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相信很多人知道石中剑这个典故,在此典故中,天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑,但是由于资历不被其他人认可,所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王,亚瑟王。

说道这把剑,剑身上铭刻着这样一句话:ONLY THE KING CAN TAKE THE SWORD FROM THE STONE。

虽然典故中的 the king 是指英明之主亚瑟王,但是在本章中,这个 king 就是读者自己。

我们今天不仅要从百万并发基石上拔出这把 epoll 之剑,也就是 Netty,而且要利用这把剑大杀四方,一如当年的亚瑟王凭借此剑统一了英格兰全境一样。

说到石中剑 Netty,我们知道他极其强悍的性能以及纯异步模型,释放出了极强的生产力,内置的各种编解码编排,心跳包检测,粘包拆包处理等,高效且易于使用,以至于很多耳熟能详的组件都在使用,比如 Hadoop,Dubbo 等。

但是他是如何做到这些的呢?本章将会以庖丁解牛的方式,一步一步的来拔出此剑。

Netty 的异步模型

说起 Netty 的异步模型,我相信大多数人,只要是写过服务端的话,都是耳熟能详的,bossGroup 和 workerGroup 被 ServerBootstrap 所驱动,用起来简直是如虎添翼。

再加上各种配置化的 handler 加持,组装起来也是行云流水,俯拾即是。但是,任何一个好的架构,都不是一蹴而就实现的,那她经历了怎样的心路历程呢?

①经典的多线程模型

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此模型中,服务端起来后,客户端连接到服务端,服务端会为每个客户端开启一个线程来进行后续的读写操作。

客户端少的时候,整体性能和功能还是可以的,但是如果客户端非常多的时候,线程的创建将会导致内存的急剧飙升从而导致服务端的性能下降,严重者会导致新客户端连接不上来,更有甚者,服务器直接宕机。

此模型虽然简单,但是由于其简单粗暴,所以难堪大用,建议在写服务端的时候,要彻底的避免此种写法。

②经典的 Reactor 模型

由于多线程模型难堪大用,所以更好的模型一直在研究之中,Reactor 模型,作为天选之子,也被引入了进来,由于其强大的基于事件处理的特性,使得其成为异步模型的不二之选。

Reactor 模型由于是基于事件处理的,所以一旦有事件被触发,将会派发到对应的 event handler 中进行处理。

所以在此模型中,有两个最重要的参与者,列举如下:

  • Reactor:主要用来将 IO 事件派发到相对应的 handler 中,可以将其想象为打电话时候的分发总机,你先打电话到总机号码,然后通过总机,你可以分拨到各个分机号码。
  • Handlers:主要用来处理 IO 事件相关的具体业务,可以将其想象为拨通分机号码后,实际上为你处理事件的员工。

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上图为 Reactor 模型的描述图,具体来说一下:

Initiation Dispatcher 其实扮演的就是 Reactor 的角色,主要进行 Event Demultiplexer,即事件派发。

而其内部一般都有一个 Acceptor,用于通过对系统资源的操纵来获取资源句柄,然后交由 Reactor,通过 handle_events 方法派发至具体的 EventHandler 的。

Synchronous Event Demultiplexer 其实就是 Acceptor 的角色,此角色内部通过调用系统的方法来进行资源操作。

比如说,假如客户端连接上来,那么将会获得当前连接,假如需要删除文件,那么将会获得当前待操作的文件句柄等等。

这些句柄实际上是要返回给 Reactor 的,然后经由 Reactor 派发下放给具体的 EventHandler。

Event Handler 这里,其实就是具体的事件操作了。其内部针对不同的业务逻辑,拥有不同的操作方法。

比如说,鉴权 EventHandler 会检测传入的连接,验证其是否在白名单,心跳包 EventHanler 会检测管道是否空闲。

业务 EventHandler 会进行具体的业务处理,编解码 EventHandler 会对当前连接传输的内容进行编码解码操作等等。

由于 Netty 是 Reactor 模型的具体实现,所以在编码的时候,我们可以非常清楚明白的理解 Reactor 的具体使用方式,这里暂时不讲,后面会提到。

由于 Doug Lea 写过一篇关于 NIO 的文章,整体总结的极好,所以这里我们就结合他的文章来详细分析一下 Reactor 模型的演化过程。

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上图模型为单线程 Reator 模型,Reactor 模型会利用给定的 selectionKeys 进行派发操作,派发到给定的 handler。

之后当有客户端连接上来的时候,acceptor 会进行 accept 接收操作,之后将接收到的连接和之前派发的 handler 进行组合并启动。

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上图模型为池化 Reactor 模型,此模型将读操作和写操作解耦了出来,当有数据过来的时候,将 handler 的系列操作扔到线程池中来进行,极大的提到了整体的吞吐量和处理速度。

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上图模型为多 Reactor 模型,此模型中,将原本单个 Reactor 一分为二,分别为 mainReactor 和 subReactor。

