• 5种服务器网络编程模型讲解(转)


    作者:快课网——Jay13

    原文链接:http://www.cricode.com/3510.html

    本文介绍几种服务器网络编程模型。废话不多说,直接正题。

    1.同步阻塞迭代模型

    同步阻塞迭代模型是最简单的一种IO模型。

    其核心代码如下:

    上面的程序存在如下一些弊端:

    1)如果没有客户端的连接请求,进程会阻塞在accept系统调用处,程序不能执行其他任何操作。(系统调用使得程序从用户态陷入内核态,具体请参考:程序员的自我修养)

    2)在与客户端建立好一条链路后,通过read系统调用从客户端接受数据,而客户端合适发送数据过来是不可控的。如果客户端迟迟不发生数据过来,则程序同样会阻塞在read调用,此时,如果另外的客户端来尝试连接时,都会失败。

    3)同样的道理,write系统调用也会使得程序出现阻塞(例如:客户端接受数据异常缓慢,导致写缓冲区满,数据迟迟发送不出)。

    2.多进程并发模型

    同步阻塞迭代模型有诸多缺点。多进程并发模型在同步阻塞迭代模型的基础上进行了一些改进,以避免是程序阻塞在read系统调用上。

    多进程模型核心代码如下:

    上述程序在accept系统调用时,如果没有客户端来建立连接,择会阻塞在accept处。一旦某个客户端连接建立起来,则立即开启一个新的进程来处理与这个客户的数据交互。避免程序阻塞在read调用,而影响其他客户端的连接。

    3.多线程并发模型

    在多进程并发模型中,每一个客户端连接开启fork一个进程,虽然linux中引入了写实拷贝机制,大大降低了fork一个子进程的消耗,但若客户端连接较大,则系统依然将不堪负重。通过多线程(或线程池)并发模型,可以在一定程度上改善这一问题。

    在服务端的线程模型实现方式一般有三种:

    (1)按需生成(来一个连接生成一个线程)

    (2)线程池(预先生成很多线程)

    (3)Leader follower(LF)

    为简单起见,以第一种为例,其核心代码如下:

    服务端分为主线程和工作线程,主线程负责accept()连接,而工作线程负责处理业务逻辑和流的读取等。因此,即使在工作线程阻塞的情况下,也只是阻塞在线程范围内,对继续接受新的客户端连接不会有影响。

    第二种实现方式,通过线程池的引入可以避免频繁的创建、销毁线程,能在很大程序上提升性能。但不管如何实现,多线程模型先天具有如下缺点:

    1)稳定性相对较差。一个线程的崩溃会导致整个程序崩溃。

    2)临界资源的访问控制,在加大程序复杂性的同时,锁机制的引入会是严重降低程序的性能。性能上可能会出现“辛辛苦苦好几年,一夜回到解放前”的情况。

    4.IO多路复用模型之select/poll

    多进程模型和多线程(线程池)模型每个进程/线程只能处理一路IO,在服务器并发数较高的情况下,过多的进程/线程会使得服务器性能下降。而通过多路IO复用,能使得一个进程同时处理多路IO,提升服务器吞吐量。

    在Linux支持epoll模型之前,都使用select/poll模型来实现IO多路复用。

    以select为例,其核心代码如下:

    select IO多路复用同样存在一些缺点,罗列如下:

    1. 单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,通常是1024,当然可以更改数量,但由于select采用轮询的方式扫描文件描述符,文件描述符数量越多,性能越差;(在linux内核头文件中,有这样的定义:#define __FD_SETSIZE    1024)
    2. 内核 / 用户空间内存拷贝问题,select需要复制大量的句柄数据结构,产生巨大的开销;
    3. select返回的是含有整个句柄的数组,应用程序需要遍历整个数组才能发现哪些句柄发生了事件;
    4. select的触发方式是水平触发,应用程序如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符进行IO操作,那么之后每次select调用还是会将这些文件描述符通知进程。

    相比select模型,poll使用链表保存文件描述符,因此没有了监视文件数量的限制,但其他三个缺点依然存在。

    拿select模型为例,假设我们的服务器需要支持100万的并发连接,则在__FD_SETSIZE 为1024的情况下,则我们至少需要开辟1k个进程才能实现100万的并发连接。除了进程间上下文切换的时间消耗外,从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等,是系统难以承受的。因此,基于select模型的服务器程序,要达到10万级别的并发访问,是一个很难完成的任务。

    5.IO多路复用模型之epoll

    epoll IO多路复用:一个看起来很美好的解决方案。 由于文章:高并发网络编程之epoll详解中对epoll相关实现已经有详细解决,这里就直接摘录过来。

    由于epoll的实现机制与select/poll机制完全不同,上面所说的 select的缺点在epoll上不复存在。

    设想一下如下场景:有100万个客户端同时与一个服务器进程保持着TCP连接。而每一时刻,通常只有几百上千个TCP连接是活跃的(事实上大部分场景都是这种情况)。如何实现这样的高并发?

    在select/poll时代,服务器进程每次都把这100万个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态),让操作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生,轮询完后,再将句柄数据复制到用户态,让服务器应用程序轮询处理已发生的网络事件,这一过程资源消耗较大,因此,select/poll一般只能处理几千的并发连接。

    epoll的设计和实现与select完全不同。epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用什么数据结构实现?B+树)。把原先的select/poll调用分成了3个部分:

    1)调用epoll_create()建立一个epoll对象(在epoll文件系统中为这个句柄对象分配资源)

    2)调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字

    3)调用epoll_wait收集发生的事件的连接

    如此一来,要实现上面说是的场景,只需要在进程启动时建立一个epoll对象,然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除连接。同时,epoll_wait的效率也非常高,因为调用epoll_wait时,并没有一股脑的向操作系统复制这100万个连接的句柄数据,内核也不需要去遍历全部的连接。

    下面来看看Linux内核具体的epoll机制实现思路。

    当某一进程调用epoll_create方法时,Linux内核会创建一个eventpoll结构体,这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式密切相关。eventpoll结构体如下所示:

    每一个epoll对象都有一个独立的eventpoll结构体,用于存放通过epoll_ctl方法向epoll对象中添加进来的事件。这些事件都会挂载在红黑树中,如此,重复添加的事件就可以通过红黑树而高效的识别出来(红黑树的插入时间效率是lgn,其中n为树的高度)。

    而所有添加到epoll中的事件都会与设备(网卡)驱动程序建立回调关系,也就是说,当相应的事件发生时会调用这个回调方法。这个回调方法在内核中叫ep_poll_callback,它会将发生的事件添加到rdlist双链表中。

    在epoll中,对于每一个事件,都会建立一个epitem结构体,如下所示:

    当调用epoll_wait检查是否有事件发生时,只需要检查eventpoll对象中的rdlist双链表中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空,则把发生的事件复制到用户态,同时将事件数量返回给用户。

    epoll数据结构示意图

    从上面的讲解可知:通过红黑树和双链表数据结构,并结合回调机制,造就了epoll的高效。

    OK,讲解完了Epoll的机理,我们便能很容易掌握epoll的用法了。一句话描述就是:三步曲。

    第一步:epoll_create()系统调用。此调用返回一个句柄,之后所有的使用都依靠这个句柄来标识。

    第二步:epoll_ctl()系统调用。通过此调用向epoll对象中添加、删除、修改感兴趣的事件,返回0标识成功,返回-1表示失败。

    第三部:epoll_wait()系统调用。通过此调用收集收集在epoll监控中已经发生的事件。

    最后,附上一个epoll编程实例。(此代码作者为sparkliang)

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