本文来自EasyDarwin团队Fantasy(fantasy(at)easydarwin.org)

一. EasyDarwin网络模型介绍

EventContext负责监听所有网络读写事件,EventContext::RequestEvent每次插入一个监听事件到

监听列表(select 文件描述符集合),EventThread::Entry()死循环监听添加到该FD_SET的所有文件描述符的

事件。Entry()->select_waitevent()每次返回下一个要处理的事件节点,包括事件处理对象的哈希key,以及事件类型。

然后投递到线程池中的某一个线程的任务队列,注意这里是每一个线程维护自己的任务队列。

相关代码,ProcessEvent->Signal(),其中实现了一个简单的均衡算法,决定投递到哪一个线程的任务队列。EventContext每处理完一个事件,会删掉监听的文件描述符,然后执行完后会再次调用RequestEvent()插入到监听列表,并且激活监听(往管道写数据)。TaskThread::Entry()负责处理上面投递过来的任务,执行虚方法Run(),相关代码,theTimeout = theTask->Run();所有网络模块均会继承并实现Task类的Run()方法。

二. select和epoll的差别

select内核实现,

sys_select()->do_select()
{
for(;;)
{
循环遍历FD_SET看是否有事件发生,
}
}

select最大只支持1024个文件描述符,原因#define __FD_SETSIZE 1024,定义超过1024会造成处理性能上的下降;

epoll内核实现,

网络事件中断中调用ep_poll_callback(),将网络事件添加到epoll队列。这样,epoll_wait()等待的时候,就不会像select循环,因为队列中的每一个事件都是有效的。

由此看来epoll比select效率高,而且队列不受限制,可以任意大小。但是如果select命中到有效的时间的概率也很高的时候,它俩效率是差不多的。

三. 把EasyDarwin的网络模型换成epoll

实现过程比较简单,按照前面select提供的接口,挨个实现一遍,然后把调用的地方加以操作系统类型的宏开关,兼容windows的编译。

实现之后,调试却花了很长时间,刚开始发现线程池在插入监听事件的时候会出现资源竞争,程序运行了一段时间后就出现异常了,不读取推送的数据了。经过review代码发现应该是没有加锁导致插入的时候资源竞争,有的没有成功插入,所以监听不到事件。后面加锁后经过调试,避免了一些死锁问题后,稳定运行了几天没有出现问题。

经过春节前后将近2个月的开发和稳定调试、测试,EasyDarwin开源流媒体服务器终于成功将底层select网络模型修改优化成epoll网络模型,将EasyDarwin流媒体服务器在网络处理的效率上提升到了另一个档次(这里得感谢EasyDarwin开源团队成员Fantasy的无私贡献,是他牺牲宝贵的业余休息时间,连夜奋战开发和调试,才能取得EasyDarwin底层改造的成果)。

众所周知,select模型在处理大并发量的网络请求上具有一些瓶颈,默认在Linux上同时能够处理的网络连接数FD_SETSIZE为1024,虽然可以通过修改FD_SETSIZE的定义大小,但在FD_SETSIZE大于1024时,由于select模型先天的原因,对网络事件无法做到及时准确定位,其处理性能上并没有得到同步的提升,所以,带来的就是整个流媒体服务器在并发量上的瓶颈;而修改成epoll网络模型之后,其网络事件的处理性能得到提升,再加上EasyDarwin架构上的优势,采用线程池,任务队列及Reactor技术,使得网络事件能够非常高效地被感知、处理(这里的任务队列还涉及到一个无锁队列的优化,这个在后续的博客中会具体分析),这样,使得整个EasyDarwin流媒体服务器具有非常高效的事件处理能力,而且经过长时间的测试,稳定性非常好!

需要说明的是,EasyDarwin在Windows端还是沿用的select网络模型,从目前的情况上来看,大并发量需求的项目多数部署在Linux系统上,Windows上EasyDarwin作为小规模或者研究型项目,完全能够满足需求,所以,将EasyDarwin+IOCP列入以后的开发计划中;

Epoll模型主要的代码在EasyDarwin Github上,目录位置在:https://github.com/EasyDarwin/EasyDarwin/tree/master/CommonUtilitiesLib,主要文件是:epollEvent.h和epollEvent.cpp

EasyDarwin开源流媒体服务器项目还在一直进行更加高性能的优化,项目地址:https://github.com/EasyDarwin

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