众所周知，Nginx 性能高，而 Nginx 的高性能与其架构是分不开的。那么 Nginx 究竟是怎么样的呢？
Nginx 在启动后，在 unix/linux 系统中会以 daemon 的方式在后台运行，后台进程包含一个 master 进程和多个 worker 进程。我们也可以手动地关掉后台模式，让 Nginx 在前台运行，并且通过配置让 Nginx 取消 master 进程，从而可以使 Nginx 以单进程方式运行。很显然，生产环境下我们肯定不会这么做，所以关闭后台模式，一般是用来调试用的。所以，我们可以看到，Nginx 是以多进程的方式来工作的，当然 Nginx 也是支持多线程的方式的，只是我们主流的方式还是多进程的方式，这也是 Nginx 的默认方式。Nginx 采用多进程的方式有诸多好处，所以这里就主要讲解 Nginx 的多进程模式。
刚才讲到，Nginx 在启动后，会有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程主要用来管理 worker 进程，包含：接收来自外界的信号，向各 worker 进程发送信号，监控 worker 进程的运行状态，当 worker 进程退出后(异常情况下)，会自动重新启动新的 worker 进程。而基本的网络事件，则是放在 worker 进程中来处理了。多个 worker 进程之间是对等的，他们同等竞争来自客户端的请求，各进程互相之间是独立的。一个请求，只可能在一个 worker 进程中处理，一个 worker 进程，不可能处理其它进程的请求。worker 进程的个数是可以设置的，一般我们会设置与机器cpu核数一致，这里面的原因与 Nginx 的进程模型以及事件处理模型是分不开的。Nginx 的进程模型，可以由下图来表示：
worker 进程之间是平等的，每个进程，处理请求的机会也是一样的。当我们提供 80 端口的 http 服务时，一个连接请求过来，每个进程都有可能处理这个连接，怎么做到的呢？首先，每个 worker 进程都是从 master 进程 fork 过来，在 master 进程里面，先建立好需要 listen 的 socket（listenfd）之后，然后再 fork 出多个 worker 进程。所有 worker 进程的 listenfd 会在新连接到来时变得可读，为保证只有一个进程处理该连接，所有 worker 进程在注册 listenfd 读事件前抢 accept_mutex，抢到互斥锁的那个进程注册 listenfd 读事件，在读事件里调用 accept 接受该连接。当一个 worker 进程在 accept 这个连接之后，就开始读取请求，解析请求，处理请求，产生数据后，再返回给客户端，最后才断开连接，这样一个完整的请求就是这样的了。我们可以看到，一个请求，完全由 worker 进程来处理，而且只在一个 worker 进程中处理。
那么，Nginx 采用这种进程模型有什么好处呢？当然，好处肯定会很多了。首先，对于每个 worker 进程来说，独立的进程，不需要加锁，所以省掉了锁带来的开销，同时在编程以及问题查找时，也会方便很多。其次，采用独立的进程，可以让互相之间不会影响，一个进程退出后，其它进程还在工作，服务不会中断，master 进程则很快启动新的 worker 进程。当然，worker 进程的异常退出，肯定是程序有 bug 了，异常退出，会导致当前 worker 上的所有请求失败，不过不会影响到所有请求，所以降低了风险。
上面讲了很多关于 Nginx 的进程模型，接下来，我们来看看 Nginx 是如何处理事件的。
有人可能要问了，Nginx 采用多 worker 的方式来处理请求，每个 worker 里面只有一个主线程，那能够处理的并发数很有限啊，多少个 worker 就能处理多少个并发，何来高并发呢？非也，这就是 Nginx 的高明之处，Nginx 采用了异步非阻塞的方式来处理请求，也就是说，Nginx 是可以同时处理成千上万个请求的。想想 apache 的常用工作方式（apache 也有异步非阻塞版本，但因其与自带某些模块冲突，所以不常用），每个请求会独占一个工作线程，当并发数上到几千时，就同时有几千的线程在处理请求了。这对操作系统来说，是个不小的挑战，线程带来的内存占用非常大，线程的上下文切换带来的 cpu 开销很大，自然性能就上不去了，而这些开销完全是没有意义的。
为什么 Nginx 可以采用异步非阻塞的方式来处理呢，或者异步非阻塞到底是怎么回事呢？我们先回到原点，看看一个请求的完整过程。
