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注意，get_user_pages 函数族不仅对管道有用——实际上它在许多驱动程序中都是核心。一个典型的用法与我们提及的内核旁路有关：网卡驱动程序可能会使用它将某些用户内存区域转换为物理页，然后将物理页位置传递给网卡，并让网卡直接与该内存区域交互，而无需内核参与。

大体积页面

到目前为止，我们所呈现的页大小始终相同——在 x86-64 架构上为 4KiB。但许多 CPU 架构，包括 x86-64，都包含更大的页面尺寸。x86-64 的情况下，我们不仅有 4KiB 的页（“标准”大小），还有 2MiB 甚至 1GiB 的页（“巨大”页）。在本文的剩余部分中，我们只讨论2MiB的大页，因为 1GiB 的页相当少见，对于我们的任务来说纯属浪费。

当今常用架构中的页大小，来自维基百科

大页的主要优势在于管理成本更低，因为覆盖相同内存量所需的页更少。此外其他操作的成本也更低，例如将虚拟地址解析为物理地址，因为所需要的页表少了一级：以一个 21 位的偏移量代替页中原来的12位偏移量，从而少一级页表。

这减轻了处理此转换的 CPU 部分的压力，因而在许多情况下提高了性能。但是在我们的例子中，压力不在于遍历页表的硬件，而在内核中运行的软件。

在 Linux 上，我们可以通过多种方式分配 2MiB 大页，例如分配与 2MiB 对齐的内存，然后使用 madvise 告诉内核为提供的缓冲区使用大页：

void* buf = aligned_alloc(1 << 21, size);madvise(buf, size, MADV_HUGEPAGE)

切换到大页又给我们的程序带来了约 50% 的性能提升：

% ./write --write_with_vmsplice --huge_page | ./read --read_with_splice51.0GiB/s, 256KiB buffer, 40960 iterations (10GiB piped)

然而，提升的原因并不完全显而易见。我们可能会天真地认为，通过使用大页， struct page 将只引用 2MiB 页，而不是 4KiB 页面。

遗憾的是，情况并非如此：内核代码假定 struct page 引用当前架构的“标准”大小的页。这种实现作用于大页（通常Linux称之为“复合页面”）的方式是，“头” struct page 包含关于背后物理页的实际信息，而连续的“尾”页仅包含指向头页的指针。

因此为了表示 2MiB 的大页，将有1个“头”struct page，最多 511 个“尾”struct pages。或者对于我们的 128KiB 缓冲区来说，有 31个尾 struct pages：

即使我们需要所有这些 struct pages，最后生成它的代码也会大大加快。找到第一个条目后，可以在一个简单的循环中生成后面的 struct pages，而不是多次遍历页表。这样就提高了性能！

Busy looping

我们很快就要完成了，我保证！再看一下 perf 的输出：

- 46.91% 0.38% write libc-2.33.so [.] vmsplice - 46.84% vmsplice - 43.15% entry_SYSCALL_64_after_hwframe - do_syscall_64 - 41.80% __do_sys_vmsplice + 14.90% wait_for_space + 8.27% __wake_mon_lock 4.40% add_to_pipe + 4.24% iov_iter_get_pages + 3.92% __mutex_lock.constprop.0 1.81% iov_iter_advance + 0.55% import_iovec + 0.76% syscall_exit_to_user_mode 1.54% syscall_return_via_sysret 1.49% __entry_text_start

现在大量时间花费在等待管道可写（wait_for_space），以及唤醒等待管道填充内容的读程序（__wake_mon_lock）。

为了避免这些同步成本，如果管道无法写入，我们可以让 vmsplice 返回，并执行忙循环直到写入为止——在用 splice 读取时做同样的处理：

...// SPLICE_F_NONBLOCK will cause `vmsplice` to return immediately// if we can’t write to the pipe, returning EAGAINssize_t ret = vmsplice(STDOUT_FILENO, &bufvec, 1, SPLICE_F_NONBLOCK);if (ret < 0 && errno == EAGAIN) { continue; // busy loop if not ready to write}...

