【http://blog.jobbole.com/87988/】
介绍
众所周知，NGINX 采用异步、事件驱动的方式处理连接。意味着无需对每个请求创建专门的进程或线程，它用一个工作进程（worker process）处理多个连接和请求。为了达到这个目的，NGINX采用非阻塞模式的 socket，并利用诸如 epoll 和 kqueue 的高效方法。
全量进程（full-weight process）数很少（通常是一个 CPU 核只有一个）而且恒定、内存开销少、CPU 周期不会浪费在任务切换上。此方法的优势因为NGINX而广为人知。它能同时处理成千上万请求，而且容易扩展。
每个进程消耗额外的内存，进程之间的每次切换都会消耗 CPU 周期和丢弃 CPU 缓存
不过异步、事件驱动方式依然存在一个问题，或者可以说是敌人。其名字就是：阻塞。不幸的是，许多第三方模块采用阻塞方式调用，用户（有时甚至这些模块的开发者）都没有意识到这个缺陷。阻塞操作会毁掉 NGINX 性能，必须采取一切手段避免这样的问题。
甚至在当前 NGINX 官方代码中，也无法在每个例子中避免阻塞操作，为了解决这个问题，NGINX 1.7.11 版实现了新的线程池机制。它是什么，如何使用？我会在后面说明。我们先看看我们的敌人。
问题
首先，为了更好的理解问题，我们先简单看看NGINX是如何工作的。
总体来说，NGINX 是一个事件处理器，一个从内核接收所有发生在连接上的事件信息的控制器，然后给操作系统发布命令。实际上，NGINX 通过编排操作系统做了全部的辛苦工作，操作系统则做了读字节和发送字节等日常工作。可见 NGINX 快速及时响应是如此重要。
工作进程监听、处理来自内核中的事件。
事件可能是某个超时，或者socket准备读取或者写入的通知，或者错误发生的通知。NGINX 接收一串事件，接着挨个处理，做一些必要的动作。这些处理都在线程队列的简单循环中完成。NGINX 从队列中放出一个事件，接着做出反应，例如写或者读一个 socket。在许多案例中，这非常快（也许只需要很少的CPU 周期就可以将数据复制到内存中），并且 NGINX 会立即处理队列中所有的事件。
所有处理是在一个简单的循环中由某个线程完成的
但是如果遇到某些又长又重操作，又会怎样呢？整个事件处理周期可能会卡在那里等待此操作结束。
我们说的“阻塞操作”是指会让处理循环明显停止一段时间的操作。阻塞的原因多种多样。比如，NGINX忙于漫长的 CPU 密集型处理，或者不得不等待获取某个资源，比如硬件驱动、某个互斥锁、库函数以同步方式调用数据库响应。最关键的是处理诸如此类的操作，工作进程就没有办法做其他的事情，处理其他的事件，即使系统有更多可用资源可供队列中某些事件使用。
试想商店里售货员，面前排着一个很长的队列。排第一的顾客需要的货物在仓库，不是在店里，售货员去仓库搬运货物。为此整个队列需要等待几个小时，等待的人都会不高兴的。你能想象人们的反应么？队列中每个人等待时间因为这几个小时而增加，但他们想买的货物或许就在商店里。
队列中的每一个人不得不等待第一个人的订单
几乎同样的场景发生在 NGINX 中，需要读取一个文件，但它没有缓存在内存，不得不从硬盘中读取。硬盘很慢（特别是旋转的机械硬盘），然而队列中其他等待的请求即使无需读取硬盘，也被迫等待。结果增加了延迟，系统资源没有被充分利用。
仅仅一个阻塞操作就能长时间地延迟接下来所有的操作
某些操作系统（比如 FreeBSD）提供了一个读文件和发送文件的异步接口，NGINX可以调用这个接口（见 aio 指令）。不幸的是，Linux 并非都如此。尽管 Linux系统也提供了读取文件的异步接口，但它有两个重大缺陷。其一是文件读取和缓存时需要对齐，不过 NGINX 能处理地很好。第二个问题更糟，异步接口需要在文件描述符上作 O_DIRECT 标记，这样任何获取文件的操作越过内存级的缓存，增加了硬盘负载。在很多例子中，这真不是一个好的选择。
为解决这个问题，NGINX 1.7.11 引入了线程池。NGINX Plus 默认状态下没有线程池，如果你想给 NGINX Plus R6 构建一个线程池，请联系销售。
让我们深入探究什么是线程池、它是如何工作的。
线程池
让我们回到刚才那个可怜的销售助理，从很远的仓库取货物。但是他变聪明了，也或许因为愤怒地顾客鄙视变得聪明了？购买了一套配送服务。现在有人想购买远距离仓库中的货物，销售助理无需前往，只需要将订单转给配送服务，后者会处理这个订单，销售助理可以继续为其他顾客服务。由此只有货物不再商铺的顾客需要等待货物提取，其他顾客能够快速得到服务。
把订单转给配送服务，这样就不会阻塞队列了
对 NGINX 而言，线程池就是充当配送服务的角色，它由一个任务队列和一组处理队列的线程组成。一旦工作进程需要处理某个可能的长操作，不用自己操作，将其作为一个任务放出线程池的队列，接着会被某个空闲线程提取处理。
工作进程把阻塞操作转给线程池
像是拥有了一个新的队列，不过本例中的队列局限于某个特定的资源。从硬盘中读取数据的速度不会超过硬盘生成数据的速度。硬盘没有延迟处理其他事件，仅仅需要获取文件的请求在等待。
硬盘读取操作通常就是阻塞操作，不过NGINX中的线程池可以用来处理任何在主工作周期不适合处理的任务。
此刻分派给线程池的任务主要有两个：许多操作系统上 read() 方法的系统调用，以及 Linux 系统的 sendfile()方法。我们会继续测试（test）和基准测试（benchmark），未来发布的版本或许将其他的操作分派给线程池。
基准测试
