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通常我们写一个linux的client和server如下图：
网络图
但是怎么提升性能？系统是如何快速处理网络事件？因此本文就来谈谈IO复用和模式。
第一部分：模式
我们都知道socket分为阻塞和非阻塞，阻塞情况就是卡住流程，必须等事件发生；而非阻塞是立即返回，不管事件是否有没有准备好，需要上层代码通过EAGAIN，EWOULDBLOCK和EINPROGRESS等errno返回值来判断，基于非阻塞有两种网络编程模式：Reactor和Proactor事件处理。
1、Reactor
同步IO模型一般使用Reactor，如果使用线程模式，Reactor是遇到事件就通知工作线程处理，然后主线程继续循环等待事件的发生：
reactor
（1）对于网络读写，先将socket注册到epoll内核事件表中；
（2）使用epoll_wait等待句柄的读写事件；
（3）当句柄的可读可写事件发生，通知工作线程执行对应的读写动作；
（4）当工作线程处理完读写动作，如果还有后续读写，工作线程可以将句柄继续注册到epoll内核事件表中；
（5）主线程继续用epoll_wait等待事件发生，然后继续告知工作线程处理；
2、Proactor
在讲Proactor之前我们先说说一个例子：
...
#include < libaio.h >
int main() {
io_context_t context;
struct iocb io[1], *p[1] = {&io[0]};
struct io_event e[1];
...
// 1. 打开要进行异步IO的文件
int fd = open("xxx", O_CREAT|O_RDWR|O_DIRECT, 0644);
if (fd < 0) {
printf("open error: %dn", errno);
return 0;
}
// 2. 创建一个异步IO上下文
if (0 != io_setup(nr_events, &context)) {
printf("io_setup error: %dn", errno);
return 0;
}
// 3. 创建一个异步IO任务
io_prep_pwrite(&io[0], fd, wbuf, wbuflen, 0);
// 4. 提交异步IO任务
if ((ret = io_submit(context, 1, p)) != 1) {
printf("io_submit error: %dn", ret);
io_destroy(context);
return -1;
}
while (1) {
// 5. 获取异步IO的结果
ret = io_getevents(context, 1, 1, e, &timeout);
if (ret < 0) {
printf("io_getevents error: %dn", ret);
break;
}
...
}
...
}
以上就是linux的aio处理一个读写文件的流程，可以看到整个流程不需要工作线程处理，而是由内核直接处理后，主线程只需要等待处理结果即可。
proactor
3、Half-Reactor
前面提到Reactor大家从图中看出，都是主线程等待事件，分发事件，然后工作线程争抢事件后处理，这里会有几个缺点：
（1）工作线程需要加锁取出自己的工作任务，浪费CPU；
（2）工作线程取出队列一次只能处理一个，对于CPU密集型的任务可以跑满CPU，但是如果是IO密集型任务，这个工作线程又会切换到休眠或者等待其他任务，不能充分利用CPU；
为了解决以上缺点，于是提出了Half-Reactor半反应堆模式：
Half-Reactor
第二部分：IO复用
在开发一些业务面前，我们可能会面对C10K，C100K或者C10M等问题，只是靠堆服务器可能不能完全解决，所以我们就需要从IO复用来处理服务的并发能力，这里我们就直接讲epoll（对于select，poll和epoll的大概区别应该都知道了，所以就不详细说了，如果有疑问可以留言给我），同时找了一张libevent的几个事件处理性能对比：
libevent
1、epoll的使用
#include < sys/epoll.h >
int epoll_create(int size);
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
（1）epoll_create创建一个内核事件表，size可以指定大小，但是并没有作用；
（2）epoll_ctl操作事件，epfd就是epoll事件表，op指定操作类型（EPOLL_CTL_ADD往事件表添加fd，EPOLL_CTL_MOD往事件表修改fd，EPOLL_CTL_DEL往事件表删除fd）；
（3）struct epoll_event其结构体：
sturct epoll_event
{
_uint32_t events; // EPOLLIN(数据可读)，EPOLLOUT(数据可写)...
epoll_data_t data; // 用于存储用户监听事件句柄需要在上下文携带的用户数据
}
（4）epoll_wait等待事件发生，events返回发生事件的列表，timeout等待一定的超时时间，如果没有事件发生依旧返回，maxevents最多一次监听集合的大小；
2、LT和ET
（1）LT是epoll对文件操作符的模式，表示电平触发（Level Trigger），当epoll_wait监听了事件，上层可以不处理该事件，下一次epoll_wait依旧会触发；
（2）ET是epoll对文件描述符的高效模式，表示边缘触发（Edge Trigger），当epoll_wait监听了事件，如果不处理下一次不会再触发，需要应用层一次就处理完，这样可以减少触发的次数，从而提升性能。
所以要注意对于read使用将套接口设置为非阻塞，再用while循环包住read一直读到产生EAGAIN错误，采用非阻塞套接口的原因在于防止read被阻塞住。
3、样例
详细代码由于篇幅原因，就不写了，大概流程如下：
...
listen_fd = bind(...);
listen(listen_fd, LISTENQ);
int epoll_fd;
struct epoll_event events[10];
int nfds, i, fd;
...
