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摘要


编写连接数巨大的高负载服务器程序时,经典的多线程模式和select模式都不再适用。
应当抛弃它们,采用epoll/kqueue/dev_poll来捕获I/O事件。最后简要介绍了AIO。


由来


网络服务在处理数以万计的客户端连接时,往往出现效率低下甚至完全瘫痪,这被称为
C10K问题。随着互联网的迅速发展,越来越多的网络服务开始面临C10K问题,作为大型
网站的开发人员有必要对C10K问题有一定的了解。本文的主要参考文献是
<http://www.kegel.com/c10k.htmlhttp://www.kegel.com/c10k.htmls

C10K问题的最大特点是:设计不够良好的程序,其性能和连接数及机器性能的关系往往
是非线性的。举个例子:如果没有考虑过C10K问题,一个经典的基于select的程序能在
旧服务器上很好处理1000并发的吞吐量,它在2倍性能新服务器上往往处理不了并发
2000的吞吐量。

这是因为在策略不当时,大量操作的消耗和当前连接数n成线性相关。会导致单个任务
的资源消耗和当前连接数的关系会是O(n)。而服务程序需要同时对数以万计的socket进
行I/O处理,积累下来的资源消耗会相当可观,这显然会导致系统吞吐量不能和机器性
能匹配。为解决这个问题,必须改变对连接提供服务的策略。


基本策略


主要有两方面的策略:1.应用软件以何种方式和操作系统合作,获取I/O事件并调度多
个socket上的I/O操作;2. 应用软件以何种方式处理任务和线程/进程的关系。前者主
要有阻塞I/O、非阻塞I/O、异步I/O这3种方案,后者主要有每任务1进程、每任务1线
程、单线程、多任务共享线程池以及一些更复杂的变种方案。常用的经典策略如下:

1.         Serve one client with each thread/process, and use blocking I/O
这是小程序和java常用的策略,对于交互式的长连接应用也是常见的选择(比如BBS)。
这种策略很能难足高性能程序的需求,好处是实现极其简单,容易嵌入复杂的交互逻
辑。Apache、ftpd等都是这种工作模式。

2.         Serve many clients with single thread, and use nonblocking I/O
and readiness notification
这是经典模型,datapipe等程序都是如此实现的。优点在于实现较简单,方便移植,也
能提供足够的性能;缺点在于无法充分利用多CPU的机器。尤其是程序本身没有复杂的
业务逻辑时。

3.         Serve many clients with each thread, and use nonblocking I/O and
readiness notification
对经典模型2的简单改进,缺点是容易在多线程并发上出bug,甚至某些OS不支持多线程
操作readiness notification。

4.         Serve many clients with each thread, and use asynchronous I/O
在有AI/O支持的OS上,能提供相当高的性能。不过AI/O编程模型和经典模型差别相当
大,基本上很难写出一个框架同时支持AI/O和经典模型,降低了程序的可移植性。在
Windows上,这基本上是唯一的可选方案。

本文主要讨论模型2的细节,也就是在模型2下应用软件如何处理Socket I/O。


select 与 poll


最原始的同步阻塞 I/O 模型的典型流程如下:

同步阻塞 I/O 模型的典型流程

从应用程序的角度来说,read 调用会延续很长时间,应用程序需要相当多线程来解决
并发访问问题。同步非阻塞I/O对此有所改进:

经典的单线程服务器程序结构往往如下:


do {

         Get Readiness Notification of all sockets

         Dispatch ready handles to corresponding handlers

                   If (readable) {
                            read the socket

                            If (read done)

                                     Handler process the request
                   }

                   if (writable)

                            write response

                   if (nothing to do)

                            close socket

} while(True)

非阻塞 I/O 模型的典型流程:

异步阻塞 I/O 模型的典型流程

其中关键的部分是readiness notification,找出哪一个socket上面发生了I/O事件。
一般从教科书和例子程序中首先学到的是用select来实现。Select定义如下:


int select(int n, fd_set *rd_fds, fd_set *wr_fds, fd_set *ex_fds, struct
timeval *timeout);

