阅前热身
为了更加形象的说明同步/异步、阻塞/非阻塞,我们以小明去买奶茶为例。
同步与异步
- 同步:当一个
同步调用发出去后,调用者要一直等待调用结果的通知,直到得到调用结果。 - 异步:当一个
异步调用发出去后,调用者不能立即得到调用结果的返回。
对于异步调用,要想获得结果,一般有2种方式:
- 主动
轮询异步调用的结果 - 被调用方通过
callback来通知调用方调用结果
举个栗子
- 同步买奶茶:小明点单交钱,然后等着拿奶茶。
- 异步买奶茶:小明点单交钱,店员给小明一个小票,等小明奶茶做好了再来取。
异步买奶茶,小明要想知道奶茶是否做好了,有2种方式:
- 小明主动去问店员,一会就去问一下:“奶茶做好了吗?”...直到奶茶做好。
- 等奶茶做好了,店员喊一声:“小明,奶茶好了!”,然后小明去取奶茶。
总结:同步与异步的重点在消息通知的方式上,也就是调用结果通知的方式。
阻塞与非阻塞
阻塞调用发出去后,在消息返回之前,当前进/线程会被挂起,直到有消息返回,当前进/线程才会被激活。非阻塞调用发出去后,不会阻塞当前进/线程,而会立即返回。
举个栗子
- 阻塞买奶茶:小明点单交钱,干等着拿奶茶,什么事都不做。
- 非阻塞买奶茶:小明点单交钱,等着拿奶茶,等的过程中,时不时刷刷微博、朋友圈...
同步与异步重点在于消息通知的方式,阻塞与非阻塞重点在于等消息时候的行为。
所以,就有了下面4种组合方式:
- 同步阻塞:小明在柜台干等着拿奶茶;
- 同步非阻塞:小明在柜台边刷微博边等着拿奶茶;
- 异步阻塞:小明拿着小票啥都不干,一直等着店员通知他拿奶茶;
- 异步非阻塞:小明拿着小票,刷着微博,等着店员通知他拿奶茶。
总结:阻塞与非阻塞的重点在于进/线程等待消息时候的行为,也就是在等待消息的时候,当前进/线程是挂起状态,还是非挂起状态。
Nginx 如何处理高并发
Apache 面对高并发,为什么很无力?
Apache处理一个请求是同步阻塞的模式。如图:

