Nginx如何解决“惊群”现象

本文详细介绍了Nginx如何通过负载均衡策略解决‘惊群’现象,包括开启策略的条件、负载均衡的具体实现以及如何合理分配请求给工作进程。重点阐述了Nginx在处理新连接事件时的过载判断机制和锁争抢过程,旨在避免多个工作进程同时竞争导致的性能瓶颈。

首先解释下什么是“惊群”现象:如果多个工作进程同时拥有某个监听套接口,那么一旦该套接口出现某客户端请求,此时就将引发所有拥有该套接口的工作进程去争抢这个请求,能争抢到的肯定只有某一个工作进程,而其他工作进程注定要无功而返,这种现象即为“惊群”

Nginx解决这种“惊群”现象使用的是负载均衡的策略,接下来先结合Nginx的源码详细介绍下Nginx的这种负载均衡策略。

首先是Nginx如何开启负载均衡策略:当然运行的Nginx要是多进程模型,并且工作进程数目大于1。这很好理解,只有在拥有多个工作进程争抢一个套接口时才会出现惊群现象,也才会需要负载均衡的策略。

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  1. if (ccf->master && ccf->worker_processes > 1 && ecf->accept_mutex) {  
  2.         ngx_use_accept_mutex = 1;  
  3.         ngx_accept_mutex_held = 0;  
  4.         ngx_accept_mutex_delay = ecf->accept_mutex_delay;  
  5.   
  6.     } else {  
  7.         ngx_use_accept_mutex = 0;  
  8.     }  

其中变量ngx_use_accept_mutex就是用于标识是否打开负载均衡策略。这里的负载均衡策略又叫做“ 前端负载均衡 ”,因为它用于将客户端请求合理地分配给工作进程的方法;而“ 后端负载均衡 ”是用于为处理客户端请求,来合理选择一个后端服务器的策略。

接下来介绍负载均衡策略如何“合理的”将请求分配给工作进程,ngx_process_events_and_timers()有如下代码:

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  1. if (ngx_use_accept_mutex) {  
  2.        if (ngx_accept_disabled > 0) {  
  3.            ngx_accept_disabled--;  
  4.   
  5.        } else {  
  6.            if (ngx_trylock_accept_mutex(cycle) == NGX_ERROR) {  
  7.                return;  
  8.            }  
  9.   
  10.            if (ngx_accept_mutex_held) {  
  11.                flags |= NGX_POST_EVENTS;  
  12.   
  13.            } else {  
  14.                if (timer == NGX_TIMER_INFINITE  
  15.                    || timer > ngx_accept_mutex_delay)  
  16.                {  
  17.                    timer = ngx_accept_mutex_delay;  
  18.                }  
  19.            }  
  20.        }  
  21.    }  

可以看到这段代码只有在开启负载均衡(即ngx_use_accept_mutex = 1)后才生效。在该逻辑内,首先通过检测变量ngx_accept_diabled值是够大于0来判断当前进程是否已经过载,为什么可以这样判断需要理解变量ngx_accept_diabled值的含义,这在accept()接受新连接请求的处理函数ngx_event_accept()内可以看到。

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  1. ngx_accept_disabled = ngx_cycle->connection_n / 8  
  2.                              - ngx_cycle->free_connection_n;  

其中ngx_cycle->connection_n表示一个工作进程中的最大可承受连接数,可以通过worker_connections指令配置,其默认值为512.另外一个变量ngx_cycle->free_connection_n则表示当前的可用连接数,假设当前活动连接数为X,那么该值为ngx_cycle->connection_n - X;故此ngx_accept_diabled的值为:

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  1. ngx_accept_diabled = X - ngx_cycle->connection_n * 7 / 8;   

也就是说如果当前活动连接数(X)超过最大可承受连接数的7/8,则表示发生过载,变量ngx_accept_diabled的值将大于0,并且该值越大表示过载越大,当前进程的负载越重。

回过去再看函数ngx_process_events_and_timers()内的代码,当进程处于过载状态时,所做的工作仅仅只是对变量ngx_accept_diabled自减1,这表示既然经过了一轮事件处理,那么负载肯定有所减小,所以也相应的调整变量ngx_accept_diabled的值。经过一段时间,ngx_accept_diabled又会降到0以下,便可争取锁获取新的请求连接。所以可以看出最大可承受连接数的7/8是一个负载均衡点,当某工作进程的负载达到这个临界点时,它就不会去尝试获取互斥锁,从而让新增负载均衡到其他工作进程上

