讀 www.52im.net/thread-561-… 筆記。
1. 併發限制因素
1.1 檔案控制程式碼限制
一個tcp連線都要佔一個檔案描述符，一旦這個檔案描述符使用完了，新的連線到來返回給我們的錯誤是“Socket/File:Can't open so many files”。
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程式限制
執行 ulimit -n 輸出 1024，說明對於一個程式而言最多隻能開啟1024個檔案，所以你要採用此預設配置最多也就可以併發上千個TCP連線。臨時修改：ulimit -n 1000000，但是這種臨時修改只對當前登入使用者目前的使用環境有效，系統重啟或使用者退出後就會失效。
重啟後失效的修改（不過我在CentOS 6.5下測試，重啟後未發現失效），編輯 /etc/security/limits.conf 檔案， 修改後內容為：
soft nofile 1000000 hard nofile 1000000 複製程式碼永久修改：編輯/etc/rc.local，在其後新增如下內容：
ulimit -SHn 1000000 複製程式碼 -
全侷限制
執行
cat /proc/sys/fs/file-nr輸出 9344 0 592026，分別為：- 已經分配的檔案控制程式碼數，
- 已經分配但沒有使用的檔案控制程式碼數，
- 最大檔案控制程式碼數。
但在kernel 2.6版本中第二項的值總為0，這並不是一個錯誤，它實際上意味著已經分配的檔案描述符無一浪費的都已經被使用了 。
我們可以把這個數值改大些，用 root 許可權修改
/etc/sysctl.conf檔案:fs.file-max = 1000000 net.ipv4.ip_conntrack_max = 1000000 net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_max = 1000000 複製程式碼
2. C10k問題
最初的伺服器都是基於程式/執行緒模型的，新到來一個TCP連線，就需要分配1個程式（或者執行緒）。而程式又是作業系統最昂貴的資源，一臺機器無法建立很多程式。如果是C10K就要建立1萬個程式，那麼單機而言作業系統是無法承受的（往往出現效率低下甚至完全癱瘓）。
2.1 C10K問題的本質
建立的程式執行緒多了，資料拷貝頻繁（快取I/O、核心將資料拷貝到使用者程式空間、阻塞）， 程式/執行緒上下文切換消耗大， 導致作業系統崩潰，這就是C10K問題的本質！
可見，解決C10K問題的關鍵就是儘可能減少這些CPU等核心計算資源消耗，從而榨乾單臺伺服器的效能，突破C10K問題所描述的瓶頸。
2.2 C10K問題的解決方案探討
思路：每個程式/執行緒同時處理多個連線（IO多路複用）
該思路的實現存在以下歷程：
- 方式1： 一個執行緒挨個處理多個連線，等一個socket處理完成之後，再去處理下一個socket
- 問題：socket是阻塞的，沒有資料處理的時候，會阻塞整個執行緒。（非阻塞socket暫時不涉及）
- 方式2： select方案。select要解決上面阻塞的問題，思路很簡單，如果我在讀取檔案控制程式碼之前，先查下它的狀態，ready 了就進行處理，不 ready 就不進行處理，這不就解決了這個問題了嘛？於是有了 select 方案。
- 問題：控制程式碼上限+重複初始化+逐個排查所有檔案控制程式碼狀態效率不高。
- 方式3： poll方案。poll 主要解決 select 的前兩個問題：通過一個 pollfd 陣列向核心傳遞需要關注的事件消除檔案控制程式碼上限，同時使用不同欄位分別標註關注事件和發生事件，來避免重複初始化。
- 問題：逐個排查所有檔案控制程式碼狀態效率不高。
- 方式4： epoll方案。既然逐個排查所有檔案控制程式碼狀態效率不高，很自然的，如果呼叫返回的時候只給應用提供發生了狀態變化（很可能是資料 ready）的檔案控制程式碼，進行排查的效率不就高多了麼。所以epoll模型成為了C10K問題的終極解決方案。
- 依賴特定平臺（linux）
- 方式5： libevent/libuv方案。將各個平臺的IO多路複用封裝。
3. C10M問題
截至目前，40gpbs、32-cores、256G RAM的X86伺服器在Newegg網站上的報價是幾千美元。實際上以這樣的硬體配置來看，它完全可以處理1000萬個以上的併發連線，如果它們不能，那是因為你選擇了錯誤的軟體，而不是底層硬體的問題。
可以預見在接下來的10年裡，因為IPv6協議下每個伺服器的潛在連線數都是數以百萬級的，單機伺服器處理數百萬的併發連線（甚至千萬）並非不可能，但我們需要重新審視目前主流OS針對網路程式設計這一塊的具體技術實現。
3.1 解決思路
Unix的設計初衷並不是一般的伺服器作業系統，而是電話網路的控制系統。由於是實際傳送資料的電話網路，所以在控制層和資料層之間有明確的界限。問題是我們現在根本不應該使用Unix伺服器作為資料層的一部分。
