关于“惊群”的讨论

最新推荐文章于 2025-08-06 23:08:04 发布
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文章标签： unix 编程 网络
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“惊群”问题可以在 <<Unix 网络编程：卷1>> 中看到，下面这个帖子对这个问题做了一些讨论，有时间需要看一下内核代码来更深入的了解一下

http://www.chinaunix.net/jh/23/946261.html

rstevens
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epoll惊群效应深度剖析
guanggonglinux的博客
03-19 546
前情提要 我们一个基于Nginx+uWSGI+python的服务最近在高峰期经常会遇到负载高导致一些请求报错的情况，在单机qps只有差不多2000-3000左右的时候内核的cpu占用竟然高达超过20%，内核每秒上下文切换超过200w次，分析之后发现是nginx+uwsgi引发了惊群效应，导致性能急剧下降，通过上锁解决惊群问题之后服务恢复。基于这个排查过程，再加上我之前写过的关于epoll的分析最后也把惊群效应一笔带过，当时没有写完整，那咱这次就好好聊聊这个话题，我会先详细分析一下惊群效应产生的原因，然后拿.
Linux惊群效应之Nginx解决方案
hacker00011000的专栏
04-14 1781
结论 不管还是多进程还是多线程，都存在惊群效应，本篇文章使用多进程分析。 在Linux2.6版本之后，已经解决了系统调用Accept的惊群效应（前提是没有使用select、poll、epoll等事件机制）。 目前Linux已经部分解决了epoll的惊群效应（epoll在fork之前），Linux2.6是没有解决的。 epoll在fork之后创建仍然存在惊群效应，Nginx使用自己实现的互斥锁解...
nginx如何解决惊群效应
I want to know a little more.
06-09 1021
本文主要内容包括惊群效应简介、nginx如何解决惊群和一个仿照nginx避免惊群效应的简单例子 惊群效应 惊群简单来说就是多个进程或者线程在等待同一个事件，当事件发生时，所有线程和进程都会被内核唤醒。唤醒后通常只有一个进程获得了该事件并进行处理，其他进程发现获取事件失败后又继续进入了等待状态，在一定程度上降低了系统性能。 具体来说惊群通常发生在服务器的监听等待调用上，服务器创建监听socket，后fork多个进程，在每个进程中调用accept或者epoll_wait等待终端的连接。 accept和e
什么是惊群，如何有效避免惊群?
thlzjfefe的博客
07-27 1878
前言 因为项目涉及到 Nginx 一些公共模块的使用，而且也想对惊群效应有个深入的了解，在整理了网上资料以及实践后，记录成文章以便大家复习巩固。 结论 不管还是多进程还是多线程，都存在惊群效应，本篇文章使用多进程分析。 在 Linux2.6 版本之后，已经解决了系统调用 accept 的惊群效应（前提是没有使用 select、poll、epoll 等事件机制）。 目前 Linux 已经部...
nginx系列第七篇：结合nginx讨论“惊群”问题
hsy12342611的专栏
06-07 735
结合nginx讨论“惊群”问题
惊群效应
dw5235的博客
12-10 736
作者：滴滴云 链接：https://www.zhihu.com/question/22756773/answer/545048210 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 惊群效应是什么 惊群效应（thundering herd）是指多进程（多线程）在同时阻塞等待同一个事件的时候（休眠状态），如果等待的这个事件发生，那么他就会唤醒等待的所有进程（...
accept与epoll惊群
rainharder的专栏
06-01 799
原文：http://www.pureage.info/2015/12/22/thundering-herd.html 今天打开 OneNote,发现里面躺着一篇很久以前写的笔记，现在将它贴出来。 1. 什么叫惊群现象 首先，我们看看维基百科对惊群的定义: The thundering herd problem occurs when a large number of
epoll惊群问题详解
李兆龙的博客
02-27 1511
引言 惊群问题的存在会使得我们的程序把宝贵的cpu资源花费在无效的上下文切换,用户态与内核态的转换与空转的循环中,这显然对于一个要求高效率的网络程序来说是不可忍受的,而内核在2.6以后已经完全解决了accept的惊群问题,对于epoll的惊群问题却没有完全解决,这个"完全"其实是很耐人寻味的,epoll其实在一定程度上避免了惊群问题,但并没有完全解决,这是为什么呢? 原因就是对于accept来说...
java 惊群效应,Linux 惊群效应之 Nginx 解决方案
weixin_35409775的博客
03-13 147
前言因为项目涉及到 Nginx 一些公共模块的使用，而且也想对惊群效应有个深入的了解，在整理了网上资料以及实践后，记录成文章以便大家复习巩固。结论不管还是多进程还是多线程，都存在惊群效应，本篇文章使用多进程分析。在 Linux2.6 版本之后，已经解决了系统调用 accept 的惊群效应(前提是没有使用 select、poll、epoll 等事件机制)。目前 Linux 已经部分解决了 epoll...
[框架]高并发中的惊群效应
热门推荐
second60的博客
07-27 2万+
