# 08 | 事件驱动：C10M是如何实现的？

    你好，我是陶辉。

上一讲介绍了广播与组播这种一对多通讯方式，从这一讲开始，我们回到主流的一对一通讯方式。

早些年我们谈到高并发，总是会提到C10K，这是指服务器同时处理1万个TCP连接。随着服务器性能的提升，近来我们更希望单台服务器的并发能力可以达到C10M，也就是同时可以处理1千万个TCP连接。从C10K到C10M，实现技术并没有本质变化，都是用事件驱动和异步开发实现的。[\[第5讲\]](https://time.geekbang.org/column/article/233629) 介绍过的协程，也是依赖这二者实现高并发的。

做过异步开发的同学都知道，处理基于TCP的应用层协议时，一个请求的处理代码必须被拆分到多个回调函数中，由异步框架在相应的事件生成时调用它们。这就是事件驱动方式，它通过减少上下文切换次数，实现了C10M级别的高并发。

不过，做应用开发的同学往往不清楚什么叫做“事件”，不了解处理HTTP请求的回调函数与事件间的关系。这样，在高并发下，当多个HTTP请求争抢执行时，涉及资源分配、释放等重要工作的回调函数，就可能在错误的时间被调用，进而引发一系列问题。比如，不同的回调函数对应不同的事件，如果某个函数执行时间过长，就会影响其他请求，可能导致大量请求出现超时而处理失败。

这一讲我们就来介绍一下，事件是怎样产生的？它是如何驱动请求执行的？多路复用技术是怎样协助实现异步开发的？理解了这些，你也就明白了这种事件驱动的解决方案，知道了怎么样实现C10M。

## 事件是怎么产生的？

要了解“事件驱动”的运作机制，首先就要搞清楚到底什么是事件。这就需要你对网络原理有深入的理解了。

简单来说，从网络中接收到一个报文，就可能产生一个事件。如上一讲介绍过的UDP请求就是最简单的例子，一个UDP请求通常仅由一个网络报文组成，所以，当收到一个UDP报文，就意味着收到一个请求，它会生成一个事件，进而触发回调函数执行。

不过，常见的HTTP等协议都是基于TCP实现的。由于TCP是一种面向字节流的协议，HTTP请求的大小并不受限制，当一个HTTP请求的大小超过TCP报文的最大长度时，请求会被拆分到多个报文中运输，在接收端的缓冲区中重组、排序。因此，并不是每个到达的TCP报文都能生成事件的。

如果不理解事件和TCP报文的关系，就没法准确地掌握处理HTTP请求的函数何时被调用。当然，作为应用开发工程师，我们无须在意实现细节，只要了解TCP连接建立、关闭，以及消息的发送和接收这四个场景中，报文与事件间的关系就可以了。

事件并没有你想象中那么复杂，它只有两种类型：读事件与写事件，其中，读事件表示有到达的消息需要处理，而写事件表示可以发送消息（TCP连接的写缓冲区中有可用空间）。我们先从三次握手建立连接说起，这一过程会产生一读、一写两个事件。

由于TCP允许双向传输，所以**建立连接时，会依次在连接的两个方向上建立通道。**主动发起连接的一方叫做客户端，被动监听端口等待连接的一方叫做服务器。

客户端首先发送SYN报文给服务器，而服务器收到后回复ACK和SYN（这里我们只需要知道产生事件的过程即可，下一讲会详细介绍这两个报文的含义），**当它们到达客户端时，双向连接中由客户端到服务器的通道就建立好了，此时客户端就已经可以发送请求了，因此客户端会产生写事件。**接着，**客户端发送ACK报文，到达服务器后，服务器上会产生读事件**，因为进程原本在监听80等端口，此时有新连接建立成功，应当调用accept函数读取这个连接，所以这是一个读事件。

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在建立好的TCP连接上收发消息时，读事件对应着接收到对方的消息，这很好理解。写事件则稍微复杂些，我们举个例子加以说明。假设要发送一个2MB的请求，**当调用write函数发送时，会先把内存中的数据拷贝到写缓冲区中后，再发送到网卡上。**

