当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?
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作者：hncg
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什么是高并发?
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
那么我们在谈论高并发的时候，究竟在谈些什么东西呢？
高并发究竟是什么?
这里先给出结论：
高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数；
高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
举个例子，如果我们开发了一个叫做MD5穷举的应用，每个请求都会携带一个md5加密字符串，最终系统穷举出所有的结果，并返回原始字符串。这个时候我们的应用场景或者说应用业务是属于CPU密集型而不是IO密集型。
这个时候CPU一直在做有效计算，甚至可以把CPU利用率跑满，这时我们谈论高并发并没有任何意义。(当然，我们可以通过加机器也就是加CPU来提高并发能力,这个是一个正常猿都知道废话方案，谈论加机器没有什么意义，没有任何高并发是加机器解决不了，如果有，那说明你加的机器还不够多!)
对于大多数互联网应用来说,CPU不是也不应该是系统的瓶颈，系统的大部分时间的状况都是CPU在等I/O (硬盘/内存/网络) 的读/写操作完成。
这个时候就可能有人会说，我看系统监控的时候，内存和网络都很正常，但是CPU利用率却跑满了这是为什么？
这是一个好问题,后文我会给出实际的例子，再次强调上文说的 有效压榨 这4个字,这4个字会围绕本文的全部内容！
控制变量法
万事万物都是互相联系的，当我们在谈论高并发的时候，系统的每个环节应该都是需要与之相匹配的。我们先来回顾一下一个经典C/S的HTTP请求流程。
如图中的序号所示:
我们会经过DNS服务器的解析，请求到达负载均衡集群
负载均衡服务器会根据配置的规则，想请求分摊到服务层。服务层也是我们的业务核心层，这里可能也会有一些PRC、MQ的一些调用等等
再经过缓存层
最后持久化数据
返回数据给客户端
要达到高并发，我们需要 负载均衡、服务层、缓存层、持久层 都是高可用、高性能的，甚至在第5步，我们也可以通过 压缩静态文件、HTTP2推送静态文件、CDN来做优化，这里的每一层我们都可以写几本书来谈优化。
本文主要讨论服务层这一块，即图红线圈出来的那部分。不再考虑讲述数据库、缓存相关的影响。
高中的知识告诉我们，这个叫 控制变量法。
再谈并发
网络编程模型的演变历史
并发问题一直是服务端编程中的重点和难点问题，为了优系统的并发量，从最初的Fork进程开始，到进程池/线程池，再到epoll事件驱动(Nginx、node.js反人类回调),再到协程。
从上中可以很明显的看出，整个演变的过程，就是对CPU有效性能压榨的过程。
什么?不明显?
那我们再谈谈上下文切换
在谈论上下文切换之前，我们再明确两个名词的概念。
并行：两个事件同一时刻完成。
并发：两个事件在同一时间段内交替发生,从宏观上看，两个事件都发生了。
线程是操作系统调度的最小单位，进程是资源分配的最小单位。由于CPU是串行的,因此对于单核CPU来说，同一时刻一定是只有一个线程在占用CPU资源的。因此，Linux作为一个多任务(进程)系统，会频繁的发生进程/线程切换。
在每个任务运行前，CPU都需要知道从哪里加载，从哪里运行，这些信息保存在CPU寄存器和操作系统的程序计数器里面，这两样东西就叫做 CPU上下文。
进程是由内核来管理和调度的，进程的切换只能发生在内核态，因此 虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源，以及内核堆栈、寄存器等内核空间的状态,就叫做 进程上下文。
前面说过,线程是操作系统调度的最小单位。同时线程会共享父进程的虚拟内存和全局变量等资源，因此 父进程的资源加上线上自己的私有数据就叫做线程的上下文。
对于线程的上下文切换来说，如果是同一进程的线程，因为有资源共享，所以会比多进程间的切换消耗更少的资源。
现在就更容易解释了，进程和线程的切换，会产生CPU上下文切换和进程/线程上下文的切换。而这些上下文切换，都是会消耗额外的CPU的资源的。
进一步谈谈协程的上下文切换
那么协程就不需要上下文切换了吗？需要，但是不会产生 CPU上下文切换和进程/线程上下文的切换,因为这些切换都是在同一个线程中，即用户态中的切换，你甚至可以简单的理解为，协程上下文之间的切换，就是移动了一下你程序里面的指针，CPU资源依旧属于当前线程。
需要深刻理解的，可以再深入看看Go的GMP模型。
最终的效果就是协程进一步压榨了CPU的有效利用率。
回到开始的那个问题
这个时候就可能有人会说，我看系统监控的时候，内存和网络都很正常，但是CPU利用率却跑满了这是为什么？
注意本篇文章在谈到CPU利用率的时候，一定会加上有效两字作为定语，CPU利用率跑满，很多时候其实是做了很多低效的计算。