其中 mainReactor 主要进行客户端连接方面的处理,客户端 accept 后发送给 subReactor 进行后续处理处理。

这种模型的好处就是整体职责更加明确,同时对于多 CPU 的机器,系统资源的利用更加高一些。

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从 Netty 写的 server 端,就可以看出,boss worker group 对应的正是主副 Reactor。

之后 ServerBootstrap 进行 Reactor 的创建操作,里面的 group,channel,option 等进行初始化操作。

而设置的 childHandler 则是具体的业务操作,其底层的事件分发器则通过调用 Linux 系统级接口 epoll 来实现连接并将其传给 Reactor。

石中剑 Netty 强悍的原理(JNI)

Netty 之剑之所以锋利,不仅仅因为其纯异步的编排模型,避免了各种阻塞式的操作,同时其内部各种设计精良的组件,终成一统。

且不说让人眼前一亮的缓冲池设计,读写标随心而动,摒弃了繁冗复杂的边界检测,用起来着实舒服之极。

原生的流控和高低水位设计,让流速控制真的是随心所欲,铸就了一道相当坚固的护城河。

齐全的粘包拆包处理方式,让每一笔数据都能够清晰明了;而高效的空闲检测机制,则让心跳包和断线重连等设计方案变得如此俯拾即是。

上层的设计如此优秀,其性能又怎能甘居下风。由于底层通讯方式完全是 C 语言编写,然后利用 JNI 机制进行处理,所以整体的性能可以说是达到了原生 C 语言性能的强悍程度。

说道 JNI,这里我觉得有必要详细说一下,他是我们利用 Java 直接调用 C 语言原生代码的关键。

JNI,全称为Java Native Interface,翻译过来就是 Java 本地接口,他是 Java 调用 C 语言的一套规范。具体来看看怎么做的吧。

步骤一,先来写一个简单的 Java 调用函数:

/**
* @author shichaoyang
* @Description: 数据同步器
* @date 2020-10-14 19:41
*/
public class DataSynchronizer {
/**
* 加载本地底层C实现库
*/
static {
System.loadLibrary("synchronizer");
}
/**
* 底层数据同步方法
*/
private native String syncData(String status);
/**
* 程序启动,调用底层数据同步方法
*
* @param args
*/
public static void main(String... args) {
String rst = new DataSynchronizer().syncData("ProcessStep2");
System.out.println("The execute result from C is : " + rst);
}
}

可以看出,是一个非常简单的 Java 类,此类中,syncData 方法前面带了 native 修饰,代表此方法最终将会调用底层 C 语言实现。main 方法是启动类,将 C 语言执行的结果接收并打印出来。

然后,打开我们的 Linux 环境,这里由于我用的是 linux mint,依次执行如下命令来设置环境:

执行apt install default-jdk 安装java环境,安装完毕。

通过update-alternatives --list java 获取java安装路径,这里为:/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64

设置java环境变量 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64

环境设置完毕之后,就可以开始进行下一步了。

步骤二,编译,首先,进入到代码 DataSynchronizer.c 所在的目录,然后运行如下命令来编译 Java 源码:

javac -h . DataSynchronizer.java

编译完毕之后,可以看到当前目录出现了如下几个文件:

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其中 DataSynchronizer.h 是生成的头文件,这个文件尽量不要修改,整体内容如下:

/* DO NOT EDIT THIS FILE - it is machine generated */
#include <jni.h>
/* Header for class DataSynchronizer */
#ifndef _Included_DataSynchronizer
#define _Included_DataSynchronizer
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
/*
* Class: DataSynchronizer
* Method: syncData
* Signature: (Ljava/lang/String;)Ljava/lang/String;
*/
JNIEXPORT jstring JNICALL Java_DataSynchronizer_syncData
(JNIEnv *, jobject, jstring);
#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif

其中 JNIEXPORT jstring JNICALL Java_DataSynchronizer_syncData 方法,就是给我们生成的本地 C 语言方法,我们这里只需要创建一个 C 语言文件,名称为 DataSynchronizer.c。

将此头文件加载进来,实现此方法即可:

#include <jni.h>
#include <stdio.h>
#include "DataSynchronizer.h"

JNIEXPORT jstring JNICALL Java_DataSynchronizer_syncData(JNIEnv *env, jobject obj, jstring str) {
// Step 1: Convert the JNI String (jstring) into C-String (char*)
const char *inCStr = (*env)->GetStringUTFChars(env, str, NULL);
if (NULL == inCStr) {
return NULL;
}

// Step 2: Perform its intended operations
printf("In C, the received string is: %s\n", inCStr);
(*env)->ReleaseStringUTFChars(env, str, inCStr); // release resources

// Prompt user for a C-string
char outCStr[128];
printf("Enter a String: ");
scanf("%s", outCStr);

// Step 3: Convert the C-string (char*) into JNI String (jstring) and return
return (*env)->NewStringUTF(env, outCStr);
}