为何要多此一举呢？这是因为在对方没有明确表示收到前，TCP会通过定时器重发写缓冲区中的数据，保证消息能够到达对方。写缓冲区是有大小限制的，我在\[第10讲\]中会详细介绍。这里假设写缓冲区只有1MB，所以调用write发送2MB数据时，write函数的返回值只有1MB，表示写缓冲区已用尽。当收到对方发来的ACK报文后，缓冲区中的数据才能释放，就会产生写事件通知进程发送剩余的那1MB数据。

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如同建立连接需要双向建立一样，关闭连接也需要双方各自关闭每个方向的通道。主动关闭的一方发送FIN报文，到达被动方后，内核自动回复ACK报文，这表示从主动方到被动方的通道已经关闭。**但被动方到主动方的通道也需要关闭，所以此时被动方会产生读事件，提醒被动方调用close函数关闭连接。**

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这样，我们就清楚了TCP报文如何产生事件，也明白回调函数何时执行了。然而，同步代码拆分成多个异步函数成本并不低，咱们手里拿着事件驱动这个锤子，可不能看到什么都像是钉子。

什么样的代码值得基于事件来做拆分呢？还得回到高性能这个最终目标上来。我们知道，做性能优化一定要找出性能瓶颈，针对瓶颈做优化性价比才最高。对于服务器来说，对最慢的操作做异步化改造，才能值回开发效率的损失。而服务里对资源的操作速度由快到慢，依次是CPU、内存、磁盘和网络。CPU和内存的执行速度都是纳秒级的，无须考虑事件驱动，而磁盘和网络都可以采用事件驱动的异步方式处理。

相对而言，网络不只速度慢，而且波动很大，既受制于连接对端的性能，也受制于网络传输路径。把操作网络的同步API改为事件驱动的异步API收益最大。而磁盘（特别是机械硬盘）访问速度虽然不快，但它最慢时也不过几十毫秒，是可控的。而且目前磁盘异步IO技术（参见[\[第4讲\]](https://time.geekbang.org/column/article/232676)）还不成熟，它绕过了PageCache性能损失很大。所以当下的事件驱动，主要就是指网络事件。

## 该怎样处理网络事件？

有了网络事件的概念后，我们再来看用户态代码如何处理事件。

网络事件是由内核产生的，进程该怎样获取到它们呢？如epoll这样的多路复用技术可以帮我们做到。多路复用是通讯领域的词汇，有些抽象但原理确很简单。

比如，一条高速的光纤上，允许多个用户用较低的网速同时通讯，这就是多路复用。同样道理，一个进程虽然任一时刻只能处理一个请求，但处理每个请求产生的事件时，若耗时控制在1毫秒以内，这样1秒钟就可以处理数千个请求，从更长的时间维度上看，多个请求复用了一个进程，也叫做多路复用（或者叫做时分多路复用）。我们熟知的epoll，就是内核提供给用户态的多路复用接口，进程可以通过它从内核中获取事件。

epoll是如何获取网络事件的呢？最简单的方法，就是在获取事件时，把所有并发连接传给内核，再由内核返回产生了事件的连接，再处理这些连接对应的请求即可。epoll前的select等多路复用函数就是这么干的。

然而，C10M意味着有一千万个连接，若每个socket是4字节，那么1千万连接就是40M字节。这样，每收集一次事件，就需要从用户态复制40M字节到内核态。而且，高性能Server必须及时地处理网络事件，所以每隔几十毫秒就要收集一次事件，性能消耗巨大。

epoll为了降低性能消耗，把获取事件拆分成两步。

*   第一步把需要监控的socket传给内核（epoll\_ctl函数），它仅在连接建立等有限的时机调用；
*   第二步收集事件（epoll\_wait函数）便不用传递socket了，这样就把socket的重复传递改为了一次传递，降低了性能损耗。

由于网卡的处理能力有限，千兆网卡下，每秒只能接收100MB左右的数据，如果每个请求约10KB，那么每秒大概有1万个请求到达、10万个事件需要处理。这样，即使每隔100毫秒收集一次事件（调用epoll\_wait），每次也不过只有1万个事件（100000 Event/s \* 0.1s = 10000 Event/s）需要处理，只要保证处理一个事件的平均时间小于10微秒（多核处理器可以做到），100毫秒内就可以处理完这些事件（100ms = 10us \* 10000）。 因此，哪怕有1千万并发连接，也能保证1万RPS的处理能力，这就是epoll能在C10M下实现高吞吐量的原因。

