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NGINX引入线程池 性能提升9倍(一)
2017-10-13 10:40:50 】 浏览:10220
Tags:NGINX 引入 线程 性能 提升

1. 引言

正如我们所知,NGINX采用了异步、事件驱动的方法来处理连接。这种处理方式无需(像使用传统架构的服务器一样)为每个请求创建额外的专用进程或者线程,而是在一个工作进程中处理多个连接和请求。为此,NGINX工作在非阻塞的socket模式下,并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法。

因为满负载进程的数量很少(通常每核CPU只有一个)而且恒定,所以任务切换只消耗很少的内存,而且不会浪费CPU周期。通过NGINX本身的实例,这种方法的优点已经为众人所知。NGINX可以非常好地处理百万级规模的并发请求。

 

每个进程都消耗额外的内存,而且每次进程间的切换都会消耗CPU周期并丢弃CPU高速缓存中的数据。

但是,异步、事件驱动方法仍然存在问题。或者,我喜欢将这一问题称为“敌兵”,这个敌兵的名字叫阻塞(blocking)。不幸的是,很多第三方模块使用了阻塞调用,然而用户(有时甚至是模块的开发者)并不知道阻塞的缺点。阻塞操作可以毁掉NGINX的性能,我们必须不惜一切代价避免使用阻塞。

即使在当前官方的NGINX代码中,依然无法在全部场景中避免使用阻塞,NGINX1.7.11中实现的线程池机制解决了这个问题。我们将在后面讲述这个线程池是什么以及该如何使用。现在,让我们先和我们的“敌兵”进行一次面对面的碰撞。

2. 问题

首先,为了更好地理解这一问题,我们用几句话说明下NGINX是如何工作的。

通常情况下,NGINX是一个事件处理器,即一个接收来自内核的所有连接事件的信息,然后向操作系统发出做什么指令的控制器。实际上,NGINX干了编排操作系统的全部脏活累活,而操作系统做的是读取和发送字节这样的日常工作。所以,对于NGINX来说,快速和及时的响应是非常重要的。

工作进程监听并处理来自内核的事件

事件可以是超时、socket读写就绪的通知,或者发生错误的通知。NGINX接收大量的事件,然后一个接一个地处理它们,并执行必要的操作。因此,所有的处理过程是通过一个线程中的队列,在一个简单循环中完成的。NGINX从队列中取出一个事件并对其做出响应,比如读写socket。在多数情况下,这种方式是非常快的(也许只需要几个CPU周期,将一些数据复制到内存中),NGINX可以在一瞬间处理掉队列中的所有事件。

所有处理过程是在一个简单的循环中,由一个线程完成

但是,如果NGINX要处理的操作是一些又长又重的操作,又会发生什么呢?整个事件处理循环将会卡住,等待这个操作执行完毕。

因此,所谓“阻塞操作”是指任何导致事件处理循环显著停止一段时间的操作。操作可以由于各种原因成为阻塞操作。例如,NGINX可能因长时间、CPU密集型处理,或者可能等待访问某个资源(比如硬盘,或者一个互斥体,亦或要从处于同步方式的数据库获得相应的库函数调用等)而繁忙。关键是在处理这样的操作期间,工作进程无法做其他事情或者处理其他事件,即使有更多的可用系统资源可以被队列中的一些事件所利用。

我们来打个比方,一个商店的营业员要接待他面前排起的一长队顾客。队伍中的第一位顾客想要的某件商品不在店里而在仓库中。这位营业员跑去仓库把东西拿来。现在整个队伍必须为这样的配货方式等待数个小时,队伍中的每个人都很不爽。你可以想见人们的反应吧?队伍中每个人的等待时间都要增加这些时间,除非他们要买的东西就在店里。

队伍中的每个人不得不等待第一个人的购买

在NGINX中会发生几乎同样的情况,比如当读取一个文件的时候,如果该文件没有缓存在内存中,就要从磁盘上读取。从磁盘(特别是旋转式的磁盘)读取是很慢的,而当队列中等待的其他请求可能不需要访问磁盘时,它们也得被迫等待。导致的结果是,延迟增加并且系统资源没有得到充分利用。

一个阻塞操作足以显著地延缓所有接下来的操作

一些操作系统为读写文件提供了异步接口,NGINX可以使用这样的接口(见AIO指令)。FreeBSD就是个很好的例子。不幸的是,我们不能在Linux上得到相同的福利。虽然Linux为读取文件提供了一种异步接口,但是存在明显的缺点。其中之一是要求文件访问和缓冲要对齐,但NGINX很好地处理了这个问题。但是,另一个缺点更糟糕。异步接口要求文件描述符中要设置O_DIRECT标记,就是说任何对文件的访问都将绕过内存中的缓存,这增加了磁盘的负载。在很多场景中,这都绝对不是最佳选择。

为了有针对性地解决这一问题,在NGINX 1.7.11中引入了线程池。默认情况下,NGINX+还没有包含线程池,但是如果你想试试的话,可以联系销售人员,NGINX+ R6是一个已经启用了线程池的构建版本。

现在,让我们走进线程池,看看它是什么以及如何工作的。

3. 线程池

让我们回到那个可怜的,要从大老远的仓库去配货的售货员那儿。这回,他已经变聪明了(或者也许是在一群愤怒的顾客教训了一番之后,他才变得聪明的?),雇用了一个配货服务团队。现在,当任何人要买的东西在大老远的仓库时,他不再亲自去仓库了,只需要将订单丢给配货服务,他们将处理订单,同时,我们的售货员依然可以继续为其他顾客服务。因此,只有那些要买仓库里东西的顾客需要等待配货,其他顾客可以得到即时服务。

传递订单给配货服务不会阻塞队伍

对NGINX而言,线程池执行的就是配货服务的功能。它由一个任务队列和一组处理这个队列的线程组成。
当工作进程需要执行一个潜在的长操作时,工作进程不再自己执行这个操作,而是将任务放到线程池队列中,任何空闲的线程都可以从队列中获取并执行这个任务。

工作进程将阻塞操作卸给线程池

那么,这就像我们有了另外一个队列。是这样的,但是在这个场景中,队列受限于特殊的资源。磁盘的读取速度不能比磁盘产生数据的速度快。不管怎么说,至少现在磁盘不再延误其他事件,只有访问文件的请求需要等待。

“从磁盘读取”这个操作通常是阻塞操作最常见的示例,但是实际上,NGINX中实现的线程池可用于处理任何不适合在主循环中执行的任务。

目前,卸载到线程池中执行的两个基本操作是大多数操作系统中的read()系统调用和Linux中的sendfile()。接下来,我们将对线程池进行测试(test)和基准测试(benchmark),在未来的版本中,如果有明显的优势,我们可能会卸载其他操作到线程池中。

4. 基准测试

现在让我们从理论过度到实践。我们将进行一次模拟基准测试(synthetic benchmark),模拟在阻塞操作和非阻塞操作的最差混合条件下,使用线程池的效果。

另外,我们需要一个内存肯定放不下的数据集。在一台48GB内存的机器上,我们已经产生了每文件大小为4MB的随机数据,总共256GB,然后配置NGINX,版本为1.9.0。

配置很简单:

worker_processes 16;

events {
    accept_mutex off;
}

http {
    include mime.types;
    default_type application/octet-stream;

    access_log off;
    sendfile on;
    sendfile_max_chunk 512k;

    server {
        listen 800  
		
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