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高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路 概述
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高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路 概述
在接下来的10年里因为IPv6协议下每个服务器的潜在连接数都是数以百万级的单机服务器处理数百万的并发连接甚至千万并非不可能但我们需要重新审视目前主流OS针对网络编程这一块的具体技术实现
实现C10M单机千万级并发连接处理能力确实是一个挑战但在过去的几年中有人采用一些创新的方法来应对这一挑战。其中Errata Security的CEO Robert Graham在Shmoocon 2013大会上的演讲可能提供了一些有趣的见解。 C10M Defending The Internet At Scale
在这个演讲中Robert Graham可能讨论了一些采用非传统方法来实现高并发连接处理的思路。这些方法可能包括 用户态网络栈将网络栈移至用户态以便更灵活地处理连接和网络数据。这种方法可以减少内核级别的开销并提高性能。 事件驱动架构采用事件驱动编程模型以便在有事件发生时立即响应而不是传统的轮询方式。这可以减少不必要的CPU消耗。 集群和分布式架构将服务器架构设计成集群或分布式系统以分担负载同时提高容错性。 内存映射文件使用内存映射文件来加速数据读写操作从而提高I/O性能。 高性能编程语言采用高性能编程语言如Rust或Go以减少内存和性能开销。
Robert Graham的结论是OS的内核不是解决C10M问题的办法恰恰相反OS的内核正是导致C10M问题的关键所在.
Robert Graham的观点强调了操作系统内核不是解决C10M问题的最佳方式反而它可能是导致C10M问题的关键。他提出一种创新的思考方式主张将部分繁重的任务从操作系统内核转移到应用程序以实现更高级别的并发连接处理能力。
他的观点总结如下 不要让操作系统内核执行所有繁重的任务应用程序可以高效地处理数据包、内存管理、处理器调度等任务而将操作系统内核的角色限制为控制层。这样操作系统主要负责控制而不负担数据处理的任务。 设计系统以面向数据层为导向系统应能够在200个时钟周期内处理数据包并在14万个时钟周期内处理应用程序逻辑。通过最大限度地减少代码和缓存失效可以实现高效的性能。 专业化可扩展性C10M问题需要专业化的解决方法不能简单地依赖操作系统来解决性能问题。开发人员需要自己主动处理性能问题而不是将其外包给操作系统。
总之Robert Graham的观点强调了在面对C10M问题时需要采取一种更加自主和专业化的方法将操作系统内核的角色限制为控制将数据处理任务留给应用程序以实现更高级别的并发连接处理能力。这种方法可能需要深入研究和专业知识但它代表了一种创新的思考方式旨在解决高性能网络编程的挑战。
这些方法可能需要深入研究和技术专长但它们代表了一种不同于传统方式的思考方式旨在实现更高级别的并发连接处理能力。随着技术的不断发展和创新我们可能会看到更多的解决方案出现使C10M成为可能。 回顾C10K
在解决C10K问题时传统的网络编程模型如Apache存在一些明显的限制这些限制影响了服务器的性能和可扩展性。以下是Apache及其问题的一些方面以及相关的解决方法 性能与可扩展性的区别性能和可扩展性并不是相同的概念。性能是指服务器在处理连接时的吞吐量和响应时间而可扩展性是指服务器能够同时处理多少并发连接。对于传统的Apache服务器性能和可扩展性之间存在明显的差距。 短期连接和性能Apache在处理持续几秒的短期连接如快速事务时性能下降明显。当每秒处理1000个事务时只能维持约1000个并发连接。如果事务延长到10秒要维持每秒1000个事务必须打开1万个并发连接。在这种情况下即使没有DoS攻击Apache的性能也会急剧下降大量下载操作可能导致Apache崩溃。 提高处理规模的问题即使通过硬件升级和处理器速度提高性能Apache仍然无法处理更多的并发连接。这是因为Apache创建一个CGI进程然后关闭这个过程并没有扩展。内核使用的O(N^2)算法使服务器难以处理数以万计的并发连接。
解决这些问题的方法可能包括 采用事件驱动服务器模型如Nginx和Node.js代替传统的线程服务器。这些服务器能够更高效地处理大量并发连接因为它们采用异步非阻塞I/O模型而不是为每个连接创建线程或进程。 优化服务器内核以提高性能和可扩展性例如通过使用更高级的数据结构和算法来改善内核的连接管理。 考虑使用缓存、负载均衡和分布式系统来处理大规模并发连接以提高服务器的性能和可扩展性。
总之传统的网络编程模型如Apache在面对大规模并发连接时存在明显的性能和可扩展性限制而采用事件驱动服务器模型和优化内核等方法可以改善这些问题。这些方法可以帮助服务器更好地应对C10K问题并提高性能和规模。