首先，请求过来，要建立连接，然后再接收数据，接收数据后，再发送数据。具体到系统底层，就是读写事件，而当读写事件没有准备好时，必然不可操作，如果不用非阻塞的方式来调用，那就得阻塞调用了，事件没有准备好，那就只能等了，等事件准备好了，你再继续吧。阻塞调用会进入内核等待，cpu 就会让出去给别人用了，对单线程的 worker 来说，显然不合适，当网络事件越多时，大家都在等待呢，cpu 空闲下来没人用，cpu利用率自然上不去了，更别谈高并发了。好吧，你说加进程数，这跟apache的线程模型有什么区别，注意，别增加无谓的上下文切换。所以，在 Nginx 里面，最忌讳阻塞的系统调用了。不要阻塞，那就非阻塞喽。非阻塞就是，事件没有准备好，马上返回 EAGAIN，告诉你，事件还没准备好呢，你慌什么，过会再来吧。好吧，你过一会，再来检查一下事件，直到事件准备好了为止，在这期间，你就可以先去做其它事情，然后再来看看事件好了没。虽然不阻塞了，但你得不时地过来检查一下事件的状态，你可以做更多的事情了，但带来的开销也是不小的。所以，才会有了异步非阻塞的事件处理机制，具体到系统调用就是像 select/poll/epoll/kqueue 这样的系统调用（events里面可以配置）。它们提供了一种机制，让你可以同时监控多个事件，调用他们是阻塞的，但可以设置超时时间，在超时时间之内，如果有事件准备好了，就返回。这种机制正好解决了我们上面的两个问题，拿 epoll 为例：
- 当事件没准备好时，放到 epoll 里面，事件准备好了，我们就去读写，当读写返回 EAGAIN 时，我们将它再次加入到 epoll 里面。这样，只要有事件准备好了，我们就去处理它，只有当所有事件都没准备好时，才在 epoll 里面等着。这样，我们就可以并发处理大量的并发了，当然，这里的并发请求，是指未处理完的请求，线程只有一个，所以同时能处理的请求当然只有一个了，只是在请求间进行不断地切换而已，切换也是因为异步事件未准备好，而主动让出的。这里的切换是没有任何代价，你可以理解为循环处理多个准备好的事件，事实上就是这样的。
- 与多线程相比，这种事件处理方式是有很大的优势的，不需要创建线程，每个请求占用的内存也很少，没有上下文切换，事件处理非常的轻量级。并发数再多也不会导致无谓的资源浪费（上下文切换）。更多的并发数，只是会占用更多的内存而已。 我之前有对连接数进行过测试，在 24G 内存的机器上，处理的并发请求数达到过 200 万。现在的网络服务器基本都采用这种方式，这也是nginx性能高效的主要原因。
我们之前说过，推荐设置 worker 的个数为 cpu 的核数，在这里就很容易理解了，更多的 worker 数，只会导致进程来竞争 cpu 资源了，从而带来不必要的上下文切换。而且，nginx为了更好的利用多核特性，提供了 cpu 亲缘性的绑定选项，我们可以将某一个进程绑定在某一个核上，这样就不会因为进程的切换带来 cache 的失效。像这种小的优化在 Nginx 中非常常见，同时也说明了 Nginx 作者的苦心孤诣。比如，Nginx 在做 4 个字节的字符串比较时，会将 4 个字符转换成一个 int 型，再作比较，以减少 cpu 的指令数等等。
现在，知道了 Nginx 为什么会选择这样的进程模型与事件模型了。对于一个基本的 Web 服务器来说，事件通常有三种类型，网络事件、信号、定时器。从上面的讲解中知道，网络事件通过异步非阻塞可以很好的解决掉。如何处理信号与定时器？
首先，信号的处理。对 Nginx 来说，有一些特定的信号，代表着特定的意义。信号会中断掉程序当前的运行，在改变状态后，继续执行。如果是系统调用，则可能会导致系统调用的失败，需要重入。对于 Nginx 来说，如果nginx正在等待事件（epoll_wait 时），如果程序收到信号，在信号处理函数处理完后，epoll_wait 会返回错误，然后程序可再次进入 epoll_wait 调用。
另外，再来看看定时器。由于 epoll_wait 等函数在调用的时候是可以设置一个超时时间的，所以 Nginx 借助这个超时时间来实现定时器。nginx里面的定时器事件是放在一颗维护定时器的红黑树里面，每次在进入 epoll_wait前，先从该红黑树里面拿到所有定时器事件的最小时间，在计算出 epoll_wait 的超时时间后进入 epoll_wait。所以，当没有事件产生，也没有中断信号时，epoll_wait 会超时，也就是说，定时器事件到了。这时，nginx会检查所有的超时事件，将他们的状态设置为超时，然后再去处理网络事件。由此可以看出，当我们写 Nginx 代码时，在处理网络事件的回调函数时，通常做的第一个事情就是判断超时，然后再去处理网络事件。
我们可以用一段伪代码来总结一下 Nginx 的事件处理模型：
while (true) {
for t in run_tasks:
t.handler();
update_time(&now);
timeout = ETERNITY;
for t in wait_tasks: /* sorted already */
if (t.time <= now) {
t.timeout_handler();
} else {
timeout = t.time - now;
break;
}
nevents = poll_function(events, timeout);
for i in nevents:
task t;
if (events[i].type == READ) {
t.handler = read_handler;
} else { /* events[i].type == WRITE */
t.handler = write_handler;
}
run_tasks_add(t);
}
参考：http://tengine.taobao.org/book/index.html