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当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?

什么是高并发?

高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,
简单点说,就是QPS(Queries per second)。

那么我们在谈论高并发的时候,究竟在谈些什么东西呢?

高并发究竟是什么?

这里先给出结论:
高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数,
高并发的核心是对CPU资源的有效压榨

举个例子,如果我们开发了一个叫做MD5穷举的应用,每个请求都会携带一个md5加密字符串,最终系统穷举出所有的结果,并返回原始字符串。这个时候我们的应用场景或者说应用业务是属于CPU密集型而不是IO密集型。这个时候CPU一直在做有效计算,甚至可以把CPU利用率跑满,这时我们谈论高并发并没有任何意义。(当然,我们可以通过加机器也就是加CPU来提高并发能力,这个是一个正常猿都知道废话方案,谈论加机器没有什么意义,没有任何高并发是加机器解决不了,如果有,那说明你加的机器还不够多!🐶)

对于大多数互联网应用来说,CPU不是也不应该是系统的瓶颈,系统的大部分时间的状况都是CPU在等I/O (硬盘/内存/网络) 的读/写操作完成。

这个时候就可能有人会说,我看系统监控的时候,内存和网络都很正常,但是CPU利用率却跑满了这是为什么?

这是一个好问题,后文我会给出实际的例子,再次强调上文说的 '有效压榨' 这4个字,这4个字会围绕本文的全部内容!

控制变量法

万事万物都是互相联系的,当我们在谈论高并发的时候,系统的每个环节应该都是需要与之相匹配的。我们先来回顾一下一个经典C/S的HTTP请求流程。

clipboard.png

如图中的序号所示:
1 我们会经过DNS服务器的解析,请求到达负载均衡集群
2 负载均衡服务器会根据配置的规则,想请求分摊到服务层。服务层也是我们的业务核心层,这里可能也会有一些PRC、MQ的一些调用等等
3 再经过缓存层
4 最后持久化数据
5 返回数据给客户端

要达到高并发,我们需要 负载均衡、服务层、缓存层、持久层 都是高可用、高性能的,甚至在第5步,我们也可以通过 压缩静态文件、HTTP2推送静态文件、CDN来做优化,这里的每一层我们都可以写几本书来谈优化。

本文主要讨论服务层这一块,即图红线圈出来的那部分。不再考虑讲述数据库、缓存相关的影响。
高中的知识告诉我们,这个叫 控制变量法

再谈并发

  • 网络编程模型的演变历史

clipboard.png

并发问题一直是服务端编程中的重点和难点问题,为了优系统的并发量,从最初的Fork进程开始,到进程池/线程池,再到epoll事件驱动(Nginx、node.js反人类回调),再到协程。
从上中可以很明显的看出,整个演变的过程,就是对CPU有效性能压榨的过程。
什么?不明显?

  • 那我们再谈谈上下文切换

在谈论上下文切换之前,我们再明确两个名词的概念。
并行:两个事件同一时刻完成。
并发:两个事件在同一时间段内交替发生,从宏观上看,两个事件都发生了

线程是操作系统调度的最小单位,进程是资源分配的最小单位。由于CPU是串行的,因此对于单核CPU来说,同一时刻一定是只有一个线程在占用CPU资源的。因此,Linux作为一个多任务(进程)系统,会频繁的发生进程/线程切换。

在每个任务运行前,CPU都需要知道从哪里加载,从哪里运行,这些信息保存在CPU寄存器和操作系统的程序计数器里面,这两样东西就叫做 CPU上下文
进程是由内核来管理和调度的,进程的切换只能发生在内核态,因此 虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源,以及内核堆栈、寄存器等内核空间的状态,就叫做 进程上下文
前面说过,线程是操作系统调度的最小单位。同时线程会共享父进程的虚拟内存和全局变量等资源,因此 父进程的资源加上线上自己的私有数据就叫做线程的上下文

对于线程的上下文切换来说,如果是同一进程的线程,因为有资源共享,所以会比多进程间的切换消耗更少的资源。

现在就更容易解释了,进程和线程的切换,会产生CPU上下文切换和进程/线程上下文的切换。而这些上下文切换,都是会消耗额外的CPU的资源的。

  • 进一步谈谈协程的上下文切换

那么协程就不需要上下文切换了吗?需要,但是不会产生 CPU上下文切换进程/线程上下文的切换,因为这些切换都是在同一个线程中,即用户态中的切换,你甚至可以简单的理解为协程上下文之间的切换,就是移动了一下你程序里面的指针,CPU资源依旧属于当前线程。
需要深刻理解的,可以再深入看看Go的GMP模型
最终的效果就是协程进一步压榨了CPU的有效利用率

回到开始的那个问题

这个时候就可能有人会说,我看系统监控的时候,内存和网络都很正常,但是CPU利用率却跑满了这是为什么?

