线程池机制使nginx性能提高9倍
原文标题：Thread Pools in NGINX Boost Performance 9x!
原文官方地址：https://www.nginx.com/blog/thread-pools-boost-performance-9x/
本文为译文，非直译。
一、问题
一般情况下，nginx 是一个事件处理器，一个从内核获取连接事件并告诉系统如何处理的控制器。
实际上，在操作系统做读写数据调度的时候，nginx是协同系统工作的，所以nginx能越快响应越好。
nginx处理的事件可以是 超时通知、socket可读写的通知 或 错误通知。nginx 接收到这些消息后，会逐一进行处理。
但是所有处理过程都是在一个简单的线程循环中完成的。
nginx 从消息队列中取出一条event后执行，例如 读写socket的event。在大多数情况下这很快，Nginx瞬间就处理完了。
如果有耗时长的操作发生怎么办？整个消息处理的循环都必须等待这个耗时长的操作完成，才能继续处理其他消息。
所以，我们说的“阻塞操作”其实意思是长时间占用消息循环的操作。
操作系统可能被各种各样的原因阻塞，或者等待资源的访问，例如硬盘、互斥锁、数据库同步操作等。
例如，当nginx 想要读取没有缓存在内存中的文件时，则要从磁盘读取。
但磁盘是比较缓慢的，即使是其他后续的事件不需要访问磁盘，他们也得等待本次事件的访问磁盘结束。
结果就是延迟增加和系统资源没有被充分利用。
有些操作系统提供了异步读写文件接口，在nginx中可以使用这些接口（http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_core_module.html?&&&_ga=1.197764335.1343221768.1436170723#aio）。
例如FreeBSD就是一个较好的例子，但不幸的是，linux提供的一系列异步读文件接口有不少缺陷。
其中一个问题是：文件访问和缓冲需要队列，但是Nginx已经很好解决了。
但是还有一个更严重的问题：使用异步接口需要对文件描述符设置O_DIRECT标识，这意味着任何对这个文件的访问会跳过缓存直接访问磁盘上的文件。
在大多数情况下，这不是访问文件的最佳方法。
二、线程池
为了解决这个问题，Nginx 1.7.11 引入了线程池概念。现在让我们了解一下线程池是怎样工作的。
在nginx中，线程池执行的是分发服务，他由一个任务队列和一些执行任务的线程组成。
当一个工作线程在执行一个可能会存在潜在长时间操作的任务时，这个任务会被”卸下“并重新放到任务队列中去，这个被”卸下“的任务可能会被其他线程再执行。
现在，只有2个基础操作会造成“卸下任务”到任务队列：
1.在大多操作系统上的read()系统调用
2.linux系统的sendfile()
如果这个机制被证实是有益于nginx的，我们以后还会添加其他的操作。
三、线程池并非灵丹妙药
大多数读写文件操作都需要通过缓慢的磁盘。如果有充足的内存来存储数据，那么操作系统会缓存频繁使用的文件，也就是“页面缓存”（page cache）机制。
由于页面缓存机制，nginx几乎在所有情况下都能体现非常好的性能。
通过页面缓存读取数据非常快，并且不会阻塞。
另一方面，卸下任务到任务池是有瓶颈的。
所以在内存充足并且使用的数据不是非常大的时候，nginx即使不使用线程池也是几乎工作在最佳状态。
卸下写操作到任务池中，是一个适用于特殊场景的处理方案，适用于大量无法使用VM缓存的请求操作。
例如一个高负荷的基于Nginx的视频流服务器。
另外FreeBSD的用户不需要担心这些，因为FreeBSD已经有很好的异步读操作接口，无需使用线程池。
四、配置线程池
如果你确定在你的场景中适合使用线程池，那么一起看看如何配置线程池。
准备工作步骤如下：
1.使用 nginx 1.7.11 或更新的版本
2.使用--with-threads参数编译nginx
最简单的例子，添加一个aio线程标识（可以添加到http、server 或 location段中）:
aio threads;
这是一个最简单的配置例子，等于以下的配置：
# in the 'main' context thread_pool default threads=32 max_queue=65536; # in the 'http', 'server', or 'location' context aio threads=default;
以上配置定义了一个叫 default 的线程池，有32个工作线程，任务队列最大存放65536个任务。
如果任务队列满了，nginx会抛弃任务并打印以下日志：
thread pool "NAME" queue overflow: N tasks waiting
当出现了这个日志，这意为着你可以调大你的任务队列，或者你的系统无法处理这么多任务。
所以综上所述，你可以配置你的 线程数，任务队列长度，线程池名称。
你也可以设置多个线程池，用在不同的地方：
# in the 'main' context thread_pool one threads=128 max_queue=0; thread_pool two threads=32; http { server { location /one { aio threads=one; } location /two { aio threads=two; } } … }
如果max_queue，也就是任务队列长度未指定，那么长度默认为65536.
max_queue也可以设置为0，这样线程池只能处理和线程数一样多的任务，不会有任务存储在任务队列中。
现在假设你有一台有3个硬盘的服务器，你希望这台服务器作为缓存代理使用，这是你CDN的一个缓存节点，缓存的数据已经超过了可用内存。
在这个场景中最重要的事情就是提高磁盘读写的性能。
一个方案就是使用RAID，另一个方案就是使用Nginx：
# We assume that each of the hard drives is mounted on one of these directories: # /mnt/disk1, /mnt/disk2, or /mnt/disk3 # in the 'main' context thread_pool pool_1 threads=16; thread_pool pool_2 threads=16; thread_pool pool_3 threads=16; http { proxy_cache_path /mnt/disk1 levels=1:2 keys_zone=cache_1:256m max_size=1024G use_temp_path=off; proxy_cache_path /mnt/disk2 levels=1:2 keys_zone=cache_2:256m max_size=1024G use_temp_path=off; proxy_cache_path /mnt/disk3 levels=1:2 keys_zone=cache_3:256m max_size=1024G use_temp_path=off; split_clients $request_uri $disk { 33.3% 1; 33.3% 2; * 3; } server { … location / { proxy_pass http://backend; proxy_cache_key $request_uri; proxy_cache cache_$disk; aio threads=pool_$disk; sendfile on; } } }
在配置中，thread_pool 指令给每个磁盘定义了独立的线程池；
proxy_cache_path指令给每个磁盘定义独立的缓存路径、参数；
split_clients 模块用于多个缓存（也就是多个磁盘）的负载均衡，这个解决方案很符合该使用场景；
proxy_cache_path中的use_temp_path=off参数让nginx存储临时文件到缓存目录，这可以避免更新缓存时的磁盘间数据拷贝。
以上的例子说明可以根据自身硬件灵活调整nginx，
通过细微调整，可以让你的软件、操作系统、硬件协同工作在最佳状态，尽可能的利用所有资源。
结论
线程池机制是一个非常好的机制，通过解决大量数据情况下导致的阻塞问题，
使得nginx的性能达到一个新的高度。
如之前提到的，接下来会有新的接口可能会实现在不损耗性能的情况下实现”卸下“任务机制。
注：原文中的一些翻译
（1）offloading 翻译为 卸下，其实就是把一个任务塞回到任务池中；
（2）原文中有提到把任务offloading到thread pool中，但其实是task是存放在task pool中，所以我译为”把任务卸下到任务池中“；
（3）性能测试阶段译文略过，可以参考原帖