I到了从理论到实践的时候了，为了展示利用线程池的效果，我们打算设置一个合成基准模拟最糟糕的阻塞或者非阻塞操作。
数据集不能超出内存，在一个 48GB 内存机器上，生成 256GB 随机数据，每个文件大小 4MB ，接着配置 NGINX 1.9.0 为其提供服务。
配置及其简单：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
worker_processes 16;
events {
accept_mutex off;
}
http {
include mime.types;
default_type application
/octet-stream
;
access_log off;
sendfile on;
sendfile_max_chunk 512k;
server {
listen 8000;
location / {
root
/storage
;
}
}
}
|
正如你所看到的，为了获得更好的性能，我们做了一些调优：关闭了 loggin 和 accept_mutex，同时开启了 sendfile()，设置 sendfile_max_chunk 大小为512K。最后面的指令可以减少阻塞方法 sendfile() 调用的所花费的最大时间，即 NGINX 每次无需发送整个文件，只发送 512KB 的块数据。
计算机含有两个英特尔至强 E5645 处理器(Intel Xeon E5645)，以及 10Gbps 网络接口。硬盘子系统由四个西部数据 WD1003FBYX 硬盘按放在一个 RAID10 阵列中。所有硬件由Ubuntu Server 14.04.1 LTS进行管理。
为基准测试，配置 NGINX 和负载生成器
客户端由两个配置相同的计算机组成，其中一台，wrk 通过用 Lua 脚本创建负载。脚本通过 200 个并行连接，随机向服务器请求文件。每一个请求可能导致缓存失效、产生一个硬盘阻塞读操作。姑且称这种负载叫随机负载。
在第二台客户端计算机上，我们运行另一个 wrk 拷贝，用 50 个并行连接多次访问同一个文件。因为文件高频访问，它会一直留在内存中。通常，NGINX可以非常快地处理这些请求，不过工作进程一旦阻塞被其他请求阻塞，性能就会下滑。姑且称这种负载为恒定负载。
利用 ifstat 命令获取第二台客户端的 wrk 结果，来监控服务器吞吐量，并以此测定服务器性能。
第一次没有线程池参与的运行，并没有带给我们什么惊喜的结果：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
% ifstat -bi eth2
eth2
Kbps
in
Kbps out
5531.24 1.03e+06
4855.23 812922.7
5994.66 1.07e+06
5476.27 981529.3
6353.62 1.12e+06
5166.17 892770.3
5522.81 978540.8
6208.10 985466.7
6370.79 1.12e+06
6123.33 1.07e+06
|
正如你所看到的，如此配置的服务器产生流量总计大约为 1 Gbps。从 top 的输出信息，我们可以看出所有工作进程在阻塞输入输出上花费的时间：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
|
top
- 10:40:47 up 11 days, 1:32, 1 user, load average: 49.61, 45.77 62.89
Tasks: 375 total, 2 running, 373 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.0 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 67.7
id
, 31.9 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem: 49453440 total, 49149308 used, 304132
free
, 98780 buffers
KiB Swap: 10474236 total, 20124 used, 10454112
free
, 46903412 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
4639 vbart 20 0 47180 28152 496 D 0.7 0.1 0:00.17 nginx
4632 vbart 20 0 47180 28196 536 D 0.3 0.1 0:00.11 nginx
4633 vbart 20 0 47180 28324 540 D 0.3 0.1 0:00.11 nginx
4635 vbart 20 0 47180 28136 480 D 0.3 0.1 0:00.12 nginx
4636 vbart 20 0 47180 28208 536 D 0.3 0.1 0:00.14 nginx
4637 vbart 20 0 47180 28208 536 D 0.3 0.1 0:00.10 nginx
4638 vbart 20 0 47180 28204 536 D 0.3 0.1 0:00.12 nginx
4640 vbart 20 0 47180 28324 540 D 0.3 0.1 0:00.13 nginx
