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Linux(服务器编程):百万并发服务器系统参数调优( 八 )


原因分析

  • 在第2次测试中 ， 我们让服务端监听在5个端口上 ， 这次错误的原因可能是因为所有分配端口可用的地址都用完了
解决方案
  • 调整服务端reactor.c程序的LISTEN_PORT_COUNT宏 ， 使其监听在更多的端口上 ， 这样就可以承载更多的客户端 。 例如 ， 此处我们将LISTEN_PORT_COUNT宏调整为50
#define LISTEN_PORT_COUNT 50
  • 相应的 ， 客户端mul_port_client_epoll.c中的MAX_PORT也要调整为50 ， 因为要连接50种服务端
#define MAX_PORT 50
  • 修改完成之后进行下面第5次测试
七、第5次测试测试如下
  • 左侧运行服务端程序reactor（111.229.177.161:8888） ， 右侧运行两个客户端程序mul_port_client_epoll去连接服务器
  • 效果如下：
    • 左侧服务端持续接收客户端的连接
    • 右侧两个客户端向服务端发起连接 ， 每个客户端都连接二十多万的时候程序阻塞（加起来就是五十多万）
    • 左侧服务端接收到五十多万客户端的时候就阻塞了

Linux(服务器编程):百万并发服务器系统参数调优文章插图
原因分析
  • 在第1次测试的时候 ， 我们将服务端程序reactor.c中的MAX_EPOLL_EVENTS设置为1024*512=524288个 ， 此处可以看到刚好服务端在接收到五十多万客户端的时候阻塞 。 因此分析应该是MAX_EPOLL_EVENTS宏达到上限 ， 也就是epoll_wait()处理的事件数组达到上限
解决方案
  • 增加reactor.c中的MAX_EPOLL_EVENTS ， 使其可以处理的epoll事件数组变多 ， 例如修改为1024*1024=1048576个
  • 因为第1次测试的时候 ， 我们的MAX_EPOLL_EVENTS设置不能过大 ， 如果过大程序运行时会显示内存不足 ， 现在想到一个办法 ， 那就是使用posix_memalign()函数来创建epoll的事件数组 ， posix_memalign()函数是专门用来分配大内存的
  • 修改完成之后下面进行第6次测试
八、第6次测试
  • 下面我们不再测试了 ， 也不再寻找客户端或服务端的错误 ， 而是来分析一下如何使客户端更多的去连接服务端
  • 在前面的测试中 ， 我们的几台机器都是在局域网内的 ， 每连接1000个客户端约耗时3秒 。 如果是在局域网之外 ， 那么耗时更长
一种加快连接的思路
  • 服务是调用accept()函数来接收客户端的连接的 ， 因此如果想要加快客户端的连接 ， 那么可以在accept()函数上下手
  • 提供的思路有：
    • 1.多个accept()放在一个线程中
    • 2.多个accept()分配在不同的线程
    • 3.多个accept()分配在不同的进程（Nginx为多进程服务器 ， 它就是这样做的 ， 每个进程都有自己独立的资源）
  • 为什么多进程比多线程好：
    • 1.多进程不需要加锁
    • 2.多进程可以承载比多线程更多的fd ， 因为每个进程都有自己一份独立的资源
九、总结附加【Linux(服务器编程):百万并发服务器系统参数调优】用户态协议栈设计
  • 在服务器承载百万客户端的时候 ， 这时候会有大量的数据在进行交互 。 对于默认的应用程序来说 ， 其数据的传输都要经过协议栈缓冲区 ， 如下图所示：
    • 客户端发送数据到服务端时 ， 数据先达到网卡 ， 然后将数据拷贝到协议栈中 ， 最后再把数据从协议栈中拷贝到服务端程序中
    • 服务端回送数据时是相反的顺序 ， 先把数据从服务端程序拷贝到协议栈 ， 然后再把数据拷贝到网卡发送给客户端

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