|
|
# 大咖助场1 | 李玥：高并发场景下如何优化微服务的性能?
|
|
|
|
|
|
你好，我是李玥。相信这里有部分同学对我是比较熟悉的，我在极客时间开了两门课，分别是[《消息队列高手课》](https://time.geekbang.org/column/intro/212?utm_term=zeusEX4MV&utm_source=geektime&utm_medium=xiangqingye)和[《后端存储实战课》](https://time.geekbang.org/column/intro/100046801)。今天很荣幸受邀来到陶辉老师的专栏做一期分享。
|
|
|
|
|
|
陶辉老师的这门课程，其中的知识点都是非常“硬核”，因为涉及到计算机操作系统底层的这些运行机制，确实非常抽象。我也看到有些同学在留言区提到，希望能通过一些例子来帮助大家更好地消化一下这些知识。那么这期分享呢，我就来帮陶辉老师做一次科普，帮助同学们把“基础设施优化”这一部分中讲到的一些抽象的概念和方法，用举例子的方式来梳理一遍。总结下的话，就是帮你理清这些问题：
|
|
|
|
|
|
* 线程到底是如何在CPU中执行的？
|
|
|
* 线程上下文切换为什么会影响性能？
|
|
|
* 为什么说异步比同步的性能好？
|
|
|
* BIO、NIO、AIO到底有什么区别？
|
|
|
|
|
|
## 为什么线程数越多反而性能越差？
|
|
|
|
|
|
今天的课程，从一个选择题开始。假设我们有一个服务，服务的业务逻辑和我们每天在做的业务都差不多，根据传入的参数去数据库查询数据，然后执行一些简单的业务逻辑后返回。我们的服务需要能支撑10,000TPS的请求数量，那么数据库的连接池设置成多大合适呢？
|
|
|
|
|
|
我给你二个选项：
|
|
|
|
|
|
* A. 32
|
|
|
* B. 2048
|
|
|
|
|
|
我们直接公布答案，选项A是性能更好的选择。连接池的大小直接影响的是，同时请求到数据库服务器的并发数量。那我们直觉的第一印象可能是，并发越多总体性能应该越好才对，事实真的是这样吗？下面我们通过一个例子来探究一下这个问题的答案。
|
|
|
|
|
|
说有一个工厂，要新上一个车间，车间里面设置了8条流水生产线，每个流水线设置1个工位，那需要安排多少个工人才能达到最佳的效率呢？显然是需要8个工人是吧？工人少了生产线闲置，工人多了也没有工位让他们去工作，工人闲置，8个工人对8条流水线是效率最优解。这里面的车间，就可以类比为一台计算机，工位就是线程，工人就是CPU的核心。通过这个类比，我们就可以得出这样一个结论：**一个8核的CPU，8个线程的情况下效率是最高的。** 这时，每个CPU核心正好对应一个线程。
|
|
|
|
|
|
这是一个非常理想的情况，它有一个前提就是，流水线上的工人（CPU核心）一直有事情做，没有任何等待。而现实情况下，我们绝大部分的计算程序都做不到像工厂流水线那么高效。我们开发的程序几乎是**请求/响应**的模型，对应到车间的例子，生产模式不太像流水线，更像是来料加工。工人在工位上等着，来了一件原料，工人开始加工，加工完成后，成品被送走，然后再等待下一件，周而复始。对应到计算机程序中，原料就是请求，工人在工位上加工原料的过程，相当于CPU在线程上执行业务逻辑的过程，成品就是响应，或者说是请求的返回值。你可以对照下面这个图来理解上面我们讲的这个例子，以及对应到计算机程序中的概念。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
