：效率至上的内核旁路

要发挥NVMe硬件的全部实力，首先要选对“沟通方式”。论文比较了Linux上几种主要的存储I/O接口。

图：四种I/O接口的架构对比及其随机读取吞吐量性能。

• SPDK：性能最佳，CPU开销最低。仅需3个线程即可达到峰值带宽，因为它完全绕过了操作系统内核。
• io_uring（轮询模式）：最先进的内核异步I/O方案，性能接近SPDK，是内核空间的强大替代。
• libaio：传统异步接口，可实现高吞吐，但接口较原始，在高并发下效率可能成为瓶颈。
• 阻塞式POSIX：完全无法满足高性能需求，线程模型与NVMe的并行能力严重不匹配。

结论是明确的：要“榨干”性能，必须使用异步接口。SPDK凭借其极致的CPU效率成为首选，而io_uring则为希望留在内核空间的系统提供了优秀的备选方案。

3.2 理解NVMe的并行核心：队列对

为什么SPDK和io_uring能如此高效？这需要理解NVMe硬件的底层设计——队列对。

图：NVMe允许多个CPU核心通过独立的队列对无锁访问SSD。

一个NVMe队列对包含一个提交队列和一个完成队列，构成了主机与SSD之间高效的生产者-消费者模型。其革命性在于：

• 极高的并行性：一个NVMe设备可支持数万个队列对。
• 无锁模型：每个CPU核心可以拥有自己专属的队列对，彻底避免了多核争用锁的开销。

无论使用哪种I/O库，最终目标都是高效地将请求放入提交队列，并从完成队列取出结果。SPDK等方案的优势在于，它们在用户态直接操作这些队列，消除了所有不必要的内核路径开销。

3.3 线程与I/O模型：对称、集成的全对全设计

选择了高效的I/O接口后，接下来需要在软件层面设计一个能管理海量并发请求的架构。论文提出的核心思想是：让少数工作线程身兼多职，并直接处理所有I/O。

图：系统设计概览，展示了工作线程如何集成处理用户任务、页面淘汰和I/O操作。

工作线程采用用户空间协作式多任务模型：

1. 职责集成：每个线程不仅执行用户查询，还负责页面淘汰、I/O提交和轮询完成事件。
2. 协作式调度：当用户任务遇到页错误（需触发I/O）时，会提交异步请求，然后将自身挂起，让出CPU。调度器接着处理I/O提交、淘汰等后台工作。I/O完成后，回调函数将任务状态置为就绪，等待下次调度执行。

I/O后端是一个软件抽象层，为工作线程提供统一的I/O接口。关键在于其连接模型：

图：三种I/O连接模型对比。论文采用了无需线程间通信的“全对全模型”。

论文否定了“专用I/O线程”或“SSD绑定给特定线程”的模型，采用了全对全模型：

• 每个工作线程都拥有自己独立的I/O通道，该通道管理着到所有SSD的直接连接。
• 无需任何线程间消息传递或同步。任何工作线程都可以直接向任何SSD提交请求。
• 这种对称设计简化了架构，并实现了最佳的可扩展性和健壮性。

3.4 页面大小选择：4KB是最佳权衡

存储引擎的页面大小对性能有深远影响。更大的页面可能带来更高的顺序带宽，但在以随机访问为主的数据库负载中呢？

图：页面大小对随机读取性能的影响。4KB在IOPS、带宽和延迟上达到了最佳平衡点。

实验表明，4 KB页面在随机IOPS、吞吐量、延迟和I/O放大之间实现了最佳权衡。它是NVMe SSD随机读取性能的“甜点”。小于4KB会受到硬件限制，性能下降；大于4KB（如16KB）则会导致严重的I/O放大——读取一个100字节的记录却要搬动16KB的数据，产生160倍的放大效应，这对内存外工作负载是致命的。

四、总结与启示

这篇VLDB 2023论文为我们系统性地揭示了现代NVMe存储的性能潜力与挖掘方法。其核心结论可以概括为以下几点：

1. 硬件不是瓶颈：通过合理配置（如使用8块企业级NVMe SSD），完全可以达到甚至超越千万级IOPS的硬件标称性能。
2. 软件架构是关键：传统基于OS线程的同步I/O模型已无法适应新时代硬件。必须转向异步I/O（首选SPDK，次选io_uring）和用户态协作式多任务。
3. 设计决策需权衡：4KB页面是数据库存储引擎的最佳选择；全对全的I/O模型能最大化简化设计并提升扩展性。
4. 优化无处不在：要管理每秒数千万的IOPS，存储引擎的每一条内存外代码路径都必须进行深度优化，包括使用分区锁、无锁数据结构、优化淘汰算法等。

这项研究不仅对数据库系统的开发者具有直接的指导意义，对于任何需要处理超高并发、低延迟存储访问的后端架构设计，都提供了宝贵的原则和范例。技术的演进要求我们不断重新审视软件与硬件之间的交互方式，而这正是通过研读此类前沿论文能够获得的重要视角。

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