进程获取到产生事件的socket后，又该如何处理它呢？这里的核心约束是，处理任何一个事件的耗时都应该是微秒级或者毫秒级，否则就会延误其他事件的处理，不只降低了用户的体验，而且会形成恶性循环。

我们知道，为了应对网络的不确定性，每个参与网络通讯的进程都会为请求设置超时时间。一旦某个socket上的事件迟迟不被处理，当客户端的超时定时器触发时，客户端往往会关闭连接并重发请求，这会让服务器雪上加霜。

怎样保证处理一个事件的时间不会太长呢？ 我们把处理事件的代码分为三类来看。

第一类是计算任务，虽然内存、CPU的速度很快，然而循环执行也可能耗时达到秒级。所以，如果一定要引入需要密集计算才能完成的请求，为了不阻碍其他事件的处理，要么把这样的请求放在独立的线程中完成，要么把请求的处理过程拆分成多段，确保每段能够快速执行完，同时每段执行完都要均等地处理其他事件，这样通过放慢该请求的处理时间，就保障了其他请求的及时处理。

第二类会读写磁盘，由于磁盘的写入操作使用了PageCache的延迟写特性，当write函数返回时只是复制到了内存中，所以写入操作很快。磁盘的读取操作就比较慢了，这时，通常要把大文件的读取，拆分成许多份，每份仅有几十KB，降低单次操作的耗时。

第三类是通过网络访问上游服务。与处理客户端请求相似，我们必须使用非阻塞socket，用事件驱动方式处理请求。需要注意的是，许多网络服务提供的SDK，都是基于阻塞socket实现的，使用前必须先做完非阻塞改造。比如Memcached的官方SDK是用阻塞socket实现的，Nginx如果直接使用该SDK访问它，性能就会一落千丈。正确的访问方式，是使用第三方提供的ngx\_http\_memcached\_module模块，它用非阻塞socket重新封装了SDK。

总之，网络报文到达后，内核就产生了读、写事件，而epoll函数使得进程可以高效地收集到这些事件。接下来，要确保在进程中处理每个事件的时间足够短，才能及时地处理所有请求，这个过程中既要避免阻塞socket的使用，也要把耗时过长的操作拆成多份执行。最终，通过快速、及时、均等地执行所有事件，异步Server实现了高并发。

## 小结

最后我们对这一讲做个小结。异步服务改为从事件层面处理请求，在epoll这样的多路复用机制协助下，最终实现了C10M级别的高并发服务。

事件有很多种，网络消息的传输既慢又不可控，所以用网络事件驱动请求的性价比最高。这样，就需要你了解TCP报文是如何产生事件的。

TCP连接建立时，会在客户端产生写事件，在服务器端产生读事件。连接关闭时，则会在被动关闭端产生读事件。在连接上收发消息时，也会产生事件，其中发送消息前的写事件与内核分配的缓冲区有关。

清楚了事件与TCP报文的关系后，可以用多路复用技术获取事件，其中epoll是佼佼者，它取消了收集事件时重复传递的大量socket参数，给C10M的实现提供了基础。

你需要注意的是，处理epoll收集到的事件时，必须保证处理一个事件的平均时间在毫秒级以内。传统的阻塞socket是做不到的，所以必须用非阻塞socket替换阻塞socket。如果事件的回调函数耗时过长，也得拆分为多个耗时短的函数，用多次事件（比如定时器事件）的触发来替代。

虽然我们有了上述的事件驱动方案，但实现C10M还需要更谨慎地使用不过数百GB的服务器内存。关于如何降低内存的消耗，可以关注[\[第2讲\]](https://time.geekbang.org/column/article/230221) 提到的内存池，\[第11讲\] 还会介绍如何减少连接缓冲区的空间占用。

这一讲我们介绍了事件驱动的总体方案，但C10M需要高效的用心几乎所有服务器资源，所以，我们还得通过Linux更精细地控制TCP的行为，接下来的3讲我们将深入Linux，讨论如何优化TCP的性能。

## 思考题

最后，留给你一个思考题，需要CPU做密集计算的请求，该如何拆分到事件驱动框架中呢？欢迎你在留言区留言，与大家一起探讨。

感谢阅读，如果你觉得这节课对你有一些启发，也欢迎把它分享给你的朋友。