如果进程并没有处于过载状态,那么就会去争用锁,当然,实际上是争用监听套接口的监控权,争锁成功就会把所有监听套接口加入到自身的事件监控机制里(如果原本不在);争锁失败就会把监听套接口从自身的事件监控机制里删除(如果原本在)。

变量ngx_accept_mutex_held的值用于标识当前是否拥有锁,注意这一点很重要,因为如果当前拥有锁,则个flags变量打个NGX_POST_EVENTS标记,这表示所有发生的事件都将延后处理。这是任何架构设计都必须遵守的一个约定,即持锁者必须尽量缩短自身持锁的时间。所以把大部分事件延迟到释放锁之后再去处理,把锁尽快释放,缩短自身持锁的时间让其他进程尽可能的有机会获取锁。如果当前进程没有拥有锁,那么就把事件监控机制阻塞点(比如epoll_wait())的超时时间限制在一个比较短的范围内,超时越快,那么也就更频繁地从阻塞中跳出来,也就有更多的机会去争抢到互斥锁。

前面说到当事件到来时,不会立即处理,而是会设置一个延迟处理的标识(NGX_POST_EVENTS)。延迟处理的原理就是当一个事件发生时,会将事件以链表的形式缓存起来。


讲了这么多好像和解决惊群现在没有关系一样,其实上面所讲的内容大体上已经解释了Nginx如何避免惊群现象的原理了。总结下面两点:

第一,如果在处理新建连接事件的过程中,在监听套接字接口上又来了新的请求会怎么样?这没有关系,当前进程只处理已缓存的事件,新的请求将被阻塞在监听套接字接口上,并且监听套接字接口是以水平方式加入到事件监控机制里的,所以等到下一轮被哪个进程争取到锁并加在事件监控机制里时才会触发而被抓取出来。

第二,在进程处理事件时,只是把锁释放了,而没有将监听套接字接口从事件监控机制里删除,所以当处理缓存事件过程中,互斥锁可能会被另外一个进程争抢到并把所有监听套接字接口加入到它的事件监控机制里。因此严格来说,在同一时刻,监听套接字可能被多个进程拥有,但是,在同一时刻,监听套接口只可能被一个进程监控,因此在进程处理完缓存事件之后去争抢锁,发现锁被其他进程占用而争抢失败,会把所有监听套接口从自身的事件监控机制删除,然后才进行事件监控。在同一时刻,监听套接口只可能被一个进程监控,这也就意味着Nginx根本不会受到惊群的影响。

