阻塞还是非阻塞

 

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Background

网络术语里的阻塞和非阻塞,哪个模式相对好些?大多数都会选择非阻塞模式,不过技术向来都是矛盾的,这里分析和总结下。

Blocking

一般使用非阻塞来提高IO并发度(Linux的native aio只对文件有效,windows有完成端口)。但当IO并发度很低时,非阻塞模式不一定比阻塞模式更高效,因为后者完全由内核负责,而read/write这类系统调用已经高度优化,效率显然高于一般还得多个线程协作的非阻塞模式。比如Android里的很多http server,大部分只是维持几个连接,更别说并发IO了。

Non-blocking

但当IO并发度很提高时,阻塞函数会阻塞住一个线程,我们只能通过加大线程数量来应付,这样的弊端很明显:由于内核的线程调度遵循公平原则,所以内核会不停地切换线程,在一个cpu core(核)上可能只做了一点点事情,马上又换成了另一个线程,cpu cache没得到充分利用。

不过非阻塞模式一般由少量event-driven线程和一些运行用户逻辑的worker线程组成,这些线程往往会被复用。event-driven和worker可以同时在不同的核运行(流水线化),内核不用频繁的切换就能完成有效的工作。线程总量也不用很多,这时候非阻塞IO就往往比阻塞IO快了。

Leader/Follower

event-driven和worker模式也有叫leader/follower模式的(leader和follower的角色不能互换)。不过leader/follower模式也有自己的问题,由于leader线程不受业务代码干扰,当IO并发度很高时,需要很大的数据内存和消息队列或者提供内存限制功能,反而会增加程序复杂性,同时leader线程和follower线程的每次协作几乎都造成了无谓的cache miss,性能必然也不算完美。

后来又有了leader/follower模式的变种:leader和follower角色可以切换。

Leader/Follower2

这种模式本质上就是为了去掉leader对follower的调度开销,leader获取事件后就直接进行下一步有效的操作,比如read。对于要求低延时的网络任务,比如rpc,影响相当的大,因为一个计算往往耗时也就纳秒级别,而线程调度开销却需要大几个量级的开销。同时leader变为follower后,直接承载业务逻辑,这样就可以避免前边提到的内存限制功能。当然这种模式逻辑也会更加复杂,比如leader同时获取多事件情况下的应对策略,多follower争抢leader的避免策略等。

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