通过忙循环，我们的性能又提高了25%：

% ./write --write_with_vmsplice --huge_page --busy_loop | ./read --read_with_splice --busy_loop62.5GiB/s, 256KiB buffer, 40960 iterations (10GiB piped)

总结

通过查看 perf 输出和 Linux 源码，我们系统地提高了程序性能。在高性能编程方面，管道和拼接并不是真正的热门话题，而我们这里所涉及的主题是：零拷贝操作、环形缓冲区、分页与虚拟内存、同步开销。

尽管我省略了一些细节和有趣的话题，但这篇博文还是已经失控而变得太长了：

• 在实际代码中，缓冲区是分开分配的，通过将它们放置在不同的页表条目中来减少页表争用（FizzBuzz程序也是这样做的）。

• 记住，当使用 get_user_pages 获取页表条目时，其 refcount 增加，而 put_page 减少。如果我们为两个缓冲区使用两个页表条目，而不是为两个缓冲器共用一个页表条目的话，那么在修改 refcount 时争用更少。

• 通过用taskset将./write和./read进程绑定到两个核来运行测试。

• 资料库中的代码包含了我试过的许多其他选项，但由于这些选项无关紧要或不够有趣，所以最终没有讨论。

• 资料库中还包含get_user_pages_fast 的一个综合基准测试，可用来精确测量在用或不用大页的情况下运行的速度慢多少。

• 一般来说，拼接是一个有点可疑/危险的概念，它继续困扰着内核开发人员。

请让我知道本文是否有用、有趣或不一定！

致谢

非常感谢 Alexandru Scvorţov、Max Staudt、Alex Appetiti、Alex Sayers、Stephen Lavelle、Peter Cawley和Niklas Hambüchen审阅了本文的草稿。Max Staudt 还帮助我理解了 get_user_page 的一些微妙之处。

1. 这将在风格上类似于我的atan2f性能调研（https://mazzo.li/posts/vectorized-atan2.html），尽管所讨论的程序仅用于学习。此外，我们将在不同级别上优化代码。调优 atan2f 是在汇编语言输出指导下进行的微优化，调优管道程序则涉及查看 perf 事件，并减少各种内核开销。

2. 本测试在英特尔 Skylake i7-8550U CPU 和 Linux 5.17 上运行。你的环境可能会有所不同，因为在过去几年中，影响本文所述程序的 Linux 内部结构一直在不断变化，并且在未来版本中可能还会调整。

3. “FizzBuzz”据称是一个常见的编码面试问题，虽然我个人从来没有被问到过该问题，但我有确实发生过的可靠证据。

4. 尽管我们固定了缓冲区大小，但即便我们使用不同的缓冲区大小，考虑到其他瓶颈的影响，（吞吐量）数字实际也并不会有很大差异。

5. 关于有趣的细节，可随时参考资料库。一般来说，我不会在这里逐字复制代码，因为细节并不重要。相反，我将贴出更新的代码片段。

6. 注意，这里我们分析了一个包括管道读取和写入的shell调用——默认情况下，perf record跟踪所有子进程。

7. 分析该程序时，我注意到 perf 的输出被来自“Pressure Stall Information”基础架构（PSI）的信息所污染。因此这些数字取自一个禁用PSI后编译的内核。这可以通过在内核构建配置中设置 CONFIG_PSI=n 来实现。在NixOS 中：

boot.kernelPatches = [{ name = "disable-psi"; patch = ; extraConfig = ’’ PSI n ’’;}];

此外，为了让 perf 能正确显示在系统调用中花费的时间，必须有内核调试符号。如何安装符号因发行版而异。在最新的 NixOS 版本中，默认情况下会安装它们。

8. 假如你运行了 perf record -g，可以在 perf report 中用 + 展开调用图。

9. 被称为 tmp_page 的单一“备用页”实际上由 pipe_read 保留，并由pipe_write 重用。然而由于这里始终只是一个页面，我无法利用它来实现更高的性能，因为在调用 pipe_write 和 pipe_ read 时，页面重用会被固定开销所抵消。

