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linuxudp線程

發布時間:2023-08-18 00:07:55

⑴ 服務端通過UDP接收的數據能否多線程處理

多線程並不能提高執行效率,相反,由於多了線程切換,會有一丁點額外開銷
多線程能提高交互和響應效率。
原因是cpu只能一條一條指令的做。
如果是多核編程或多處理器編程,那就肯定能快了。

⑵ 如何看懂《Linux多線程服務端編程

一:進程和線程
每個進程有自己獨立的地址空間。「在同一個進程」還是「不在同一個進程」是系統功能劃分的重要決策點。《Erlang程序設計》[ERL]把進程比喻為人:
每個人有自己的記憶(內存),人與人通過談話(消息傳遞)來交流,談話既可以是面談(同一台伺服器),也可以在電話里談(不同的伺服器,有網路通信)。面談和電話談的區別在於,面談可以立即知道對方是否死了(crash,SIGCHLD),而電話談只能通過周期性的心跳來判斷對方是否還活著。
有了這些比喻,設計分布式系統時可以採取「角色扮演」,團隊里的幾個人各自扮演一個進程,人的角色由進程的代碼決定(管登錄的、管消息分發的、管買賣的等等)。每個人有自己的記憶,但不知道別人的記憶,要想知道別人的看法,只能通過交談(暫不考慮共享內存這種IPC)。然後就可以思考:
·容錯:萬一有人突然死了
·擴容:新人中途加進來
·負載均衡:把甲的活兒挪給乙做
·退休:甲要修復bug,先別派新任務,等他做完手上的事情就把他重啟
等等各種場景,十分便利。

線程的特點是共享地址空間,從而可以高效地共享數據。一台機器上的多個進程能高效地共享代碼段(操作系統可以映射為同樣的物理內存),但不能共享數據。如果多個進程大量共享內存,等於是把多進程程序當成多線程來寫,掩耳盜鈴。
「多線程」的價值,我認為是為了更好地發揮多核處理器(multi-cores)的效能。在單核時代,多線程沒有多大價值(個人想法:如果要完成的任務是CPU密集型的,那多線程沒有優勢,甚至因為線程切換的開銷,多線程反而更慢;如果要完成的任務既有CPU計算,又有磁碟或網路IO,則使用多線程的好處是,當某個線程因為IO而阻塞時,OS可以調度其他線程執行,雖然效率確實要比任務的順序執行效率要高,然而,這種類型的任務,可以通過單線程的」non-blocking IO+IO multiplexing」的模型(事件驅動)來提高效率,採用多線程的方式,帶來的可能僅僅是編程上的簡單而已)。Alan Cox說過:」A computer is a state machine.Threads are for people who can』t program state machines.」(計算機是一台狀態機。線程是給那些不能編寫狀態機程序的人准備的)如果只有一塊CPU、一個執行單元,那麼確實如Alan Cox所說,按狀態機的思路去寫程序是最高效的。

二:單線程伺服器的常用編程模型
據我了解,在高性能的網路程序中,使用得最為廣泛的恐怕要數」non-blocking IO + IO multiplexing」這種模型,即Reactor模式。
在」non-blocking IO + IO multiplexing」這種模型中,程序的基本結構是一個事件循環(event loop),以事件驅動(event-driven)和事件回調的方式實現業務邏輯:
[cpp] view plain
//代碼僅為示意,沒有完整考慮各種情況
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
處理錯誤,回調用戶的error handler
}else{
處理到期的timers,回調用戶的timer handler
if(retval>0){
處理IO事件,回調用戶的IO event handler
}
}
}

這里select(2)/poll(2)有伸縮性方面的不足(描述符過多時,效率較低),Linux下可替換為epoll(4),其他操作系統也有對應的高性能替代品。
Reactor模型的優點很明顯,編程不難,效率也不錯。不僅可以用於讀寫socket,連接的建立(connect(2)/accept(2)),甚至DNS解析都可以用非阻塞方式進行,以提高並發度和吞吐量(throughput),對於IO密集的應用是個不錯的選擇。lighttpd就是這樣,它內部的fdevent結構十分精妙,值得學習。
基於事件驅動的編程模型也有其本質的缺點,它要求事件回調函數必須是非阻塞的。對於涉及網路IO的請求響應式協議,它容易割裂業務邏輯,使其散布於多個回調函數之中,相對不容易理解和維護。

