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io.md

File metadata and controls

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一般有三种操作IO的方式:

  • blocking IO: 发起IO操作后阻塞当前线程直到IO结束,标准的同步IO,如默认行为的posix readwrite
  • non-blocking IO: 发起IO操作后不阻塞,用户可阻塞等待多个IO操作同时结束。non-blocking也是一种同步IO:“批量的同步”。如linux下的poll,select, epoll,BSD下的kqueue
  • asynchronous IO: 发起IO操作后不阻塞,用户得递一个回调待IO结束后被调用。如windows下的OVERLAPPED + IOCP。linux的native AIO只对文件有效。

linux一般使用non-blocking IO提高IO并发度。当IO并发度很低时,non-blocking IO不一定比blocking IO更高效,因为后者完全由内核负责,而read/write这类系统调用已高度优化,效率显然高于一般得多个线程协作的non-blocking IO。但当IO并发度愈发提高时,blocking IO阻塞一个线程的弊端便显露出来:内核得不停地在线程间切换才能完成有效的工作,一个cpu core上可能只做了一点点事情,就马上又换成了另一个线程,cpu cache没得到充分利用,另外大量的线程会使得依赖thread-local加速的代码性能明显下降,如tcmalloc,一旦malloc变慢,程序整体性能往往也会随之下降。而non-blocking IO一般由少量event dispatching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(换句话说调度工作转移到了用户态),event dispatching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,所以对thread-local的使用也比较充分。这时候non-blocking IO就往往比blocking IO快了。不过non-blocking IO也有自己的问题,它需要调用更多系统调用,比如epoll_ctl,由于epoll实现为一棵红黑树,epoll_ctl并不是一个很快的操作,特别在多核环境下,依赖epoll_ctl的实现往往会面临棘手的扩展性问题。non-blocking需要更大的缓冲,否则就会触发更多的事件而影响效率。non-blocking还得解决不少多线程问题,代码比blocking复杂很多。

收消息

“消息”指从连接读入的有边界的二进制串,可能是来自上游client的request或来自下游server的response。brpc使用一个或多个EventDispatcher(简称为EDISP)等待任一fd发生事件。和常见的“IO线程”不同,EDISP不负责读取。IO线程的问题在于一个线程同时只能读一个fd,当多个繁忙的fd聚集在一个IO线程中时,一些读取就被延迟了。多租户、复杂分流算法,Streaming RPC等功能会加重这个问题。高负载下偶尔的长延时read也会拖慢一个IO线程中所有fd的读取,对可用性的影响幅度较大。

由于epoll的一个bug及epoll_ctl较大的开销,EDISP使用Edge triggered模式。当收到事件时,EDISP给一个原子变量加1,只有当加1前的值是0时启动一个bthread处理对应fd上的数据。在背后,EDISP把所在的pthread让给了新建的bthread,使其有更好的cache locality,可以尽快地读取fd上的数据。而EDISP所在的bthread会被偷到另外一个pthread继续执行,这个过程即是bthread的work stealing调度。要准确理解那个原子变量的工作方式可以先阅读atomic instructions,再看Socket::StartInputEvent。这些方法使得brpc读取同一个fd时产生的竞争是wait-free的。

InputMessenger负责从fd上切割和处理消息,它通过用户回调函数理解不同的格式。Parse一般是把消息从二进制流上切割下来,运行时间较固定;Process则是进一步解析消息(比如反序列化为protobuf)后调用用户回调,时间不确定。InputMessenger会逐一尝试用户指定的多套回调,当某一个Parse成功切割下一个消息后,调用对应的Process。由于一个连接上往往只有一种消息格式,InputMessenger会记录下上次的选择,而避免每次都重复尝试。若一次从某个fd读取出n个消息(n > 1),InputMessenger会启动n-1个bthread分别处理前n-1个消息,最后一个消息则会在原地被Process。

