本文由小米信息技術團隊研發工程師陳剛原創,原題“當我們在談論高并發的時候究竟在談什么?”,為了更好的內容呈現,即時通訊網收錄時有修訂和改動。
1、引言
在即時通訊網社區里,多是做IM、消息推送、客服系統、音視頻聊天這類實時通信方面的開發者,在涉及到即時通訊技術時聊的最多的話題就是高并發、高吞吐、海量用戶。
代碼還沒開始寫,就考慮萬一哪天這IM用戶量破百萬、千萬該怎么辦的問題,是多數程序員的基本修養(雖然產品一上市就可能死翹翹,但該“高瞻遠矚”的時候,不應該偷懶,不然怎么跟老板提漲工資.....)。
在面視即時通訊相關工作的時候,高并發也是必談問題,那到底什么是高并發?嗯,真要說出個所以然來,還真有點懵。。。
學習交流:
- 即時通訊/推送技術開發交流5群:215477170[推薦]
- 移動端IM開發入門文章:《新手入門一篇就夠:從零開發移動端IM》
- 開源IM框架源碼:https://github.com/JackJiang2011/MobileIMSDK
(本文同步發布于:http://www.52im.net/thread-3120-1-1.html)
2、系列文章
本文是系列文章中的第7篇,總目錄如下:
《高性能網絡編程(一):單臺服務器并發TCP連接數到底可以有多少》
《高性能網絡編程(二):上一個10年,著名的C10K并發連接問題》
《高性能網絡編程(三):下一個10年,是時候考慮C10M并發問題了》
《高性能網絡編程(四):從C10K到C10M高性能網絡應用的理論探索》
《高性能網絡編程(五):一文讀懂高性能網絡編程中的I/O模型》
《高性能網絡編程(六):一文讀懂高性能網絡編程中的線程模型》
《高性能網絡編程(七):到底什么是高并發?一文即懂!》(本文)
《高性能網絡編程經典:《The C10K problem(英文)》[附件下載]》
3、什么是高并發?
高并發是互聯網系統架構的性能指標之一,它通常是指單位時間內系統能夠同時處理的請求數。
簡單點說,就是QPS(Queries per second)。
那么我們在談論高并發的時候,究竟在談什么東西呢?歸根結底,到底什么是高并發?
別急,我們繼續往下讀 ....
4、高并發究竟是什么?
這里先給出結論:
1)高并發的基本表現為單位時間內系統能夠同時處理的請求數;
2)高并發的核心是對CPU資源的有效壓榨。
舉個例子:如果我們開發了一個叫做MD5窮舉的應用,每個請求都會攜帶一個md5加密字符串,最終系統窮舉出所有的結果,并返回原始字符串。這個時候我們的應用場景或者說應用業務是屬于CPU密集型而不是IO密集型。
這個時候CPU一直在做有效計算,甚至可以把CPU利用率跑滿,這時我們談論高并發并沒有任何意義。(當然,我們可以通過加機器也就是加CPU來提高并發能力,這個是一個正常猿都知道廢話方案,談論加機器沒有什么意義,沒有任何高并發是加機器解決不了,如果有,那說明你加的機器還不夠多!)
對于大多數互聯網應用來說,CPU不是也不應該是系統的瓶頸,系統的大部分時間的狀況都是CPU在等I/O (硬盤/內存/網絡) 的讀/寫操作完成。
這個時候就可能有人會說,我看系統監控的時候,內存和網絡都很正常,但是CPU利用率卻跑滿了這是為什么?
這是一個好問題,后文我會給出實際的例子,再次強調上文說的“有效壓榨”這4個字,這4個字會圍繞本文的全部內容!
