高并发高性能下提高SERVER性能的一种网络处理模式

给大家分享下我目前在项目中（需要开发一个monitor进程，用于监控大量逻辑SERVER，每个dms服务需要与后端做交互，性能较低）实现的异步网络IO架构，希望对大家解决相同场景的问题时能有所帮助。

适用场景

这个架构用来解决“高性能场景下，当我的SERVER还需要访问拉取其他SERVER的数据时，我的SERVER性能已经达到最大了，可是这台machine所有硬件（比如所有CPU都没有达到100%，machine负载还是个位数）都没有达到瓶颈”这种场景。

还有一点需要补充，如果第三方服务或者后端SERVER仅提供同步接口给我们，没有提供任何异步接口，并且不支持我们在协议级别上实现异步访问，这个方案就无能为力了。

问题描述

一般来说，对其他SERVER发出大量并发请求的耗时会存在两个问题：

1、 响应时间不稳定；

2、 平均响应时间可能过长。

举个例子，当逻辑SERVER需要从其他第三方服务里拉取数据，受网络和第三方服务的稳定性影响，性能会有波动，假定平均请求时间为1S，可能99%的请求都可以正常应答，但是可能会有1%的请求延时会达到5S。

某后端SERVER对大量请求的响应时间通常会有这种长尾效果，虽然这种长时间响应的请求数量很少，但是如果设计不当，会对SERVER的整体性能产生较大影响，正常响应用户的请求也会被延迟。

一般我们可能是通过设置网络套接字的超时时间来降低这种影响，但是超时时间过短又可能造成失败率上升。

所以，我们必须防止这1%的请求对其他正常请求的响应造成影响，又不能增加失败率。

第2个问题跟后端SERVER的性能有关，比如说，dms拉取某file cache server，当cache server达到1万次每秒访问量时，平均单次响应需要100ms，那么如果我们设计不良好的系统会出现什么问题呢？首先把非网络因素都剔除，我们假定只有网络IO占了主要请求响应时间的消耗（一般情况下都是如此）。

假定下面这种较常见的网络设计模式：我们对每个网络套接字设定超时时间为1S，当从接入系统中（通常是一个队列）获取到一个完整的请求后，交给一组线程池去实现业务。每个线程分解业务后，向后端SERVER发请求等待响应，收到响应后分析结果，最后应答给client。

首先只看第2个问题。如果平均一个请求100ms，那么每个线程可以处理10次每秒，如果我们开100个线程，可以处理1000个请求每秒。理论上似乎无限。但实际上，当一台PC机器上运行的线程数达到200时，进程间切换已经占到很大的比重，如果有共享资源用到锁，那么这种加解锁的系统调用也会占用系统资源。根据我的经验，通常情况下如果一台PC机线程达到200个左右后，继续增加线程数毫无意义，只能降低性能。

如果再把第1个问题算进去，那么那些少量的长时间响应请求，就会占用线程池的大量业务处理线程，造成SERVER的并发处理能力下降。

解决方案

我在设计dms_monitor时，假定我一台dms_monitor监控多台dms，比如很极端的配置下，每秒需要轮询一台dms，一共需要管理5000台dms（仅举例），那么就需要每秒发送5000个请求，从不间断（因为需要灵敏的检测到不工作的DMS），并且每个请求都要等待响应。这些请求的响应时间肯定很不均匀，就遇到了上面所说的问题。

我的解决方案是这样的：

略去其他设计，仅谈这一块网络IO模式。我的原则就是软件上无等待，使进程最大化的运行，直到达到硬件资源的瓶颈（通常最直接的表现是处理网卡中断的CPU达到100%）。所以思路就是，仅保留核心的线程，除了没办法优化的资源锁外，去除所有的阻塞操作。

主要设计如下：1+N线程数，用于保存中间过程的共享容器（比如排序二叉树，存储所有请求未处理完的中间数据），下面简要解释下：

1、1个发送线程，负责创建（或者从连接池中获取）非阻塞网络套接字，向后端SERVER发送请求，将发送信息存入共享容器，将套接字放进多路复用实现对象中（例如epoll,select,poll等）。

2、N个处理线程。N>=1，有些情形下实际1个线程应该是效率最高。并且这N个线程可以是几组线程池，例如N=30时，其中10个线程用于处理大数据量（中断较多）请求，20个线程用于处理小数据量请求。这N个处理线程被多路复用实现对象激活，比如：DMS收到DB回的响应包。激活后从网络IO取出数据，接下来从共享容器中取出正确的中间数据，判断业务完整性，不完整，则继续放入多路复用实现对象中，处理下一次激活。

3、保存中间过程的共享容器，应当是适合add和get操作非常多的容易，一般用关系容器实现，不太可能用顺序容器实现。所有的中间过程都必须保存下来，举个例子，client端发来的必要信息必须保存，如果需要多次接收后端SERVER发来的回包（比如回包超大在2K以上大小），或者该业务需要多次向后端SERVER发送请求获取回包。

这种设计肯定增大了CODE复杂度，因为原本一次完成的业务请求，被分成数次甚至被几个线程分别处理了。对于小数据量的应用，该网络设计模式没意义，高并发高性能下则可以几倍的提高同等machine的性能。

实现难点

我用C++实现了这种结构的简单封装，复用时在解决下面几个问题后就可以正常使用了：

1、 业务分解。根据业务特性来实现，如果只需要对后端SERVER做一次交互，就会很简单。需要多次交互，比如DMS先访问PM去加锁，然后再访问PM获取数据，这就是两次交互，需要设计好中间过程的数据。

2、 后端SERVER必须支持异步接口，协议级别同样可以。

3、 实现可以分析后端SERVER回包的回调方法。比如，判断PM回包是否完整，当一个回包1M以上时，可能需要十几次的网络调用才能完整接收。

4、 如果占用内存大，并且每个请求占用的内存大小分布极不均匀，建议用内存池来存储一个请求处理时的中间数据。

该设计在client访问达到server所能容纳的峰值时，所有线程都不会有阻塞，基本瓶颈在网卡，建议使用千兆网卡多个，同时每颗CPU单独绑定网卡，避免业务操作抢占网卡CPU。