可以看到,fd间和fd内的消息都会在brpc中获得并发,这使brpc非常擅长大消息的读取,在高负载时仍能及时处理不同来源的消息,减少长尾的存在。

发消息

"消息”指向连接写出的有边界的二进制串,可能是发向上游client的response或下游server的request。多个线程可能会同时向一个fd发送消息,而写fd又是非原子的,所以如何高效率地排队不同线程写出的数据包是这里的关键。brpc使用一种wait-free MPSC链表来实现这个功能。所有待写出的数据都放在一个单链表节点中,next指针初始化为一个特殊值(Socket::WriteRequest::UNCONNECTED)。当一个线程想写出数据前,它先尝试和对应的链表头(Socket::_write_head)做原子交换,返回值是交换前的链表头。如果返回值为空,说明它获得了写出的权利,它会在原地写一次数据。否则说明有另一个线程在写,它把next指针指向返回的头,那样正在写的线程之后会看到并写出这块数据。这套方法可以让写竞争是wait-free的,而获得写权利的线程虽然在原理上不是wait-free也不是lock-free,可能会被一个值仍为UNCONNECTED的节点锁定(这需要发起写的线程正好在原子交换后,在设置next指针前,仅仅一条指令的时间内被OS换出),但在实践中很少出现。在当前的实现中,如果获得写权利的线程一下子无法写出所有的数据,会启动一个KeepWrite线程继续写,直到所有的数据都被写出。这套逻辑非常复杂,大致原理如下图,细节请阅读socket.cpp

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由于brpc的写出总能很快地返回,调用线程可以更快地处理新任务,后台写线程也能每次拿到一批任务批量写出,在大吞吐时容易形成流水线效应而提高IO效率。

Socket

和fd相关的数据均在Socket中,是rpc最复杂的结构之一,这个结构的独特之处在于用64位的SocketId指代Socket对象以方便在多线程环境下使用fd。常用的三个方法:

  • Create:创建Socket,并返回其SocketId。
  • Address:取得id对应的Socket,包装在一个会自动释放的unique_ptr中(SocketUniquePtr),当Socket被SetFailed后,返回指针为空。只要Address返回了非空指针,其内容保证不会变化,直到指针自动析构。这个函数是wait-free的。
  • SetFailed:标记一个Socket为失败,之后所有对那个SocketId的Address会返回空指针(直到健康检查成功)。当Socket对象没人使用后会被回收。这个函数是lock-free的。

可以看到Socket类似shared_ptr,SocketId类似weak_ptr,但Socket独有的SetFailed可以在需要时确保Socket不能被继续Address而最终引用计数归0,单纯使用shared_ptr/weak_ptr则无法保证这点,当一个server需要退出时,如果请求仍频繁地到来,对应Socket的引用计数可能迟迟无法清0而导致server无法退出。另外weak_ptr无法直接作为epoll的data,而SocketId可以。这些因素使我们设计了Socket,这个类的核心部分自14年10月完成后很少改动,非常稳定。

存储SocketUniquePtr还是SocketId取决于是否需要强引用。像Controller贯穿了RPC的整个流程,和Socket中的数据有大量交互,它存放的是SocketUniquePtr。epoll主要是提醒对应fd上发生了事件,如果Socket回收了,那这个事件是可有可无的,所以它存放了SocketId。由于SocketUniquePtr只要有效,其中的数据就不会变,这个机制使用户不用关心麻烦的race conditon和ABA problem,可以放心地对共享的fd进行操作。这种方法也规避了隐式的引用计数,内存的ownership明确,程序的质量有很好的保证。brpc中有大量的SocketUniquePtr和SocketId,它们确实简化了我们的开发。

事实上,Socket不仅仅用于管理原生的fd,它也被用来管理其他资源。比如SelectiveChannel中的每个Sub Channel都被置入了一个Socket中,这样SelectiveChannel可以像普通channel选择下游server那样选择一个Sub Channel进行发送。这个假Socket甚至还实现了健康检查。Streaming RPC也使用了Socket以复用wait-free的写出过程。

The full picture

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