最后更新: 2026-02-21, 作者: 官方小编
隐形的瓶颈
虽然 eBPF 最初是为内核中的数据包过滤而设计，但研究人员正在探索它的更多潜力，其中一个重要方向，就是如何绕过操作系统解决数据库性能瓶颈。
卡内基梅隆大学教授 Andrew Pavlo 在 P99 CONF 上表示：“过去50年，操作系统一直在让数据库工程师变得非常痛苦。操作系统做出了一些设计选择，并将自己的意志强加给所有用户态应用，包括数据库系统。” Pavlo 在演讲中介绍了 BPF-DB, 一个基于 eBPF 的内存键值存储，直接嵌入操作系统内核，从而绕过用户态的诸多限制和开销。
长期矛盾
数据库与操作系统存在长期矛盾。操作系统管理硬件资源，必须在多个竞争的应用之间做出决策，因此并非所有应用都能随时获得所需的内存和计算资源。这对数据库设计者而言一直是痛点，他们认为数据库才是最重要的应用。
PostgreSQL 创始人 Michael Stonebraker ：“在许多现有系统中，操作系统提供的服务要么太慢，要么根本不合适。”
Linux 内核维护者 Linus Torvalds 曾抱怨数据库开发者“毫无品味”，因为他们催生了异步 I/O 接口，而这个接口似乎主要被数据库用于非阻塞写操作。
追求更高性能的数据库研究方向长期以来都是：尽量减少与内核的交互，尽可能降低系统调用次数（内存管理方式），并采用其他绕过内核的技术。典型方法是 kernel-bypass（内核旁路）技术，通常借助 Intel DPDK、SPDK 等库实现。Pavlo 认为这种方式存在明显局限：需要大量重复开发工作，调试难度极高。Stanford, MIT, Google, VMware 《DBOS: A DBMS-oriented Operating System》数据库操作系统的设想。
嵌入内核
不是把数据拷贝到用户态再由数据库处理，而是直接在内核中执行数据库逻辑，减少数据拷贝开销。“与其把 DBMS 数据拉到用户态，不如把 DBMS 逻辑推到内核态。” 在此架构下，最频繁的数据库操作可以直接由内核完成。客户端不再需要逐一建立到数据库的连接，而是连接到一个内核内的代理（in-kernel proxy），由它批量处理并转发数据库变更，从而显著提升性能。
BPF-DB
BPF-DB 是一个支持完整事务的键值存储，它提供了一组核心操作 API（BEGIN、SET、GET、COMMIT），数据存储在内核驻留的哈希表中，最终再异步推送至用户态，落盘到持久化存储。论文地址：https://db.cs.cmu.edu/papers/2025/butrovich-sigmod2025.pdf
早期测试显示：
- BPF-DB 的吞吐量（ops/sec）约为 Redis 的两倍，与高性能 Redis 兼容实现 Dragonfly 相当；
- 同时提供完整的事务支持；
- 延迟低于 Redis 和 Dragonfly。
Pavlo 最后总结：“eBPF 让我们能够向内核注入更多智能，完成我们真正想要它去做的事情。”
篇尾：
- HUATUO（华佗）是由滴滴开源并依托 CCF 孵化的操作系统深度观测项目。
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