不要讓OS核心執行所有繁重的任務：將資料包處理、記憶體管理、處理器排程等任務從核心轉移到應用程式高效地完成，讓諸如Linux這樣的OS只處理控制層，資料層完全交給應用程式來處理。
綜上所述，解決C10M問題的關鍵主要是從下面幾個方面入手：
**網路卡問題：**通過核心工作效率不高 **解決方案：**使用自己的驅動程式並管理它們，使介面卡遠離作業系統。
**CPU問題：**使用傳統的核心方法來協調你的應用程式是行不通的。 **解決方案：**Linux管理前兩個CPU，你的應用程式管理其餘的CPU，中斷只發生在你允許的CPU上。
**記憶體問題：**記憶體需要特別關注，以求高效。 **解決方案：**在系統啟動時就分配大部分記憶體給你管理的大記憶體頁。
以Linux為例，解決的思路就是將控制層交給Linux，應用程式管理資料。應用程式與核心之間沒有互動、沒有執行緒排程、沒有系統呼叫、沒有中斷，什麼都沒有。
4. 從C10K到C10M高效能網路應用的理論探索
4.1 CPU親和性 & 記憶體局域性
無論是多程式模型還是多執行緒模型，都要把所有的排程任務交給作業系統，讓作業系統幫我們分配硬體資源。我們常用的伺服器作業系統都屬於分時作業系統，排程模型都儘可能的追求公平，並沒有為某一類任務做特別的優化，如果當前系統僅僅執行某一特定任務的時候，預設的排程策略可能會導致一定程度上的效能損失。我執行一個A任務，第一個排程週期在0號核心上執行，第二個排程週期可能就跑到1號核心上去了，這樣頻繁的排程可能會造成大量的上下文切換，從而影響到一定的效能。
資料局域性是同樣類似的問題。當前x86伺服器以NUMA架構為主，這種平臺架構下，每個CPU有屬於自己的記憶體，如果當前CPU需要的資料需要到另外一顆CPU管理的記憶體獲取，必然增加一些延時。所以我們儘可能的嘗試讓我們的任務和資料在始終在相同的CPU核心和相同的記憶體節點上，Linux提供了sched_set_affinity函式，我們可以在程式碼中，將我們的任務繫結在指定的CPU核心上。一些Linux發行版也在使用者態中提供了numactl和taskset工具，通過它們也很容易讓我們的程式執行在指定的節點上。
4.2 RSS、RPS、RFS、XPS
這些技術都是近些年來為了優化Linux網路方面的效能而新增的特性，RPS、RFS、XPS都是Google貢獻給社群，RSS需要硬體的支援，目前主流的網路卡都已支援，即俗稱的多佇列網路卡，充分利用多個CPU核心，讓資料處理的壓力分佈到多個CPU核心上去。
RPS和RFS在linux2.6.35的版本被加入，一般是成對使用的，在不支援RSS特性的網路卡上，用軟體來模擬類似的功能，並且將相同的資料流繫結到指定的核心上，儘可能提升網路方面處理的效能。XPS特性在linux2.6.38的版本中被加入，主要針對多佇列網路卡在傳送資料時的優化，當你傳送資料包時，可以根據CPU MAP來選擇對應的網路卡佇列，低於指定的kernel版本可能無法使用相關的特性，但是發行版已經backport這些特性。
4.3 IRQ 優化
關於IRQ的優化，這裡主要有兩點，第一點是關於中斷合併。在比較早期的時候，網路卡每收到一個資料包就會觸發一箇中斷，如果小包的資料量特別大的時候，中斷被觸發的數量也變的十分可怕。大部分的計算資源都被用於處理中斷，導致效能下降。後來引入了NAPI和Newernewer NAPI特性，在系統較為繁忙的時候，一次中斷觸發後，接下來用輪循的方式讀取後續的資料包，以降低中斷產生的數量，進而也提升了處理的效率。第二點是IRQ親和性，和我們前面提到了CPU親和性較為類似，是將不同的網路卡佇列中斷處理繫結到指定的CPU核心上去，適用於擁有RSS特性的網路卡。
這裡再說說關於網路解除安裝的優化，目前主要有TSO、GSO、LRO、GRO這幾個特性，先說說TSO，乙太網MTU一般為1500，減掉TCP/IP的包頭，TCP的MaxSegment Size為1460，通常情況下協議棧會對超過1460的TCP Payload進行分段，保證最後生成的IP包不超過MTU的大小，對於支援TSO/GSO的網路卡來說，協議棧就不再需要這樣了，可以將更大的TCPPayload傳送給網路卡驅動，然後由網路卡進行封包操作。通過這個手段，將需要在CPU上的計算offload到網路卡上，進一步提升整體的效能。GSO為TSO的升級版，不在侷限於TCP協議。LRO和TSO的工作路徑正好相反，在頻繁收到小包時，每次一個小包都要向協議棧傳遞，對多個TCPPayload包進行合併，然後再傳遞給協議棧，以此來提升協議棧處理的效率。GRO為LRO的升級版本，解決了LRO存在的一些問題。這些特性都是在一定的場景下才可以發揮其效能效率，在不明確自己的需求的時候，開啟這些特性反而可能造成效能下降。
4.4 Kernel 優化
關於Kernel的網路相關優化我們就不過多的介紹了，主要的核心網路引數的調整在以下兩處：net.ipv4.*引數和net.core.*引數。
主要用於調節一些超時控制及快取等，通過搜尋引擎我們能很容易找到關於這些引數調優的文章，但是修改這些引數是否能帶來效能的提升，或者會有什麼弊端，建議詳細的閱讀kernel文件，並且多做一些測試來驗證。