4641 vbart 20 0 47180 28324 540 D 0.3 0.1 0:00.13 nginx
4642 vbart 20 0 47180 28208 536 D 0.3 0.1 0:00.11 nginx
4643 vbart 20 0 47180 28276 536 D 0.3 0.1 0:00.29 nginx
4644 vbart 20 0 47180 28204 536 D 0.3 0.1 0:00.11 nginx
4645 vbart 20 0 47180 28204 536 D 0.3 0.1 0:00.17 nginx
4646 vbart 20 0 47180 28204 536 D 0.3 0.1 0:00.12 nginx
4647 vbart 20 0 47180 28208 532 D 0.3 0.1 0:00.17 nginx
4631 vbart 20 0 47180 756 252 S 0.0 0.1 0:00.00 nginx
4634 vbart 20 0 47180 28208 536 D 0.0 0.1 0:00.11 nginx
4648 vbart 20 0 25232 1956 1160 R 0.0 0.0 0:00.08
top
25921 vbart 20 0 121956 2232 1056 S 0.0 0.0 0:01.97 sshd
25923 vbart 20 0 40304 4160 2208 S 0.0 0.0 0:00.53 zsh
|
I本例中，吞吐量的短板为硬盘子系统，CPU大多数时间都在空闲。wrk 输出结果看吞吐量很低：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
Running 1m
test
@ http:
//192
.0.2.1:8000
/1/1/1
12 threads and 50 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +
/-
Stdev
Latency 7.42s 5.31s 24.41s 74.73%
Req
/Sec
0.15 0.36 1.00 84.62%
488 requests
in
1.01m, 2.01GB
read
Requests
/sec
: 8.08
Transfer
/sec
: 34.07MB
|
记住，应该从内存送达文件。巨大的延迟是因为所有的工作进程忙于从硬盘读取文件，响应第一个客户端的 200 个连接创建的随机负载，无法处理我们的请求。
是时候让线程登场了，为此我们给 location 模块添加了 aio threads 指令：
|
1
2
3
4
|
location / {
root
/storage
;
aio threads;
}
|
请求NGINX重载其配置
重新测试结果：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
% ifstat -bi eth2
eth2
Kbps
in
Kbps out
60915.19 9.51e+06
59978.89 9.51e+06
60122.38 9.51e+06
61179.06 9.51e+06
61798.40 9.51e+06
57072.97 9.50e+06
56072.61 9.51e+06
61279.63 9.51e+06
61243.54 9.51e+06
59632.50 9.50e+06
|
此时服务器产生 9.5 Gbps 流量，而没有线程池参与时只产生大约 1 Gbps 的流量。
甚至可以产生更多流量，不过这已经达到实际网络最大容量。由此可见本测试中，制约NGINX因素为网络接口。工作进程大部分时间在休眠和等待新事件，参见top输出S state
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
|
top
- 10:43:17 up 11 days, 1:35, 1 user, load average: 172.71, 93.84, 77.90
Tasks: 376 total, 1 running, 375 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.2 us, 1.2 sy, 0.0 ni, 34.8
id
, 61.5 wa, 0.0 hi, 2.3 si, 0.0 st
KiB Mem: 49453440 total, 49096836 used, 356604
free
, 97236 buffers
KiB Swap: 10474236 total, 22860 used, 10451376
free
, 46836580 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
4654 vbart 20 0 309708 28844 596 S 9.0 0.1 0:08.65 nginx
4660 vbart 20 0 309748 28920 596 S 6.6 0.1 0:14.82 nginx
4658 vbart 20 0 309452 28424 520 S 4.3 0.1 0:01.40 nginx
4663 vbart 20 0 309452 28476 572 S 4.3 0.1 0:01.32 nginx