解决并发性能问题的根本方法在于改进操作系统内核以便在常数时间内查找连接减少线程切换时间与线程数量的相关性。这主要涉及两个基本问题 连接数与线程数/进程数之间的关系在传统的操作系统内核中当数据包到达时内核需要遍历所有进程以确定由哪个进程来处理这个数据包。这导致了连接数与线程数/进程数之间的关系增加连接数会增加处理数据包的开销。 连接数与选择数/轮询次数单线程之间的关系在单线程轮询模型中每个数据包需要遍历列表上的所有socket这会导致连接数与轮询次数之间的关系。
解决这些问题的方法包括
改进操作系统内核以便在常数时间内查找连接减少连接查找的开销。使用可扩展的系统调用如epoll()/IOCompletionPort以在常数时间内执行socket查询而不是使用传统的轮询方式。采用异步编程模式以便服务器能够更高效地处理大规模并发连接。这包括采用事件驱动编程模型如Nginx和Node.js以处理连接的事件而不是为每个连接创建线程或进程。
迁移到Nginx和Node类型的服务器时即使在较低配置的服务器上增加连接数性能也不会急剧下降因为这些服务器采用了异步编程模式并且改进了操作系统内核以提高连接查找的效率。因此在处理C10K连接时性能不再受线程数量的限制而是取决于操作系统内核和服务器的实际处理能力。这也是过去解决C10K问题的常见方法。 实现C10M的挑战
实现1千万的并发连接挑战意味着需要应对以下方面的要求和挑战 1千万的并发连接数服务器需要能够同时处理1千万个活跃连接这意味着需要非常高的连接管理和处理能力。 100万个连接/秒服务器需要每秒处理100万个连接请求而每个连接通常会持续约10秒这要求服务器具备出色的连接建立和管理速度。 10GB/秒的连接服务器需要具备10GB/秒的连接带宽以支持快速连接到互联网这需要高性能的网络设备和带宽管理。 1千万个数据包/秒估计服务器需要每秒处理1千万个数据包这要求服务器具备强大的数据包处理和传输能力以及高效的网络栈。 10微秒的延迟服务器需要具备非常低的延迟以快速响应连接请求和数据包传输但随着连接数量的增加延迟可能会增加需要有效的延迟管理。 10微秒的抖动服务器需要保持延迟的稳定性以限制最大延迟避免不稳定的延迟对性能产生负面影响。 并发10核技术服务器软件需要支持更多核的服务器通常情况下软件能够轻松扩展到四核但为了支持更多核的服务器可能需要重新设计和重写软件以充分利用多核处理器。
这些要求和挑战需要在硬件、操作系统、网络设备和服务器软件层面进行深入的优化和改进以实现10M的并发连接。这是一个复杂而高度技术性的挑战通常需要专业知识和资源以满足如此高的性能和可扩展性要求。 实现C10M1千万的并发连接挑战确实主要在软件层面而不是硬件层面。以下是一些主要原因和解决思路 初始设计目标Unix操作系统最初的设计目标是作为电话网络的控制系统而不是作为服务器操作系统。因此Unix内核和操作系统的设计主要关注用户和任务的控制而没有专门考虑高性能数据处理。这导致了在处理大规模并发连接时性能瓶颈。 多核处理器现代处理器通常具有多个核心而传统的操作系统代码使用多线程或多任务来提高性能。然而如何有效利用多核处理器来提高性能和可扩展性是一个关键问题。 内存访问速度和缓存内存访问速度相对较慢而CPU内部缓存的容量有限。在处理大规模并发连接时需要在有限的时间内完成数据包处理因此需要考虑内存访问速度和缓存的优化。
解决思路包括 数据包直接传递到业务逻辑避免数据包经过复杂的Linux内核协议栈将数据包直接传递给应用层的业务逻辑进行处理减少性能下降和内存占用。 多线程的核间绑定将不同线程绑定到不同的处理核心最大化核心CACHE利用实现无锁设计避免进程切换消耗。 内存优化预留业务所需内存脱离Linux内核的管理并采用更大的内存分页减少地址转换等性能消耗。
这些措施有助于提高操作系统和服务器软件的性能以满足C10M级别的并发连接要求。这表明在处理大规模并发连接时软件的设计和优化是至关重要的硬件性能也需要充分发挥但不是性能瓶颈所在。 思路总结
解决C10M问题需要综合考虑多个方面以下是一些关键思路的总结 网卡问题网卡的内核工作效率可能不高需要通过自己的驱动程序和管理来提高网卡性能远离操作系统的干预。 CPU问题传统的内核方法无法有效协调大规模的并发连接需要采用不同的方法。一种解决方案是Linux管理前两个CPU核心而应用程序管理其余的CPU核心以避免资源争用和提高性能。 内存问题内存管理需要特别关注以实现高效的数据处理。在系统启动时分配大部分内存给应用程序管理的大内存页以减少内存访问的性能消耗。 控制层与数据层分离一种解决思路是将控制层交给操作系统如Linux而应用程序负责数据层的管理。这意味着应用程序与内核之间几乎没有交互没有线程调度、系统调用或中断。这样的分离可以提高性能和可扩展性。
总的来说解决C10M问题需要综合考虑硬件和软件方面的优化措施以实现高性能和高并发的连接处理。这也要求在熟悉的编程和开发环境中进行定制硬件和软件的开发以满足C10M级别的性能要求。
