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使用Docker容器突破客户端6w可用端口的误区

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/12/14/the-misconception-of-using-docker-to-break-out-of-6w-ports-of-the-client

近期的一个项目刚刚完成了第一个版本的开发,经过一段时间的自测与集成测试,功能问题已经不是重点了。项目在初期设定了性能目标,压测与性能优化势在必行,因此这一阶段我们都在做压测前的准备,包括压测方案、环境部署、各种工具的开发等。在互联网大厂的一波接着一波的熏陶与教育下,但凡一个有点用户量的系统,交付前不压测与优化一下,似乎都不好意思上线^_^

压测准备阶段逃不过“模拟并发连接数量”这一环节,我们第一次压测设定的系统运行背景是100w的并发长连接。那么怎么构造出这么多的并发连接呢?有经验的朋友可能知道这句话中隐含的“难点”,那就是一个客户机最多向外面建立65535-1024+1=64512个连接。为什么会这样呢?这是因为一个TCP连接由一个四元组唯一确定,这个四元组是(源端口,源地址,目的地址,目的端口)。这个四元组中的源端口是一个16bit的短整型,它的表示范围是0~65535。但1024及以下的端口号通常为系统保留,因此用户可用的端口号仅剩下64512个。

当一个客户机向服务端建立TCP连接时,四元组中的目的地址、目的端口是固定的,客户机通常只有一个IP地址,这样源地址也是固定的,于是唯一的变数就是源端口了。而源端口在这种情况下仅有64512种变化,因此客户机向外建立的连接数量也就受到了限制。

于是有人想到了Docker容器。由于容器具有独立的网络命名空间以及独立的IP地址,这样容器可以向外建立的连接就不受到宿主机的限制,真的是这样么?

下面我们在一台宿主机上用多个容器模拟的“客户机”向该宿主机上的一个Server程序建立连接,我们看是否能突破6w壁垒。下面是server端程序的代码(仅作示例,勿要深究):

// https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/break-out-of-6w-ports/server/server.go

func main() {
    l, err := net.Listen("tcp", "0.0.0.0:9000")
    if err != nil {
        fmt.Println("error listening:", err.Error())
        return
    }
    defer l.Close()
    fmt.Println("listen ok")
    var mu sync.Mutex
    var count int

    for {
        conn, err := l.Accept()
        if err != nil {
            fmt.Println("error accept:", err)
            return
        }

        fmt.Printf("recv conn from [%s]\n", conn.RemoteAddr())
        go func(conn net.Conn) {
            var b = make([]byte, 10)
            for {
                _, err := conn.Read(b)
                if err != nil {
                    e, ok := err.(net.Error)
                    if ok {
                        if e.Timeout() {
                            continue
                        }
                    }

                    mu.Lock()
                    count--
                    mu.Unlock()
                    return
                }
            }
        }(conn)

        mu.Lock()
        count++
        mu.Unlock()
        fmt.Println("total count =", count)
    }
    select {}
}

这个server程序运行于宿主机上(宿主机的各个资源参数需要你自行调整,比如:/proc/sys/fs/file-max、/proc/sys/fs/nr_open等,可参考这里),并监听9000端口,每accept一个来自客户机的TCP连接,就会创建一个goroutine来处理这个TCP连接。

客户机模拟客户端连接的程序如下:

// https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/break-out-of-6w-ports/client/client.go

func main() {
    var count = 25000
    for i := 0; i < count; i++ {
        go func() {
            conn, err := net.Dial("tcp", "192.168.49.6:9000") // 192.168.49.6是宿主机地址
            if err != nil {
                fmt.Println("net.Dial error:", err)
                return
            }

            for {
                _, err := conn.Write([]byte("ping"))
                if err != nil {
                    fmt.Println("conn.Write error:", err)
                    return
                }
                time.Sleep(100 * time.Second)
            }
        }()
    }
    select {}
}

从代码中可以看到,每个客户机客户端程序会向服务端建立25000个TCP长连接。这里将client端放入基于alpine:3.14.2 image的容器中运行,容器中每个程序可以对外建立的连接数量我们可以通过下面命令的输出计算出来:

$ docker run alpine:3.14.2 cat /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range
32768   60999

> 60999-32768+1
28232

代码中每个client建立25000个连接,在28232范围之内,正常建立全部连接不是问题。实际的试验结果也证明了这一点:我们启动server后,逐一用下面命令启动多个client:

$go build client.go
$docker run -v /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/break-out-of-6w-ports/client/client:/root/client alpine:3.14.2 /root/client

创建三个client后,我们很快就能看到Server端完成了75000个连接的创建:

listen ok
recv conn from [172.17.0.2:50238]
... ...
recv conn from [172.17.0.4:35202]
total count = 74997
recv conn from [172.17.0.4:35282]
total count = 74998
recv conn from [172.17.0.4:33168]
total count = 74999
recv conn from [172.17.0.4:44703]
total count = 75000