其中需要注意的是,JNIEnv* 变量,实际上指的是当前的 JNI 环境。而 jobject 变量则类似 Java 中的 this 关键字。

jstring 则是 C 语言层面上的字符串,相当于 Java 中的 String。整体对应如下:

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最后,我们来编译一下:

gcc -fPIC -I"$JAVA_HOME/include" -I"$JAVA_HOME/include/linux" -shared -o libsynchronizer.so DataSynchronizer.c

编译完毕后,可以看到当前目录下又多了一个 libsynchronizer.so 文件(这个文件类似 Windows 上编译后生成的 .dll 类库文件):

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此时我们可以运行了,运行如下命令进行运行:

java -Djava.library.path=. DataSynchronizer

得到结果如下:

java -Djava.library.path=. DataSynchronizer
In C, the received string is: ProcessStep2
Enter a String: sdfsdf
The execute result from C is : sdfsdf

从这里看到,我们正确的通过 java jni 技术,调用了 C 语言底层的逻辑,然后获取到结果,打印了出来。

在 Netty 中,也是利用了 jni 的技术,然后通过调用底层的 C 语言逻辑实现,来实现高效的网络通讯的。

感兴趣的同学可以扒拉下 Netty 源码,在 transport-native-epoll 模块中,就可以见到具体的实现方法了。

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IO 多路复用模型

石中剑,之所以能荡平英格兰全境,自然有其最强悍的地方。

相应的,Netty,则也是不遑多让,之所以能够被各大知名的组件所采用,自然也有其最强悍的地方,而本章节的 IO 多路复用模型,则是其强悍的理由之一。

在说 IO 多路复用模型之前,我们先来大致了解下 Linux 文件系统。

在 Linux 系统中,不论是你的鼠标,键盘,还是打印机,甚至于连接到本机的 socket client 端,都是以文件描述符的形式存在于系统中,诸如此类,等等等等。

所以可以这么说,一切皆文件。来看一下系统定义的文件描述符说明:

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从上面的列表可以看到,文件描述符 0,1,2 都已经被系统占用了,当系统启动的时候,这三个描述符就存在了。

其中 0 代表标准输入,1 代表标准输出,2 代表错误输出。当我们创建新的文件描述符的时候,就会在 2 的基础上进行递增。

可以这么说,文件描述符是为了管理被打开的文件而创建的系统索引,他代表了文件的身份 ID。对标 Windows 的话,你可以认为和句柄类似,这样就更容易理解一些。

由于网上对 Linux 文件这块的原理描述的文章已经非常多了,所以这里我不再做过多的赘述,感兴趣的同学可以从 Wikipedia 翻阅一下。

由于这块内容比较复杂,不属于本文普及的内容,建议读者另行自研。

select 模型

此模型是 IO 多路复用的最早期使用的模型之一,距今已经几十年了,但是现在依旧有不少应用还在采用此种方式,可见其长生不老。

首先来看下其具体的定义(来源于 man 二类文档):

int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *errorfds, struct timeval *timeout);

这里解释下其具体参数:

  • 参数一:nfds,也即 maxfd,最大的文件描述符递增一。这里之所以传最大描述符,为的就是在遍历 fd_set 的时候,限定遍历范围。
  • 参数二:readfds,可读文件描述符集合。
  • 参数三:writefds,可写文件描述符集合。
  • 参数四:errorfds,异常文件描述符集合。
  • 参数五:timeout,超时时间。在这段时间内没有检测到描述符被触发,则返回。

下面的宏处理,可以对 fd_set 集合(准确的说是 bitmap,一个描述符有变更,则会在描述符对应的索引处置 1)进行操作:

  • FD_CLR(inr fd,fd_set* set) :用来清除描述词组 set 中相关 fd 的位,即 bitmap 结构中索引值为 fd 的值置为 0。
  • FD_ISSET(int fd,fd_set *set):用来测试描述词组 set 中相关 fd 的位是否为真,即 bitmap 结构中某一位是否为 1。
  • FD_SET(int fd,fd_set*set):用来设置描述词组 set 中相关 fd 的位,即将 bitmap 结构中某一位设置为 1,索引值为 fd。
  • FD_ZERO(fd_set *set):用来清除描述词组 set 的全部位,即将 bitmap 结构全部清零。

首先来看一段服务端采用了 select 模型的示例代码:

//创建server端套接字,获取文件描述符
int listenfd = socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
if(listenfd < 0) return -1;

//绑定服务器
bind(listenfd,(struct sockaddr*)&address,sizeof(address));
//监听服务器
listen(listenfd,5);

struct sockaddr_in client;
socklen_t addr_len = sizeof(client);

//接收客户端连接
int connfd = accept(listenfd,(struct sockaddr*)&client,&addr_len);

//读缓冲区
char buff[1024];

//读文件操作符
fd_set read_fds;

while(1)
{
memset(buff,0,sizeof(buff));

