常用高并发网络线程模型设计及MongoDB线程模型优化实践是怎样的
常用高并发网络线程模型设计及MongoDB线程模型优化实践是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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服务端通常需要支持高并发业务访问，如何设计优秀的服务端网络IO工作线程/进程模型对业务的高并发访问需求起着至关重要的核心作用。
1. 线程模型一. 单线程网络IO复用模型
说明：
所有网络IO事件(accept事件、读事件、写事件)注册到epoll事件集
主循环中通过epoll_wait一次性获取内核态收集到的epoll事件信息，然后轮询执行各个事件对应的回调。
事件注册、epoll_wait事件获取、事件回调执行全部由一个线程处理
1.1一个完整请求组成
一个完整的请求处理过程主要包含以下几个部分：
步骤1：通过epoll_wait一次性获取网络IO事件
步骤2：读取数据及协议解析
步骤3：解析成功后进行业务逻辑处理，然后应答客户端
1.2 该网络线程模型缺陷
所有工作都由一个线程执行，包括epoll事件获取、事件处理(数据读写)、只要任一一个请求的事件回调处理阻塞，其他请求都会阻塞。例如redis的hash结构，如果filed过多，假设一个hash key包含数百万filed，则该Hash key过期的时候，整个redis阻塞。
单线程工作模型，CPU会成为瓶颈，如果QPS过高，整个CPU负载会达到100%，时延抖动厉害。
1.3 典型案例
redis缓存
推特缓存中间件twemproxy
1.4 主循环工作流程
while (1) {
//epoll_wait等待网络事件，如果有网络事件则返回，或者超时范围
size_t numevents= epoll_wait();
//遍历前面epoll获取到的网络事件，执行对应事件回调
for (j = 0; j < numevents; j++) {
if(读事件) {
//读数据
readData()
//解析
parseData()
//读事件处理、读到数据后的业务逻辑处理
requestDeal()
} else if(写事件) {
//写事件处理，写数据逻辑处理
writeEentDeal()
} else {
//异常事件处理
errorDeal()
}
}
}说明：后续多线程/进程模型中，每个线程/进程的主流程和该while()流程一致。
1.5 redis源码分析及异步网络IO复用精简版demo
由于之前工作需要，需要对redis内核做二次优化开发，因此对整个redis代码做了部分代码注释，同时把redis的网络模块独立出来做成了简单demo，该demo对理解epoll网络事件处理及Io复用实现会有帮助，代码比较简短，可以参考如下项目:
redis源码详细注释分析
redis网络模块精简版demo
推特缓存中间件twemproxy源码分析实现
2. 线程模型二. 单listener+固定worker线程
该线程模型图如下图所示：
说明：
listener线程负责接受所有的客户端链接
listener线程每接收到一个新的客户端链接产生一个新的fd，然后通过分发器发送给对应的工作线程(hash方式)
工作线程获取到对应的新链接fd后，后续该链接上的所有网络IO读写都由该线程处理
假设有32个链接，则32个链接建立成功后，每个线程平均处理4个链接上的读写、报文处理、业务逻辑处理
2.1 该网络线程模型缺陷
进行accept处理的listener线程只有一个，在瞬间高并发场景容易成为瓶颈
一个线程通过IO复用方式处理多个链接fd的数据读写、报文解析及后续业务逻辑处理，这个过程会有严重的排队现象，例如某个链接的报文接收解析完毕后的内部处理时间过长，则其他链接的请求就会阻塞排队
2.2 典型案例
memcache缓存，适用于内部处理比较快的缓存场景、代理中间场景。memcache源码实现中文分析可以详见: memcache源码实现分析
3. 线程模型三. 固定worker线程模型(reuseport)
该模型原型图如下:
说明：
Linux kernel 3.9开始支持reuseport功能，内核协议栈每获取到一个新链接自动均衡分发给用户态worker线程。
该模型解决了模型一的listener单点瓶颈问题，多个进程/线程同时做为listener，都可以accept客户端新链接。
3.1该网络进程/线程模型缺陷
reuseport支持后，内核通过负载均衡的方式分发不同新链接到多个用户态worker进程/线程，每个进程/线程通过IO复用方式处理多个客户端新链接fd的数据读写、报文解析、解析后的业务逻辑处理。每个工作进程/线程同时处理多个链接的请求，如果某个链接的报文接收解析完毕后的内部处理时间过长，则其他链接的请求就会阻塞排队。
该模型虽然解决了listener单点瓶颈问题，但是工作线程内部的排队问题没有解决。
不过，Nginx作为七层转发代理，由于都是内存处理，所以内部处理时间比较短，所以适用于该模型。
