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教你什么是“路由表”?

发布时间:2021-02-11 19:05:00 所属栏目:传媒 来源:互联网
导读:下面我们详细解释一下多路复用I/O模型。为了能更充分理解,我们先了解几个基本概念。 Socket(套接字):Socket可以理解成,在两个应用程序进行网络通信时,分别在两个应用程序中的通信端点。通信时,一个应用程序将数据写入Socket,然后通过网卡把数据发送

下面我们详细解释一下多路复用I/O模型。为了能更充分理解,我们先了解几个基本概念。

Socket(套接字):Socket可以理解成,在两个应用程序进行网络通信时,分别在两个应用程序中的通信端点。通信时,一个应用程序将数据写入Socket,然后通过网卡把数据发送到另外一个应用程序的Socket中。我们平常所说的HTTP和TCP协议的远程通信,底层都是基于Socket实现的。5种网络IO模型也都要基于Socket实现网络通信。

阻塞与非阻塞:所谓阻塞,就是发出一个请求不能立刻返回响应,要等所有的逻辑全处理完才能返回响应。非阻塞反之,发出一个请求立刻返回应答,不用等处理完所有逻辑。

内核空间与用户空间:在Linux中,应用程序稳定性远远比不上操作系统程序,为了保证操作系统的稳定性,Linux区分了内核空间和用户空间。可以这样理解,内核空间运行操作系统程序和驱动程序,用户空间运行应用程序。Linux以这种方式隔离了操作系统程序和应用程序,避免了应用程序影响到操作系统自身的稳定性。这也是Linux系统超级稳定的主要原因。所有的系统资源操作都在内核空间进行,比如读写磁盘文件,内存分配和回收,网络接口调用等。所以在一次网络IO读取过程中,数据并不是直接从网卡读取到用户空间中的应用程序缓冲区,而是先从网卡拷贝到内核空间缓冲区,然后再从内核拷贝到用户空间中的应用程序缓冲区。对于网络IO写入过程,过程则相反,先将数据从用户空间中的应用程序缓冲区拷贝到内核缓冲区,再从内核缓冲区把数据通过网卡发送出去。

多路复用I/O模型,建立在多路事件分离函数select,poll,epoll之上。以Redis采用的epoll为例,在发起read请求前,先更新epoll的socket监控列表,然后等待epoll函数返回(此过程是阻塞的,所以说多路复用IO本质上也是阻塞IO模型)。当某个socket有数据到达时,epoll函数返回。此时用户线程才正式发起read请求,读取并处理数据。这种模式用一个专门的监视线程去检查多个socket,如果某个socket有数据到达就交给工作线程处理。由于等待Socket数据到达过程非常耗时,所以这种方式解决了阻塞IO模型一个Socket连接就需要一个线程的问题,也不存在非阻塞IO模型忙轮询带来的CPU性能损耗的问题。多路复用IO模型的实际应用场景很多,大家耳熟能详的Redis,Java NIO,以及Dubbo采用的通信框架Netty都采用了这种模型。
 

vmstat 1 表示每秒统计一次, 其中cs列就是指上下文切换的数目. 一般情况下, 空闲系统的上下文切换每秒在1500以下。

并行处理客户端的请求(I/O多路复用)

如上所述:Redis的瓶颈并不在CPU,它的主要瓶颈在于内存和网络。所谓内存瓶颈很好理解,Redis做为缓存使用时很多场景需要缓存大量数据,所以需要大量内存空间,这可以通过集群分片去解决,例如Redis自身的无中心集群分片方案以及Codis这种基于代理的集群分片方案。

对于网络瓶颈,Redis在网络I/O模型上采用了多路复用技术,来减少网络瓶颈带来的影响。很多场景中使用单线程模型并不意味着程序不能并发的处理任务。Redis 虽然使用单线程模型处理用户的请求,但是它却使用 I/O 多路复用技术“并行”处理来自客户端的多个连接,同时等待多个连接发送的请求。使用 I/O多路复用技术能极大地减少系统的开销,系统不再需要为每个连接创建专门的监听线程,避免了由于大量的线程创建带来的巨大性能开销。
 

为什么说Redis的瓶颈不在CPU?

首先,Redis绝大部分操作是基于内存的,而且是纯kv(key-value)操作,所以命令执行速度非常快。我们可以大概理解成,redis中的数据存储在一张大HashMap中,HashMap的优势就是查找和写入的时间复杂度都是O(1)。Redis内部采用这种结构存储数据,就奠定了Redis高性能的基础。根据Redis官网描述,在理想情况下Redis每秒可以提交一百万次请求,每次请求提交所需的时间在纳秒的时间量级。既然每次的Redis操作都这么快,单线程就可以完全搞定了,那还何必要用多线程呢!

线程上下文切换问题

另外,多线程场景下会发生线程上下文切换。线程是由CPU调度的,CPU的一个核在一个时间片内只能同时执行一个线程,在CPU由线程A切换到线程B的过程中会发生一系列的操作,主要过程包括保存线程A的执行现场,然后载入线程B的执行现场,这个过程就是“线程上下文切换”。其中涉及线程相关指令的保存和恢复。

频繁的线程上下文切换可能会导致性能急剧下降,这会导致我们不仅没有提升处理请求的速度,反而降低了性能,这也是 Redis 对于多线程技术持谨慎态度的原因之一。

在Linux系统中可以使用vmstat命令来查看上下文切换的次数,下面是vmstat查看上下文切换次数的示例:

 

(编辑:宜春站长网)

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