//注意:每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd,因为文件描述符表会在内核中被修改
FD_ZERO(&read_fds);
FD_SET(connfd,&read_fds);

//注意:select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改,内核修改完毕后再返回给用户态,开销较大
ret = select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
if(ret < 0)
{
printf("Fail to select!\n");
return -1;
}

//检测文件描述符表中相关请求是否可读
if(FD_ISSET(connfd, &read_fds))
{
ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
}
}

上面的代码我加了比较详细的注释了,大家应该很容易看明白,说白了大概流程其实如下:

  • 首先,创建 socket 套接字,创建完毕后,会获取到此套接字的文件描述符。
  • 然后,bind 到指定的地址进行监听 listen。这样,服务端就在特定的端口启动起来并进行监听了。
  • 之后,利用开启 accept 方法来监听客户端的连接请求。一旦有客户端连接,则将获取到当前客户端连接的 connection 文件描述符。

双方建立连接之后,就可以进行数据互传了。需要注意的是,在循环开始的时候,务必每次都要重新设置当前 connection 的文件描述符,是因为文件描描述符表在内核中被修改过,如果不重置,将会导致异常的情况。

重新设置文件描述符后,就可以利用 select 函数从文件描述符表中,来轮询哪些文件描述符就绪了。

此时系统会将用户态的文件描述符表发送到内核态进行调整,即将准备就绪的文件描述符进行置位,然后再发送给用户态的应用中来。

用户通过 FD_ISSET 方法来轮询文件描述符,如果数据可读,则读取数据即可。

举个例子,假设此时连接上来了 3 个客户端,connection 的文件描述符分别为 4,8,12。

那么其 read_fds 文件描述符表(bitmap 结构)的大致结构为 00010001000100000….0。

由于 read_fds 文件描述符的长度为 1024 位,所以最多允许 1024 个连接。

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而在 select 的时候,涉及到用户态和内核态的转换,所以整体转换方式如下:

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所以,综合起来,select 整体还是比较高效和稳定的,但是呈现出来的问题也不少。

这些问题进一步限制了其性能发挥:

  • 文件描述符表为 bitmap 结构,且有长度为 1024 的限制。
  • fdset 无法做到重用,每次循环必须重新创建。
  • 频繁的用户态和内核态拷贝,性能开销较大。
  • 需要对文件描述符表进行遍历,O(n) 的轮询时间复杂度。

poll 模型

考虑到 select 模型的几个限制,后来进行了改进,这也就是 poll 模型,既然是 select 模型的改进版,那么肯定有其亮眼的地方,一起来看看吧。

当然,这次我们依旧是先翻阅 linux man 二类文档,因为这是官方的文档,对其有着最为精准的定义。

int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);

其实,从运行机制上说来,poll 所做的功能和 select 是基本上一样的,都是等待并检测一组文件描述符就绪,然后在进行后续的 IO 处理工作。

只不过不同的是,select 中,采用的是 bitmap 结构,长度限定在 1024 位的文件描述符表,而 poll 模型则采用的是 pollfd 结构的数组 fds。

也正是由于 poll 模型采用了数组结构,则不会有 1024 长度限制,使其能够承受更高的并发。

pollfd 结构内容如下:

struct pollfd {
int fd; /* 文件描述符 */
short events; /* 关心的事件 */
short revents; /* 实际返回的事件 */
};

从上面的结构可以看出,fd 很明显就是指文件描述符,也就是当客户端连接上来后,fd 会将生成的文件描述符保存到这里。

而 events 则是指用户想关注的事件;revents 则是指实际返回的事件,是由系统内核填充并返回,如果当前的 fd 文件描述符有状态变化,则 revents 的值就会有相应的变化。

events 事件列表如下:

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revents 事件列表如下:

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从列表中可以看出,revents 是包含 events 的。接下来结合示例来看一下:

//创建server端套接字,获取文件描述符
int listenfd = socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
if(listenfd < 0) return -1;

//绑定服务器
bind(listenfd,(struct sockaddr*)&address,sizeof(address));
//监听服务器
listen(listenfd,5);

struct pollfd pollfds[1];
socklen_t addr_len = sizeof(client);

//接收客户端连接
int connfd = accept(listenfd,(struct sockaddr*)&client,&addr_len);

//放入fd数组
pollfds[0].fd = connfd;
pollfds[0].events = POLLIN;

//读缓冲区
char buff[1024];

//读文件操作符
fd_set read_fds;

while(1)
{
memset(buff,0,sizeof(buff));

/**
** SELECT模型专用
** 注意:每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd,因为文件描述符表会在内核中被修改
** FD_ZERO(&read_fds);
** FD_SET(connfd,&read_fds);
** 注意:select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改,内核修改完毕后再返回给用户态,开销较大
** ret = select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
**/

ret = poll(pollfds, 1, 1000);
if(ret < 0)
{
printf("Fail to poll!\n");
return -1;
}

