对高并发的思考

近期很长的一段时间，都在学习总结，什么是高并发，怎么样实现高并发，接触了解的内容包括Nginx工作原理，Tomcat 的三种运营模式，Pistache并发机制，CGI/Fast-CGI，nodejs及其底层的异步IO库linuv，Linux的事件轮询机制Epoll，以及Go语言的GMP调度模型。自认为形成一套自圆其说的逻辑，所以记录总结一下。

首先谈一下并发，在OS的课程上对于并发和并行有严格的区分：

• 并发指的是多个任务同一个core上一起执行，通过调度算法，给用户以所有的任务正在同时的进行“错觉”，但是本质上，任务是串行的
• 并行指的是多个任务在多个core上同时执行

而我们这里讨论的并发可以认为是上述两种情况的融合，即所谓高并发是指，如何在有限核的服务器上尽可能多的处理请求或任务（任务数>>核数），同时还要追求低延时(平均延时、尾部延时)、高资源利用率（主要考虑CPU利用率）等性能指标。

这里先给出结论吧，要想实现最极致的并发，核心在于满足以下三点：

1. 执行任务的线程等于核数
   线程数等于核数，旨在减少线程切换的开销，显然这个开销并不是特大，因此超过核数引入的开销其实并不大，但是引入过多的线程(如启动上万线程)开销就无法忽视了，其次线程切换是需要进行用户态/内核态的转化的，而且CPU的调度算法是O(n)的。
2. CPU的利用率为100%
   CPU的利用率为100%，这是为了不让CPU空闲，我们都知道，一个请求的执行一般可以划分为两种情况：执行计算、执行IO，其中后者是不会使用CPU的。到这里我们知道，一般来说前两点是矛盾的，如果线程等于核数，那么CPU利用率一定不会高，因为CPU时间被IO任务占据。
3. 任务完全公平的使用CPU
   关于这点，我关注的比较少，其实，实现前两点就是高并发了，能做到公平性的也只有Go语言了，不过由于用户级线程是无法被内核感知的，其公平性也是无法达到CFS算法的水准。我们给的公平下一个定义的话：假设当前有N个优先级相同的任务在同一个core上运行，那么在一个调度周期T时间内，每个任务的得到的执行时间是(T/N)，那么可以认为是公平的。

显然要想严格实现上述三点是不可能的，对于第三点，关于什么是完全的公平，本身也是一个需要讨论的话题。我们要做的只是向上面三点靠拢。

下面我将从BIO、NIO、Nodejs、Go，四个方面，以递进的方式，阐述，我对于实现高并的的理解。

一、BIO

对于一个web服务器而言，是基于TCP + HTTP协议的。TCP与UDP不同之处在于，在使用TCP进行数据传送之前，必须要在客户端和服务端之间建立TCP连接，然后再进行数据传输，过程及涉及的系统调用如下图所示：

HTTP请求的底层流程 因此在服务器端，有两种阻塞的情况：

• accept()
  如果任何客户端没有进行connect()操作，那么执行accept()将会阻塞
• read()
  如果客户端没有通过write()发送数据(即HTTP请求，HTTP请求就是遵循了HTTP协议的消息)，那么执行read()将会阻塞

BIO的模式是这样的：

1. 首先，由一个主线程来监听server-fd(listen-fd)
2. 执行accept()阻塞等待新连接，当新连接到达时创建client-fd
3. 从线程池中选择一个工作线程，讲client-fd交给线程处理，然后执行循环执行2、3
4. 工作线程执行read()，阻塞等待HTTP请求的到达，然后解析、处理、封装HTTP请求，发送响应
5. 如果是长连接(一般都是长连接)，那么将循环执行4，知道断开连接，释放线程

BIO模式要求，每一个线程处理一个连接，这样同时处理的连接数将取决于线程池的大小，那我们假设启动一个合理大小的线程池，使之不会过多的消耗系统资源(如，是当前核数的2倍)：

要点	表现	解释
线程数目	尚可	因为我们假设启动一个不大的线程池
CPU利用率	很低	因为每个线程会在阻塞等待http请求的到达，在次期间，CPU无法做任何事情，且长连接会让情况更糟，因为这意味着CPU长时间的阻塞
公平性	很差	因为处理的连接数目受限与线程池的大小，新的连接只能等待前面的连接处理完毕，长连接模式显然让这个问题更加严重

