专栏上一期我介绍了单服务器高性能的 PPC 和 TPC 模式,它们的优点是实现简单,缺点是都无法支撑高并发的场景,尤其是互联网发展到现在,各种海量用户业务的出现,PPC 和 TPC 完全无能为力。今天我将介绍可以应对高并发场景的单服务器高性能架构模式:Reactor 和 Proactor。
Reactor
PPC 模式最主要的问题就是每个连接都要创建进程(为了描述简洁,这里只以 PPC 和进程为例,实际上换成 TPC 和线程,原理是一样的),连接结束后进程就销毁了,这样做其实是很大的浪费。为了解决这个问题,一个自然而然的想法就是资源复用,即不再单独为每个连接创建进程,而是创建一个进程池,将连接分配给进程,一个进程可以处理多个连接的业务。
引入资源池的处理方式后,会引出一个新的问题:进程如何才能高效地处理多个连接的业务?当一个连接一个进程时,进程可以采用“read -> 业务处理 -> write”的处理流程,如果当前连接没有数据可以读,则进程就阻塞在 read 操作上。这种阻塞的方式在一个连接一个进程的场景下没有问题,但如果一个进程处理多个连接,进程阻塞在某个连接的 read 操作上,此时即使其他连接有数据可读,进程也无法去处理,很显然这样是无法做到高性能的。
解决这个问题的最简单的方式是将 read 操作改为非阻塞,然后进程不断地轮询多个连接。这种方式能够解决阻塞的问题,但解决的方式并不优雅。首先,轮询是要消耗 CPU 的;其次,如果一个进程处理几千上万的连接,则轮询的效率是很低的。
为了能够更好地解决上述问题,很容易可以想到,只有当连接上有数据的时候进程才去处理,这就是 I/O 多路复用技术的来源。
I/O 多路复用技术归纳起来有两个关键实现点:
当多条连接共用一个阻塞对象后,进程只需要在一个阻塞对象上等待,而无须再轮询所有连接,常见的实现方式有 select、epoll、kqueue 等。
当某条连接有新的数据可以处理时,操作系统会通知进程,进程从阻塞状态返回,开始进行业务处理。
I/O 多路复用结合线程池,完美地解决了 PPC 和 TPC 的问题,而且“大神们”给它取了一个很牛的名字:Reactor,中文是“反应堆”。联想到“核反应堆”,听起来就很吓人,实际上这里的“反应”不是聚变、裂变反应的意思,而是“事件反应”的意思,可以通俗地理解为“来了一个事件我就有相应的反应”,这里的“我”就是 Reactor,具体的反应就是我们写的代码,Reactor 会根据事件类型来调用相应的代码进行处理。Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式(在很多开源的系统里面会看到这个名称的类,其实就是实现 Reactor 模式的),更加贴近模式本身的含义,即 I/O 多路复用统一监听事件,收到事件后分配(Dispatch)给某个进程。
Reactor 模式的核心组成部分包括 Reactor 和处理资源池(进程池或线程池),其中 Reactor 负责监听和分配事件,处理资源池负责处理事件。初看 Reactor 的实现是比较简单的,但实际上结合不同的业务场景,Reactor 模式的具体实现方案灵活多变,主要体现在:
Reactor 的数量可以变化:可以是一个 Reactor,也可以是多个 Reactor。
资源池的数量可以变化:以进程为例,可以是单个进程,也可以是多个进程(线程类似)。
将上面两个因素排列组合一下,理论上可以有 4 种选择,但由于“多 Reactor 单进程”实现方案相比“单 Reactor 单进程”方案,既复杂又没有性能优势,因此“多 Reactor 单进程”方案仅仅是一个理论上的方案,实际没有应用。
最终 Reactor 模式有这三种典型的实现方案:
单 Reactor 单进程 / 线程。
单 Reactor 多线程。
多 Reactor 多进程 / 线程。
以上方案具体选择进程还是线程,更多地是和编程语言及平台相关。例如,Java 语言一般使用线程(例如,Netty),C 语言使用进程和线程都可以。例如,Nginx 使用进程,Memcache 使用线程。
1. 单 Reactor 单进程 / 线程
单 Reactor 单进程 / 线程的方案示意图如下(以进程为例):
注意,select、accept、read、send 是标准的网络编程 API,dispatch 和“业务处理”是需要完成的操作,其他方案示意图类似。
详细说明一下这个方案:
Reactor 对象通过 select 监控连接事件,收到事件后通过 dispatch 进行分发。
如果是连接建立的事件,则由 Acceptor 处理,Acceptor 通过 accept 接受连接,并创建一个 Handler 来处理连接后续的各种事件。
如果不是连接建立事件,则 Reactor 会调用连接对应的 Handler(第 2 步中创建的 Handler)来进行响应。
Handler 会完成 read-> 业务处理 ->send 的完整业务流程。
单 Reactor 单进程的模式优点就是很简单,没有进程间通信,没有进程竞争,全部都在同一个进程内完成。但其缺点也是非常明显,具体表现有:
只有一个进程,无法发挥多核 CPU 的性能;只能采取部署多个系统来利用多核 CPU,但这样会带来运维复杂度,本来只要维护一个系统,用这种方式需要在一台机器上维护多套系统。
Handler 在处理某个连接上的业务时,整个进程无法处理其他连接的事件,很容易导致性能瓶颈。
因此,单 Reactor 单进程的方案在实践中应用场景不多,只适用于业务处理非常快速的场景,目前比较著名的开源软件中使用单 Reactor 单进程的是 Redis。
需要注意的是,C 语言编写系统的一般使用单 Reactor 单进程,因为没有必要在进程中再创建线程;而 Java 语言编写的一般使用单 Reactor 单线程,因为 Java 虚拟机是一个进程,虚拟机中有很多线程,业务线程只是其中的一个线程而已。
2. 单 Reactor 多线程
为了克服单 Reactor 单进程 / 线程方案的缺点,引入多进程 / 多线程是显而易见的,这就产生了第 2 个方案:单 Reactor 多线程。
单 Reactor 多线程方案示意图是:
我来介绍一下这个方案:
主线程中,Reactor 对象通过 select 监控连接事件,收到事件后通过 dispatch 进行分发。
如果是连接建立的事件,则由 Acceptor 处理,Acceptor 通过 accept 接受连接,并创建一个 Handler 来处理连接后续的各种事件。
如果不是连接建立事件,则 Reactor 会调用连接对应的 Handler(第 2 步中创建的 Handler)来进行响应。
Handler 只负责响应事件,不进行业务处理;Handler 通过 read 读取到数据后,会发给 Processor 进行业务处理。
Processor 会在独立的子线程中完成真正的业务处理,然后将响应结果发给主进程的 Handler 处理;Handler 收到响应后通过 send 将响应结果返回给 client。
单 Reator 多线程方案能够充分利用多核多 CPU 的处理能力,但同时也存在下面的问题:
多线程数据共享和访问比较复杂。例如,子线程完成业务处理后,要把结果传递给主线程的 Reactor 进行发送,这里涉及共享数据的互斥和保护机制。以 Java 的 NIO 为例,Selector 是线程安全的,但是通过 Selector.selectKeys() 返回的键的集合是非线程安全的,对 selected keys 的处理必须单线程处理或者采取同步措施进行保护。
Reactor 承担所有事件的监听和响应,只在主线程中运行,瞬间高并发时会成为性能瓶颈。
你可能会发现,我只列出了“单 Reactor 多线程”方案,没有列出“单 Reactor 多进程”方案,这是什么原因呢?主要原因在于如果采用多进程,子进程完成业务处理后,将结果返回给父进程,并通知父进程发送给哪个 client,这是很麻烦的事情。因为父进程只是通过 Reactor 监听各个连接上的事件然后进行分配,子进程与父进程通信时并不是一个连接。如果要将父进程和子进程之间的通信模拟为一个连接,并加入 Reactor 进行监听,则是比较复杂的。而采用多线程时,因为多线程是共享数据的,因此线程间通信是非常方便的。虽然要额外考虑线程间共享数据时的同步问题,但这个复杂度比进程间通信的复杂度要低很多。
3. 多 Reactor 多进程 / 线程
为了解决单 Reactor 多线程的问题,最直观的方法就是将单 Reactor 改为多 Reactor,这就产生了第 3 个方案:多 Reactor 多进程 / 线程。
多 Reactor 多进程 / 线程方案示意图是(以进程为例):
方案详细说明如下:
父进程中 mainReactor 对象通过 select 监控连接建立事件,收到事件后通过 Acceptor 接收,将新的连接分配给某个子进程。