Select用到了fd_set结构,从man page里可以知道fd_set能容纳的句柄和FD_SETSIZE相
关。实际上fd_set在*nix下是一个bit标志数组,每个bit表示对应下标的fd是不是在
fd_set中。fd_set只能容纳编号小于 FD_SETSIZE的那些句柄。

FD_SETSIZE默认是1024,如果向fd_set里放入过大的句柄,数组越界以后程序就会垮
掉。系统默认限制了一个进程最大的句柄号不超过1024,但是可以通过ulimit -n命令
/setrlimit函数来扩大这一限制。如果不幸一个程序在FD_SETSIZE=1024的环境下编
译,运行时又遇到ulimit –n > 1024的,那就只有祈求上帝保佑不会垮掉了。


在ACE环境中,ACE_Select_Reactor针对这一点特别作了保护措施,但是还是有recv_n
这样的函数间接的使用了select,这需要大家注意。

针对fd_set的问题,*nix提供了poll函数作为select的一个替代品。Poll的接口如下:


int poll(struct pollfd *ufds, unsigned int nfds, int timeout);

第1个参数ufds是用户提供的一个pollfd数组,数组大小由用户自行决定,因此避免了
FD_SETSIZE带来的麻烦。Ufds是fd_set的一个完全替代品,从select到poll的移植很方
便。到此为止,至少我们面对C10K,可以写出一个能work的程序了。

然而Select和Poll在连接数增加时,性能急剧下降。这有两方面的原因:首先操作系统
面对每次的select/poll操作,都需要重新建立一个当前线程的关心事件列表,并把线
程挂在这个复杂的等待队列上,这是相当耗时的。其次,应用软件在select/poll返回
后也需要对传入的句柄列表做一次扫描来dispatch,这也是很耗时的。这两件事都是和
并发数相关,而I/O事件的密度也和并发数相关,导致CPU占用率和并发数近似成O(n2)
的关系。


epoll, kqueue, /dev/poll


因为以上的原因,*nix的hacker们开发了epoll, kqueue, /dev/poll这3套利器来帮助
大家,让我们跪拜三分钟来感谢这些大神。其中epoll是linux的方案,kqueue是
freebsd的方案,/dev/poll是最古老的Solaris的方案,使用难度依次递增。

简单的说,这些api做了两件事:1.避免了每次调用select/poll时kernel分析参数建立
事件等待结构的开销,kernel维护一个长期的事件关注列表,应用程序通过句柄修改这
个列表和捕获I/O事件。2.避免了select/poll返回后,应用程序扫描整个句柄表的开
销,Kernel直接返回具体的事件列表给应用程序。

在接触具体api之前,先了解一下边缘触发(edge trigger)和条件触发(level trigger)
的概念。边缘触发是指每当状态变化时发生一个io事件,条件触发是只要满足条件就发
生一个io事件。举个读socket的例子,假定经过长时间的沉默后,现在来了100个字
节,这时无论边缘触发和条件触发都会产生一个read ready notification通知应用程
序可读。应用程序读了50个字节,然后重新调用api等待io事件。这时条件触发的api会
因为还有50个字节可读从而立即返回用户一个read ready notification。而边缘触发
的api会因为可读这个状态没有发生变化而陷入长期等待。

因此在使用边缘触发的api时,要注意每次都要读到socket返回EWOULDBLOCK为止,否则
这个socket就算废了。而使用条件触发的api时,如果应用程序不需要写就不要关注
socket可写的事件,否则就会无限次的立即返回一个write ready notification。大家
常用的select就是属于条件触发这一类,以前本人就犯过长期关注socket写事件从而
CPU 100%的毛病。

epoll的相关调用如下:


int epoll_create(int size)


int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)


int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int
timeout)

epoll_create创建kernel中的关注事件表,相当于创建fd_set。

epoll_ctl修改这个表,相当于FD_SET等操作

epoll_wait等待I/O事件发生,相当于select/poll函数

epoll完全是select/poll的升级版,支持的事件完全一致。并且epoll同时支持边缘触
发和条件触发,一般来讲边缘触发的性能要好一些。这里有个简单的例子:


struct epoll_event ev, *events;

int kdpfd = epoll_create(100);

ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;  // 注意这个EPOLLET,指定了边缘触发

ev.data.fd =listener;

epoll_ctl(kdpfd, EPOLL_CTL_ADD, listener, &ev);

for(;;) {

   nfds = epoll_wait(kdpfd, events, maxevents, -1);

 

   for(n = 0; n < nfds; ++n) {

       if(events[n].data.fd == listener) {

           client = accept(listener, (struct sockaddr *) &local,

                           &addrlen);

           if(client < 0){

               perror("accept");

               continue;

           }

           setnonblocking(client);

           ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;

           ev.data.fd = client;

           if (epoll_ctl(kdpfd, EPOLL_CTL_ADD, client, &ev) < 0) {

               fprintf(stderr, "epoll set insertion error: fd=%d0,

                       client);

               return -1;

           }

       }

       else

           do_use_fd(events[n].data.fd);

   }

}

简单介绍一下kqueue和/dev/poll

kqueue是freebsd的宠儿,kqueue实际上是一个功能相当丰富的kernel事件队列,它不
仅仅是select/poll的升级,而且可以处理signal、目录结构变化、进程等多种事件。
Kqueue是边缘触发的

/dev/poll是Solaris的产物,是这一系列高性能API中最早出现的。Kernel提供一个特
殊的设备文件/dev/poll。应用程序打开这个文件得到操纵fd_set的句柄,通过写入
pollfd来修改它,一个特殊ioctl调用用来替换select。由于出现的年代比较早,所以
/dev/poll的接口现在看上去比较笨拙可笑。

C++开发:ACE 5.5以上版本提供了ACE_Dev_Poll_Reactor封装了epoll和/dev/poll两种
api,需要分别在config.h中定义ACE_HAS_EPOLL和ACE_HAS_DEV_POLL来启用。

Java开发: JDK 1.6的Selector提供了对epoll的支持,JDK1.4提供了对/dev/poll的支
持。只要选择足够高的JDK版本就行了。


异步I/O以及Windows


和经典模型不同,异步I/O提供了另一种思路。和传统的同步I/O不同,异步I/O允许进
程发起很多 I/O 操作,而不用阻塞或等待任何操作完成。稍后或在接收到 I/O 操作完
成的通知时,进程就可以检索 I/O 操作的结果。

异步非阻塞 I/O 模型是一种处理与 I/O 重叠进行的模型。读请求会立即返回,说明
read 请求已经成功发起了。在后台完成读操作时,应用程序然后会执行其他处理操
作。当 read 的响应到达时,就会产生一个信号或执行一个基于线程的回调函数来完成
这次 I/O 处理过程。异步I/O 模型的典型流程:

异步非阻塞 I/O 模型的典型流程

对于文件操作而言,AIO有一个附带的好处:应用程序将多个细碎的磁盘请求并发的提
交给操作系统后,操作系统有机会对这些请求进行合并和重新排序,这对同步调用而言
是不可能的——除非创建和请求数目同样多的线程。

Linux Kernel 2.6提供了对AIO的有限支持——仅支持文件系统。libc也许能通过来线
程来模拟socket的AIO,不过这对性能没意义。总的来说Linux的aio还不成熟

Windows对AIO的支持很好,有IOCP队列和IPCP回调两种方式,甚至提供了用户级异步调
用APC功能。Windows下AIO是唯一可用的高性能方案,详情请参考MSDN 

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posted on 2007-04-05 09:00 true 阅读(1097) 评论(0)  编辑 收藏 引用 所属分类: ACE

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