一个比nginx速度更快的HTTP服务器de设计与实现

gaoke

在上次的FreeBSD和linux的nginx静态文件性能对比测试 后，我萌发了自己动手做一个简单的Web Server来搞清楚nginx高性能背后的原理的想法。最后成功实现了一个基于epoll的简单的HTTP服务器，实现了200，404，400，304响应，并且性能比nginx高了一点点。本文主要介绍这个HTTP服务器的原理和设计过程。　　阅读了一些文章（见最后的参考阅读）后，我整理出了以下要点：
　　实现多并发的socket服务器有这样几个方法：
　　1. 多进程共享一个监听端口
　　bind之后使用fork()创建一份当前进程的拷贝，并启动子进程。子进程采用阻塞式accept、read、write，即这些操作会阻塞线程，直到操作完成才继续执行。缺点是进程之间通信速度慢，每个进程占用很多内存，所以并发数一般受限于进程数。
　　2. 多线程
　　类似多进程，只不过用线程代替了进程。主线程负责accept，为每个请求建立一个线程（或者使用线程池复用线程）。比多进程速度快，占用更少的内存，稳定性不及多进程。因为每个线程都有自己的堆栈空间，其占用的内存还是无法免除的，所以并发数一般受限于线程数。
　　一个阻塞式IO程序的流程示例图：

　　3. 事件驱动的非阻塞IO（nonblocking I/O）
　　单线程，将socket设置为非阻塞模式（accept、read、write会立即返回。如果已经accept完了所有的连接，或读光了缓冲区的数据，或者写满了缓冲区，会返回-1，而不是进入阻塞状态）。使用select或epoll等机制，同时监听多个IO操作有无事件发生。当其中的一个或多个处于Ready状态（即：监听的socket可以accept，tcp连接可以read等）后，立即处理相应的事件，处理完后立即回到监听状态（注意这里的监听是监听IO事件，不是监听端口）。相当于阻塞式IO编程中任意一处都可能回到主循环中继续等待，并能从等待中直接回到原处继续执行；而accept、读、写都不再阻塞，阻塞全部移动到了一个多事件监听操作中。
　　一个非阻塞式IO程序的流程示例图：

　　举例来说，如果在A连接的Read request的过程中，缓冲区数据读完了，而请求还没有结束，直接返回到主循环中监听其它事件。而这时如果发现另一个Send了一半的Response连接B变为了可写状态，则直接处理B连接Send Response事件，从上次B连接写了一半的地方开始，继续写入数据。这样一来，虽然是单线程，但A和B同时进行，互不干扰。
　　因为流程更加复杂，无法依靠线程的堆栈保存每个连接处理过程中的各种状态信息，我们需要自己维护它们，这种编程方式需要更高的技巧。比方说，原先我们可以在send_response函数中用局部变量保存发送数据的进度，而现在我们只能找一块其它的地方，为每一个连接单独保存这个值了。
　　nginx即使用事件驱动的非阻塞IO模式工作。
　　nginx支持多种事件机制：跨平台的select，Linux的poll和epoll，FreeBSD的kqueue，Solaris的/dev/poll等。在高并发的情况下，在Linux上使用epoll性能最好，或者说select的性能太差了。
　　事件机制分为水平触发，或译状态触发（level-triggered）和边缘触发（edge-triggered）。前者是用通过状态表示有事件发生，后者通过状态变化表示事件发生。打个比方来说，使用状态触发的时候，只要缓冲区有数据，你就能检测到事件的存在。而使用边缘触发，你必须把缓冲区的数据全部读完之后，才能进行下一次事件的检测，否则，因为状态一直处于可读状态，没有发生变化，你将永远收不到这个事件。显然，后者对编写程序的严谨性要求更高。
　　select和poll属于前者，epoll同时支持这两种模式。值得一提的是，我自己测试了一下，发现即使在20000并发的情况下，epoll使用这两种模式之前性能差异仍可以忽略不计。
　　另外需要注意的是，对于常规文件设置非阻塞是不起作用的。
　　4. 此外还有异步IO，一般在Windows上使用，这里就不谈了。
　　另外nginx使用了Linux的sendfile函数。和传统的用户程序自己read和write不同，sendfile接收两个文件描述符，直接在内核中实现复制操作，相比read和write，可以减少内核态和用户态的切换次数，以及数据拷贝的次数。
　　接下来正式开始设计。我选择了非阻塞IO，epoll的边缘触发模式。先找了个比较完整的使用epoll的一个socket server例子作为参考，然后在它的基础上边修改边做实验：
　　https://banu.com/blog/2/how-to-use-epoll-a-complete-example-in-c/
　　这个例子比较简单，而且也没有体现出非阻塞IO编程。不过通过它我了解到了epoll的基本使用方法。为了实现并发通信，我们需要把程序“摊平”。
　　首先，分析我们的HTTP服务器通信过程用到的变量：

状态	Wait for reading	Wait for writing	次数	变量类型	非本地变量	备注
Accept	Y	N	n	local
Read request	Y	N	n	nonlocal	Read buf
Open file	N	N	n	nonlocal	文件名
Send response header	N	Y	n	nonlocal	Response header buf