/**
** SELECT模型专用
** 检测文件描述符表中相关请求是否可读
** if(FD_ISSET(connfd, &read_fds))
** {
** ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
** printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
** }
**/
//检测文件描述符数组中相关请求
if(pollfds[0].revents & POLLIN){
pollfds[0].revents = 0;
ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
}
}

由于源码中,我做了比较详细的注释,同时将和 select 模型不一样的地方都列了出来,这里就不再详细解释了。

总体说来,poll 模型比 select 模型要好用一些,去掉了一些限制,但是仍然避免不了如下的问题:

  • 用户态和内核态仍需要频繁切换,因为 revents 的赋值是在内核态进行的,然后再推送到用户态,和 select 类似,整体开销较大。
  • 仍需要遍历数组,时间复杂度为 O(N)。

epoll 模型

如果说 select 模型和 poll 模型是早期的产物,在性能上有诸多不尽人意之处,那么自 Linux 2.6 之后新增的 epoll 模型,则彻底解决了性能问题,一举使得单机承受百万并发的课题变得极为容易。

现在可以这么说,只需要一些简单的设置更改,然后配合上 epoll 的性能,实现单机百万并发轻而易举。

同时,由于 epoll 整体的优化,使得之前的几个比较耗费性能的问题不再成为羁绊,所以也成为了 Linux 平台上进行网络通讯的首选模型。

讲解之前,还是 linux man 文档镇楼:linux man epoll 4 类文档 linux man epoll 7 类文档,俩文档结合着读,会对 epoll 有个大概的了解。

和之前提到的 select 和 poll 不同的是,此二者皆属于系统调用函数,但是 epoll 则不然,他是存在于内核中的数据结构。

可以通过 epoll_create,epoll_ctl 及 epoll_wait 三个函数结合来对此数据结构进行操控。

说到 epoll_create 函数,其作用是在内核中创建一个 epoll 数据结构实例,然后将返回此实例在系统中的文件描述符。

此 epoll 数据结构的组成其实是一个链表结构,我们称之为 interest list,里面会注册连接上来的 client 的文件描述符。

其简化工作机制如下:

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说道 epoll_ctl 函数,其作用则是对 epoll 实例进行增删改查操作。有些类似我们常用的 CRUD 操作。

这个函数操作的对象其实就是 epoll 数据结构,当有新的 client 连接上来的时候,他会将此 client 注册到 epoll 中的 interest list 中,此操作通过附加 EPOLL_CTL_ADD 标记来实现。

当已有的 client 掉线或者主动下线的时候,他会将下线的 client从epoll 的 interest list 中移除,此操作通过附加 EPOLL_CTL_DEL 标记来实现。

当有 client 的文件描述符有变更的时候,他会将 events 中的对应的文件描述符进行更新,此操作通过附加 EPOLL_CTL_MOD 来实现。

当 interest list 中有 client 已经准备好了,可以进行 IO 操作的时候,他会将这些 clients 拿出来,然后放到一个新的 ready list 里面。

其简化工作机制如下:

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说道 epoll_wait 函数,其作用就是扫描 ready list,处理准备就绪的 client IO,其返回结果即为准备好进行 IO 的 client 的个数。通过遍历这些准备好的 client,就可以轻松进行 IO 处理了。

上面这三个函数是 epoll 操作的基本函数,但是,想要彻底理解 epoll,则需要先了解这三块内容,即:inode,链表,红黑树。

在 Linux 内核中,针对当前打开的文件,有一个 open file table,里面记录的是所有打开的文件描述符信息;同时也有一个 inode table,里面则记录的是底层的文件描述符信息。

这里假如文件描述符 B fork 了文件描述符 A,虽然在 open file table 中,我们看新增了一个文件描述符 B,但是实际上,在 inode table 中,A 和 B 的底层是一模一样的。

这里,将 inode table 中的内容理解为 Windows 中的文件属性,会更加贴切和易懂。

这样存储的好处就是,无论上层文件描述符怎么变化,由于 epoll 监控的数据永远是 inode table 的底层数据,那么我就可以一直能够监控到文件的各种变化信息,这也是 epoll 高效的基础。

简化流程如下:

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数据存储这块解决了,那么针对连接上来的客户端 socket,该用什么数据结构保存进来呢?