10. 从技术上讲，vmsplice 还支持在另一个方向上传输数据，尽管用处不大。如手册页所述：

vmsplice实际上只支持从用户内存到管道的真正拼接。反方向上，它实际上只是将数据复制到用户空间。

11. Travis Downs 指出，该方案可能仍然不安全，因为页面可能会被进一步拼接，从而延长其生命期。这个问题也出现在最初的 FizzBuzz 帖子中。事实上，我并不完全清楚不带 SPLICE_F_GIFT 的 vmsplice 是否真的不安全——vmsplic 的手册页说明它是安全的。然而，在这种情况下，绝对需要特别小心，以实现零拷贝管道，同时保持安全。在测试程序中，读取端将管道拼接到/dev/ 中，因此可能内核知道可以在不复制的情况下拼接页面，但我尚未验证这是否是实际发生的情况。

12. 这里我们呈现了一个简化模型，其中物理内存是一个简单的平面线性序列。现实情况复杂一些，但简单模型已能说明问题。

13. 可以通过读取 /proc/self/pagemap 来检查分配给当前进程的虚拟页面所对应的物理地址，并将“页面帧号”乘以页面大小。

14. 从 Ice Lake 开始，英特尔将页表扩展为5级，从而将最大可寻址内存从256TiB 增加到 128PiB。但此功能必须显式开启，因为有些程序依赖于指针的高 16 位不被使用。

15. 页表中的地址必须是物理地址，否则我们会陷入死循环。

16. 注意，高 16 位未使用：这意味着我们每个进程最多可以处理 248 − 1 字节，或 256TiB 的物理内存。

17. struct page 可能指向尚未分配的物理页，这些物理页还没有物理地址和其他与页相关的抽象。它们被视为对物理页面的完全抽象的引用，但不一定是对已分配的物理页面的引用。这一微妙观点将在后面的旁注中予以说明。

18. 实际上，管道代码总是在 nr_pages = 16 的情况下调用 get_user_pages_fast，必要时进行循环，这可能是为了使用一个小的静态缓冲区。但这是一个实现细节，拼接页面的总数仍将是32。

19. 以下部分是本文不需要理解的微妙之处！

如果页表不包含我们要查找的条目，get_user_pages_fast 仍然需要返回一个 struct page。最明显的方法是创建正确的页表条目，然后返回相应的 struct page。

然而，get_user_pages_fast 仅在被要求获取 struct page 以写入其中时才会这样做。否则它不会更新页表，而是返回一个 struct page，给我们一个尚未分配的物理页的引用。这正是 vmsplice 的情况，因为我们只需要生成一个 struct page 来填充管道，而不需要实际写入任何内存。

换句话说，页面分配会被延迟，直到我们实际需要时。这节省了分配物理页的时间，但如果页面从未通过其他方式填充错误，则会导致重复调用 get_user_pages_fast 的慢路径。

因此，如果我们之前不进行 memset，就不会“手动”将错误页放入页表中，结果是不仅在第一次调用 get_user_pages_fast 时会陷入慢路径，而且所有后续调用都会出现慢路径，从而导致明显地减速（25GiB/s而不是30GiB/s）：

% ./write --write_with_vmsplice --dont_touch_pages | ./read --read_with_splice25.0GiB/s, 256KiB buffer, 40960 iterations (10GiB piped)

此外，在使用大页时，这种行为不会表现出来：在这种情况下，get_user_pages_fast 在传入一系列虚拟内存时，大页支持将正确地填充错误页。

如果这一切都很混乱，不要担心，get_user_page 和 friends 似乎是内核中非常棘手的一角，即使对于内核开发人员也是如此。

20. 仅当 CPU 具有 PDPE1GB 标志时。

21. 例如，CPU包含专用硬件来缓存部分页表，即“转换后备缓冲区”（translation lookaside buffer，TLB）。TLB 在每次上下文切换（每次更改 CR3 的内容）时被刷新。大页可以显著减少 TLB 未命中，因为 2MiB 页的单个条目覆盖的内存是 4KiB 页面的 512 倍。

22. 如果你在想“太烂了！”正在进行各种努力来简化和/或优化这种情况。最近的内核（从5.17开始）包含了一种新的类型，struct folio，用于显式标识头页。这减少了运行时检查 struct page 是头页还是尾页的需要，从而提高了性能。其他努力的目标是彻底移除额外的 struct pages，尽管我不知道怎么做的。

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