Read file -> Send response content	N	Y	n*n	nonlocal	Read&write buf 　　Write pos 　　fd 　　Sock	读满read buf或读到EOF，再发 　　发送时将read buf
Close file	N	N	n		fd
Close socket	N	N	n		sock

　　然后，定义一个结构用于保存这些变量：
struct process {
int sock;
int status;
int response_code;
int fd;
int read_pos;
int write_pos;
int total_length;
char buf[BUF_SIZE];
};
　　为了简便，我直接用一个全局数组装所有的process:
static struct process processes[MAX_PORCESS];
　　另外定义每个连接通信过程中的三个状态：
#define STATUS_READ_REQUEST_HEADER    0
#define STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER    1
#define STATUS_SEND_RESPONSE        2
　　之后，就是按部就班地实现主循环、读取request，解析header，判断文件是否存在、检查文件修改时间，发送相应的header和content了。
　　下面只把程序中跟epoll有关的关键部分贴出来：
　　main()函数：
　　使用epoll_create()创建一个epoll fd，注意，这里的listen_sock已经设置为nonblocking（我使用了这篇文章中的setNonblocking函数）了：
    efd = epoll_create1 ( 0 );
if ( efd == -1 )
{
...
}
event.data.fd = listen_sock;
event.events = EPOLLIN | EPOLLET;
s = epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_ADD, listen_sock, &event );
if ( s == -1 )
{
...
}
/* Buffer where events are returned */
events = calloc ( MAXEVENTS, sizeof event );
　　这里的EPOLLIN表示监听“可读”事件。
　　在主循环中epoll_wait()：
    while ( 1 )
{
int n, i;
n = epoll_wait ( efd, events, MAXEVENTS, -1 );
if ( n == -1 )
{
perror ( "epoll_wait" );
}
for ( i = 0; i < n; i++ )
{
if ( ( events.events & EPOLLERR ) ||
( events.events & EPOLLHUP ) )
{
fprintf ( stderr, "epoll error\n" );
close ( events.data.fd );
continue;
}
handle_request ( events.data.fd );
}
}
　　epoll_wait()会在发生事件后停止阻塞，继续执行，并把发生了事件的event的file descriptor放入events中，返回数组大小。注意的是，这里要循环处理所有的fd。
　　
接下来是关键部分：
void handle_request ( int sock )
{
if ( sock == listen_sock )
{
accept_sock ( sock );
}
else
{
struct process* process = find_process_by_sock ( sock );
if ( process != 0 )
{
switch ( process->status )
{
case STATUS_READ_REQUEST_HEADER:
read_request ( process );
break;
case STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER:
send_response_header ( process );
break;
case STATUS_SEND_RESPONSE:
send_response ( process );
break;
default:
break;
}
}
}
}
　　根据epoll返回的fd，做不同处理：如果是监听的socket，则accept()；否则，根据sock的fd查找相应的process结构体，从中取回状态信息，返回到之前的处理状态中。这样就能实现信春哥，死后原地复活的状态恢复机制了。
　　在accept中，将accept出来的连接也设置为非阻塞，然后在process数组中找一个还没使用的空位，初始化，然后把这个socket存到process结构体中：
struct process* accept_sock ( int listen_sock )
{
int s;
// 在ET模式下必须循环accept到返回-1为止