这里用到了红黑树,由于客户端 socket 会有频繁的新增和删除操作,而红黑树这块时间复杂度仅仅为 O(logN),还是挺高效的。

有人会问为啥不用哈希表呢?当大量的连接频繁的进行接入或者断开的时候,扩容或者其他行为将会产生不少的 rehash 操作,而且还要考虑哈希冲突的情况。

虽然查询速度的确可以达到 o(1),但是 rehash 或者哈希冲突是不可控的,所以基于这些考量,我认为红黑树占优一些。

客户端 socket 怎么管理这块解决了,接下来,当有 socket 有数据需要进行读写事件处理的时候,系统会将已经就绪的 socket 添加到双向链表中,然后通过 epoll_wait 方法检测的时候。

其实检查的就是这个双向链表,由于链表中都是就绪的数据,所以避免了针对整个客户端 socket 列表进行遍历的情况,使得整体效率大大提升。

整体的操作流程为:

  • 首先,利用 epoll_create 在内核中创建一个 epoll 对象。其实这个 epoll 对象,就是一个可以存储客户端连接的数据结构。
  • 然后,客户端 socket 连接上来,会通过 epoll_ctl 操作将结果添加到 epoll 对象的红黑树数据结构中。
  • 然后,一旦有 socket 有事件发生,则会通过回调函数将其添加到 ready list 双向链表中。
  • 最后,epoll_wait 会遍历链表来处理已经准备好的 socket,然后通过预先设置的水平触发或者边缘触发来进行数据的感知操作。

从上面的细节可以看出,由于 epoll 内部监控的是底层的文件描述符信息,可以将变更的描述符直接加入到 ready list,无需用户将所有的描述符再进行传入。

同时由于 epoll_wait 扫描的是已经就绪的文件描述符,避免了很多无效的遍历查询,使得 epoll 的整体性能大大提升,可以说现在只要谈论 Linux 平台的 IO 多路复用,epoll 已经成为了不二之选。

水平触发和边缘触发

上面说到了 epoll,主要讲解了 client 端怎么连进来,但是并未详细的讲解 epoll_wait 怎么被唤醒的,这里我将来详细的讲解一下。

水平触发,意即 Level Trigger,边缘触发,意即 Edge Trigger,如果单从字面意思上理解,则不太容易,但是如果将硬件设计中的水平沿,上升沿,下降沿的概念引进来,则理解起来就容易多了。

比如我们可以这样认为:

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如果将上图中的方块看做是 buffer 的话,那么理解起来则就更加容易了,比如针对水平触发,buffer 只要是一直有数据,则一直通知;而边缘触发,则 buffer 容量发生变化的时候,才会通知。

虽然可以这样简单的理解,但是实际上,其细节处理部分,比图示中展现的更加精细,这里来详细的说一下。

①边缘触发

针对读操作,也就是当前 fd 处于 EPOLLIN 模式下,即可读。此时意味着有新的数据到来,接收缓冲区可读,以下 buffer 都指接收缓冲区:

buffer 由空变为非空,意即有数据进来的时候,此过程会触发通知:

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buffer 原本有些数据,这时候又有新数据进来的时候,数据变多,此过程会触发通知:

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buffer 中有数据,此时用户对操作的 fd 注册 EPOLL_CTL_MOD 事件的时候,会触发通知:

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针对写操作,也就是当前 fd 处于 EPOLLOUT 模式下,即可写。此时意味着缓冲区可以写了,以下 buffer 都指发送缓冲区:

buffer 满了,这时候发送出去一些数据,数据变少,此过程会触发通知:

图片

buffer 原本有些数据,这时候又发送出去一些数据,数据变少,此过程会触发通知:

图片

这里就是 ET 这种模式触发的几种情形,可以看出,基本上都是围绕着接收缓冲区或者发送缓冲区的状态变化来进行的。

晦涩难懂?不存在的,举个栗子:

在服务端,我们开启边缘触发模式,然后将 buffer size 设为 10 个字节,来看看具体的表现形式。

服务端开启,客户端连接,发送单字符 A 到服务端,输出结果如下:

-->ET Mode: it was triggered once

get 1 bytes of content: A

-->wait to read!

可以看到,由于 buffer 从空到非空,边缘触发通知产生,之后在 epoll_wait 处阻塞,继续等待后续事件。

这里我们变一下,输入 ABCDEFGHIJKLMNOPQ,可以看到,客户端发送的字符长度超过了服务端 buffer size,那么输出结果将是怎么样的呢?

-->ET Mode: it was triggered once

get 9 bytes of content: ABCDEFGHI

get 8 bytes of content: JKLMNOPQ

-->wait to read!

可以看到,这次发送,由于发送的长度大于 buffer size,所以内容被折成两段进行接收,由于用了边缘触发方式,buffer 的情况是从空到非空,所以只会产生一次通知。

②水平触发

水平触发则简单多了,他包含了边缘触发的所有场景,简而言之如下:

当接收缓冲区不为空的时候,有数据可读,则读事件会一直触发:

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当发送缓冲区未满的时候,可以继续写入数据,则写事件一直会触发:

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同样的,为了使表达更清晰,我们也来举个栗子,按照上述入输入方式来进行。

服务端开启,客户端连接并发送单字符 A,可以看到服务端输出情况如下:

-->LT Mode: it was triggered once!

get 1 bytes of content: A

这个输出结果,毋庸置疑,由于 buffer 中有数据,所以水平模式触发,输出了结果。

服务端开启,客户端连接并发送 ABCDEFGHIJKLMNOPQ,可以看到服务端输出情况如下:

-->LT Mode: it was triggered once!

get 9 bytes of content: ABCDEFGHI

-->LT Mode: it was triggered once!

get 8 bytes of content: JKLMNOPQ

从结果中,可以看出,由于 buffer 中数据读取完毕后,还有未读完的数据,所以水平模式会一直触发,这也是为啥这里水平模式被触发了两次的原因。

有了这两个栗子的比对,不知道聪明的你,get 到二者的区别了吗?

