当前位置:网站首页>单机高并发模型设计
单机高并发模型设计
2022-07-07 21:58:00 【方丈的寺院】
背景
在微服务架构下,我们习惯使用多机器、分布式存储、缓存去支持一个高并发的请求模型,而忽略了单机高并发模型是如何工作的。这篇文章通过解构客户端与服务端的建立连接和数据传输过程,阐述下如何进行单机高并发模型设计。
经典C10K问题
如何在一台物理机上同时服务10K用户,及10000个用户,对于java程序员来说,这不是什么难事,使用netty就能构建出支持并发超过10000的服务端程序。那么netty是如何实现的?首先我们忘掉netty,从头开始分析。每个用户一个连接,对于服务端就是两件事
管理这10000个连接
处理10000个连接的数据传输
TCP连接与数据传输
连接建立
我们以常见TCP连接为例。
一张很熟悉的图。这篇重点在服务端分析,所以先忽略客户端细节。服务器端通过创建socket,bind端口,listen准备好了。最后通过accept和客户端建立连接。得到一个connectFd,即连接套接字(在Linux都是文件描述符),用来唯一标识一个连接。之后数据传输都基于这个。
数据传输
为了进行数据传输,服务端开辟一个线程处理数据。具体过程如下
select
应用程序向系统内核空间,询问数据是否准备好(因为有窗口大小限制,不是有数据,就可以读),数据未准备好,应用程序一直阻塞,等待应答。read
内核判断数据准备好了,将数据从内核拷贝到应用程序,完成后,成功返回。应用程序进行decode,业务逻辑处理,最后encode,再发送出去,返回给客户端
因为是一个线程处理一个连接数据,对应的线程模型是这样
多路复用
阻塞vs非阻塞
因为一个连接传输,一个线程,需要的线程数太多,占用的资源比较多。同时连接结束,资源销毁。又得重新创建连接。所以一个自然而然的想法是复用线程。即多个连接使用同一个线程。这样就引发一个问题, 原本我们进行数据传输的入口处,,假设线程正在处理某个连接的数据,但是数据又一直没有好时,因为 select
是阻塞的,这样即使其他连接有数据可读,也读不到。所以不能是阻塞的,否则多个连接没法共用一个线程。所以必须是非阻塞的。
轮询 VS 事件通知
改成非阻塞后,应用程序就需要不断轮询内核空间,判断某个连接是否ready.
for (connectfd fd: connectFds) {
if (fd.ready) {
process();
}
}
轮询这种方式效率比较低,非常耗CPU,所以一种常见的做法就是被调用方发事件通知告知调用方,而不是调用方一直轮询。这就是IO多路复用,一路指的就是标准输入和连接套接字。通过提前注册一批套接字到某个分组中,当这个分组中有任意一个IO事件时,就去通知阻塞对象准备好了。
select/poll/epoll
IO多路复用技术实现常见有select,poll。select与poll区别不大,主要就是poll没有最大文件描述符的限制。
从轮询变成事件通知,使用多路复用IO优化后,虽然应用程序不用一直轮询内核空间了。但是收到内核空间的事件通知后,应用程序并不知道是哪个对应的连接的事件,还得遍历一下
onEvent() {
// 监听到事件
for (connectfd fd: registerConnectFds) {
if (fd.ready) {
process();
}
}
}
可预见的,随着连接数增加,耗时在正比增加。相比较poll返回的是事件个数,epoll返回是有事件发生的connectFd数组,这样就避免了应用程序的轮询。
onEvent() {
// 监听到事件
for (connectfd fd: readyConnectFds) {
process();
}
}
当然epoll的高性能不止是这个,还有边缘触发(edge-triggered),就不在本篇阐述了。
非阻塞IO+多路复用整理流程如下:
select
应用程序向系统内核空间,询问数据是否准备好(因为有窗口大小限制,不是有数据,就可以读),直接返回,非阻塞调用。内核空间中有数据准备好了,发送ready read给应用程序
应用程序读取数据,进行decode,业务逻辑处理,最后encode,再发送出去,返回给客户端
线程池分工
上面我们主要是通过非阻塞+多路复用IO来解决局部的 select
和 read
问题。我们再重新梳理下整体流程,看下整个数据处理过程可以如何进行分组。这个每个阶段使用不同的线程池来处理,提高效率。首先事件分两种
连接事件
accept
动作来处理传输事件
select
,read
,send
动作来处理。连接事件处理流程比较固定,无额外逻辑,不需要进一步拆分。传输事件
read
,send
是相对比较固定的,每个连接的处理逻辑相似,可以放在一个线程池处理。而具体逻辑decode
,logic
,encode
各个连接处理逻辑不同。整体可以放在一个线程池处理。
服务端拆分成3部分
reactor部分,统一处理事件,然后根据类型分发
连接事件分发给acceptor,数据传输事件分发给handler
如果是数据传输类型,handler read完再交给processorc处理
因为1,2处理都比较快,放在线程池处理,业务逻辑放在另外一个线程池处理。
以上就是大名鼎鼎的reactor高并发模型。
我正在参与掘金技术社区创作者签约计划招募活动
边栏推荐
- Data Lake (XV): spark and iceberg integrate write operations
- Set up personal network disk with nextcloud
- Detailed explanation of interview questions: the history of blood and tears in implementing distributed locks with redis
- 一鍵免費翻譯300多頁的pdf文檔
- The result of innovation in professional courses such as robotics (Automation)
- Basic learning of SQL Server -- creating databases and tables with the mouse
- 正畸注意事项(持续更新中)
- ROS from entry to mastery (IX) initial experience of visual simulation: turtlebot3
- Apng2gif solutions to various problems
- DataGuard active / standby cleanup archive settings
猜你喜欢
关于组织2021-2022全国青少年电子信息智能创新大赛西南赛区(四川)复赛的通知
【编程题】【Scratch二级】2019.03 垃圾分类
全自动化处理每月缺卡数据,输出缺卡人员信息
35岁真就成了职业危机?不,我的技术在积累,我还越吃越香了
【編程題】【Scratch二級】2019.12 飛翔的小鳥
受限线性表
Wechat applet development beginner 1
Set up personal network disk with nextcloud
QT creator add JSON based Wizard
Les mots ont été écrits, la fonction est vraiment puissante!
随机推荐
用语雀写文章了,功能真心强大!
关于CH32库函数与STM32库函数的区别
AITM3.0005 烟雾毒性测试
[leetcode] 20. Valid brackets
P1067 [noip2009 popularity group] polynomial output (difficult, pit)
How did a fake offer steal $540million from "axie infinity"?
LinkedBlockingQueue源码分析-新增和删除
受限线性表
go time包常用函数
Tools for debugging makefiles - tool for debugging makefiles
P1055 [noip2008 popularization group] ISBN number
[path planning] use the vertical distance limit method and Bessel to optimize the path of a star
Detailed explanation of interview questions: the history of blood and tears in implementing distributed locks with redis
如何衡量产品是否“刚需、高频、痛点”
Go time package common functions
webflux - webclient Connect reset by peer Error
C - linear table
【編程題】【Scratch二級】2019.12 飛翔的小鳥
c—线性表
一鍵免費翻譯300多頁的pdf文檔