// 创建一个描述符
epoll_fd = epoll_create(...);
// 添加监听描述符事件
epoll_ctl(epoll_fd, ... listen_fd, ... EPOLLIN);
for ( ; ; )
{
nfds = epoll_wait(epoll_fd, events, sizeof(events)/sizeof(events[0]), 1000);
for (i = 0; i < nfds; i++)
{
fd = events[i].data.fd;
if (fd == listen_fd)
{
// 创建新连接
...
}
else if (events[i].events & EPOLLIN)
{
// 读取socket数据
....
}
else if(events[i].events & EPOLLOUT)
{
// 写入socket数据
...
}
}
}
close(epoll_fd);
4、epoll的实现
epoll底层数据结构是红黑树和链表组成，通过epoll_ctrl增加、减少事件，其中epoll结构体如下：
struct eventpoll
{
wait_queue_head_t wq;
struct list_head rdlist;
struct rb_root rbr;
...
}
epoll
（1）wq是等待队列，用于epoll_wait；
（2）rdlist是就绪队列，当有事件触发时候，内核会将句柄等信息放入rdlist，方便快速获取，不需要遍历红黑树；
（3）rbr是一颗红黑树，支持增加，删除和查找，管理用户添加的socket信息；
第三部分：提升网络编程中服务器性能的建议
在网络编程中我们会遇到各种各样的处理任务，比如纯转发的proxy，需要处理https的server，需要处理任务的业务逻辑server等等，而且在微服务时代和云原生时代可能这些问题更加复杂，比如我们需要在server前加上断路器，在容器服务中我们都适用多线程模式等等。虽然面临很多问题，但是网络编程中服务器性能还是最基础的那些问题，于是基于我的一些经验，我整理了一些。
1、复用
（1）线程复用 ：前面提到的工作线程，我们不应该对于每个客户端都开一个线程，而是构建一个线程pool，当某些线程空闲就可以从队列中取事件或者数据进行处理，毕竟linux中的线程和进程调度方式一样，线程太多必然加剧内核的负载；
（2）内存复用 ：在网络状态流转和工作线程流转过程中，我们需要尽可能考虑内存复用，而不是在每一层中都拷贝，比如一个请求从内核读到数据以后，尽可能在当前请求的什么周期内，一直使用相同的内存块（包括在业务层，尽量使用指针偏移量操作），减少拷贝；
当然减少内存拷贝以外，还需要做的就是同一块内存用完不是让系统回收，而是自己放到内存pool中，等待下一次请求需要再复用；
2、减少内存拷贝
这里上一篇文章提到的零拷贝，就是减少内存拷贝的一种方式，比如在文件读写方面能提升性能（可以参考nginx的sendfile），另一种可以使用共享内存，通过一写多读的方式解决一些场景下的内存拷贝；
3、减少上下文切换和竞争
上下文切换是阻碍性能提升的一个问题，比如频繁的事件触发会导致主线程和工作线程之间切换，其CPU时间会被浪费；小量的数据包多次触发读处理等。因此我们在写server过程中对于能在同一个上下文处理的，就不必要再丢该其他线程处理，对于多个小块数据可以等待一段超时时间一起处理（当然具体问题可以分析）；
竞争也是阻碍性能提升的一个问题，挣抢共享资源会一段CPU时间片内阻塞操作，减少锁的使用或者将锁拆分更加细粒度的锁，减少锁住临界区的范围，是我们需要注意的；
4、利用CPU亲和性
这里以nginx为例，提供了一个worker_cpu_affinity，cpu的亲和性能使nginx对于不同的work工作进程绑定到不同的cpu上面去。就能够减少在work间不断切换cpu，进程通常不会在处理器之间频繁迁移，进程迁移的频率小，来减少性能损耗。
这种可以参考CPU性能提升方式，比如在NUMA下，处理器访问它自己的本地存储器的速度比非本地存储器(存储器的地方到另一个处理器之间共享的处理器或存储器)快一些，所以针对NUMA架构系统的特点，可以通过将进程/线程绑定指定CPU(一个或多个)的方式，提高CPU CACHE的命中率，减少进程/线程迁移CPU造成的内存访问的时间消耗，从而提高程序的运行效率。
5、协程
协程是一种用户态线程，在现在主流的server框架，协程已经成为一个提升性能的银弹（比如golang写server又快又方便），后续文章会专门介绍协程（在此埋一个坑），但是协程也不是万能的，需要定位本身业务特点，比如IO密集型就适合（当然这里也需要情况而定，比如纯转发类型的面对长尾延时，可能协程也不合适），CPU密集型自己调度协程还是比较麻烦的，所以在做优化的适合可以拷贝业务的特性和后续的扩展而定，毕竟没有一个框架是万能的。
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