子进程的 subReactor 将 mainReactor 分配的连接加入连接队列进行监听,并创建一个 Handler 用于处理连接的各种事件。
当有新的事件发生时,subReactor 会调用连接对应的 Handler(即第 2 步中创建的 Handler)来进行响应。
Handler 完成 read→业务处理→send 的完整业务流程。
多 Reactor 多进程 / 线程的方案看起来比单 Reactor 多线程要复杂,但实际实现时反而更加简单,主要原因是:
父进程和子进程的职责非常明确,父进程只负责接收新连接,子进程负责完成后续的业务处理。
父进程和子进程的交互很简单,父进程只需要把新连接传给子进程,子进程无须返回数据。
子进程之间是互相独立的,无须同步共享之类的处理(这里仅限于网络模型相关的 select、read、send 等无须同步共享,“业务处理”还是有可能需要同步共享的)。
目前著名的开源系统 Nginx 采用的是多 Reactor 多进程,采用多 Reactor 多线程的实现有 Memcache 和 Netty。
我多说一句,Nginx 采用的是多 Reactor 多进程的模式,但方案与标准的多 Reactor 多进程有差异。具体差异表现为主进程中仅仅创建了监听端口,并没有创建 mainReactor 来“accept”连接,而是由子进程的 Reactor 来“accept”连接,通过锁来控制一次只有一个子进程进行“accept”,子进程“accept”新连接后就放到自己的 Reactor 进行处理,不会再分配给其他子进程,更多细节请查阅相关资料或阅读 Nginx 源码。
Proactor
Reactor 是非阻塞同步网络模型,因为真正的 read 和 send 操作都需要用户进程同步操作。这里的“同步”指用户进程在执行 read 和 send 这类 I/O 操作的时候是同步的,如果把 I/O 操作改为异步就能够进一步提升性能,这就是异步网络模型 Proactor。
Proactor 中文翻译为“前摄器”比较难理解,与其类似的单词是 proactive,含义为“主动的”,因此我们照猫画虎翻译为“主动器”反而更好理解。Reactor 可以理解为“来了事件我通知你,你来处理”,而 Proactor 可以理解为“来了事件我来处理,处理完了我通知你”。这里的“我”就是操作系统内核,“事件”就是有新连接、有数据可读、有数据可写的这些 I/O 事件,“你”就是我们的程序代码。
Proactor 模型示意图是:
详细介绍一下 Proactor 方案:
Proactor Initiator 负责创建 Proactor 和 Handler,并将 Proactor 和 Handler 都通过 Asynchronous Operation Processor 注册到内核。
Asynchronous Operation Processor 负责处理注册请求,并完成 I/O 操作。
Asynchronous Operation Processor 完成 I/O 操作后通知 Proactor。
Proactor 根据不同的事件类型回调不同的 Handler 进行业务处理。
Handler 完成业务处理,Handler 也可以注册新的 Handler 到内核进程。
理论上 Proactor 比 Reactor 效率要高一些,异步 I/O 能够充分利用 DMA 特性,让 I/O 操作与计算重叠,但要实现真正的异步 I/O,操作系统需要做大量的工作。目前 Windows 下通过 IOCP 实现了真正的异步 I/O,而在 Linux 系统下的 AIO 并不完善,因此在 Linux 下实现高并发网络编程时都是以 Reactor 模式为主。所以即使 Boost.Asio 号称实现了 Proactor 模型,其实它在 Windows 下采用 IOCP,而在 Linux 下是用 Reactor 模式(采用 epoll)模拟出来的异步模型。
小结
今天我为你讲了单服务器支持高并发的高性能架构模式 Reactor 和 Proactor,希望对你有所帮助。
这就是今天的全部内容,留一道思考题给你吧,针对“前浪微博”消息队列架构的案例,你觉得采用何种并发模式是比较合适的,为什么?
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