5、控制變量法
萬事萬物都是互相聯系的,當我們在談論高并發的時候,系統的每個環節應該都是需要與之相匹配的。
我們先來回顧一下一個經典C/S的HTTP請求流程:
如上圖中的序號所示:
1)我們會經過DNS服務器的解析,請求到達負載均衡集群;
2)負載均衡服務器會根據配置的規則,想請求分攤到服務層。服務層也是我們的業務核心層,這里可能也會有一些RPC、MQ的一些調用等等;
3)再經過緩存層;
4)最后持久化數據;
5)返回數據給客戶端。
要達到高并發,我們需要負載均衡、服務層、緩存層、持久層都是高可用、高性能的。
甚至在第5步,我們也可以通過壓縮靜態文件、HTTP2推送靜態文件、CDN來做優化,這里的每一層我們都可以寫幾本書來談優化。
本文主要討論服務層這一塊,即圖紅線圈出來的那部分。不再考慮講述數據庫、緩存相關的影響。
高中的知識告訴我們,這個叫控制變量法。
6、再談并發
6.1 網絡編程模型的演變歷史:
并發問題一直是服務端編程中的重點和難點問題,為了優系統的并發量,從最初的Fork進程開始,到進程池/線程池,再到epoll事件驅動(Nginx、node.js反人類回調),再到協程。
從上圖中可以很明顯的看出,整個演變的過程,就是對CPU有效性能壓榨的過程。
什么?不明顯?
6.2 那我們再談談上下文切換:
在談論上下文切換之前,我們再明確兩個名詞的概念:
1)并行:兩個事件同一時刻完成;
2)并發:兩個事件在同一時間段內交替發生,從宏觀上看,兩個事件都發生了。
線程是操作系統調度的最小單位,進程是資源分配的最小單位。由于CPU是串行的,因此對于單核CPU來說,同一時刻一定是只有一個線程在占用CPU資源的。因此,Linux作為一個多任務(進程)系統,會頻繁的發生進程/線程切換。
在每個任務運行前,CPU都需要知道從哪里加載,從哪里運行,這些信息保存在CPU寄存器和操作系統的程序計數器里面,這兩樣東西就叫做CPU上下文。
進程是由內核來管理和調度的,進程的切換只能發生在內核態,因此虛擬內存、棧、全局變量等用戶空間的資源,以及內核堆棧、寄存器等內核空間的狀態,就叫做進程上下文。
前面說過,線程是操作系統調度的最小單位。同時線程會共享父進程的虛擬內存和全局變量等資源,因此父進程的資源加上線上自己的私有數據就叫做線程的上下文。
對于線程的上下文切換來說,如果是同一進程的線程,因為有資源共享,所以會比多進程間的切換消耗更少的資源。
現在就更容易解釋了,進程和線程的切換,會產生CPU上下文切換和進程/線程上下文的切換。而這些上下文切換,都是會消耗額外的CPU的資源的。
6.3 進一步談談協程的上下文切換:
那么協程就不需要上下文切換了嗎?需要,但是不會產生 CPU上下文切換和進程/線程上下文的切換,因為這些切換都是在同一個線程中,即用戶態中的切換,你甚至可以簡單的理解為,協程上下文之間的切換,就是移動了一下你程序里面的指針,CPU資源依舊屬于當前線程。
需要深刻理解的,可以再深入看看Go的GMP模型。
最終的效果就是協程進一步壓榨了CPU的有效利用率。
7、回到開始的那個問題
這個時候就可能有人會說,我看系統監控的時候,內存和網絡都很正常,但是CPU利用率卻跑滿了這是為什么?
注意本篇文章在談到CPU利用率的時候,一定會加上有效兩字作為定語,CPU利用率跑滿,很多時候其實是做了很多低效的計算。
以"世界上最好的語言"為例。
典型PHP-FPM的CGI模式,每一個HTTP請求:
1)都會讀取框架的數百個php文件;
2)都會重新建立/釋放一遍MYSQL/REIDS/MQ連接;
3)都會重新動態解釋編譯執行PHP文件;
4)都會在不同的php-fpm進程直接不停的切換切換再切換。
php的這種CGI運行模式,根本上就決定了它在高并發上的災難性表現。
找到問題,往往比解決問題更難。當我們理解了高并發之后,我們會發現高并發和高性能并不是編程語言限制了你,限制你的只是你的思想。
找到問題,解決問題!當我們能有效壓榨CPU性能之后,能達到什么樣的效果?
