C10K和C10M
计算机领域的很多技术都是需求推动的，上世纪90年代，由于互联网的飞速发展，网络服务器无法支撑快速增长的用户规模。1999年，Dan Kegel提出了著名的C10问题：一台服务器上同时处理10000个客户网络连接。10000个网络连接并不会发送请求到服务器，有些连接并不活跃，同一时刻，只有极少的部分连接发送请求。不同的服务类型，每个连接发送请求的频率也不相同，游戏服务器的连接会频繁的发送请求，而Web服务器的连接发送请求的频率就低很多。无论如何，根据经验法则，对于特定的服务类型，连接越多，同一时刻发送请求的连接也越多。

时至今日，C10K问题当然早已解决，不仅如此，一台机器能支撑的连接越来越多，后来提出了C10M问题，在一台机器上支撑1000万的连接，2015年，MigratoryData在单机承载12M的连接，解决了C10M问题。

本文先回顾C10问题的解决方案，再探讨如何构建支撑C10M的应用程序，聊聊其中涉及的各种技术。

C10K问题的解决
时间退回到1999年，当时要实现一个网络服务器，大概有这样几种模式

简单进程/线程模型
这是一种非常简单的模式，服务器启动后监听端口，阻塞在accept上，当新网络连接建立后，accept返回新连接，服务器启动一个新的进程/线程专门负责这个连接。从性能和伸缩性来说，这种模式是非常糟糕的，原因在于

进程/线程创建和销毁的时间，操作系统创建一个进程/线程显然需要时间，在一个繁忙的服务器上，如果每秒都有大量的连接建立和断开，采用每个进程/线程处理一个客户连接的模式，每个新连接都要创建创建一个进程/线程，当连接断开时，销毁对应的线程/进程。创建和销毁进程/线程的操作消耗了大量的CPU资源。使用进程池和线程池可以缓解这个问题。
内存占用。主要包含两方面，一个是内核数据结构所占用的内存空间，另外一个是Stack所占用的内存。有些应用的调用栈很深，比如Java应用，经常能看到几十上百层的调用栈。
上下文切换的开销。上下文切换时，操作系统的调度器中断当前线程，选择另外一个可运行的线程在CPU上继续运行。调度器需要保存当前线程的现场信息，然后选择一个可运行的线程，再将新线程的状态恢复到寄存器中。保存和恢复现场所需要的时间和CPU型号有关，选择一个可运行的线程则完全是软件操作，Linux 2.6才开始使用常量时间的调度算法。 以上是上下文切换的直接开销。除此之外还有一些间接开销，上下文切换导致相关的缓存失效，比如L1/L2 Cache，TLB等，这些也会影响程序的性能，但是间接开销很难衡量。
有意思的是，这种模式虽然性能极差，但却依然是我们今天最常见到的模式，很多Web程序都是这样的方式在运行。

select/poll
另外一种方式是使用select/poll，在一个线程内处理多个客户连接。select和poll能够监控多个socket文件描述符，当某个文件描述符就绪，select/soll从阻塞状态返回，通知应用程序可以处理用户连接了。使用这种方式，我们只需要一个线程就可以处理大量的连接，避免了多进程/线程的开销。之所以把select和poll放在一起说，原因在于两者非常相似，性能上基本没有区别，唯一的区别在于poll突破了select 1024个文件描述符的限制，然而当文件描述符数量增加时，poll性能急剧下降，因此所谓突破1024个文件描述符实际上毫无意义。select/poll并不完美，依然存在很多问题：

每次调用select/poll，都要把文件描述符的集合从用户地址空间复制到内核地址空间
select/poll返回后，调用方必须遍历所有的文件描述符，逐一判断文件描述符是否可读/可写。
这两个限制让select/poll完全失去了伸缩性。连接数越多，文件描述符就越多，文件描述符越多，每次调用select/poll所带来的用户空间到内核空间的复制开销越大。最严重的是当报文达到，select/poll返回之后，必须遍历所有的文件描述符。假设现在有1万个连接，其中只一个连接发送了请求，但是select/poll就要把1万个连接全部检查一遍。

epoll
FreeBSD 4.1引入了kqueue，此时是2000年7月，而在Linux上，还要等待2年后的2002年才开始引入kqueue的类似实现: epoll。epoll最初于 2.5.44进入Linux kernel mainline，此时已经是2002年，距离C10K问题提出已经过了3年。

epoll是如何提供一个高性能可伸缩的IO多路复用机制呢？首先，epoll引入了epoll instance这个概念，epoll instance在内核中关联了一组要监听的文件描述符配置：interest list，这样的好处在于，每次要增加一个要监听的文件描述符，不需要把所有的文件描述符都配置一次，然后从用户地址空间复制到内核地址空间，只需要把单个文件描述符复制到内核地址空间，复制开销从O(n)降到了O(1)。