二、NIO

BIO的主要症结在于阻塞等待新连接和阻塞等待请求，而基于IO复用机制的epoll是解决网络IO阻塞的灵丹妙药，基于epoll，每个线程可以处理多个连接：

1. 主线程维护一个epoll，用于监听listen-fd
2. 当新连接到达时，调用accept()创建一个client-fd，然后将client-fd放到主线程的epoll中进行监听
3. 当epoll监听的client-fd有先请求到达时，会返回产生事件的client-fd
4. 主线程将HTTP请求交给工作线程处理，然后继续执行epoll的监听
5. 工作线程执行解析、处理、封装HTTP请求，发送响应，处理完毕后，等待主线程的任务派发

注，以上只是一个NIO的一种简单模式

与NIO显著不同的一点在于，工作线程对应于一个HTTP请求，而非一个连接，这样我们每个线程都在执行HTTP请求，而不会像BIO那样阻塞等待请求的到达。也就是说我们使用epoll实现了网络IO的异步。

但是显然，同时处理http请求的数目依然收到线程池大小的限制，我们再次假设启动一个合理大小的线程池：

要点	表现	解释
线程数目	尚可	因为我们假设启动一个不大的线程池
CPU利用率	有提高，但还不够	提高是因为实现了网络IO的异步，不需要阻塞等待HTTP请求，在长连接的情况下改进很大；不够是因为，用户的处理函数中进行的IO操作依然会阻塞线程，如需要访问数据库或本地的文件等。
公平性	有提高，但同样不够	有提高是因为新连接可以马上被处理，且任何一个连接的HTTP请求都遵循FIFO的原则；不够的原因依然是FIFO，只能一个个的处理HTTP请求

三、Nodejs

NIO的主要问题在于，仅仅将处理TCP连接和HTTP请求的部分实现了异步，但用户处理函数中的IO操作，依然会阻塞线程。

于是nodejs，使用libuv封装了所有的IO操作(当然了主要就是网络IO和文件IO)，实现了完全的异步IO。

其中网络IO是基于epoll的，而文件IO是基于线程池的。

这里需要注意一点，关于网络IO和文件IO可以看此图：

真正的IO操作，是由DMA完成的，由网卡或磁盘到socket_Buff或pageCache的这一部分，这一部分CPU是不会参与的，但是将数据再从socket_Buff或pageCache读到用户空间，是CPU操作。
当epoll感知到可读时，数据已经达了socket_Buff了，因此epoll实现异步网络IO可谓绝配；但显然文件IO是无法使用epoll的，而Linux的AIO操作又不成熟，因此只能使用多线程来实现异步了，Go也是这么做的。

而使用线程实现异步文件IO结束的标志是数据已经读取到用户空间(即read(2)操作返回)，因此整个过程其实是包含了CPU操作的，当然了epoll机制实现的异步网络IO虽然不包括CPU的copy过程，但是也要内核执行中断处理程序、调用协议栈处理packet。但是IO的时间肯定是占大头，因此我们可以认为执行异步IO的线程，几乎不参与CPU调度的竞争，这是我们满足1. 执行任务的线程等于核数的一种变通方式！！！

要点	表现	解释
线程数目	接近完美	虽然我们启动实现异步文件IO的线程，但是他几乎不会参与线程的CPU调度
CPU利用率	完美	一切IO都是异步的，CPU将专注与计算任务
公平性	又有提高，但是依然不够	因为事件循环机制，每个HTTP任务都被以回调函数的形式拆分，谁的异步IO完成，谁得到执行；但是毕竟是单线程的模式，一旦某个请求的计算任务很长，那么也会指导处理完才能处理别的

四、Go

现在只剩下公平性的问题了。

其实上面的优化，总结一下就是：异步I/O。

Go语言使用了另一种方法：协程或者叫纤程或者叫用户级线程。

每个任务都以协程的方式，在线程上执行，也就是PMG模型！这里就不展开PMG的运行原理了。

Go在执行到IO这样阻塞的任务时，同Nodejs一样，对于网络IO，使用epoll机制，用一个线程运行net-poller来等待；对于文件IO，则也是启动新的线程(M)来处理，当然了，不光是IO操作，但凡要执行长时间的系统调用，Go都会启动一个线程来执行等待，然后切换执行其他的协程任务。

此外Go语言还是实现了，基于抢占的协程调度，具体的方法是当协程要调用一个函数时，在函数的入口处，由编译器插入检查代码，如果已经运行了足够的时间，那就切换到其他线程，显然这种方法和CFS调度相比还是弱。

所以我认为，Go在线程数目和CPU利用率上与nodejs差不多，在公平性上比Nodejs又进了一步，但是依然不是完美的！

后记

以上所有，都是一些不够成熟的见解，在描述上也很欠缺，以后随着我的理解深入，一定会进一步的更新！