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eXile 的專欄

高性能服務(wù)器的多線程策略


(一)線程數(shù)量與線程池模型
  參見:high-performance server design. http://pl.atyp.us/content/tech/servers.html

  頻繁的上下文切換,會導(dǎo)致系統(tǒng)性能嚴重下降,而產(chǎn)生過多的切換大致有兩個原因:
 ?。保┻^多的線程數(shù)量。這會使系統(tǒng)性能呈指數(shù)級的下降。對于每連接一個線程的系統(tǒng)而言,這也是為什么性能會變差的原因。一個具有可伸縮性的系統(tǒng),它的唯一可行的選擇,就是限制運行線程的數(shù)量。一般而言,這個值應(yīng)該小于或等于處理器的數(shù)目。(說明,在boost網(wǎng)絡(luò)庫asio提供的example中,有一個關(guān)于這種實現(xiàn)的很好的例子)
 ?。玻┧褂玫木€程池及事件模型。最簡單的一種模型通常是這個樣子:一個偵聽線程異步地接收請求,并在隊列中進行緩沖。另外一組工作者線程則負責處理這些請求。這是一個不錯的模型,缺點就是每處理一個請求一般要經(jīng)過兩次線程切換(加上對請求的回復(fù))。為了避免這種缺點,一個線程就必須具備偵聽者和工作者兩種角色,可以采用稱之謂“領(lǐng)導(dǎo)者/跟隨者”的模型。一個線程作為領(lǐng)導(dǎo)者,來進行監(jiān)聽,當收到請求時,它選出一個跟隨者線程作為新的領(lǐng)導(dǎo)者進行偵聽,自己則對請求進行處理,結(jié)束后,到跟隨者隊列中進行等待。

(二)多線程的內(nèi)存池優(yōu)化

  普通的內(nèi)存池一旦應(yīng)用到多線程中,都面臨著鎖競爭的問題,在stlport所做的對于字符串性能的測試中,當使用兩個線程時,它所使用的內(nèi)存池node_allocator性能已經(jīng)出現(xiàn)明顯的下降。所以對于多線程而言,一個線程一個內(nèi)存池是一個很好的選擇。要實現(xiàn)這種設(shè)計,面臨的第一個問題,是內(nèi)存塊的跨線程使用問題,即一個內(nèi)存塊,可能在A線程中申請,但可能在B線程中釋放。
  在GCC的STL實現(xiàn)libstdc++中,有一個多線程內(nèi)存池的實現(xiàn)(mt_allocator)。它是node_allocator(現(xiàn)在叫pool_allocator) 的多線程版本。它還有一個優(yōu)點就是所有參數(shù)都是可配置的。
  它的設(shè)計思路如下:每個線程一個內(nèi)存池,同時還有一個全局的內(nèi)存池。每個線程可以訪問自己的內(nèi)存池,同時可在鎖保護下訪問全局內(nèi)存池。申請的每一個內(nèi)存塊中,都有一個線程ID,以標明是從哪個線程中申請的。
  申請過程:首先向所在線程申請,若本線程沒有空閑塊,則向全局內(nèi)存池申請。
  釋放過程:直接歸還到本線程的空閑鏈中。還有一個問題,為了防止線程內(nèi)存池之間的不均衡,或者某一個線程中的空閑鏈過長,可以設(shè)置一個水位標,當超過這個水位標時,把釋放的內(nèi)存直接歸還到全局內(nèi)存池中。

posted on 2008-03-06 00:09 eXile 閱讀(7009) 評論(9)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)

評論

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略[未登錄] 2008-03-06 08:30 cppexplore

頂 不錯
內(nèi)存申請針對線程內(nèi)還是跨線程 決定是否采用加鎖策略,為了差異化這種處理,在內(nèi)存池上進行進一步的封裝 不錯!  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略[未登錄] 2008-03-06 14:42 cppexplore