注册完文件描述符后，调用epoll_wait开始等待文件描述符事件。epoll_wait可以只返回已经ready的文件描述符，因此，在epoll_wait返回之后，程序只需要处理真正需要处理的文件描述符，而不用把所有的文件描述符全部遍历一遍。假设在全部N个文件描述符中，只有一个文件描述符Ready，select/poll要执行N次循环，epoll只需要一次。

epoll出现之后，Linux上才真正有了一个可伸缩的IO多路复用机制。基于epoll，能够支撑的网络连接数取决于硬件资源的配置，而不再受限于内核的实现机制。CPU越强，内存越大，能支撑的连接数越多。

编程模型
Reactor和proactor
不同的操作系统上提供了不同的IO多路复用实现，Linux上有epoll，FreeBSD有kqueue，Windows有IOCP。对于需要跨平台的程序，必然需要一个抽象层，提供一个统一的IO多路复用接口，屏蔽各个系统接口的差异性。

Reactor是实现这个目标的一次尝试，最早出现在Douglas C. Schmidt的论文"The Reactor An Object-Oriented Wrapper for Event-Driven Port Monitoring and Service Demultiplexing"中。从论文的名字可以看出，Reactor是poll这种编程模式的一个面向对象包装。考虑到论文的时间，当时正是面向对象概念正火热的时候，什么东西都要蹭蹭面向对象的热度。论文中，DC Schmidt描述了为什么要做这样的一个Wrapper，给出了下面几个原因

操作系统提供的接口太复杂，容易出错。select和poll都是通用接口，因为通用，增加了学习和正确使用的复杂度。
接口抽象层次太低，涉及太多底层的细节。
不能跨平台移植。
难以扩展。
实际上除了第三条跨平台，其他几个理由实在难以站得住脚。select/poll这类接口复杂吗，使用起来容易出错吗，写出来的程序难以扩展吗？不过不这么说怎么体现Reactor的价值呢。正如论文名称所说的，Reactor本质是对操作系统IO多路复用机制的一个面向对象包装，为了证明Reactor的价值，DC Schmidt还用C++面向对象的特性实现了一个编程框架：ACE，实际上使用ACE比直接使用poll或者epoll复杂多了。

后来DC Schmidt写了一本书《面向模式的软件架构》，再次提到了Reactor，并重新命名为Reactor Pattern，现在网络上能找到的Reactor资料，基本上都是基于Reactor Pattern，而不是早期的面向Object-Orientend Wrapper。

《面向模式的软件》架构中还提到了另外一种叫做Proactor的模式，和Reactor非常类似，Reactor针对同步IO，Proactor则针对异步IO。

Callback，Future和纤程
Reactor看上去并不复杂，但是想编写一个完整的应用程序时候就会发现其实没那么简单。为了避免Reactor主逻辑阻塞，所有可能会导致阻塞的操作必须注册到epoll上，带来的问题就是处理逻辑的支离破碎，大量使用callback，产生的代码复杂难懂。如果应用程序中还有非网络IO的阻塞操作，问题更严重，比如在程序中读写文件。Linux中文件系统操作都是阻塞的，虽然也有Linux AIO，但是一直不够成熟，难堪大用。很多软件采用线程池来解决这个问题，不能通过epoll解决的阻塞操作，扔到一个线程池执行。这又产生了多线程内存开销和上下文切换的问题。

Future机制是对Callback的简单优化，本质上还是Callback，但是提供了一致的接口，代码相对来说简单一些，不过在实际使用中还是比较复杂的。Seastar是一个非常彻底的future风格的框架，从它的代码可以看到这种编程风格真的非常复杂，阻塞式编程中一个函数几行代码就能搞定的事情，在Seastar里需要上百行代码，几十个labmda (在Seastar里叫做continuation)。

