RDMA在典型场景下的技术应用解析与探索

就应用场景而言，需要适应于 RDMA 的传输，大致可分为如下几种类型。

场景一：机器学习、分布式存储等场景，使用社区成熟的方案，如在机器学习场景中使用的NCCL、Tensorflow等框架中都适配了多种传输方式（包含tcp、rdma等），块存储Ceph中也同时支持tcp及rdma两种通信模式，这种业务场景下业务侧更多关注的是配置及使用，在IAAS基础设施层将RDMA环境准备好后，使能框架使用rdma的传输模式即可。

场景二：业务程序使用类似于RPC远程调用的通信方式，业务侧需要将原有使用的RPC（大部分是GRPC）调用改为ORPC调用，在这种场景下业务和传输更像是两个独立的模块，通过SDK的方式进行调用，所以适配起来改造的代码并不多，通常是业务层面修改调用RPC的接口方式。但由于业务方可能使用多种编程语言，RPC over RDMA需要进行编程语言进行适配。

场景三：业务程序通信是私有化通信，比如使用socket套接字结合epoll完全自有实现的一套通信机制。这种场景下其实改造也区分情况，即业务IO与网络IO是否耦合，若比较解耦，代码中抽象出一层类似于最新Redis代码中ConnectionType这样的架构[2]，那么只需要实现一套基于RDMA通信且符合Redis ConnectionType接口定义的新传输类型即可，改造量相对可控并且架构上也比较稳定；而若业务IO与网络IO结合的较为紧密的情况下，这种场景下往往改造起来会比较复杂，改造的时候需要抽丝剥茧地找出业务与网络之间的边界，再需要进行基于网络技术部分的自动化改造。

Redis中实现了一套Reactor模式的事件处理逻辑名为AE，其主要流程为：

1、使用epoll等机制监听各文件句柄，包括新建连接、以及已建立的连接等；

2、根据事件的不同调用对应的事件回调处理；

3、循环进行epoll loop并进行处理。

当然，这个过程也是一个非常复杂的过程，需要大量的数据处理和分析才能实现。

（编辑：银川站长网）

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