下面我們看看 php+Swoole的HTTP服務與Java高性能的異步框架Netty的HTTP服務之間的性能差異對比。
8、性能對比前的準備
swoole是什么:
Swoole是一個為PHP用C和C++編寫的基于事件的高性能異步&協程并行網絡通信引擎。鏈接:https://www.swoole.com/。
Netty是什么:
Netty是著名的Java高性能網絡通信開源框架。 Netty提供異步的、事件驅動的網絡應用程序框架和工具,用以快速開發高性能、高可靠性的網絡服務器和客戶端程序。官網:https://netty.io/、在線源碼:http://docs.52im.net/extend/docs/src/netty4_1/。
單機能夠達到的最大TCP連接數是多少?
回憶一下計算機網絡的相關知識,在傳輸層,每個TCP連接建立之前都會進行三次握手。
每個TCP連接由:
1)本地ip
2)本地端口;
3)遠端ip;
4)遠端端口。
四個屬性標識組成。
TCP協議報文頭如下(圖片來自維基百科):
題外話:如果對TCP協議臉生的話,權威《TCP/IP詳解》走起。。。
如上圖所示:
1)本地端口由16位組成,因此本地端口的最多數量為 2^16 = 65535個;
2)遠端端口由16位組成,因此遠端端口的最多數量為 2^16 = 65535個。
同時,在linux底層的網絡編程模型中,每個TCP連接,操作系統都會維護一個File descriptor(fd)文件來與之對應,而fd的數量限制,可以由ulimit -n 命令查看和修改,測試之前我們可以執行命令: ulimit -n 65536修改這個限制為65535。
因此,在不考慮硬件資源限制的情況下:
1)本地的最大HTTP連接數為: 本地最大端口數65535 * 本地ip數1 = 65535 個;
2)遠端的最大HTTP連接數為:遠端最大端口數65535 * 遠端(客戶端)ip數+∞ = 無限制~~ 。
PS:實際上操作系統會有一些保留端口占用,因此本地的連接數實際也是達不到理論值的。想要深入地探討這個問題,本系列的第一篇文章可以詳讀一下:《高性能網絡編程(一):單臺服務器并發TCP連接數到底可以有多少》。
9、性能對比
9.1 測試準備
硬件資源:各一臺docker容器、1G內存+2核CPU,如圖所示:
docker-compose編排如下:
# java8
version: "2.2"
services:
java8:
container_name: "java8"
hostname: "java8"
image: "java:8"
volumes:
- /home/cg/MyApp:/MyApp
ports:
- "5555:8080"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
working_dir: /MyApp
cpus: 2
cpuset: 0,1
mem_limit: 1024m
memswap_limit: 1024m
mem_reservation: 1024m
tty: true
# php7-sw
version: "2.2"
services:
php7-sw:
container_name: "php7-sw"
hostname: "php7-sw"
image: "mileschou/swoole:7.1"
volumes:
- /home/cg/MyApp:/MyApp
ports:
- "5551:8080"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
working_dir: /MyApp
cpus: 2
cpuset: 0,1
mem_limit: 1024m
memswap_limit: 1024m
mem_reservation: 1024m
tty: true
php代碼:
<?php
useSwoole\Server;
useSwoole\Http\Response;
$http= newswoole_http_server("0.0.0.0", 8080);
$http->set([
'worker_num'=> 2
]);
$http->on("request", function($request, Response $response) {
//go(function () use ($response) {
// Swoole\Coroutine::sleep(0.01);
$response->end('Hello World');
//});
});
$http->on("start", function(Server $server) {
go(function() use($server) {
echo"server listen on 0.0.0.0:8080 \n";
});
});
$http->start();
Java關鍵代碼:源代碼來自 https://github.com/netty/netty
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Configure SSL.
finalSslContext sslCtx;
if(SSL) {
SelfSignedCertificate ssc = newSelfSignedCertificate();
sslCtx = SslContextBuilder.forServer(ssc.certificate(), ssc.privateKey()).build();
} else{
sslCtx = null;
}
// Configure the server.
