Qdrant 内部机制：io_uring
内容提要
Qdrant 1.3.0引入了基于io_uring的异步存储后端，以提高Linux系统的IO性能。io_uring通过减少系统调用和上下文切换，支持高并发请求，适合处理大数据集。启用此功能可优化磁盘IO性能，尤其在数据集不完全在内存时。基准测试表明，io_uring在处理延迟较高的网络磁盘时能更有效利用CPU资源，建议在查询性能优先时启用。
延伸解读
io_uring 的适用场景与限制
io_uring 并非在所有场景下都能带来性能提升。文章指出，如果数据集完全在内存中，启用 io_uring 将无效；许多查询并非 IO 密集型，因此开销可能无法测量。此外，io_uring 仍较年轻（2019 年随内核 5.1 引入），一些管理员可能对其稳定性存有顾虑。因此，在决定启用前，应评估自身风险承受能力。
基准测试揭示的性能差异
文章中的基准测试使用 laion 数据集（500 万条 768 维向量），在标量量化 + HNSW 配置下，将原始向量存储在延迟较高的网络磁盘上。结果显示，io_uring 后端能更有效地利用 CPU 资源，减少 IO 等待时间。例如，在 oversampling=4、parallel=8 时，io_uring 的 CPU 使用率为 100%（4 核），而 mmap 仅为 50%，且 io_uring 的墙钟时间更短。这表明在高延迟磁盘上，io_uring 优势明显。
如何启用与回退 io_uring
在 Linux 系统上，可以通过在存储配置中设置 async_scorer: true 来启用 io_uring 异步评分器，或使用环境变量 QDRANT__STORAGE__PERFORMANCE__ASYNC_SCORER=true。若要回退到基于 mmap 的后端，只需删除 async_scorer 配置项或将其设为 false。启用后，Qdrant 将使用 io_uring 进行磁盘 IO，可能降低操作系统开销。
实践建议：先基准测试再部署
文章建议，如果磁盘上集合的查询性能优先级足够高，可以启用 io_uring 以减少操作系统开销。但在此之前，应使用自己的数据集和查询模式，分别对 mmap 和 io_uring 进行基准测试，测量墙钟时间和 IOPS。因为基准测试高度依赖具体用例，性能提升可能因工作负载而异。进行一次基准测试是获得潜在性能收益的小代价。
Q&A
Qdrant 1.3.0引入了什么新特性？
Qdrant 1.3.0引入了基于io_uring的异步存储后端，以提高Linux系统的IO性能。
io_uring如何提高IO性能？
io_uring通过减少系统调用和上下文切换，支持高并发请求，从而提高IO性能。
启用io_uring对Qdrant的影响是什么？
启用io_uring可以优化磁盘IO性能，尤其在数据集不完全在内存时，减少操作系统的IO开销。
基准测试显示io_uring的性能如何？
基准测试表明，io_uring在处理延迟较高的网络磁盘时能更有效利用CPU资源，提供更高的IOPS。
如何在Qdrant中启用io_uring？
在Qdrant配置中，将async_scorer设置为true，或使用环境变量QDRANT__STORAGE__PERFORMANCE__ASYNC_SCORER=true来启用io_uring。
使用io_uring时需要注意什么？
在启用io_uring之前，建议进行基准测试，以测量wall time和IOps，因为性能提升因用例而异。