三:多線程伺服器的常用編程模型
大概有這么幾種:
a:每個請求創建一個線程,使用阻塞式IO操作。在java 1.4引人NIO之前,這是Java網路編程的推薦做法。可惜伸縮性不佳(請求太多時,操作系統創建不了這許多線程)。
b:使用線程池,同樣使用阻塞式IO操作。與第1種相比,這是提高性能的措施。
c:使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d:Leader/Follower等高級模式。
在默認情況下,我會使用第3種,即non-blocking IO + one loop per thread模式來編寫多線程C++網路服務程序。

1:one loop per thread
此種模型下,程序里的每個IO線程有一個event loop,用於處理讀寫和定時事件(無論周期性的還是單次的)。代碼框架跟「單線程伺服器的常用編程模型」一節中的一樣。
libev的作者說:
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.

這種方式的好處是:
a:線程數目基本固定,可以在程序啟動的時候設置,不會頻繁創建與銷毀。
b:可以很方便地在線程間調配負載。
c:IO事件發生的線程是固定的,同一個TCP連接不必考慮事件並發。

Event loop代表了線程的主循環,需要讓哪個線程幹活,就把timer或IO channel(如TCP連接)注冊到哪個線程的loop里即可:對實時性有要求的connection可以單獨用一個線程;數據量大的connection可以獨佔一個線程,並把數據處理任務分攤到另幾個計算線程中(用線程池);其他次要的輔助性connections可以共享一個線程。
比如,在dbproxy中,一個線程用於專門處理客戶端發來的管理命令;一個線程用於處理客戶端發來的MySQL命令,而與後端資料庫通信執行該命令時,是將該任務分配給所有事件線程處理的。

對於non-trivial(有一定規模)的服務端程序,一般會採用non-blocking IO + IO multiplexing,每個connection/acceptor都會注冊到某個event loop上,程序里有多個event loop,每個線程至多有一個event loop。
多線程程序對event loop提出了更高的要求,那就是「線程安全」。要允許一個線程往別的線程的loop里塞東西,這個loop必須得是線程安全的。
在dbproxy中,線程向其他線程分發任務,是通過管道和隊列實現的。比如主線程accept到連接後,將表示該連接的結構放入隊列,並向管道中寫入一個位元組。計算線程在自己的event loop中注冊管道的讀事件,一旦有數據可讀,就嘗試從隊列中取任務。

2:線程池
不過,對於沒有IO而光有計算任務的線程,使用event loop有點浪費。可以使用一種補充方案,即用blocking queue實現的任務隊列:
[cpp] view plain
typedef boost::functionFunctor;
BlockingQueue taskQueue; //線程安全的全局阻塞隊列

//計算線程
void workerThread()
{
while (running) //running變數是個全局標志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在產品代碼中需要考慮異常處理
}
}

// 創建容量(並發數)為N的線程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //啟動線程
}

//向任務隊列中追加任務
Foo foo; //Foo有calc()成員函數
boost::function task = boost::bind(&Foo::calc,&foo);
taskQueue.post(task);

除了任務隊列,還可以用BlockingQueue實現數據的生產者消費者隊列,即T是數據類型而非函數對象,queue的消費者從中拿到數據進行處理。其實本質上是一樣的。

3:總結
總結而言,我推薦的C++多線程服務端編程模式為:one (event) loop per thread + thread pool:
event loop用作IO multiplexing,配合non-blockingIO和定時器;
thread pool用來做計算,具體可以是任務隊列或生產者消費者隊列。