高并发中的惊群效应 second60 20180726 目录 高并发中的惊群效应 1.惊群效应简介 2. 操作系统的惊群 3. 惊群的坏处 3.1 坏处 3.2 其他 4 惊群的几种情况 4.1 accept惊群(新版内核已解决) 4.2 epoll惊群 4.2.1 fork之前创建epollfd(新版内核已解决) 4.2.2 fork之后创建epollfd(内核未解决)...
关于Linux“惊群”
Super-Z
04-07 832
定义：惊群是指多个进程/线程在等待同一资源时，每当资源可用，所有的进程/线程都来竞争资源的现象。 epoll在多进程下产生的“惊群”现象_如何避免(1、无视惊群，即忽略accept错误2、避免惊群，抢占epoll_wait)_多进程因为文件描述符继承问题导致   问题：          有一个单进程的linux epoll服务器程序，近来希望将它改写成多
Linux / 惊群效应
布袋和尚
02-26 268
一、简介 当你往一群鸽子中间扔一块食物，虽然最终只有一个鸽子抢到食物，但所有鸽子都会被惊动来争夺，没有抢到食物的鸽子只好回去继续睡觉， 等待下一块食物到来。这样，每扔一块食物，都会惊动所有的鸽子，即为惊群。 二、OS惊群简介 在多进程/多线程等待同一资源时，也会出现惊群。即当某一资源可用时，多个进程/线程会惊醒，竞争资源。这就是操作系统中的惊群。 三、坏处 惊醒所有进程/线程，导致n-1...
redis 的惊群处理和分布式锁的应用例子
yingwuluohan的专栏
01-24 3387
在并发量比较高的情况下redis有很多应用场景，提升查询效率，缓解底层DBio ，下面列举两个平时开发中应用过的两个例子，欢迎各位一起讨论改进。  1 . redis 惊群处理 1.1 方案的由来 Redis的缓存数据库是为快速响应客户端减轻数据库压力的有效手段之一，其中有一种功能是失效缓存，其优点是可以不定期的释放使用频率低的业务空间而增加有限的内存，但对于同步数据库和缓存之间的数
深入浅出 Linux 惊群：现象、原因和解决方案
腾讯技术工程
07-05 3037
作者：morganhuang，腾讯 IEG 后台工程师"惊群"简单地来讲，就是多个进程(线程)阻塞睡眠在某个系统调用上，在等待某个 fd(socket)的事件的到来。当这个...
linux2.6 和 unix-v6 源码实验
is0815的博客
08-03 1048
你可以通过实现 Linux 2.6.x 的源码级图形调试，能看到源码、变量、寄存器，非常适合研究内核启动过程。同理，可以编译 unix-v6 (https://github.com/mit-pdos/xv6-public.git)以下是使用xv6‑public（xv6 的 x86 版本）在 Ubuntu/Linux 上安装、编译、运行、调试的详细中文指南。如果你想使用 RISC‑V 版本（xv6‑riscv），后续内容里也有说明。面向 Intel x86 架构，使用 ELF 格式。
Unix 发展史概览
is0815的博客
08-03 393
这里是一个简明清晰的，涵盖从起源到现代的重要节点和演变过程。
自动驾驶控制算法——PID算法
swaggytiger的博客
07-31 1814
自动驾驶中的PID控制算法摘要 PID控制算法是自动驾驶系统中实现车辆运动控制的经典方法。该算法通过比例(P)、积分(I)、微分(D)三环节协同工作：比例项快速响应当前误差，积分项消除稳态误差，微分项预测变化趋势抑制振荡。在自动驾驶应用中，PID常用于速度控制(纵向)和路径跟踪(横向)场景，其优势在于算法简单、响应迅速。典型案例分析表明，合理调节P、I、D参数可有效平衡系统响应速度和稳定性，其中比例系数决定基本控制强度，积分系数消除长期偏差，微分系数抑制超调。PID算法特别适合低速或规则场景下的车辆控制任务
Unix/Linux 系统编程中用于管理信号处理行为的核心概念或模型
最新发布
weixin_42108533的博客
08-06 379
Unix/Linux信号处理框架包含信号模型、处理行为控制、关键机制和编程模型。信号是异步事件通知，分为生成、递送和处理三个阶段。处理行为包括默认、忽略和自定义三种类型。关键机制涉及信号阻塞/屏蔽，防止重入和信号丢失。系统提供sigaction()等调用来管理信号，并支持单次/持久/实时三种处理模型。特殊场景需考虑系统调用中断、信号竞争和子进程终止。安全编程要求使用异步信号安全函数、自包含状态和备选信号栈。这些概念共同构成了完整的信号处理体系，需要开发者深入理解其交互机制才能编写健壮代码。
Unix 命令行shell基础--学习系列003
weixin_44874487的博客
08-04 844
Unix命令行基础及其在生物信息学中的应用 摘要：Unix命令行是生物信息学研究的核心工具，其模块化设计理念与生物数据处理需求高度契合。本文系统介绍了Unix外壳的关键概念和操作技术，包括流与重定向（标准输出/输入/错误）、管道连接、进程管理和命令替换等核心功能。通过实际案例展示了如何利用这些工具高效处理FASTA等生物数据格式，避免内存瓶颈，确保数据处理流程的可扩展性和稳健性。特别强调Unix哲学的优势：模块化组件便于错误排查、工具替换和流程重组；文本流机制支持大规模数据处理；管道技术显著提升计算效率。文
如何避免 `pthread_cond_broadcast` 导致的惊群效应？
07-01
我们正在讨论如何避免使用`pthread_cond_broadcast`时出现的惊群效应（thunderingherd problem）。惊群效应指的是当多个线程等待同一个条件变量时，广播唤醒所有线程，但只有一个线程能获得资源（例如锁），其他线程...
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