以"世界上最好的语言"为例，典型PHP-FPM的CGI模式，每一个HTTP请求:
都会读取框架的数百个php文件，
都会重新建立/释放一遍MYSQL/REIDS/MQ连接，
都会重新动态解释编译执行PHP文件，
都会在不同的php-fpm进程直接不停的切换切换再切换。
php的这种CGI运行模式，根本上就决定了它在高并发上的灾难性表现。
找到问题，往往比解决问题更难。当我们理解了当我们在谈论高并发究竟在谈什么 之后，我们会发现高并发和高性能并不是编程语言限制了你，限制你的只是你的思想。
找到问题，解决问题！当我们能有效压榨CPU性能之后，能达到什么样的效果?
下面我们看看 php+swoole的HTTP服务 与 Java高性能的异步框架netty的HTTP服务之间的性能差异对比。
性能对比前的准备
swoole是什么
Swoole是一个为PHP用C和C++编写的基于事件的高性能异步&协程并行网络通信引擎
Netty是什么
Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
单机能够达到的最大HTTP连接数是多少？
回忆一下计算机网络的相关知识，HTTP协议是应用层协议，在传输层，每个TCP连接建立之前都会进行三次握手。
每个TCP连接由 本地ip，本地端口，远端ip，远端端口，四个属性标识。
TCP协议报文头如下(图片来自维基百科)：
本地端口由16位组成,因此本地端口的最多数量为 2^16 = 65535个。
远端端口由16位组成,因此远端端口的最多数量为 2^16 = 65535个。
同时，在linux底层的网络编程模型中，每个TCP连接，操作系统都会维护一个File descriptor(fd)文件来与之对应，而fd的数量限制，可以由ulimt -n 命令查看和修改，测试之前我们可以执行命令: ulimit -n 65536修改这个限制为65535。
因此，在不考虑硬件资源限制的情况下，
本地的最大HTTP连接数为：本地最大端口数65535 * 本地ip数1 = 65535 个。
远端的最大HTTP连接数为：远端最大端口数65535 * 远端(客户端)ip数+∞ = 无限制~~ 。
PS: 实际上操作系统会有一些保留端口占用,因此本地的连接数实际也是达不到理论值的。
性能对比
测试资源
各一台docker容器,1G内存+2核CPU，如图所示：
docker-compose编排如下：
# java8
version: "2.2"
services:
java8:
container_name: "java8"
hostname: "java8"
image: "java:8"
volumes:
- /home/cg/MyApp:/MyApp
ports:
- "5555:8080"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
working_dir: /MyApp
cpus: 2
cpuset: 0,1
mem_limit: 1024m
memswap_limit: 1024m
mem_reservation: 1024m
tty: true
# php7-sw
version: "2.2"
services:
php7-sw:
container_name: "php7-sw"
hostname: "php7-sw"
image: "mileschou/swoole:7.1"
volumes:
- /home/cg/MyApp:/MyApp
ports:
- "5551:8080"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
working_dir: /MyApp
cpus: 2
cpuset: 0,1
mem_limit: 1024m
memswap_limit: 1024m
mem_reservation: 1024m
tty: true
php代码
<?php
use Swoole\Server;
use Swoole\Http\Response;
$http = new swoole_http_server("0.0.0.0", 8080);
$http->set([
'worker_num' => 2
]);
$http->on("request", function ($request, Response $response) {
//go(function () use ($response) {
// Swoole\Coroutine::sleep(0.01);
$response->end('Hello World');
//});
});
$http->on("start", function (Server $server) {
go(function () use ($server) {
echo "server listen on 0.0.0.0:8080 \n";
});
});
$http->start();
Java关键代码
源代码来自, https://github.com/netty/netty
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Configure SSL.