    while ( 1 )
{
struct sockaddr in_addr;
socklen_t in_len;
int infd;
char hbuf[NI_MAXHOST], sbuf[NI_MAXSERV];
if ( current_total_processes >= MAX_PORCESS )
{
// 请求已满，accept之后直接挂断
            infd = accept ( listen_sock, &in_addr, &in_len );
if ( infd == -1 )
{
if ( ( errno == EAGAIN ) ||
( errno == EWOULDBLOCK ) )
{
break;
}
else
{
perror ( "accept" );
break;
}
}
close ( infd );
return;
}
in_len = sizeof in_addr;
infd = accept ( listen_sock, &in_addr, &in_len );
if ( infd == -1 )
{
if ( ( errno == EAGAIN ) ||
( errno == EWOULDBLOCK ) )
{
break;
}
else
{
perror ( "accept" );
break;
}
}
getnameinfo ( &in_addr, in_len,
hbuf, sizeof hbuf,
sbuf, sizeof sbuf,
NI_NUMERICHOST | NI_NUMERICSERV );
//设置为非阻塞
        s = setNonblocking ( infd );
if ( s == -1 )
abort ();
int on = 1;
setsockopt ( infd, SOL_TCP, TCP_CORK, &on, sizeof ( on ) );
//添加监视sock的读取状态
        event.data.fd = infd;
event.events = EPOLLIN | EPOLLET;
s = epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_ADD, infd, &event );
if ( s == -1 )
{
perror ( "epoll_ctl" );
abort ();
}
struct process* process = find_empty_process_for_sock ( infd );
current_total_processes++;
reset_process ( process );
process->sock = infd;
process->fd = NO_FILE;
process->status = STATUS_READ_REQUEST_HEADER;
}
}
　　三个不同状态对应三个不同函数进行处理，我就不全贴了，以read_request为例：
void read_request ( struct process* process )
{
int sock = process->sock, s;
char* buf=process->buf;
char read_complete = 0;
ssize_t count;
while ( 1 )
{
count = read ( sock, buf + process->read_pos, BUF_SIZE - process->read_pos );
if ( count == -1 )
{
if ( errno != EAGAIN )
{
handle_error ( process, "read request" );
return;
}
else
{
//errno == EAGAIN表示读取完毕
                break;
}
}
else if ( count == 0 )
{
// 被客户端关闭连接
            cleanup ( process );
return;
}
else if ( count > 0 )
{
process->read_pos += count;
}
}
int header_length = process->read_pos;
// determine whether the request is complete
    if ( header_length > BUF_SIZE - 1 )
{
process->response_code = 400;
process->status = STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER;
strcpy ( process->buf, header_400 );
send_response_header ( process );
handle_error ( processes, "bad request" );
return;
}
buf[header_length]=0;
read_complete = ( strstr ( buf, "\n\n" ) != 0 ) || ( strstr ( buf, "\r\n\r\n" ) != 0 );
if ( read_complete )
{
// ...