来料加工这种情况下，只有8个工位并不能保证8个工人一直满负荷的工作。因为，工人每加工完成一件产品之后，需要等待成品被送出去，下一件原料被送进来，才能开始继续工作。在同一个工位上加工每件产品之间的等待是不可避免的，那怎么才能最大化工人的效率，尽量减少工人等待呢？很简单，增加一些工位就可以了。工人在A工位加工完成一件产品之后，不在A工位等着，马上去另外一个原料已经就绪的B工位继续工作，这样只要工位设置得足够多，就可以保证8个工人一直满负荷工作。
|
|
|
|
|
|
那同样是8个工人满负荷工作，多工位来料加工这种方式，和上面提到的8条流水线作业的方式，哪种效率更高呢？还是流水线的效率高，是不是？原因是，虽然在这两种方式下，工人们都在满负荷工作，但是，来料加工这种方式下，工人在不同的工位之间切换，也是需要一点点时间的，相比于流水线作业，这部分工时相当于被浪费掉了。
|
|
|
|
|
|
工人在工位间切换，对应到计算机执行程序的过程，就是CPU在不同的线程之间切换，称为**线程上下文切换**。一次线程上下文切换的时间耗时非常短，大约只有几百个纳秒（ns）。一般来说我们并不需要太关注这个短到不可感知的切换时间，但是，在多线程高并发的场景下，如果没有很好的优化，就有可能出现，CPU在大量线程间频繁地发生切换，累积下来，这个切换时间就很可观了，严重的话就会拖慢服务的总体性能。
|
|
|
|
|
|
我们再来思考另外一个问题：设置多少个工位最合适呢？工位数量不足时，工人不能满负荷工作，工位数量太多了也不行，工人需要频繁地切换工位，浪费时间。这里面一定存在一个最优工位数，可以让所有工人正好不需要等待且满负荷工作。最优工位数取决于工人的加工速度、等待原料的时长等因素。如果这些参数是确定的，那我们确定这个最佳工位数就不太难了。一般来说，工位的数量设置成工人数量的两三倍就差不多了，如果等待的时间比较长，可能需要五六倍，大致是这样一个数量级。把这个结论对应到计算机系统中就是，**对于一个请求/响应模型的服务，并发线程数设置为CPU核数N倍时性能最佳**，N的大致的经验值范围是\[2, 10\]。
|
|
|
|
|
|
有了这个结论，再回过头来看我们课程开始提到的那个数据库连接池问题。数据库服务符合“请求/响应模型”，所以它的并发数量并不是越多越好，根据我们上面得出的结论，大约是CPU核数的几倍时达到最佳性能。这个问题来自于数据库连接池HikariCP的一篇Wiki: [About Pool Sizing](https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/About-Pool-Sizing)，里面有详细的性能测试数据和计算最佳连接池数量的公式，强烈推荐你课后去看一下。
|
|
|
|
|
|
## 为什么说异步比同步的性能好？
|
|
|
|
|
|
然后我们再来思考这样一个问题。我们开发的很多业务服务实际的情况是，并发线程数越多总体性能越好，几百甚至上千个线程才达到最佳性能。这并不符合我们上面说的那个结论啊？什么原因？
|
|
|
|
|
|
原因是这样的，我们上面这个结论它有一个适用范围，它的适用范围是，像数据库服务这样，只依赖于本地计算资源的服务。
|
|
|
|
|
|
如果说，我们的业务服务，它在处理请求过程中，还需要去调用其他服务，这种情况就不适用于我们上面所说的结论。这里面的其它服务包括数据库服务或者是下游的业务服务等等。不适用的原因是，我们线程在执行业务逻辑过程中，很大一部分时间都花在等待外部服务上了，在这个等待的过程中，几乎不需要CPU参与。换句话说，每个线程需要的CPU时间是非常少的，这样的情况下，一个CPU核心需要非常多的线程才能把它“喂饱”，这就是为什么这些业务服务需要非常多的线程数，才能达到最佳性能的原因。
|
|
|
|
|
|
我们刚刚讲过，线程数过多很容易导致CPU频繁的在这些线程之间切换，虽然CPU看起来已经在满负荷运行了，但CPU并没有把所有的时间都用在执行我们的业务逻辑上，其中一部分CPU时间浪费在线程上下文切换上了。怎么来优化这种情况呢？要想让CPU高效地执行业务逻辑，最佳方式就是我们开头提到的流水线，用和CPU核数相同的线程数，通过源源不断地供给请求，让CPU一直不停地执行业务逻辑。**所以优化的关键点是，减少线程的数量**，把线程数量控制在和CPU核数相同的数量级这样一个范围。