在实际开发过程中,实际上 LT 更易用一些,毕竟系统帮助我们做了大部分校验通知工作,之前提到的 SELECT 和 POLL,默认采用的也都是这个。

但是需要注意的是,当有成千上万个客户端连接上来开始进行数据发送,由于 LT 的特性,内核会频繁的处理通知操作,导致其相对于 ET 来说,比较的耗费系统资源,所以,随着客户端的增多,其性能也就越差。

而边缘触发,由于监控的是 FD 的状态变化,所以整体的系统通知并没有那么频繁,高并发下整体的性能表现也要好很多。

但是由于此模式下,用户需要积极的处理好每一笔数据,带来的维护代价也是相当大的,稍微不注意就有可能出错。所以使用起来须要非常小心才行。

至于二者如何抉择,诸位就仁者见仁智者见智吧。

行文到这里,关于 epoll 的讲解基本上完毕了,大家从中是不是学到了很多干货呢?

由于从 Netty 研究到 linux epoll 底层,其难度非常大,可以用曲高和寡来形容,所以在这块探索的文章是比较少的,很多东西需要自己照着 man 文档和源码一点一点的琢磨(linux 源码详见 eventpoll.c 等)。

这里我来纠正一下搜索引擎上,说 epoll 高性能是因为利用 mmap 技术实现了用户态和内核态的内存共享,所以性能好。

我前期被这个观点误导了好久,后来下来了 Linux 源码,翻了一下,并没有在 epoll 中翻到 mmap 的技术点,所以这个观点是错误的。

这些错误观点的文章,国内不少,国外也不少,希望大家能审慎抉择,避免被错误带偏。

所以,epoll 高性能的根本就是,其高效的文件描述符处理方式加上颇具特性边的缘触发处理模式,以极少的内核态和用户态的切换,实现了真正意义上的高并发。

手写 epoll 服务端

实践是最好的老师,我们现在已经知道了 epoll 之剑怎么嵌入到石头中的,现在就让我们不妨尝试着拔一下看看。

手写 epoll 服务器,具体细节如下(非 C 语言 coder,代码有参考):