EventLoopGroup bossGroup = newNioEventLoopGroup(2);
EventLoopGroup workerGroup = newNioEventLoopGroup();
try{
ServerBootstrap b = newServerBootstrap();
b.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 1024);
b.group(bossGroup, workerGroup)
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.handler(newLoggingHandler(LogLevel.INFO))
.childHandler(newHttpHelloWorldServerInitializer(sslCtx));
Channel ch = b.bind(PORT).sync().channel();
System.err.println("Open your web browser and navigate to "+
(SSL? "https": "http") + "://127.0.0.1:"+ PORT + '/');
ch.closeFuture().sync();
} finally{
bossGroup.shutdownGracefully();
workerGroup.shutdownGracefully();
}
}
因為我只給了兩個核心的CPU資源,所以兩個服務均只開啟連個work進程即可。5551端口表示PHP服務、5555端口表示Java服務。
9.2 壓測工具結果對比:ApacheBench (ab)
ab命令:docker run --rm jordi/ab -k -c 1000 -n 1000000 http://10.234.3.32:5555/
在并發1000進行100萬次Http請求的基準測試中的結果如下。
Java + netty 壓測結果:
PHP + swoole 壓測結果:
ps:上圖選擇的是三次壓測下的最佳結果。
總的來說,性能差異并不大,PHP+swoole的服務甚至比Java+netty的服務還要稍微好一點,特別是在內存占用方面,java用了600MB、php只用了30MB。
這能說明什么呢?
沒有IO阻塞操作,不會發生協程切換。這個僅僅只能說明 多線程+epoll的模式下,有效的壓榨CPU性能,你甚至用PHP都能寫出高并發和高性能的服務。
10、性能對比——見證奇跡的時刻
上面代碼其實并沒有展現出協程的優秀性能,因為整個請求沒有阻塞操作,但往往我們的應用會伴隨著例如 文檔讀取、DB連接/查詢 等各種阻塞操作,下面我們看看加上阻塞操作后,壓測結果如何。
Java和PHP代碼中,我都分別加上 sleep(0.01) //秒 的代碼,模擬0.01秒的系統調用阻塞。
代碼就不再重復貼上來了。
帶IO阻塞操作的 Java + netty 壓測結果:
大概10分鐘才能跑完所有壓測。。。
帶IO阻塞操作的 PHP + swoole 壓測結果:
從結果中可以看出:基于協程的php+ swoole服務比 Java + netty服務的QPS高了6倍。
當然,這兩個測試代碼都是官方demo中的源代碼,肯定還有很多可以優化的配置,優化之后,結果肯定也會好很多。
可以再思考下:為什么官方默認線程/進程數量不設置的更多一點呢?
進程/線程數量可不是越多越好哦,前面我們已經討論過了,在進程/線程切換的時候,會產生額外的CPU資源花銷,特別是在用戶態和內核態之間切換的時候!
11、本文小結
對于上面兩節的壓測結果來說,我并不是針對Java,我想說的是:只要明白了高并發的核心是什么,找到這個目標,無論用什么編程語言,只要針對CPU利用率做有效的優化(連接池、守護進程、多線程、協程、select輪詢、epoll事件驅動),你也能搭建出一個高并發和高性能的系統。
所以,你現在明白了,什么是高并發了嗎?
思路永遠比結果重要!
附錄:更多精華系列文章
《TCP/IP詳解 - 第11章·UDP:用戶數據報協議》
《TCP/IP詳解 - 第17章·TCP:傳輸控制協議》
《TCP/IP詳解 - 第18章·TCP連接的建立與終止》
《TCP/IP詳解 - 第21章·TCP的超時與重傳》
《不為人知的網絡編程(一):淺析TCP協議中的疑難雜癥(上篇)》
《不為人知的網絡編程(二):淺析TCP協議中的疑難雜癥(下篇)》
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