3.2典型案例
nginx(nginx用的是进程，模型原理一样)，该模型适用于内部业务逻辑简单的场景，如nginx代理等
reuseport支持性能提升过程可以参考另一篇分享：Nginx多进程高并发、低时延、高可靠机制在缓存(redis、memcache)twemproxy代理中的应用
另，参考nginx源码中文注释分析
4. 线程模型四：一个链接一个线程模型
该线程模型图如下图：
说明：
listener线程负责接受所有的客户端链接
listener线程每接收到一个新的客户端链接就创建一个线程，该线程只负责处理该链接上的数据读写、报文解析、业务逻辑处理。
4.1 该网络线程模型缺陷：
一个链接创建一个线程，如果10万个链接，那么就需要10万个线程，线程数太多，系统负责、内存消耗也会很多
当链接关闭的时候，线程也需要销毁，频繁的线程创建和消耗进一步增加系统负载
4.2 典型案例：
MySQL默认方式、mongodb同步线程模型配置，适用于请求处理比较耗时的场景，如数据库服务
Apache web服务器，该模型限制了apache性能，nginx优势会更加明显
5. 线程模型五：单listener+动态worker线程(单队列)
该线程模型图如下图所示：
说明：
listener线程接收到一个新链接fd后，把该fd交由线程池处理，后续该链接的所有读写、报文解析、业务处理都由线程池中多个线程处理。
该模型把一次请求转换为多个任务(网络数据读写、报文解析、报文解析后的业务逻辑处理)入队到全局队列，线程池中的线程从队列中获取任务执行。
同一个请求访问被拆分为多个任务，一次请求可能由多个线程处理
当任务太多，系统压力大的时候，线程池中线程数动态增加
当任务减少，系统压力减少的时候，线程池中线程数动态减少
5.1 工作线程运行时间相关的几个统计：
T1:调用底层asio库接收一个完整mongodb报文的时间
T2:接收到报文后的后续所有处理(含报文解析、认证、引擎层处理、发送数据给客户端等)
T3: 线程等待数据的时间(例如：长时间没有流量，则现在等待读取数据)
5.2单个工作线程如何判断自己处于”空闲”状态：
线程运行总时间=T1 + T2 +T3，其中T3是无用等待时间。如果T3的无用等待时间占比很大，则说明线程比较空闲。工作线程每一次循环处理后判断有效时间占比，如果小于指定阀值，则自己直接exit退出销毁
5.3 如何判断线程池中工作线程“太忙”：
控制线程专门用于判断线程池中工作线程的压力情况，以此来决定是否在线程池中创建新的工作线程来提升性能。
控制线程每过一定时间循环检查线程池中的线程压力状态，实现原理就是简单的实时记录线程池中的线程当前运行情况，为以下两类计数：总线程数_threadsRunning、当前正在运行task任务的线程数_threadsInUse。如果_threadsRunning=_threadsRunning，说明所有工作线程当前都在处理task任务，线程池中线程压力大，这时候控制线程就开始增加线程池中线程数。
该模型详细源码实现过程更多细节我们之前发布的文章：MongoDB网络传输处理源码实现及性能调优——体验内核性能极致设计
5.4 该网络线程模型缺陷：
线程池获取任务执行，有锁竞争，这里就会成为系统瓶颈
5.5 典型案例：
mongodb动态adaptive线程模型，适用于请求处理比较耗时的场景，如数据库服务。
该模型详细源码优化分析实现过程参考： Mongodb网络传输处理源码实现及性能调优-体验内核性能极致设计
6. 线程模型六. 单listener+动态worker线程(多队列)-mongodb网络线程模型优化实践
该线程模型图如下：
说明：
把一个全局队列拆分为多个队列，任务入队的时候按照hash散列到各自的队列，工作线程获取获取任务的时候，同理通过hash的方式去对应的队列获取任务，通过这种方式减少锁竞争，同时提升整体性能。
6.1典型案例：
OPPO自研mongodb内核多队列adaptive线程模型优化，性能有很好的提升，适用于请求处理比较耗时的场景，如数据库服务。
该模型详细源码优化分析实现过程同样参考：Mongodb网络传输处理源码实现及性能调优-体验内核性能极致设计
6.2 疑问？为啥mysql、mongodb等数据库没有利用内核的reuseport特殊-多线程同时处理accept请求？
答：实际上所有服务都可以利用这一特性，包括数据库服务(mongodb、mysql等)。但是因为数据库服务访问时延一般都是ms级别，如果reuseport特性利用起来，时延会有几十us的性能提升，这相比数据库内部处理的ms级时延，这几十us的性能提升，基本上可以忽略掉，这也是大部分数据库服务没有支持该功能的原因。
缓存，代理等中间件，由于本身内部处理时间就比较小，也是us级别，所以需要充分利用该特性。
关于常用高并发网络线程模型设计及MongoDB线程模型优化实践是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
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