4667 vbart 20 0 309584 28712 588 S 3.7 0.1 0:05.19 nginx
4656 vbart 20 0 309452 28476 572 S 3.3 0.1 0:01.84 nginx
4664 vbart 20 0 309452 28428 524 S 3.3 0.1 0:01.29 nginx
4652 vbart 20 0 309452 28476 572 S 3.0 0.1 0:01.46 nginx
4662 vbart 20 0 309552 28700 596 S 2.7 0.1 0:05.92 nginx
4661 vbart 20 0 309464 28636 596 S 2.3 0.1 0:01.59 nginx
4653 vbart 20 0 309452 28476 572 S 1.7 0.1 0:01.70 nginx
4666 vbart 20 0 309452 28428 524 S 1.3 0.1 0:01.63 nginx
4657 vbart 20 0 309584 28696 592 S 1.0 0.1 0:00.64 nginx
4655 vbart 20 0 30958 28476 572 S 0.7 0.1 0:02.81 nginx
4659 vbart 20 0 309452 28468 564 S 0.3 0.1 0:01.20 nginx
4665 vbart 20 0 309452 28476 572 S 0.3 0.1 0:00.71 nginx
5180 vbart 20 0 25232 1952 1156 R 0.0 0.0 0:00.45
top
4651 vbart 20 0 20032 752 252 S 0.0 0.0 0:00.00 nginx
25921 vbart 20 0 121956 2176 1000 S 0.0 0.0 0:01.98 sshd
25923 vbart 20 0 40304 3840 2208 S 0.0 0.0 0:00.54 zsh
|
仍有充裕的CPU资源。
wrk执行结果：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
Running 1m
test
@ http:
//192
.0.2.1:8000
/1/1/1
12 threads and 50 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +
/-
Stdev
Latency 226.32ms 392.76ms 1.72s 93.48%
Req
/Sec
20.02 10.84 59.00 65.91%
15045 requests
in
1.00m, 58.86GB
read
Requests
/sec
: 250.57
Transfer
/sec
: 0.98GB
|
处理一个 4 MB文件的平均时间由 7.42 秒降到 226.32 毫秒，降低至少33倍。同时，每秒请求数提高31倍。
这是因为我们的请求无需在事件队列中等待处理，即使工作进程阻塞在读操作上，请求可以由空闲的线程来完成处理。只要硬盘子系统表现出色，NGINX很好地为来自第一个客户端的随机负载服务，它就可以利用剩余的CPU资源和网络容量，从内存读取，为第二个客户端的请求服务。
这并非是银弹
当我们经历了阻塞操作的带来的恐惧以及线程池带来的兴奋感之后，或许我们中的多数人已经打算在服务器中配置线程池。别急！
幸运的是，多数读写文件操作无需处理缓慢的硬盘，如果你有足够的内存，操作系统会足够聪明把那些高频次访问的文件缓存到一个称之为“页面缓存”（page cache）中。
页面缓存表现优异，使得 NGINX 几乎在通常的用例中性能表现突出。从页面缓存中读取速度非常快，没有人认为类操作是“阻塞”的。换言之，分派负载给线程池会带来一些开销。
所以，如果有合适的内存，并且数据集不大，那么无需线程池，NGINX 就可以在最佳性能下工作。
分派读操作给线程池是一种对针对特定任务的技术。频次非常高的请求内容不适合放入操作系统虚拟缓存中，这时候线程池就很有了。或许就是如此，例如，重量级基于NGINX负载流媒体服务器。我们的基准测试已模仿这个场景。
如果能将读操作分派给线程池是极好的，我们所要做的是需要的文件数据是否在内存中，如果不在内存中，那么我们就应该将读操作分派给某个线程。
回到销售的例子，当下销售员面临的情况是，不知道请求物品是否在店铺，要么将所有的订单传给提取货物服务，要么他自己处理这些订单。
要命的是，操作系统可能永远没有这个功能。第一次尝试是 2010 年 linux 中引入 fincore() 系统调用方法，没有成功。接着做了一系列尝试，例如引入新的带有 RWF_NONBLOCK 标记的 preadv2() 系统调用方法。所有的这些补丁前景依旧不明朗。比较悲剧的是，因为持续的口水战，导致这些补丁一直没有被内核接受。
另一个原因是，FreeBSD用户根本不会关心这个。因为 FreeBSD 已经有一个非常高效的异步文件读取接口，完全可以不用线程池。
配置线程池
如果确信你的用例采用线程池可以获利，那么是时候深入其配置了。
线程池配置非常容易而且灵活。首先你需要 NGINX 1.7.11 版，或者更新的版本，采用配置文件中的参数 –with-threads 进行编译。最简单的例子，配置看起来相当的容易，所有你需要做的的事情就是给http、server或者location上下文中添加 aio threads 指令。
|
1
|