final SslContext sslCtx;
if (SSL) {
SelfSignedCertificate ssc = new SelfSignedCertificate();
sslCtx = SslContextBuilder.forServer(ssc.certificate(), ssc.privateKey()).build();
} else {
sslCtx = null;
}
// Configure the server.
EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(2);
EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
try {
ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
b.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 1024);
b.group(bossGroup, workerGroup)
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.handler(new LoggingHandler(LogLevel.INFO))
.childHandler(new HttpHelloWorldServerInitializer(sslCtx));
Channel ch = b.bind(PORT).sync().channel();
System.err.println("Open your web browser and navigate to " +
(SSL? "https" : "http") + "://127.0.0.1:" + PORT + '/');
ch.closeFuture().sync();
} finally {
bossGroup.shutdownGracefully();
workerGroup.shutdownGracefully();
}
}
因为我只给了两个核心的CPU资源，所以两个服务均只开启连个work进程即可。
5551端口表示PHP服务。
5555端口表示Java服务。
压测工具结果对比：ApacheBench (ab)
ab命令: docker run --rm jordi/ab -k -c 1000 -n 1000000 http://10.234.3.32:5555/
在并发1000进行100万次Http请求的基准测试中。
Java + netty 压测结果：
PHP + swoole 压测结果：
ps: 上图选择的是三次压测下的最佳结果。
总的来说，性能差异并不大，PHP+swoole的服务甚至比Java+netty的服务还要稍微好一点，特别是在内存占用方面，java用了600MB,php只用了30MB。
这能说明什么呢？
没有IO阻塞操作,不会发生协程切换。
这个仅仅只能说明 多线程+epoll的模式下,有效的压榨CPU性能，你甚至用PHP都能写出高并发和高性能的服务。
性能对比——见证奇迹的时刻
上面代码其实并没有展现出协程的优秀性能，因为整个请求没有阻塞操作，但往往我们的应用会伴随着例如 文档读取、DB连接/查询 等各种阻塞操作，下面我们看看加上阻塞操作后，压测结果如何。
Java和PHP代码中，我都分别加上 sleep(0.01) //秒的代码，模拟0.01秒的系统调用阻塞。代码就不再重复贴上来了。
带IO阻塞操作的 Java + netty 压测结果：
大概10分钟才能跑完所有压测。。。
带IO阻塞操作的 PHP + swoole 压测结果：
从结果中可以看出,基于协程的php+ swoole服务比 Java + netty服务的QPS高了6倍。
当然，这两个测试代码都是官方demo中的源代码，肯定还有很多可以优化的配置，优化之后，结果肯定也会好很多。
可以再思考下，为什么官方默认线程/进程数量不设置的更多一点呢？
进程/线程数量可不是越多越好哦，前面我们已经讨论过了，在进程/线程切换的时候，会产生额外的CPU资源花销，特别是在用户态和内核态之间切换的时候！
对于这些压测结果来说，我并不是针对Java,我是指 只要明白了高并发的核心是什么,找到这个目标，无论用什么编程语言，只要针对CPU利用率做有效的优化(连接池、守护进程、多线程、协程、select轮询、epoll事件驱动)，你也能搭建出一个高并发和高性能的系统。
所以,你现在明白了，当我们在谈论高性能的时候，究竟在谈什么了吗？
思路永远比结果重要！
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