注意本篇文章在谈到CPU利用率的时候,一定会加上有效两字作为定语,CPU利用率跑满,很多时候其实是做了很多低效的计算。
以”世界上最好的语言”为例,典型PHP-FPM的CGI模式,每一个HTTP请求:
都会读取框架的数百个php文件,
都会重新建立/释放一遍MYSQL/REIDS/MQ连接,
都会重新动态解释编译执行PHP文件,
都会在不同的php-fpm进程直接不停的切换切换再切换。

php的这种CGI运行模式,根本上就决定了它在高并发上的灾难性表现

找到问题,往往比解决问题更难。当我们理解了当我们在谈论高并发究竟在谈什么 之后,我们会发现高并发和高性能并不是编程语言限制了你,限制你的只是你的思想。

找到问题,解决问题!当我们能有效压榨CPU性能之后,能达到什么样的效果?

下面我们看看 php+swoole的HTTP服务 与 Java高性能的异步框架netty的HTTP服务之间的性能差异对比。

性能对比前的准备

Swoole是一个为PHP用C和C++编写的基于事件的高性能异步&协程并行网络通信引擎
Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。 Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
  • 单机能够达到的最大HTTP连接数是多少?

回忆一下计算机网络的相关知识,HTTP协议是应用层协议,在传输层,每个HTTP请求都会进行三次握手,并建立一个TCP连接。
每个TCP连接由 本地ip,本地端口,远端ip,远端端口,四个属性标识。
TCP协议报文头如下(图片来自维基百科):

clipboard.png

本地端口由16位组成,因此本地端口的最多数量为 2^16 = 65535个。
远端端口由16位组成,因此远端端口的最多数量为 2^16 = 65535个。
同时,在linux底层的网络编程模型中,每个TCP连接,操作系统都会维护一个File descriptor(fd)文件来与之对应,而fd的数量限制,可以由ulimt -n 命令查看和修改,测试之前我们可以执行命令: ulimit -n 65536修改这个限制为65535。

因此,在不考虑硬件资源限制的情况下,
本地的最大HTTP连接数为: 本地最大端口数65535 * 本地ip数1 = 65535 个。
远端的最大HTTP连接数为:远端最大端口数65535 * 远端(客户端)ip数+∞ = 无限制~~ 。
PS: 实际上操作系统会有一些保留端口占用,因此本地的连接数实际也是达不到理论值的。

性能对比

  • 测试资源

各一台docker容器,1G内存+2核CPU,如图所示:

clipboard.png

docker-compose编排如下:

# java8
version: "2.2"
services:
  java8:
    container_name: "java8"
    hostname: "java8"
    image: "java:8"
    volumes:
      - /home/cg/MyApp:/MyApp
    ports:
      - "5555:8080"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    working_dir: /MyApp
    cpus: 2
    cpuset: 0,1

    mem_limit: 1024m
    memswap_limit: 1024m
    mem_reservation: 1024m
    tty: true
    
# php7-sw
version: "2.2"
services:
  php7-sw:
    container_name: "php7-sw"
    hostname: "php7-sw"
    image: "mileschou/swoole:7.1"
    volumes:
      - /home/cg/MyApp:/MyApp
    ports:
      - "5551:8080"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    working_dir: /MyApp
    cpus: 2
    cpuset: 0,1

    mem_limit: 1024m
    memswap_limit: 1024m
    mem_reservation: 1024m
    tty: true    
  • php代码
<?php

use Swoole\Server;
use Swoole\Http\Response;

$http = new swoole_http_server("0.0.0.0", 8080);
$http->set([
    'worker_num' => 2
]);
$http->on("request", function ($request, Response $response) {
    //go(function () use ($response) {
        // Swoole\Coroutine::sleep(0.01);
        $response->end('Hello World');
    //});
});