<think>首先,用户的问题是基于之前的对话历史和系统指令。回顾系统指令: - 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式必须使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如 [^1]。 用户的上一个问题:"我想了解Nginx现象的解释",我需要参考提供的引用来回答。引用包括 [^1] 到 [^5],这些是关于Nginx效应的解释和解决方案。 引用内容总结: - [^1]: Nginx解决的代码和负载均衡。 - [^2]: 解释现象,常见于accept和epoll。 - [^3]: Nginx问题的表现,如CPU使用率异常、上下文切换激增。 - [^4]: 定义效应:多进程阻塞等待同一事件,唤醒所有但只有一个处理,导致浪费。 - [^5]: 解决Nginx的方法,如使用共享锁、epoll创建和移除监听。 我需要解释Nginx现象,确保回答结构清晰、真实可靠。步骤: 1. **定义现象**:引用 [^4] 给出了定义。我应该用中文解释什么是现象。 2. **在Nginx中的具体表现**:引用 [^3] 描述了表现,如高并发时CPU使用率飙升、上下文切换增加等。 3. **原因**:引用 [^2] 提到accept和epoll。详细解释为什么在Nginx中发生。 4. **Nginx解决方案**:引用 [^1] 和 [^5] 提供了解决方案,如使用共享锁(accept mutex)。 5. **生成相关问题**:在回答后,添加相关问题,如示例所示。 回答结构: - 开头简述什么是Nginx现象。 - 详细解释定义、原因、表现和解决方案。 - 使用引用标识自然地添加在相关内容后。 - 最后生成相关问题。 确保语言中文,结构清晰。 最终回答应包括: 1. 解释现象。 2. 在Nginx中的具体问题。 3. Nginx如何解决它。 4. 相关问题部分。 </think>### Nginx现象的解释 Nginx现象是指在多进程架构下,当多个工作进程(Worker Process)同时阻塞等待同一个网络事件(如客户端的连接请求)时,事件发生会唤醒所有等待的进程,但最终只有一个进程能成功处理该事件,其他进程被迫重新进入休眠状态,造成系统资源浪费(如CPU使用率飙升、上下文切换频繁)和性能下降的现象[^4]。 #### 1. **什么是现象?** 效应(Thundering Herd)是计算机系统中的一种常见问题,源于多进程或线程同时监听同一个文件描述符(如socket)。当一个事件(如新连接请求)发生时,操作系统内核会唤醒所有监听该事件的进程,但只有第一个获得锁的进程能处理事件,其他进程在竞争失败后重新休眠。这会导致不必要的进程唤醒和切换开销,浪费CPU资源并降低系统吞吐量[^2][^4]。 在Nginx中,这种现象主要发生在处理TCP连接请求时: - **核心原因**:Nginx采用多进程模型,多个工作进程共享同一个监听套接字(Listen Socket)。当客户端请求到达时,内核事件机制(如epoll)会通知所有等待的进程,导致所有进程被唤醒并尝试接受连接(accept),但只有第一个成功获取锁的进程能处理该连接。 - **常见场景**:主要包括“accept”和“epoll”。accept发生在传统的socket accept操作时,而epoll则与Linux的epoll事件通知机制相关,两者都会在高并发下加剧资源消耗[^2][^5]。 #### 2. **Nginx现象的具体表现** Nginx中的问题在高并发环境下尤为明显,具体症状包括: - **CPU使用率异常飙升**:多个进程频繁唤醒和休眠,导致CPU时间被浪费在上下文切换上,而非实际请求处理。 - **上下文切换次数激增**:可通过工具如`vmstat`观察到,内核态切换增加,影响整体响应速度。 - **平均负载升高但吞吐量未提升**:系统负载指标上升,但实际的请求处理效率并未相应提高,甚至在阿里云等环境中观测到高达30%的性能损耗。 - **延迟增加**:客户端连接建立和处理延迟变大,影响用户体验[^3]。 以一个典型事件流程为例: - 客户端请求到达监听队列 → 内核唤醒所有相关工作进程 → 仅一个进程成功获取连接 → 其他进程失败后重新休眠。 这种重复唤醒机制在高流量下会放大资源浪费[^3]。 #### 3. **Nginx如何解决问题** Nginx通过软件优化来缓解效应,核心策略是引入共享锁机制限制进程唤醒: - **使用共享锁(accept_mutex)**:Nginx配置参数`ngx_use_accept_mutex`启用锁机制。多个工作进程通过竞争一个共享锁(mutex),只有获取锁的进程才有权监听端口事件。其他进程在锁竞争失败后不会监听accept事件,从而减少不必要的唤醒。锁持有时间较短(通过`ngx_accept_mutex_delay`控制),避免了长时间阻塞[^1][^5]。 - **epoll优化**:每个工作进程使用`epoll_create`创建独立的epoll句柄,并通过`epoll_ctl`动态添加或移除监听套接字。未获得锁的进程会移除监听描述符,防止被事件唤醒;获取锁的进程则添加监听,确保事件只触发一个进程。这种方法降低了概率,但仍容忍少量唤醒以避免连接丢失[^5]。 - **负载均衡配合**:Nginx还通过`ngx_accept_disabled`计数器实现进程间负载均衡,减少特定进程的锁竞争频率,提升公平性和性能[^1]。 这些方案显著减少了上下文切换和CPU开销,使Nginx在高并发下保持高效。但在极端场景下,还需结合内核参数调优(如调整epoll行为)[^5]。 #### 4. **小结** Nginx现象是多进程架构中常见性能瓶颈,本质是事件通知机制的资源浪费。Nginx通过共享锁和epoll动态管理,有效降低了影响,确保高吞吐量[^2][^4][^5]。 如果您需要更深入的代码分析或优化建议,我可以进一步扩展讨论。
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