        //解析之后，打开文件，把文件描述符存入process，然后进入发送header状态
        process->status = STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER;
//修改此sock的监听状态，改为监视写状态
        event.data.fd = process->sock;
event.events = EPOLLOUT | EPOLLET;
s = epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_MOD, process->sock, &event );
if ( s == -1 )
{
perror ( "epoll_ctl" );
abort ();
}
//发送header
        send_response_header ( process );
}
}
　　这里的注意点如下：
　　1. 读取的时候要一直循环读取到返回-1为止，然后检查errno，如果errno为EAGAIN，表示缓冲区已经空了，这个socket变为了“不可读”。如果不读完，边缘触发模式的epoll_wait将永远不会再触发这个socket的“可读”事件。
　　2. 使用epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_MOD, process->sock, &event )修改epoll的状态，这里在读完后，我们要继续监听“可写”事件，因此要把epoll监听的事件改为EPOLLOUT。
　　接下来不断完善这个程序并进行优化，并实现了304 not modified功能之后，用ab测试性能，并和nginx对比：
Server Software:        clowwindyserver/1.0
Server Hostname:        localhost
Server Port:            8082
Document Path:          /jquery.js
Document Length:        57244 bytes
Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   2.241 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      574420000 bytes
HTML transferred:       572440000 bytes
Requests per second:    4462.88 [#/sec] (mean)
Time per request:       22.407 [ms] (mean)
Time per request:       0.224 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          250348.23 [Kbytes/sec] received
Server Software:        nginx/0.7.67
Server Hostname:        localhost
Server Port:            80
Document Path:          /jquery.js
Document Length:        57244 bytes
Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   2.490 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      574720000 bytes
HTML transferred:       572440000 bytes
Requests per second:    4016.54 [#/sec] (mean)
Time per request:       24.897 [ms] (mean)
Time per request:       0.249 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          225428.04 [Kbytes/sec] received
　　结果很令人欣慰的比nginx快了一点点，并且只用了700K内存。不过作为一个功能比nginx少了很多的程序来说这一结果是意料之中的。
然后试图测试上万并发的情况，结果too many open files了。于是修改fd数限制：
# echo 32768 > /proc/sys/fs/file-max
# ulimit -n 32768
　　再次测试：
Server Software:        clowwindyserver/1.0
Server Hostname:        localhost
Server Port:            8082
Document Path:          /jquery.js
Document Length:        57244 bytes
Concurrency Level:      10000
Time taken for tests:   2.249 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      574420000 bytes
HTML transferred:       572440000 bytes
Requests per second:    4445.59 [#/sec] (mean)
Time per request:       2249.420 [ms] (mean)
Time per request:       0.225 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          249378.52 [Kbytes/sec] received
　　nginx设置worker_connections 20480以后：
Server Software:        nginx/0.7.67
Server Hostname:        localhost
Server Port:            80
Document Path:          /jquery.js
Document Length:        57244 bytes
Concurrency Level:      10000
Time taken for tests:   2.715 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      574720000 bytes
HTML transferred:       572440000 bytes
Requests per second:    3683.83 [#/sec] (mean)
Time per request:       2714.569 [ms] (mean)
Time per request:       0.271 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          206754.74 [Kbytes/sec] received
　　
结果性能只下降了一点点，并且依然领先nginx。不过，为了承受更多的连接调大process数组以后，进程一共吃了40M内存。而nginx仅用了5M内存。因为我们使用了极其浪费内存的用数组装连接状态和缓存的方法，所以会吃掉缓存大小（process.buf的大小）乘以process数组的大小的内存。调小缓存以后内存占用降到6M，不过这并不是根本解决之道，还是存在很大的浪费。如果改为动态内存管理，应该就会小于nginx了。
　　这说明事件驱动的非阻塞IO可以顶得住上万并发，并需要远小于阻塞式编程的服务器程序的内存，速度也更快。
　　最后把源码丢到github了，想看完整源码的同学请移步：
　　https://github.com/clowwindy/clowwindy_server
　　参考阅读：
　　The C10K problem （强烈推荐）
　　Introduction to non-blocking I/O
　　Non-blocking I/O with regular files
　　Linux Files and the Event Poll Interface