以這種方式寫伺服器程序,需要一個優質的基於Reactor模式的網路庫來支撐,muo正是這樣的網路庫。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具體用幾個loop、線程池的大小等參數需要根據應用來設定,基本的原則是「阻抗匹配」(解釋見下),使得CPU和IO都能高效地運作。所謂阻抗匹配原則:
如果池中線程在執行任務時,密集計算所佔的時間比重為 P (0 < P <= 1),而系統一共有 C 個 CPU,為了讓這 C 個 CPU 跑滿而又不過載,線程池大小的經驗公式 T = C/P。(T 是個 hint,考慮到 P 值的估計不是很准確,T 的最佳值可以上下浮動 50%)
以後我再講這個經驗公式是怎麼來的,先驗證邊界條件的正確性。
假設 C = 8,P = 1.0,線程池的任務完全是密集計算,那麼T = 8。只要 8 個活動線程就能讓 8 個 CPU 飽和,再多也沒用,因為 CPU 資源已經耗光了。
假設 C = 8,P = 0.5,線程池的任務有一半是計算,有一半等在 IO 上,那麼T = 16。考慮操作系統能靈活合理地調度 sleeping/writing/running 線程,那麼大概 16 個「50%繁忙的線程」能讓 8 個 CPU 忙個不停。啟動更多的線程並不能提高吞吐量,反而因為增加上下文切換的開銷而降低性能。
如果 P < 0.2,這個公式就不適用了,T 可以取一個固定值,比如 5*C。

另外,公式里的 C 不一定是 CPU 總數,可以是「分配給這項任務的 CPU 數目」,比如在 8 核機器上分出 4 個核來做一項任務,那麼 C=4。

四:進程間通信只用TCP
Linux下進程間通信的方式有:匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息隊列、共享內存、信號(signals),以及Socket。同步原語有互斥器(mutex)、條件變數(condition variable)、讀寫鎖(reader-writer lock)、文件鎖(record locking)、信號量(semaphore)等等。

進程間通信我首選Sockets(主要指TCP,我沒有用過UDP,也不考慮Unix domain協議)。其好處在於:
可以跨主機,具有伸縮性。反正都是多進程了,如果一台機器的處理能力不夠,很自然地就能用多台機器來處理。把進程分散到同一區域網的多台機器上,程序改改host:port配置就能繼續用;
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符,用來收發位元組流,都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是,TCP是雙向的,Linux的pipe是單向的,進程間雙向通信還得開兩個文件描述符,不方便;而且進程要有父子關系才能用pipe,這些都限制了pipe的使用;
TCP port由一個進程獨占,且進程退出時操作系統會自動回收文件描述符。因此即使程序意外退出,也不會給系統留下垃圾,程序重啟之後能比較容易地恢復,而不需要重啟操作系統(用跨進程的mutex就有這個風險);而且,port是獨占的,可以防止程序重復啟動,後面那個進程搶不到port,自然就沒法初始化了,避免造成意料之外的結果;
與其他IPC相比,TCP協議的一個天生的好處是「可記錄、可重現」。tcpmp和Wireshark是解決兩個進程間協議和狀態爭端的好幫手,也是性能(吞吐量、延遲)分析的利器。我們可以藉此編寫分布式程序的自動化回歸測試。也可以用tcp之類的工具進行壓力測試。TCP還能跨語言,服務端和客戶端不必使用同一種語言。

分布式系統的軟體設計和功能劃分一般應該以「進程」為單位。從宏觀上看,一個分布式系統是由運行在多台機器上的多個進程組成的,進程之間採用TCP長連接通信。
使用TCP長連接的好處有兩點:一是容易定位分布式系統中的服務之間的依賴關系。只要在機器上運行netstat -tpna|grep 就能立刻列出用到某服務的客戶端地址(Foreign Address列),然後在客戶端的機器上用netstat或lsof命令找出是哪個進程發起的連接。TCP短連接和UDP則不具備這一特性。二是通過接收和發送隊列的長度也較容易定位網路或程序故障。在正常運行的時候,netstat列印的Recv-Q和Send-Q都應該接近0,或者在0附近擺動。如果Recv-Q保持不變或持續增加,則通常意味著服務進程的處理速度變慢,可能發生了死鎖或阻塞。如果Send-Q保持不變或持續增加,有可能是對方伺服器太忙、來不及處理,也有可能是網路中間某個路由器或交換機故障造成丟包,甚至對方伺服器掉線,這些因素都可能表現為數據發送不出去。通過持續監控Recv-Q和Send-Q就能及早預警性能或可用性故障。以下是服務端線程阻塞造成Recv-Q和客戶端Send-Q激增的例子:
[cpp] view plain
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服務端連接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客戶端連接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572