aio threads;
|
这可能是最简短的线程池配置了，实际上，下面这个配置是一个简化版的：
|
1
2
|
thread_pool default threads=32 max_queue=65536;
aio threads=default;
|
它定义一个名为 default 的线程池，拥有 32 个工作线程，任务队列容纳的最大请求数为 65536。一旦任务队列过载，NGINX日志会报错并拒绝这一请求：
|
1
|
thread pool
"NAME"
queue overflow: N tasks waiting
|
报错意味着线程可能处理工作的速度跟不上任务添加进队列的速度，你可以试着增加队列的到最大容量。如果还是不起作用，可能是系统服务请求的数量已达到了上线。
正如你所看到的，可以用thread_pool指令设置线程数量、队列最大容量、为某个线程池命名。为某个线程池命名意味着你可以设置多个独立的线程池，在不同的配置文件用于不同目的。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
http {
thread_pool one threads=128 max_queue=0;
thread_pool two threads=32;
server {
location
/one
{
aio threads=one;
}
location
/two
{
aio threads=two;
}
}
…
}
|
如果没有指定max_queue参数，它的默认值为65536。如上面所展示的，可以将max_queue设置为0。这意味这，如在本例，线程池只能处理分派给线程那些任务；因为队列中没有存储任何等待的任务。
试想你的服务器有三个硬盘，你希望服务器能像缓存代理一样作用，缓存所有来自后端的响应，预期缓存的数据量远远超过了现有的内存。这个缓存节点为私人内容分发网络(CDN)服务，当然本例中最重要的事情就是从硬盘那里获取最大性能。
一种选择是设置一个磁盘阵列，这种方式有其优点和缺点。NGINX采用另外一种方式：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
|
# 假定每个硬盘驱动挂载一个文件目录上
# We assume that each of the hard drives is mounted on one of the directories:
# /mnt/disk1, /mnt/disk2, or /mnt/disk3 accordingly
proxy_cache_path
/mnt/disk1
levels=1:2 keys_zone=cache_1:256m max_size=1024G
use_temp_path=off;
proxy_cache_path
/mnt/disk2
levels=1:2 keys_zone=cache_2:256m max_size=1024G
use_temp_path=off;
proxy_cache_path
/mnt/disk3
levels=1:2 keys_zone=cache_3:256m max_size=1024G
use_temp_path=off;
thread_pool pool_1 threads=16;
thread_pool pool_2 threads=16;
thread_pool pool_3 threads=16;
split_clients $request_uri $disk {
33.3% 1;
33.3% 2;
* 3;
}
location / {
proxy_pass http:
//backend
;
proxy_cache_key $request_uri;
proxy_cache cache_$disk;
aio threads=pool_$disk;
sendfile on;
}
|
在这个设置中，用到了三个独立的缓存，对应一个硬盘。同样也有三个独立的线程池对应某个硬盘。
split_clients 模块用于缓存之间的负载平衡，很好地满足这个任务。
proxy_cache_path 指令中的参数 use_temp_path=off 指示 NGINX 存储临时文件到缓存数据对应的相同目录中；在缓存更新时，避免磁盘之间拷贝响应数据。
做的所有这一切，都是为了使当前硬盘子系统性能达到最大，因为NGINX中每个线程池与磁盘的交互都是独立并行的。每个磁盘由 16 个独立的线程为其服务，即处理某个特定任务队列中文件的读取和发送。
我猜测你的客户端采用类似客户定制的方式，那么同样确保你的硬盘驱动也采用类似的方式。
本例很好的展示了NGINX如何灵活地针对特定硬盘做出调优，就像你给出指令，告诉NGINX与计算机以及数据集的最佳交互方式。通过细粒度的NGINX调优，可以确保软件、操作系统、硬件处在一种最佳的工作状态，即尽可能有效地利用系统资源。
结论
总之，线程池是一个非常棒的特性，它能促使NGINX性能上一个新台阶，移除了众所周知的顽疾——阻塞，特别是涉及海量数据的时候。
当然远非这些，正如前面所提到的，新的接口可能会允许我们分派任何长的阻塞操作，而且不会有性能损失。NGINX开辟了新天地，拥有一批新的模块和功能。而许多流行的库依旧没有提供某种异步非阻塞接口，这样很难和NGINX兼容。或许我们需要花费很多时间和资源，开发一些我们自己的非阻塞原生库，但这样做值得么？随着线程池特性的上线，这些库在不影响模块性能的前提下会更加相对简单易用。
敬请期待！