$http->on("start", function (Server $server) {
    go(function () use ($server) {
        echo "server listen on 0.0.0.0:8080 \n";
    });
});
$http->start();
  • Java关键代码

源代码来自, https://github.com/netty/netty

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Configure SSL.
        final SslContext sslCtx;
        if (SSL) {
            SelfSignedCertificate ssc = new SelfSignedCertificate();
            sslCtx = SslContextBuilder.forServer(ssc.certificate(), ssc.privateKey()).build();
        } else {
            sslCtx = null;
        }

        // Configure the server.
        EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(2);
        EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
        try {
            ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
            b.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 1024);
            b.group(bossGroup, workerGroup)
             .channel(NioServerSocketChannel.class)
             .handler(new LoggingHandler(LogLevel.INFO))
             .childHandler(new HttpHelloWorldServerInitializer(sslCtx));

            Channel ch = b.bind(PORT).sync().channel();

            System.err.println("Open your web browser and navigate to " +
                    (SSL? "https" : "http") + "://127.0.0.1:" + PORT + '/');

            ch.closeFuture().sync();
        } finally {
            bossGroup.shutdownGracefully();
            workerGroup.shutdownGracefully();
        }
    }

因为我只给了两个核心的CPU资源,所以两个服务均只开启连个work进程即可。
5551端口表示PHP服务。
5555端口表示Java服务。

  • 压测工具结果对比:ApacheBench (ab)

ab命令: docker run –rm jordi/ab -k -c 1000 -n 1000000 http://10.234.3.32:5555/
在并发1000进行100万次Http请求的基准测试中,

Java + netty 压测结果:

clipboard.png

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PHP + swoole 压测结果:

clipboard.png

clipboard.png

服务 QPS 响应时间ms(max,min) 内存(MB)
Java + netty 84042.11 (11,25) 600+
php + swoole 87222.98 (9,25) 30+

ps: 上图选择的是三次压测下的最佳结果。

总的来说,性能差异并不大,PHP+swoole的服务甚至比Java+netty的服务还要稍微好一点,特别是在内存占用方面,java用了600MB,php只用了30MB。
这能说明什么呢?
没有IO阻塞操作,不会发生协程切换。
这个仅仅只能说明 多线程+epoll的模式下,有效的压榨CPU性能,你甚至用PHP都能写出高并发和高性能的服务。

性能对比——见证奇迹的时刻

上面代码其实并没有展现出协程的优秀性能,因为整个请求没有阻塞操作,但往往我们的应用会伴随着例如 文档读取、DB连接等各种阻塞操作,下面我们看看加上阻塞操作后,压测结果如何。
Java和PHP代码中,我都分别加上 sleep(0.01) //秒的代码,模拟0.01秒的系统调用阻塞。
代码就不再重复贴上来了。

带IO阻塞操作的 Java + netty 压测结果:

clipboard.png

大概10分钟才能跑完所有压测。。。

带IO阻塞操作的 PHP + swoole 压测结果:

clipboard.png

服务 QPS 响应时间ms(max,min) 内存(MB)
Java + netty 1562.69 (52,160) 100+
php + swoole 9745.20 (9,25) 30+

从结果中可以看出,基于协程的php+ swoole服务比 Java + netty服务的QPS高了6倍。

当然,这两个测试代码都是官方demo中的源代码,肯定还有很多可以优化的配置,优化之后,结果肯定也会好很多。

可以再思考下,为什么官方默认线程/进程数量不设置的更多一点呢?
进程/线程数量可不是越多越好哦,前面我们已经讨论过了,在进程/线程切换的时候,会产生额外的CPU资源花销,特别是在用户态和内核态之间切换的时候!

对于这些压测结果来说,我并不是针对Java,我是指 只要明白了高并发的核心是什么,找到这个目标,无论用什么编程语言,只要针对CPU利用率做有效的优化(连接池、守护进程、多线程、协程、select轮询、epoll事件驱动),你也能搭建出一个高并发和高性能的系统。

所以,你现在明白了,当我们在谈论高性能的时候,究竟在谈什么了吗?

思路永远比结果重要!


原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000019360335

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  1. #1

    4524

    4945个月前 (06-04)回复

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