第一部分(2)的結(jié)論不太對。
主線程偵聽,預(yù)派生的線程處理業(yè)務(wù),這個稱為模型A吧.
leader/follow這里稱為B.
我服務(wù)器的4核的SMP,linux 2.6內(nèi)核,測試工具ab,小壓力的測試不說了,都能達到17000左右,測試項如下:
ab -c 4000 -n 40000 http://172.24.252.248:5000/
預(yù)派生線程數(shù)量都是4。
壓力測試的結(jié)果是:
業(yè)務(wù)邏輯簡單的時候(僅僅是讀數(shù)據(jù),然后resonse200OK):
B模型多次測試平均的結(jié)果大約是每秒8500。
而A模型的性能和緩存隊列的大小有關(guān),當緩存大小取500時,和B模型性能相當。取1000,測試的平均結(jié)果大約是每秒9500。取100則降低為6500左右


猜測原因:linux的pthread_mutex_t既然是非暫停點的實現(xiàn),那么它的性能一定很好,遠好于條件鎖、信號燈等。pthread_cond_t則是暫停點的實現(xiàn),可能把線程推向睡眠。增大緩存大小,可以有效減少對pthread_cond_t的系統(tǒng)調(diào)用。

另根據(jù)對各種模型的測試,accept的處理速度非常非常的塊,簡單的業(yè)務(wù)處理時間也要比accept的處理低一個數(shù)量級。因此單一線程處理accept,可以盡快建立三次握手,進入緩存隊列等待。

因此猜測 如果業(yè)務(wù)為復(fù)雜邏輯(實際測試加了4個循環(huán)相加,一句打印的log)的話,模型B的性能將進一步下降。增大業(yè)務(wù)處理復(fù)雜度后的結(jié)果果然如此,模型B的處理降低為6500左右,而模型A在1000的緩存下,每秒的處理能力還是9500左右。  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略[未登錄] 2008-03-06 15:14 cppexplore

說錯了 呵呵 三次握手在accept前就完成了 從完成隊列里取而已  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略 2008-03-06 20:54 true

leader/followers模式不適合處理爆發(fā)  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略 2008-03-06 22:36 eXile

@cppexplore
謝謝指正,不過cppexplore這么快就把測試模型搞出來,厲害,應(yīng)該用的是什么庫吧,Apache?
  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略[未登錄] 2008-03-07 08:16 cppexplore

@eXile
呵呵,還沒用庫。
是我最近正在梳理網(wǎng)絡(luò)模型。這幾天正在寫各種模型的網(wǎng)絡(luò)程序并測試性能。
等搞完這個再看各種庫是如何實現(xiàn)這些模型以及其性能如何。  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略[未登錄] 2008-03-08 10:55 小白

領(lǐng)導(dǎo)者這個處理accept比較好。

服務(wù)器只要不用弱智算法,以及處理好內(nèi)存和線程問題,就是高性能的服務(wù)器。

服務(wù)器雖然把網(wǎng)絡(luò)底層作為心臟,把架構(gòu)作為骨架,但是還有一個很大的部分,就是血肉,也就是服務(wù)器的邏輯處理。

很多人談高性能服務(wù)器的時候,忽略了邏輯處理,只是在談網(wǎng)絡(luò)底層的問題,這是非常錯誤的。

網(wǎng)絡(luò)底層,只要符合我上面說的那個高性能服務(wù)器的標準,就可以在真正的服務(wù)器硬件上跑得很好了。

接下來,我們需要面對的就是邏輯處理給我們的挑戰(zhàn)。無論在哪個行業(yè),都應(yīng)該仔細謹慎的去對邏輯處理進行設(shè)計。

  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略 2008-03-12 12:41 eXile

在現(xiàn)在gcc的mt_allocator實現(xiàn)中,有一個bug, 就是對一個計數(shù)器(_M_use)并沒有采用原子計數(shù),這個計數(shù)器主要用來控制空閑鏈的長度,所以它并不會導(dǎo)致程序異常,但是可能會影響到程序性能,不過如果采用原子計數(shù),則有另一個性能上的擔憂。這個問題直到最新的gcc4.3中才得到解決。  回復(fù)  更多評論   

# re: 高性能服務(wù)器的多線程策略 2011-08-29 19:40 cingoli

小白 說得非常好啊,我做網(wǎng)游服務(wù)器開發(fā),著眼點也在這里。

不過,非本質(zhì)復(fù)雜性 和 本質(zhì)復(fù)雜性 都要處理好才好吧。無論性能還是復(fù)雜度。  回復(fù)  更多評論   

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