首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
当前位置:
首页>>
技术小册>>
Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾 在深入探讨Linux性能优化的广阔领域之前,理解并回顾“C10K问题”及其后续演进的“C1000K挑战”是至关重要的。这两个概念不仅是网络服务器架构设计史上的重要里程碑,也是衡量系统处理高并发连接能力的重要标准。本章将带领读者穿越时间的长廊,从C10K的起源讲起,逐步解析其技术背景、解决方案,并展望C1000K时代的技术挑战与应对策略。 #### 一、C10K问题的提出 **背景介绍** 2001年,Dan Kegel在其博客上首次提出了“C10K问题”,即“如何在单个服务器上同时处理超过1万个并发连接”。这一问题的提出,正值互联网用户数量激增、Web应用日益普及的时代背景之下。传统的基于进程或线程的服务器模型,在面临如此高的并发连接数时,往往会因为资源消耗过大(如内存、上下文切换等)而导致性能急剧下降。 **技术挑战** - **资源消耗**:每个进程或线程都需要一定的内存空间来存储其上下文信息,且线程之间的切换也需消耗CPU时间。 - **可伸缩性限制**:随着并发连接数的增加,系统资源的消耗将呈指数级增长,难以实现水平扩展。 - **设计复杂性**:多线程/多进程模型需要复杂的同步机制来避免数据竞争和死锁等问题。 #### 二、C10K问题的解决方案 为了应对C10K问题,业界提出了多种创新的技术方案,这些方案主要集中在提高单个服务器处理并发连接的能力上。 **1. 事件驱动模型** - **非阻塞I/O**:通过使用非阻塞套接字,允许一个线程或进程在等待I/O操作时继续执行其他任务,从而提高了资源利用率。 - **事件循环**:结合事件通知机制(如epoll、kqueue),服务器可以在一个或多个线程中高效地处理大量并发连接,只有在有I/O事件发生时才进行处理。 **2. 异步I/O** - 异步I/O库(如libevent、Boost.Asio)进一步简化了异步编程的复杂性,使得开发者能够更容易地实现高效的事件驱动服务器。 **3. 线程池** - 虽然不是直接解决C10K问题的关键技术,但线程池通过预先创建并管理一组线程,减少了线程创建和销毁的开销,为处理突发的高并发请求提供了有力支持。 **4. 协程(Coroutine)** - 协程是一种轻量级的线程,它允许在单个线程内实现多任务并发执行,减少了线程切换的开销。通过协程,可以在不牺牲太多性能的前提下,实现类似多线程的并发处理能力。 #### 三、C1000K挑战的兴起 随着云计算、物联网、大数据等技术的快速发展,对服务器处理能力的需求进一步提升,C10K问题的解决方案逐渐成为行业标配。然而,新的挑战也随之而来——如何在单个服务器上同时处理超过100万个并发连接(C1000K挑战)? **技术难点** - **更高的并发需求**:C1000K相比C10K,对服务器的并发处理能力提出了更高的要求。 - **内存与CPU资源压力**:即使采用高效的事件驱动模型,处理如此庞大的并发连接数仍会对系统的内存和CPU资源造成巨大压力。 - **网络带宽与延迟**:网络带宽的瓶颈和延迟问题也可能成为限制服务器性能的关键因素。 **应对策略** - **进一步优化事件驱动模型**:利用更先进的I/O多路复用技术(如epoll的边缘触发模式),减少不必要的系统调用和上下文切换。 - **资源隔离与限制**:通过容器化技术(如Docker)或轻量级虚拟机技术,对不同的应用或服务进行资源隔离和限制,以提高整体系统的稳定性和可维护性。 - **智能调度与负载均衡**:利用智能的调度算法和负载均衡技术,将请求均匀地分配到多个服务器或实例上,以分散单个服务器的压力。 - **硬件加速**:采用支持硬件加速的网络接口卡(NIC)和处理器(如DPDK支持的智能网卡),减少CPU在处理网络I/O时的负担。 - **分布式架构**:对于极端高并发的场景,分布式架构是不可避免的解决方案。通过将数据和服务分布在多个节点上,实现真正的水平扩展和负载均衡。 #### 四、总结与展望 从C10K到C1000K,不仅是并发连接数量的增加,更是对服务器架构设计、编程模型、以及底层系统能力的一次次考验和升级。面对未来更加复杂多变的应用场景和性能需求,我们需要不断探索和创新,结合最新的硬件技术、操作系统特性、以及编程范式,构建更加高效、可靠、可扩展的服务器系统。 同时,我们也应关注到,随着云计算、边缘计算等新型计算模式的兴起,服务器的性能优化将不再局限于单个物理节点,而是需要跨越多节点、多地域的复杂网络环境,实现全局的资源调度和性能优化。这将是未来Linux性能优化领域的一个重要研究方向。
上一篇:
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
下一篇:
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
该分类下的相关小册推荐:
从零开始学大数据
系统性能调优必知必会
从 0 开始学架构
人人都会用的宝塔Linux面板
ZooKeeper实战与源码剖析
Linux零基础到云服务
云计算那些事儿:从IaaS到PaaS进阶(五)
etcd基础入门与实战
Web安全攻防实战(上)
云计算那些事儿:从IaaS到PaaS进阶(三)
深入浅出分布式技术原理
Web服务器Apache详解