当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么

什么是高并发?

按照现在现在 google 搜索出来的结果，大部分人给出的定义都大同小异。

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，最终系统返回穷举出所有的结果，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:
1 我们会经过 DNS 服务器的解析，请求到达负载均衡集群
2 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
3 再经过缓存层
4 最后持久化数据
5 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、CND 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 epool 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，Htpp 协议是应用层协议，在传输层，每个 HTTP 请求都会进行三次握手，并建立一个 TCP 连接。
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：65535 * 本地 ip 数 = 65535 个。
远端的最大 HTTP 连接数为：65535 * 远端 ip 数 = 无限制~~。

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 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) {$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 +epool 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、epool 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！