|
|
|
|
|
|
要减少线程数量，有这样两个问题需要解决。
|
|
|
|
|
|
第一个问题是，如何用少量的线程来处理大量并发请求呢？我们可以用一个请求队列，和一组数量固定的执行线程，来解决这个问题。线程的数量就等于CPU的核数。接收到的请求先放入请求队列，然后分配给执行线程去处理。这样基本上能达到，让每个CPU的核心相对固定到一个线程上，不停地执行业务逻辑这样一个效果。
|
|
|
|
|
|
第二个问题是，执行线程在需要调用外部服务的时候，如何避免线程等待外部服务，同时还要保证及时处理返回的响应呢？我们希望的情况是，执行线程需要调用外部服务的时候，把请求发送出去之后，不要去等待响应，而是去继续处理下一个请求。等外部请求的响应回来之后，能有一个通知，来触发执行线程再执行后续的业务逻辑，直到给客户端返回响应。这其实就是我们通常所说的**异步IO模型（AIO，Asynchronous I/O）**，这个模型的关键就是，线程不去等待Socket通道上的数据，而是待数据到达时，由操作系统来发起一个通知，触发业务线程来处理。Linux内核从2.6开始才加入了AIO的支持，到目前为止AIO还没有被广泛使用。
|
|
|
|
|
|
使用更广泛的是**IO多路复用模型（IO Multiplexing）**，IO多路复用本质上还是一种同步IO模型。但是，它允许一个线程同时等待多个Socket通道，任意一个通道上有数据到来，就解除等待去处理。IO多路复用没有AIO那么理想化，但也只是多了一个线程用于等待响应，相比AIO来说，效果也差不了多少，在内核AIO支持还不完善的时代，是一个非常务实且高效的网络IO模型。
|
|
|
|
|
|
很多编程语言中，都有一些网络IO框架，封装了这些IO模型，来帮我们解决这个问题，比如Java语言中的BIO、NIO、AIO分别对应了同步IO模型、IO多路复用模型和异步IO模型。
|
|
|
|
|
|
解决了上面这两个问题之后，我们用很少量的线程就可以处理大量的并发请求。这种情况下，负责返回响应的线程和接收请求的线程，不再是同一个线程，这其实就是我们所说的**异步模型**。你可以看到，**异步模型并不会让程序的业务逻辑执行得更快，但是它可以非常有效地避免线程等待，大幅减少CPU在线程上下文切换上浪费的时间。**这样，在同样的计算机配置下，异步模型相比同步模型，可以更高效地利用计算机资源，从而拥有更好的总体的吞吐能力。
|
|
|
|
|
|
## 小结
|
|
|
|
|
|
以上就是本节课的全部内容了，我们来简单地做个小结。
|
|
|
|
|
|
理论上，线程数量设置为CPU核数，并且线程没有等待的情况下，CPU几乎不会发生线程上下文切换，这个时候程序的执行效率是最高的。实际情况下，对于一个请求/响应模型的服务，并发线程数设置为CPU核数N倍时性能最佳。这个N取决于业务逻辑的执行时间、线程等待时间等因素，N的大致的经验值范围是\[2, 10\]。
|
|
|
|
|
|
使用异步模型编写微服务，配合异步IO或者IO多路复用，可以有效地避免线程等待，用少量的线程处理大量并发请求，大幅减少线程上下文切换的开销，从而达到提升服务总体性能的效果。
|
|
|
|
|
|
## 思考题
|
|
|
|
|
|
最后留给你一道思考题。IO多路复用，它只是一种IO模型，实际上有多种实现。在Linux中，有select、poll、epoll三种实现方式，课后请你去查阅一下资料，看看这三种实现方式有什么区别？
|
|
|
|
|
|
感谢阅读，如果今天的内容让你有所收获，欢迎把它分享给你的朋友。
|
|
|
|