标签:tail 分配 需要 新建 lin gravity 系统 == 微信
任何一个任务都可以分解为三个要素,即“谁”,“什么时间”,”干什么“。如果我们把这三个要素画在一个笛卡尔坐标系中,就显得很有意思了:
我以单CPU多任务操作系统为例,来看一个简单的Web服务是如何映射到上图的:
一般情况下都是按照上图处理的。每来到一个连接,便会新建一个进程或者线程单独服务那个连接,连接结束后,进程或者线程随即销毁。
??然而,鉴于进程/线程的创建会有比较可观的系统开销,所以说一般会预创建比较多的进程或者线程,然后为新建的连接分配一个即可,连接结束后进程或者线程便回到空闲资源池中了。
??显然,这种优化会大大降低进程,线程的创建,销毁的开销,我们知道这种开销主要集中于数据结构的分配与回收,内核基础设施的刷新等。再看上图,可以看得出,每一个进程就像一块板子一样插在Who,When,What构成的立方体中,这就好像热插拔刀片服务器一般,当然这里只是比喻,我想呈现的事情是,即便是刀片的插拔也是有昂贵开销的。
??除了刀片插拔的开销,还有另外一种开销,那就是切换的开销,这里就不具体展开了,一般人都知道进程,线程切换所要付出的操作系统级别的代价。
??特别是当同时在线的连接数据巨大的时候,比如10万量级,就意味着有10万量级的进程或者线程要在单一的系统中频繁切换…怎么办?
按照能量守恒定律,只要CPU维持100%的运转,它单位时间内完成的工作量就是一定的,想最大化吞吐最好的办法就是只要让干一件事,而不是搞多个任务频繁切换。我们知道多任务分时调度只是一种假象,代价是切换开销引起的吞吐量降低,收益是高品质低时延的交互性。使用Linux的都知道,一般情况下,服务器的内核HZ都是100或者250,而桌面系统的内核HZ都是1000,这意味着对于服务器而言,吞吐相比交互的响应性更重要,理解了这个例子,就能理解我接下来要说的了。
还记得我曾经大力推崇的nf-HiPAC,以及我自己设计的DxRPro++,iptables规则优化等故事里关于优化的根本原则吗?就是换一种切法。好吧,这次我们把Web服务器处理单条连接的整个处理流程切分成两个部分,而不再按照连接来切分,看看能不能避免创建多个进程或者线程。
??先上图再解释:
非常Perfect!
??整个系统就只有两个进程,一个进程处理所有的新建连接,另一个进程处理真正的HTTP逻辑,换了一种切分方法,意味着只需要两个进程就够了,就这样,切换开销完美避免。在这里,其实还可以说得更多。
??首先,连接管理进程依靠Linux内核中高效的epoll机制可以非常好的应对海量新建连接,毕竟该进程只是把新建连接pendding给后面的逻辑处理进程,所以处理是非常高效的,通过pendding可以把对CPU的时间要求转换为内存的空间要求,这正是换一种切法带来的直接收益。
??其次,如果你怀疑连接处理进程能否真正应对海量新建连接,那么你可以了解一下泊松分布的知识,新建连接分布是一个泊松分布,它并不是持续海量,你的系统只需要调优到其到达率的数学期望值稍高一点就足够了!当然,如果遇到了DDoS,那便可以另说,我有专门讨论DDoS的文章,本文不说这个。
??另外,我说一点,其实上面两个图正是体现了Apache和Nginx之间的区别。
??Nginx为什么比Apache在应对高并发是表现更好?其实就用因为其独立的异步的事件处理,当一个连接处理进入IO等待的时候进程并不阻塞,同一个进程就可以去处理别的连接,这就大大减小了系统进程的数量,从而净节省了系统开销。如果让Apache去应对泊松分布的连接到达,那就只能寄希望于内核了…当然,Apache也有优点,就是它的编程模型以及可扩展模块。
??经理喜欢Apache,极客喜欢Nginx。
??如果有时间,我会把上面关于“谁”,“什么时间”,”干什么“的模型的玩法全部展示一遍,比如它的高度代表什么,它的宽度和厚度分别代表什么等等,另外如果是多个CPU,这个图又该怎么画…是不是在多CPU系统中,又要再加一个H呢?这样就成了“谁”,“什么时间”,在哪里,”干什么“(Who,When,Where,What)了。
??周五上午走了7公里健步行,微信运动统计步数正常一万步左右吧,然而我通过摇手机的方式为我们团队平均成绩增加了近900步…第二天醒来手有点酸…这就是teamwork吧,唉。可能是因为上周《龙珠超》停播了一周,然后我就改看《古惑仔》了吧,前者都是单打独斗,后者就是teamwork了,也就学会了?嗯,也是,反正周五跟同事们一起喝完酒是比自己喝完酒爽很多的…
————–勘误与补遗————–
王姐姐如是说:Nginx并不比Apache好,Apache适合做服务器,而Nginx只适合做代理。不过确实如此。
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