#include <stdio.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/socket.h>
#include <netinet/in.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>
#include <fcntl.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/epoll.h>
#include <pthread.h>
#include <errno.h>
#include <stdbool.h>
#define MAX_EVENT_NUMBER 1024 //事件总数量
#define BUFFER_SIZE 10 //缓冲区大小,这里为10个字节
#define ENABLE_ET 0 //ET模式
/* 文件描述符设为非阻塞状态
* 注意:这个设置很重要,否则体现不出高性能
*/
int SetNonblocking(int fd)
{
int old_option = fcntl(fd, F_GETFL);
int new_option = old_option | O_NONBLOCK;
fcntl(fd, F_SETFL, new_option);
return old_option;
}
/* 将文件描述符fd放入到内核中的epoll数据结构中并将fd设置为EPOLLIN可读,同时根据ET开关来决定使用水平触发还是边缘触发模式
* 注意:默认为水平触发,或上EPOLLET则为边缘触发
*/
void AddFd(int epoll_fd, int fd, bool enable_et)
{
struct epoll_event event; //为当前fd设置事件
event.data.fd = fd; //指向当前fd
event.events = EPOLLIN; //使得fd可读
if(enable_et)
{
event.events |= EPOLLET; //设置为边缘触发
}
epoll_ctl(epoll_fd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &event); //将fd添加到内核中的epoll实例中
SetNonblocking(fd); //设为非阻塞模式
}
/* LT水平触发
* 注意:水平触发简单易用,性能不高,适合低并发场合
* 一旦缓冲区有数据,则会重复不停的进行通知,直至缓冲区数据读写完毕
*/
void lt_process(struct epoll_event* events, int number, int epoll_fd, int listen_fd)
{
char buf[BUFFER_SIZE];
int i;
for(i = 0; i < number; i++) //已经就绪的事件,这些时间可读或者可写
{
int sockfd = events[i].data.fd; //获取描述符
if(sockfd == listen_fd) //如果监听类型的描述符,则代表有新的client接入,则将其添加到内核中的epoll结构中
{
struct sockaddr_in client_address;
socklen_t client_addrlength = sizeof(client_address);
int connfd = accept(listen_fd, (struct sockaddr*)&client_address, &client_addrlength); //创建连接并返回文件描述符(实际进行的三次握手过程)
AddFd(epoll_fd, connfd, false); //添加到epoll结构中并初始化为LT模式
}
else if(events[i].events & EPOLLIN) //如果客户端有数据过来
{
printf("-->LT Mode: it was triggered once!\n");
memset(buf, 0, BUFFER_SIZE);
int ret = recv(sockfd, buf, BUFFER_SIZE - 1, 0);
if(ret <= 0) //读取数据完毕后,关闭当前描述符
{
close(sockfd);
continue;
}
printf("get %d bytes of content: %s\n", ret, buf);
}
else
{
printf("something unexpected happened!\n");
}
}
}
/* ET Work mode features: efficient but potentially dangerous */
/* ET边缘触发
* 注意:边缘触发由于内核不会频繁通知,所以高效,适合高并发场合,但是处理不当将会导致严重事故
其通知机制和触发方式参见之前讲解,由于不会重复触发,所以需要处理好缓冲区中的数据,避免脏读脏写或者数据丢失等
*/
void et_process(struct epoll_event* events, int number, int epoll_fd, int listen_fd)
{
char buf[BUFFER_SIZE];
int i;
for(i = 0; i < number; i++)
{
int sockfd = events[i].data.fd;
if(sockfd == listen_fd) //如果有新客户端请求过来,将其添加到内核中的epoll结构中并默认置为ET模式
{
struct sockaddr_in client_address;
socklen_t client_addrlength = sizeof(client_address);
int connfd = accept(listen_fd, (struct sockaddr*)&client_address, &client_addrlength);
AddFd(epoll_fd, connfd, true);
}
else if(events[i].events & EPOLLIN) //如果客户端有数据过来
{
printf("-->ET Mode: it was triggered once\n");
while(1) //循环等待
{
memset(buf, 0, BUFFER_SIZE);
int ret = recv(sockfd, buf, BUFFER_SIZE - 1, 0);
if(ret < 0)
{
if(errno == EAGAIN || errno == EWOULDBLOCK) //通过EAGAIN检测,确认数据读取完毕
{
printf("-->wait to read!\n");
break;
}
close(sockfd);
break;
}
else if(ret == 0) //数据读取完毕,关闭描述符
{
close(sockfd);
}
else //数据未读取完毕,继续读取
{
printf("get %d bytes of content: %s\n", ret, buf);
}
}
}
else
{
printf("something unexpected happened!\n");
}
}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
const char* ip = "10.0.76.135";
int port = 9999;

//套接字设置这块,参见https://www.gta.ufrj.br/ensino/eel878/sockets/sockaddr_inman.html
int ret = -1;
struct sockaddr_in address;
bzero(&address, sizeof(address));
address.sin_family = AF_INET;
inet_pton(AF_INET, ip, &address.sin_addr);
address.sin_port = htons(port);
int listen_fd = socket(PF_INET, SOCK_STREAM, 0); //创建套接字并返回描述符
if(listen_fd < 0)
{
printf("fail to create socket!\n");
return -1;
}
ret = bind(listen_fd, (struct sockaddr*)&address, sizeof(address)); //绑定本机
if(ret == -1)
{
printf("fail to bind socket!\n");
return -1;
}
ret = listen(listen_fd, 5); //在端口上监听
if(ret == -1)
{
printf("fail to listen socket!\n");
return -1;
}
struct epoll_event events[MAX_EVENT_NUMBER];
int epoll_fd = epoll_create(5); //在内核中创建epoll实例,flag为5只是为了分配空间用,实际可以不用带
if(epoll_fd == -1)
{
printf("fail to create epoll!\n");
return -1;
}
AddFd(epoll_fd, listen_fd, true); //添加文件描述符到epoll对象中
while(1)
{
int ret = epoll_wait(epoll_fd, events, MAX_EVENT_NUMBER, -1); //拿出就绪的文件描述符并进行处理
if(ret < 0)
{
printf("epoll failure!\n");
break;
}
if(ENABLE_ET) //ET处理方式
{
et_process(events, ret, epoll_fd, listen_fd);
}
else //LT处理方式
{
lt_process(events, ret, epoll_fd, listen_fd);
}
}
close(listen_fd); //退出监听
return 0;
}

详细的注释我都已经写上去了,这就是整个 epoll server 端全部源码了,仅仅只有 200 行左右,是不是很惊讶。

接下来让我们来测试下性能,看看能够达到我们所说的单机百万并发吗?其实悄悄的给你说,Netty 底层的 C 语言实现,和这个是差不多的。

单机百万并发实战

在实际测试过程中,由于要实现高并发,那么肯定得使用 ET 模式了。

但是由于这块内容更多的是 Linux 配置的调整,且前人已经有了具体的文章了,所以这里就不做过多的解释了。

这里我们主要是利用 VMware 虚拟机一主三从,参数调优,来实现百万并发。

此块内容由于比较复杂,先暂时放一放,后续将会搭建环境并对此手写 server 进行压测。

参考资料:

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