纤程是一种用户态调度的线程，比如Go语言中的goroutine，有些人可能会把这种机制成为coroutine，不过我认为coroutine和纤程还是有很大区别的，coroutine是泛化的子进程，具有多个进入和退出点，用来一些一些相互协作的程序，典型的例子就是Python中的generator。纤程则是一种运行和调度机制。

纤程真正做到了高性能和易用，在Go语言中，使用goroutine实现的高性能服务器是一件轻松愉快的事情，完全不用考虑线程数、epoll、回调之类的复杂操作，和编写阻塞式程序完全一样。

网络优化
Kernel bypass
网络子系统是Linux内核中一个非常庞大的组件，提供了各种通用的网络能力。通用通常意味在在某些场景下并不是最佳选择。实际上业界的共识是Linux内核网络不支持超大并发的网络能力。根据我过去的经验，Linux最大只能处理1MPPS，而现在的10Gbps网卡通常可以处理10MPPS。随着更高性能的25Gbps，40Gbps网卡出现，Linux内核网络能力越发捉襟见肘。

为什么Linux不能充分发挥网卡的处理能力？原因在于：

大多数网卡收发使用中断方式，每次中断处理时间大约100us，另外要考虑cache miss带来的开销。部分网卡使用NAPI，轮询+中断结合的方式处理报文，当报文放进队列之后，依然要触发软中断。
数据从内核地址空间复制到用户地址空间。
收发包都有系统调用。
网卡到应用进程的链路太长，包含了很多不必要的操作。
Linux高性能网络一个方向就是绕过内核的网络栈(kernel bypass)，业界有不少尝试

PF_RING 高效的数据包捕获技术，比libpcap性能更好。需要自己安装内核模块，启用ZC Driver，设置transparent_mode=2的情况下，报文直接投递到客户端程序，绕过内核网络栈。
Snabbswitch 一个Lua写的网络框架。完全接管网卡，使用UIO(Userspace IO)技术在用户态实现了网卡驱动。
Intel DPDK，直接在用户态处理报文。非常成熟，性能强大，限制是只能用在Intel的网卡上。根据DPDK的数据，3GHz的CPU Core上，平均每个报文的处理时间只要60ns（一次内存的访问时间）。
Netmap 一个高性能收发原始数据包的框架，包含了内核模块以及用户态库函数，需要网卡驱动程序配合，因此目前只支持特定的几种网卡类型，用户也可以自己修改网卡驱动。
XDP，使用Linux eBPF机制，将报文处理逻辑下放到网卡驱动程序中。一般用于报文过滤、转发的场景。
kernel bypass技术最大的问题在于不支持POSIX接口，用户没办法不修改代码直接移植到一种kernel bypass技术上。对于大多数程序来说，还要要运行在标准的内核网络栈上，通过调整内核参数提升网络性能。

网卡多队列
报文到达网卡之后，在一个CPU上触发中断，CPU执行网卡驱动程序从网卡硬件缓冲区读取报文内容，解析后放到CPU接收队列上。这里所有的操作都在一个特定的CPU上完成，高性能场景下，单个CPU处理不了所有的报文。对于支持多队列的网卡，报文可以分散到多个队列上，每个队列对应一个CPU处理，解决了单个CPU处理瓶颈。

为了充分发挥多队列网卡的价值，我们还得做一些额外的设置：把每个队列的中断号绑定到特定CPU上。这样做的目的，一方面确保网卡中断的负载能分配到不同的CPU上，另外一方面可以将负责网卡中断的CPU和负责应用程序的CPU区分开，避免相互干扰。

在Linux中，/sys/class/net/${interface}/device/msi_irqs下保存了每个队列的中断号，有了中断号之后，我们就可以设置中断和CPU的对应关系了。网上有很多文章可以参考。