每到达一个请求,Apache都会去fork一个子进程去处理这个请求,直到这个请求处理完毕。
面对低并发,这种模式没什么缺点,但是,面对高并发,就是这种模式的软肋了。
1个客户端占用1个进程,那么,进程数量有多少,并发处理能力就有多少,但操作系统可以创建的进程数量是有限的。
并且,多进程就会有进程间的切换问题,而进程间的切换调度势必会造成CPU的额外消耗。当进程数量达到成千上万的时候,进程间的切换就占了CPU大部分的时间片,而真正进程的执行反而占了CPU的一小部分,这就得不偿失了。
下面,举例说明这2种场景是多进程模式的软肋:
1、即时消息通知程序比如及时聊天程序,一台服务器可能要维持数十万的连接(典型的C10K问题),那么就要启动数十万的进程来维持。这显然不可能。
2、调用外部Http接口时假设Apache启动100个进程来处理请求,每个请求消耗100ms,那么这100个进程能提供1000qps。
但是,在我们调用外部Http接口时,比如QQ登录、微博登录,耗时较长,假设一个请求消耗10s,也就是1个进程1s处理0.1个请求,那么100个进程只能达到10qps,这样的处理能力就未免太差了。
注:什么是C10K问题?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。(concurrent 10000 connection)
综上,我们可以看出,Apache是同步阻塞的多进程模式,面对高并发等一些场景,是很苍白的。
Nginx 何以问鼎高并发
传统的服务器模型就是这样,因为其同步阻塞的多进程模型,无法面对高并发。
那么,有没有一种方式可以让我们在一个进程处理所有的并发I/O呢?
答案是有的,这就是I/O复用技术。
I/O 复用是神马?
所谓的I/O复用,就是多个I/O可以复用一个进程。
上面说的同步阻塞的多进程模型不适合处理高并发,那么,我们再来考虑非阻塞的方式。
采用非阻塞的模式,当一个连接过来时,我们不阻塞住,这样一个进程可以同时处理多个连接了。
比如一个进程接受了10000个连接,这个进程每次从头到尾的问一遍这10000个连接:“有I/O事件没?有的话就交给我处理,没有的话我一会再来问一遍。”
然后进程就一直从头到尾问这10000个连接,如果这1000个连接都没有I/O事件,就会造成CPU的空转,并且效率也很低,不好不好。
于是伟大的程序猿们日思夜想的去解决这个问题...终于!
- 我们能不能引入一个
代理,这个代理可以同时观察许多I/O流事件呢?
当没有I/O事件的时候,这个进程处于阻塞状态;当有I/O事件的时候,这个代理就去通知进程醒来?
于是,早期的程序猿们发明了两个代理:select、poll。
select、poll代理的原理是这样的:
当连接有I/O流事件产生的时候,就会去唤醒进程去处理。
但是进程并不知道是哪个连接产生的I/O流事件,于是进程就挨个去问:“请问是你有事要处理吗?”......问了99999遍,哦,原来是第100000个进程有事要处理。那么,前面这99999次就白问了,白白浪费宝贵的CPU时间片了!痛哉,惜哉...
注:select与poll原理是一样的,只不过select只能观察1024个连接,poll可以观察无限个连接。
select 往往存在管理的句柄上限(FD_SETSIZE)。同时,在使用上,因为只有一个字段记录关注和发生事件,每次调用之前要重新初始化 fd_set 结构体。
poll 主要解决 select 的前两个问题:通过一个 pollfd 数组向内核传递需要关注的事件消除文件句柄上限,同时使用不同字段分别标注关注事件和发生事件,来避免重复初始化。
上面看了,select、poll因为不知道哪个连接有I/O流事件要处理,性能也挺不好的。
那么,如果发明一个代理,每次能够知道哪个连接有了I/O流事件,不就可以避免无意义的空转了吗?
于是,超级无敌、闪闪发光的epoll被伟大的程序员发明出来了。
epoll代理的原理是这样的:
当连接有I/O流事件产生的时候,epoll就会去告诉进程哪个连接有I/O流事件产生,然后进程就去处理这个连接。
如此,多高效!
基于 epoll 的 Nginx
有了epoll,理论上1个进程就可以处理无限数量的连接,而且无需轮询,真正解决了c10k的问题。
Nginx是基于epoll的,异步非阻塞的服务器程序。自然,Nginx能够轻松处理百万级的并发连接,也就无可厚非了。
Swoole 如何处理高并发以及异步 I/O 的实现
Swoole 介绍
Swoole是PHP的一个扩展。- 简单理解:Swoole = 异步I/O + 网络通信。
PHPer可以基于Swoole去实现过去PHP无法实现的功能。
具体请参考Swoole官网。
Swoole 如何处理高并发
Reactor模型介绍
IO复用异步非阻塞程序使用经典的Reactor模型,Reactor顾名思义就是反应堆的意思,它本身不处理任何数据收发。只是可以监视一个socket(也可以是管道、eventfd、信号)句柄的事件变化。
注:什么是句柄?句柄英文为handler,可以形象的比喻为锅柄、勺柄。也就是资源的唯一标识符、资源的ID。通过这个ID可以操作资源。

Reactor只是一个事件发生器,实际对socket句柄的操作,如connect/accept、send/recv、close是在callback中完成的。
Swoole 的架构
-
Swoole采用多线程Reactor+多进程Worker。 -
Swoole的架构图如下:

Swoole的处理连接流程图如下:

- 当请求到达时,
Swoole是这样处理的:

image
因为Reactor基于epoll,所以每个Reactor可以处理无数个连接请求。 如此,Swoole就轻松的处理了高并发。
Swoole 如何实现异步I/O
基于上面的Swoole结构图,我们看到Swoole的worker进程有2种类型:
一种是普通的worker进程,一种是task worker进程。
worker进程:用来处理普通的耗时不是太长的请求task worker进程:用来处理耗时较长的请求,比如数据库的I/O操作
我们以异步MySQL举例:

image
如此,通过worker、task worker结合的方式,我们就实现了异步I/O。
本文深入解析Nginx如何利用epoll技术处理高并发,及Swoole通过多线程Reactor+多进程Worker模型实现异步I/O,轻松应对百万级并发连接。

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