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框架篇:见识一下linux高性能网络IO+Reactor模型
网络安全
发布于:2021-07-01 18:21
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前言 网络I/O,可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道,然后进行读写。单个socket时,使用一个线程即可高效处理;然而如果是10K个socket连接,或者更多,我们如何做到高性能处理?
基本概念介绍
网络I/O的读写过程
linux下的五种网络I/O模型
多路复用I/O深入理解一波
Reactor模型
Proacotr模型
基本概念介绍
进程(线程)切换
所有系统都有调度进程的能力,它可以挂起一个当前正在运行的进程,并恢复之前挂起的进程
进程(线程)的阻塞
运行中的进程,有时会等待其他事件的执行完成,比如等待锁,请求I/O的读写;进程在等待过程会被系统自动执行阻塞,此时进程不占用CPU
文件描述符
在Linux,文件描述符是一个用于表述指向文件引用的抽象化概念,它是一个非负整数。当程序打开一个现有文件或者创建一个进程,socket套接字时,内核都会向进程返回一个文件描述符
linux信号处理
Linux进程运行中可以接受来自系统或者进程的信号值,然后根据信号值去运行相应捕捉函数;信号相当于是硬件中断的软件模拟
在零拷贝机制篇章已介绍过 用户空间和内核空间和缓冲区,这里就省略了
网络IO的读写过程
当在用户空间发起对socket套接字的读操作时,会导致进程上下文切换,用户进程阻塞(R1)等待网络数据流到来,从网卡复制到内核;(R2)然后从内核缓冲区向用户进程缓冲区复制。此时进程切换恢复,处理拿到的数据
这里我们给socket读操作的第一阶段起个别名R1,第二阶段称为R2
当在用户空间发起对socket的写操作时(send),导致上下文切换,用户进程阻塞等待(1)数据从用户进程缓冲区复制到内核缓冲区。数据copy完成,此时进程切换恢复
linux五种网络IO模型
阻塞式I/O (blocking IO)
ssize_t recvfrom(int sockfd,void *buf,size_t len,unsigned int flags, struct sockaddr *from,socket_t *fromlen);复制代码
最基础的I/O模型就是阻塞I/O模型,也是最简单的模型。所有的操作都是顺序执行的
阻塞IO模型中,用户空间的应用程序执行一个系统调用(recvform),会导致应用程序被阻塞,直到内核缓冲区的数据准备好,并且将数据从内核复制到用户进程。最后进程才被系统唤醒处理数据
在R1、R2连续两个阶段,整个进程都被阻塞
非阻塞式I/O (nonblocking IO)
非阻塞IO也是一种同步IO。它是基于轮询(polling)机制实现,在这种模型中,套接字是以非阻塞的形式打开的。就是说I/O操作不会立即完成,但是I/O操作会返回一个错误代码(EWOULDBLOCK),提示操作未完成
轮询检查内核数据,如果数据未准备好,则返回EWOULDBLOCK。进程再继续发起recvfrom调用,当然你可以暂停去做其他事
直到内核数据准备好,再拷贝数据到用户空间,然后进程拿到非错误码数据,接着进行数据处理。需要注意,拷贝数据整个过程,进程仍然是属于阻塞的状态
进程在R2阶段阻塞,虽然在R1阶段没有被阻塞,但是需要不断轮询
多路复用I/O (IO multiplexing)
一般后端服务都会存在大量的socket连接,如果一次能查询多个套接字的读写状态,若有任意一个准备好,那就去处理它,效率会高很多。这就是“I/O多路复用”,多路是指多个socket套接字,复用是指复用同一个进程
linux提供了select、poll、epoll等多路复用I/O的实现方式,是现阶段主流框架常用的高性能I/O模型
select或poll、epoll是阻塞调用
与阻塞IO不同,select不会等到socket数据全部到达再处理,而是有了一部分socket数据准备好就会恢复用户进程来处理。怎么知道有一部分数据在内核准备好了呢?答案:交给了系统系统处理吧
进程在R1、R2阶段也是阻塞;不过在R1阶段有个技巧,在多进程、多线程编程的环境下,我们可以只分配一个进程(线程)去阻塞调用select,其他线程不就可以解放了吗
信号驱动式I/O (SIGIO)
需要提供一个信号捕捉函数,并和socket套接字关联;发起sigaction调用之后进程就能解放去处理其他事
当数据在内核准备好后,进程会收到一个SIGIO信号,继而中断去运行信号捕捉函数,调用recvfrom把数据从内核读取到用户空间,再处理数据
可以看出用户进程是不会阻塞在R1阶段,但R2还是会阻塞等待
性能优于多路复用I/O
异步IO (POSIX的aio_系列函数)
相对同步IO,异步IO在用户进程发起异步读(aio_read)系统调用之后,无论内核缓冲区数据是否准备好,都不会阻塞当前进程;在aio_read系统调用返回后进程就可以处理其他逻辑
socket数据在内核就绪时,系统直接把数据从内核复制到用户空间,然后再使用信号通知用户进程
R1、R2两阶段时进程都是非阻塞的
性能高于信号驱动式I/O
多路复用IO深入理解一波
select
int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);复制代码
1)使用copy_from_user从用户空间拷贝fd_set到内核空间
2)注册回调函数__pollwait
3)遍历所有fd,调用其对应的poll方法(对于socket,这个poll方法是sock_poll,sock_poll根据情况会调用到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll)
4)以tcp_poll为例,其核心实现就是__pollwait,也就是上面注册的回调函数
5)__pollwait的主要工作就是把current(当前进程)挂到设备的等待队列中,不同的设备有不同的等待队列,对于tcp_poll来说,其等待队列是sk->sk_sleep(注意把进程挂到等待队列中并不代表进程已经睡眠了)。在设备收到一条消息(网络设备)或填写完文件数据(磁盘设备)后,会唤醒设备等待队列上睡眠的进程,这时current便被唤醒了