网卡Offloading
回忆下TCP数据的发送过程：应用程序将数据写到套接字缓冲区，内核将缓冲区数据切分成不大于MSS的片段，附加上TCP Header和IP Header，计算Checksum，然后将数据推到网卡发送队列。这个过程中需要CPU全程参与， 随着网卡的速度越来越快，CPU逐渐成为瓶颈，CPU处理数据的速度已经赶不上网卡发送数据的速度。经验法则，发送或者接收1bit/s TCP数据，需要1Hz的CPU，1Gbps需要1GHz的CPU，10Gbps需要10GHz的CPU，已经远超单核CPU的能力，即使能完全使用多核，假设单个CPU Core是2.5GHz，依然需要4个CPU Core。

为了优化性能，现代网卡都在硬件层面集成了TCP分段、添加IP Header、计算Checksum等功能，这些操作不再需要CPU参与。这个功能叫做tcp segment offloading，简称tso。使用ethtool -k 可以检查网卡是否开启了tso

除了tso，还有其他几种offloading，比如支持udp分片的ufo，不依赖驱动的gso，优化接收链路的lro

充分利用多核
随着摩尔定律失效，CPU已经从追求高主频转向追求更多的核数，现在的服务器大都是96核甚至更高。构建一个支撑C10M的应用程序，必须充分利用所有的CPU，最重要的是程序要具备水平伸缩的能力：随着CPU数量的增多程序能够支撑更多的连接。

很多人都有一个误解，认为程序里使用了多线程就能利用多核，考虑下CPython程序，你可以创建多个线程，但是由于GIL的存在，程序最多只能使用单个CPU。实际上多线程和并行本身就是不同的概念，多线程表示程序内部多个任务并发执行，每个线程内的任务可以完全不一样，线程数和CPU核数没有直接关系，单核机器上可以跑几百个线程。并行则是为了充分利用计算资源，将一个大的任务拆解成小规模的任务，分配到每个CPU上运行。并行可以 通过多线程实现，系统上有几个CPU就启动几个线程，每个线程完成一部分任务。

并行编程的难点在于如何正确处理共享资源。并发访问共享资源，最简单的方式就加锁，然而使用锁又带来性能问题，获取锁和释放锁本身有性能开销，锁保护的临界区代码不能只能顺序执行，就像CPython的GIL，没能充分利用CPU。

Thread Local和Per-CPU变量
这两种方式的思路是一样的，都是创建变量的多个副本，使用变量时只访问本地副本，因此不需要任何同步。现代编程语言基本上都支持Thread Local，使用起来也很简单，C/C++里也可以使用__thread标记声明ThreadLocal变量。

Per-CPU则依赖操作系统，当我们提到Per-CPU的时候，通常是指Linux的Per-CPU机制。Linux内核代码中大量使用Per-CPU变量，但应用代码中并不常见，如果应用程序中工作线程数等于CPU数量，且每个线程Pin到一个CPU上，此时才可以使用。

原子变量
如果共享资源是int之类的简单类型，访问模式也比较简单，此时可以使用原子变量。相比使用锁，原子变量性能更好。在竞争不激烈的情况下，原子变量的操作性能基本上和加锁的性能一致，但是在并发比较激烈的时候，等待锁的线程要进入等待队列等待重新调度，这里的挂起和重新调度过程需要上下文切换，浪费了更多的时间。

大部分编程语言都提供了基本变量对应的原子类型，一般提供set, get, compareAndSet等操作。

lock-free
lock-free这个概念来自

An algorithm is called non‐blocking if failure or suspension of any thread cannot cause failure or suspension of another thread; an algorithm is called lock‐free if, at each step, some thread can make progress.

non-blocking算法任何线程失败或者挂起，不会导致其他线程失败或者挂起，lock-free则进一步保证线程间无依赖。这个表述比较抽象，具体来说，non-blocking要求不存在互斥，存在互斥的情况下，线程必须先获取锁再进入临界区，如果当前持有锁的线程被挂起，等待锁的线程必然需要一直等待下去。对于活锁或者饥饿的场景，线程失败或者挂起的时候，其他线程完全不仅能正常运行，说不定还解决了活锁和饥饿的问题，因此活锁和饥饿符合non-blocking，但是不符合lock-free。

实现一个lock-free数据结构并不容易，好在已经有了几种常见数据结构的的lock-free实现：buffer, list, stack, queue, map, deque，我们直接拿来使用就行了。