五:多線程伺服器的適用場合
如果要在一台多核機器上提供一種服務或執行一個任務,可用的模式有:
a:運行一個單線程的進程;
b:運行一個多線程的進程;
c:運行多個單線程的進程;
d:運行多個多線程的進程;

考慮這樣的場景:如果使用速率為50MB/s的數據壓縮庫,進程創建銷毀的開銷是800微秒,線程創建銷毀的開銷是50微秒。如何執行壓縮任務?
如果要偶爾壓縮1GB的文本文件,預計運行時間是20s,那麼起一個進程去做是合理的,因為進程啟動和銷毀的開銷遠遠小於實際任務的耗時。
如果要經常壓縮500kB的文本數據,預計運行時間是10ms,那麼每次都起進程 似乎有點浪費了,可以每次單獨起一個線程去做。
如果要頻繁壓縮10kB的文本數據,預計運行時間是200微秒,那麼每次起線程似 乎也很浪費,不如直接在當前線程搞定。也可以用一個線程池,每次把壓縮任務交給線程池,避免阻塞當前線程(特別要避免阻塞IO線程)。
由此可見,多線程並不是萬靈丹(silver bullet)。

1:必須使用單線程的場合
據我所知,有兩種場合必須使用單線程:
a:程序可能會fork(2);
實際編程中,應該保證只有單線程程序能進行fork(2)。多線程程序不是不能調用fork(2),而是這么做會遇到很多麻煩:
fork一般不能在多線程程序中調用,因為Linux的fork只克隆當前線程的thread of control,不可隆其他線程。fork之後,除了當前線程之外,其他線程都消失了。
這就造成一種危險的局面。其他線程可能正好處於臨界區之內,持有了某個鎖,而它突然死亡,再也沒有機會去解鎖了。此時如果子進程試圖再對同一個mutex加鎖,就會立即死鎖。因此,fork之後,子進程就相當於處於signal handler之中(因為不知道調用fork時,父進程中的線程此時正在調用什麼函數,這和信號發生時的場景一樣),你不能調用線程安全的函數(除非它是可重入的),而只能調用非同步信號安全的函數。比如,fork之後,子進程不能調用:
malloc,因為malloc在訪問全局狀態時幾乎肯定會加鎖;
任何可能分配或釋放內存的函數,比如snprintf;
任何Pthreads函數;
printf系列函數,因為其他線程可能恰好持有stdout/stderr的鎖;
除了man 7 signal中明確列出的信號安全函數之外的任何函數。

因此,多線程中調用fork,唯一安全的做法是fork之後,立即調用exec執行另一個程序,徹底隔斷子進程與父進程的聯系。

在多線程環境中調用fork,產生子進程後。子進程內部只存在一個線程,也就是父進程中調用fork的線程的副本。
使用fork創建子進程時,子進程通過繼承整個地址空間的副本,也從父進程那裡繼承了所有互斥量、讀寫鎖和條件變數的狀態。如果父進程中的某個線程佔有鎖,則子進程同樣佔有這些鎖。問題是子進程並不包含佔有鎖的線程的副本,所以子進程沒有辦法知道它佔有了哪些鎖,並且需要釋放哪些鎖。
盡管Pthread提供了pthread_atfork函數試圖繞過這樣的問題,但是這回使得代碼變得混亂。因此《Programming With Posix Threads》一書的作者說:」Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.」。

b:限製程序的CPU佔用率;
這個很容易理解,比如在一個8核的伺服器上,一個單線程程序即便發生busy-wait,占滿1個core,其CPU使用率也只有12.5%,在這種最壞的情況下,系統還是有87.5%的計算資源可供其他服務進程使用。
因此對於一些輔助性的程序,如果它必須和主要服務進程運行在同一台機器的話,那麼做成單線程的能避免過分搶奪系統的計算資源。

⑶ UDP多線程聊天如何實現

⑷ UDP用多線程如何實現

仔細編程並調試好就不會報錯!UDP編程中,用多線程「監控」同一IP的同一埠是很常用的處理的辦法。
主要注意兩點:
1)UDP處理 socket.ReceiveFrom()的多線程方式最簡單且可靠的方法是非同步方式。
2)接收到數據後,寫入文件時必須要有線程同步機制。

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