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这是一个创建于 883 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
楼上读完《 Python 工匠》的同学们需要及时实践，欢迎来新项目一起锻炼！
kLoop 是 asyncio 的(又)一个实现，用 io_uring 做主循环，搭配 kTLS 实现高效 SSL 连接。
开发上手介绍： https://juejin.cn/post/7104795466809753607
项目地址： https://gitee.com/fantix/kloop
开这个项目最初是因为老板嫌 uvloop 里的 SSL 实现太慢，让我看看能不能把 Linux 的 kTLS 用起来。拖了小半年了吧，主要不是工作任务。最近忽然上瘾了，看了看好像确实可以实现，如果再加上 io_uring 做主循环，理论上应该能比 uvloop 快不少。但是老板说这样的话，产品上之后可能还是要“用 Rust 重写”，那 kLoop 我就自己搞着玩儿吧。
写这篇介绍的文章呢，主要是想换一种挖新坑的思路。之前是自己先咔咔写，然后再补文档做网站什么的，基本上就是一两个人主要开发。这次先把开发指南搞了出来，看看能不能出现大家一起写代码的场面。
项目主要使用 Cython 编写，DNS 解析部分混入了 Rust 。整个基础结构已经都有了，接下来的任务分工也相对比较清楚，几个大块都可以并行开发。开发环境有个 Ubuntu 22.04 就行，详见介绍文章。
欢迎讨论！记得帮我点星星。
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Cyanhall 2022-06-11 09:16:12 +08:00
原来是 EdgeDB 的大佬，顶一下
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tulongtou 2022-06-11 09:32:14 +08:00
厉害
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ClericPy 2022-06-11 09:51:44 +08:00
原来是 EdgeDB 的大佬... 和 1st1 一个组织的, 厉害
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lixile 2022-06-11 10:13:06 +08:00
问个题外话
架构图是用什么画的 |
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5
fantix OP |
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mywaiting 2022-06-11 10:49:24 +08:00
不是很明白，但是觉得很厉害~
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mayli 2022-06-11 17:26:54 +08:00  1
之前我也用 io_uring + python 的 binding 自制了一些 tcp server 逻辑，体验上感觉并没有特别提升，反而是编程难度增加了不少。
使用的库是 https://pypi.org/project/liburing/ 基本上覆盖了所有常见的操作，但是直接用 io_uring 实现业务逻辑的确是有点费劲，尤其是如果要是深度利用队列，就需要自己手动维护队列，而且要 link 起来，但是像是从 disk 读写 tcp 这种操作，最高效的是可以完全给内核 link 多个 读 / 写，但是实际的情况是 tcp 会写满被 cancel ，然后又需要 userspace 手动重试。 |
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8
haoliang 2022-06-11 19:59:28 +08:00 1
真的是拜读，这篇文章让我对 io_uring 、asyncio 了解不少（之前一直用 trio ）。用词比较贴近口语，读着很畅快；详略得当，有“庖丁解牛”的即视感
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beordle 2022-06-11 20:32:44 +08:00 via iPhone
感觉架构图画的好好
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joApioVVx4M4X6Rf 2022-06-12 01:06:36 +08:00
太牛了，希望大佬们多产出好东西
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14 2022-06-12 01:18:14 +08:00
之前一直关注楼主 https://github.com/MagicStack/asyncpg/pull/295 这个 PR 好几年了，也在公司项目使用 asyncio/asyncpg 好多年了，期待楼主和 MagicStack 带来更多惊喜！
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fantix OP @mayli 感谢分享！我赞同您提到的三点：1 、直接使用 io_uring 或者甚至是包装过的 liburing 来做业务逻辑，编程体验并不直观； 2 、深度利用队列需要一定技巧，比如可能需要在 SQ 提交之前修改顺序，才能将需要链接的元素排在一起，因为目前链接功能只能把挨在一起的几个元素连起来； 3 、io_uring 并不提供流量控制功能，需要调用者自己搞。
需要为其他读到这里的同学澄清的是，这些在 kLoop 中属于实现细节，参与开发的同学确实需要面对底层接口的复杂性，以及处理好各种接口异常，比如用发送队列做重试以提供高阶流量控制等等；然而，对于 kLoop 使用者而言，这些复杂性应该是封装在统一的 asyncio 接口之下的，比如用户只需调用 `loop.sendfile()`，而不需要考虑这个操作实际上可能链接了多个 io_uring 任务，包括创建管道、两次 splice 来连接文件和网络，以及流量控制所需要的重试（还没实现，大致猜测），以最高效的方式利用 io_uring 来完成任务。 |
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fantix OP |
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mayli 2022-06-13 05:01:13 +08:00 via Android
@fantix 感谢回复！现在业务上的需求是随机读取文件，并且附加一个 header 发送出去。
理想的做法是使用 os.sendfile(out_fd, in_fd, offset, count, headers=(), trailers=(), flags=0) 这个实现的 Headers 参数, 但是这个系统调用仅在 bsd 上有实现，所以在使用 io_uring 模拟这个行为的时候，只能 link 读文件， 提交，等待读取完毕，link header/内容，发送出去。这样读取和发送都不需要经过用户态处理，但是实现相对比较冗长。 请问在 Asyncio 框架下，能否有更高效的实现？ 我感觉目前的抽象程度，无法合理的利用更深的队列功能，比如批量提交和批量完成。这样就退化到了每次 io 也要至少触发两次系统调用，感觉性能比较低。 |
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fantix OP @mayli 好像可以创建一对 pipe ，先把 header 写进去，然后提交两个 splice(2) 任务（无须 link ？），一个连文件另一个连 socket 。这个不是 asyncio 层面的，但类似于计划中 kLoop 的 `loop.sendfile()` 实现，我还没试过，希望能帮上忙。
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mayli 2022-06-14 06:19:05 +08:00
@fantix 是的，差不多是 for each(write(header), sendfile), 然后 sendfile 用 splice 实现。
但是在实际场景中，由于每个文件块比较小，这样造成了大量的 async 调用和 syscall ，然后性能也比 read/join/send 快，可能是这样虽然节约了内存拷贝，但是 syscall 数目变多了，开销也会大。 所以我觉得可能 io_uring 的批量操作可以优化，不过使用底层直接写很费劲，同时使用抽象化的库又失去了批量提交的性能。 对于更深的队列这个事情，我觉得如果真的合理利用，对于 asyncio 可能是杀手级应用，至少对于 http webframework 跑分来说，都是很小的请求，syscall 可以减小一个数量级。 |
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fantix OP 1
@mayli 我大概明白了，正如你说的，我也觉得应该是可以优化的[1]，或者将来可以[2]，就是可能写起来比较费劲。另外，作为抽象化的库，kLoop 我认为可以从两方面做批量优化：1 、单次主循环内批量操作：当 I/O 请求比较密集的时候，一次循环有机会批量提交处理几十上百个请求，每个请求可能都是由多个 SQE 链接实现，这样一次循环就能省几百 syscall ； 2 、提高抽象层级，直接做 HTTP 静态文件服务器[狗头]。以上还都是臆想，有待实现验证测评。
[1]: https://lwn.net/Articles/863071/ [2]: https://lwn.net/Articles/847951/ |
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zepc007 2022-06-15 17:22:56 +08:00
参拜大佬新作品
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