优化对锁的使用
有时候没有条件使用lock-free，还是得用锁，对于这种情况，还是有一些优化手段的。首先使用尽量减少临界区的大小，使用细粒度的锁，锁粒度越细，并行执行的效果越好。其次选择适合的锁，比如考虑选择读写锁。

CPU affinity
使用CPU affinity机制合理规划线程和CPU的绑定关系。前面提到使用CPU affinity机制，将多队列网卡的中断处理分散到多个CPU上。不仅是中断处理，线程也可以绑定，绑定之后，线程只会运行在绑定的CPU上。为什么要将线程绑定到CPU上呢？绑定CPU有这样几个好处

为线程保留CPU，确保线程有足够的资源运行
提高CPU cache的命中率，某些对cache敏感的线程必须绑定到CPU上才行。
更精细的资源控制。可以预先需要静态划分各个工作线程的资源，例如为每个请求处理线程分配一个CPU，其他后台线程共享一个CPU，工作线程和中断处理程序工作在不同的CPU上。
NUMA架构中，每个CPU有自己的内存控制器和内存插槽，CPU访问本地内存别访问远程内存快3倍左右。使用affinity将线程绑定在CPU上，相关的数据也分配到CPU对应的本地内存上。
Linux上设置CPU affinity很简单，可以使用命令行工具taskset，也可以在程序内直接调用API sched_getaffinity和sched_setaffinity

其他优化技术
使用Hugepage
Linux中，程序内使用的内存地址是虚拟地址，并不是内存的物理地址。为了简化虚拟地址到物理地址的映射，虚拟地址到物理地址的映射最小单位是“Page”，默认情况下，每个页大小为4KB。CPU指令中出现的虚拟地址，为了读取内存中的数据，指令执行前要把虚拟地址转换成内存物理地址。Linux为每个进程维护了一张虚拟地址到物理地址的映射表，CPU先查表找到虚拟地址对应的物理地址，再执行指令。由于映射表维护在内存中，CPU查表就要访问内存。相对CPU的速度来说，内存其实是相当慢的，一般来说，CPU L1 Cache的访问速度在1ns左右，而一次内存访问需要60-100ns，比CPU执行一条指令要慢得多。如果每个指令都要访问内存，比如严重拖慢CPU速度，为了解决这个问题，CPU引入了TLB(translation lookaside buffer)，一个高性能缓存，缓存映射表中一部分条目。转换地址时，先从TLB查找，没找到再读内存。

显然，最理想的情况是映射表能够完全缓存到TLB中，地址转换完全不需要访问内存。为了减少映射表大小，我们可以使用“HugePages”：大于4KB的内存页。默认HugePages是2MB，最大可以到1GB。

避免动态分配内存
内存分配是个复杂且耗时的操作，涉及空闲内存管理、分配策略的权衡（分配效率，碎片），尤其是在并发环境中，还要保证内存分配的线程安全。如果内存分配成为了应用瓶颈，可以尝试一些优化策略。比如内存复用i：不要重复分配内存，而是复用已经分配过的内存，在C++/Java里则考虑复用已有对象，这个技巧在Java里尤其重要，不仅能降低对象创建的开销，还避免了大量创建对象导致的GC开销。另外一个技巧是预先分配内存，实际上相当于在应用内实现了一套简单的内存管理，比如Memcached的Slab。

Zero Copy
对于一个Web服务器来说，响应一个静态文件请求需要先将文件从磁盘读取到内存中，再发送到客户端。如果自信分析这个过程，会发现数据首先从磁盘读取到内核的页缓冲区，再从页缓冲区复制到Web服务器缓冲区，接着从Web服务器缓冲区发送到TCP发送缓冲区，最后经网卡发送出去。这个过程中，数据先从内核复制到进程内，再从进程内回到内核，这两次复制完全是多余的。Zero Copy就是类似情况的优化方案，数据直接在内核中完成处理，不需要额外的复制。

Linux中提供了几种ZeroCopy相关的技术，包括sendfile,splice,copy_file_range,Web服务器中经常使用sendfile优化性能。

最后
千万牢记：不要过早优化。

优化之前，先考虑两个问题：

现在的性能是否已经满足需求了
如果真的要优化，是不是已经定位了瓶颈
在回答清楚这两个问题之前，不要盲目动手。