6)poll方法返回时会返回一个描述读写操作是否就绪的mask掩码,根据这个mask掩码给fd_set赋值
7)如果遍历完所有的fd,还没有返回一个可读写的mask掩码,则会调用schedule_timeout(调用select的进程,也就是current)进入睡眠
8) 当设备驱动发生自身资源可读写后,会唤醒其等待队列上睡眠的进程。如果超过一定的超时时间(timeout指定),还是没人唤醒,则调用select的进程会重新被唤醒获得CPU,进而重新遍历fd,判断有没有就绪的fd
9)把fd_set从内核空间拷贝到用户空间
select的缺点
每次调用select,都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态,这个开销在fd很多时会很大
同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd,这个开销在fd很多时也很大
select支持的文件描述符数量太小了,默认是1024
epoll
int epoll_create(int size); int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event); int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,int maxevents, int timeout);复制代码
调用epoll_create,会在内核cache里建个红黑树用于存储以后epoll_ctl传来的socket,同时也会再建立一个rdllist双向链表用于存储准备就绪的事件。当epoll_wait调用时,仅查看这个rdllist双向链表数据即可
epoll_ctl在向epoll对象中添加、修改、删除事件时,是在rbr红黑树中操作的,非常快
添加到epoll中的事件会与设备(如网卡)建立回调关系,设备上相应事件的发生时会调用回调方法,把事件加进rdllist双向链表中;这个回调方法在内核中叫做ep_poll_callback
epoll的两种触发模式
epoll有EPOLLLT和EPOLLET两种触发模式,LT是默认的模式,ET是“高速”模式(只支持no-block socket)
LT(水平触发)模式下,只要这个文件描述符还有数据可读,每次epoll_wait都会触发它的读事件
ET(边缘触发)模式下,检测到有I/O事件时,通过 epoll_wait 调用会得到有事件通知的文件描述符,对于文件描述符,如可读,则必须将该文件描述符一直读到空(或者返回EWOULDBLOCK),否则下次的epoll_wait不会触发该事件
epoll相比select的优点
解决select三个缺点
对于第一个缺点:epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时(在epoll_ctl中指定EPOLL_CTL_ADD),会把所有的fd拷贝进内核,而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝一次(epoll_wait不需要复制)
对于第二个缺点:epoll为每个fd指定一个回调函数,当设备就绪,唤醒等待队列上的等待者时,就会调用这个回调函数,而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd(不需要遍历)
对于第三个缺点:epoll没有这个限制,它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右,一般来说这个数目和系统内存关系很大
epoll的高性能
epoll使用了红黑树来保存需要监听的文件描述符事件,epoll_ctl增删改操作快速
epoll不需要遍历就能获取就绪fd,直接返回就绪链表即可
linux2.6 之后使用了mmap技术,数据不在需要从内核复制到用户空间,零拷贝
关于epoll的IO模型是同步异步的疑问
概念定义
同步I/O操作:导致请求进程阻塞,直到I/O操作完成
异步I/O操作:不导致请求进程阻塞,异步只用处理I/O操作完成后的通知,并不主动读写数据,由系统内核完成数据的读写
阻塞,非阻塞:进程/线程要访问的数据是否就绪,进程/线程是否需要等待
异步IO的概念是要求无阻塞I/O调用。前面有介绍到I/O操作分两阶段:R1等待数据准备好。R2从内核到进程拷贝数据。虽然epoll在2.6内核之后采用mmap机制,使得其在R2阶段不需要复制,但是它在R1还是阻塞的。因此归类到同步IO
Reactor模型 Reactor的中心思想是将所有要处理的I/O事件注册到一个中心I/O多路复用器上,同时主线程/进程阻塞在多路复用器上;一旦有I/O事件到来或是准备就绪,多路复用器返回,并将事先注册的相应I/O事件分发到对应的处理器中
相关概念介绍:
事件:就是状态;比如:读就绪事件指的是我们可以从内核读取数据的状态
事件分离器:一般会把事件的等待发生交给epoll、select;而事件的到来是随机,异步的,所以需要循环调用epoll,在框架里对应封装起来的模块就是事件分离器(简单理解为对epoll封装)
事件处理器:事件发生后需要进程或线程去处理,这个处理者就是事件处理器,一般和事件分离器是不同的线程
Reactor的一般流程
1)应用程序在事件分离器注册读写就绪事件和读写就绪事件处理器
2)事件分离器等待读写就绪事件发生
3)读写就绪事件发生,激活事件分离器,分离器调用读写就绪事件处理器
4)事件处理器先从内核把数据读取到用户空间,然后再处理数据
单线程 + Reactor
多线程 + Reactor
多线程 + 主从Reactor
Proactor模型的一般流程
1)应用程序在事件分离器注册读完成事件和读完成事件处理器,并向系统发出异步读请求
2)事件分离器等待读事件的完成
3)在分离器等待过程中,系统利用并行的内核线程执行实际的读操作,并将数据复制进程缓冲区,最后通知事件分离器读完成到来
4)事件分离器监听到读完成事件,激活读完成事件的处理器
5)读完成事件处理器直接处理用户进程缓冲区中的数据
Proactor和Reactor的区别
Proactor是基于异步I/O的概念,而Reactor一般则是基于多路复用I/O的概念
Proactor不需要把数据从内核复制到用户空间,这步由系统完成
END
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