我们看到,在同一个宿主机上利用容器充当客户端我们轻松突破客户端可用端口的限制

那么如果server程序在另外的一个主机上呢? 我们是否还可以这么顺利的建立如此多的连接呢?我们来试一下,执行的命令与过程与上面大致相同,但server端在建立64000左右连接后,无论再加入几个client向服务端建立连接,server端的总连接数也不会向上了。你或许怀疑server端程序有问题?其实不是,此时如果你在另外一台机器上向server建立连接,连接可以很快的建立成功。

问题还是出在了Docker所在的那台宿主机上了。为什么各个客户端建立不上连接了呢?从server端的一些输出日志可见端倪:

// 192.168.49.6是客户端所在宿主机的ip地址

recv conn from [192.168.49.6:11431]
total count = 64001
recv conn from [192.168.49.6:28365]
total count = 64002

我们看到无论docker容器内ip地址是多少,从宿主机连出来后的ip都是192.168.49.6(宿主机的ip地址),默认情况下,Docker容器访问宿主机外部的主机时,其源地址和端口都会被SNAT成宿主机的IP及某一个随机端口,下面是一个简略的SNAT转换表:

我们看到docker中的请求经过NAT后其源ip转换为宿主机的源ip地址192.168.49.6,源端口为宿主机的一个随机端口(1024~65535范围内)。客户端发出请求后,server端处理并返回响应,响应回到宿主机后,NAT会根据上面的转换表,根据nat后的源ip、nat后的源port、目的ip和目的port找到唯一的源ip和源port,并将替换数据包中相应的字段,这样数据包才能返回给对应的容器中的客户端程序。这样当目的ip、目的port以及nat后的源ip都是“固定值”的情况下,就只能要求nat后的源port不能重复,而nat后的源port的可选范围却只能为1024~65535,当nat后的源port耗尽,容器中的客户端程序就再也无法与server建立新连接了。

我们再重新审视一下nat转换表,nat后的源port是自动分配的,目的port是知名port,不能变化,剩下的只有nat后的源ip地址与目的ip地址是可变动的要素。每新增一种nat后的源ip或目的ip,都可以新增加64521(65535-1024+1)个到server端的TCP连接容量。

下面我们就以添加多个目的ip的方式为例,看看docker如何突破6w可用端口的约束。我们的server服务器是一台ubuntu 20.04的虚拟机,我们可以通过修改netplan配置的方式为enp0s8网卡(连接内部网络, ip为192.168.49.5)添加额外两个ip:192.168.49.15和192.168.49.25。

$ cat /etc/netplan/00-installer-config.yaml
# This is the network config written by 'subiquity'
network:
  ethernets:
    enp0s3:
      addresses: [10.0.2.15/24]
      gateway4: 10.0.2.2
      nameservers:
        addresses: [8.8.8.8,127.0.0.53]
      dhcp4: no
    enp0s8:
      addresses: [192.168.49.5/24,192.168.49.15/24,192.168.49.25/24]
      gateway4: 192.168.49.1
      nameservers:
        addresses: [8.8.8.8,127.0.0.53]
      dhcp4: no
  version: 2

执行sudo netplan apply后,我们可以看到enp0s8网口上配置的三个ip信息如下,

3: enp0s8: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state UP group default qlen 1000
    link/ether 08:00:27:f1:bb:67 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.49.5/24 brd 192.168.49.255 scope global enp0s8
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet 192.168.49.15/24 brd 192.168.49.255 scope global secondary enp0s8
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet 192.168.49.25/24 brd 192.168.49.255 scope global secondary enp0s8
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 fe80::a00:27ff:fef1:bb67/64 scope link
       valid_lft forever preferred_lft forever

现在我们将按下图所示通过docker向server建立75000个连接(每个容器建立25000个):

我们改造一下server程序,让其不仅输出RemoteAddr,还要输出LocalAddr:

// https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/break-out-of-6w-ports/server/server1.go

fmt.Printf("recv conn from [%s], localaddr: [%s]\n", conn.RemoteAddr(), conn.LocalAddr())

为了方便向client传入要连接的server的地址,我们也改造一下client:

// https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/break-out-of-6w-ports/client/client_with_remoteaddr.go

var remoteIP string

func init() {
    flag.StringVar(&remoteIP, "rip", "", "remoteIP")
}

func main() {
    flag.Parse()
    var count = 25000
    for i := 0; i < count; i++ {
        go func() {
            conn, err := net.Dial("tcp", remoteIP+":9000")
            if err != nil {
                fmt.Println("net.Dial error:", err)
                return
            }

            for {
                _, err := conn.Write([]byte("ping"))
                if err != nil {
                    fmt.Println("conn.Write error:", err)
                    return
                }
                time.Sleep(100 * time.Second)
            }
        }()
    }
    select {}
}

接下来我们就将新client放入容器中执行,并分别用三个remote ip向server建立连接:

$go build -o client client_with_remoteaddr.go

$docker run -v /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/break-out-of-6w-ports/client/client:/root/client alpine:3.14.2 /root/client -rip 192.168.49.5

$docker run -v /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/break-out-of-6w-ports/client/client:/root/client alpine:3.14.2 /root/client -rip 192.168.49.15

$docker run -v /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/break-out-of-6w-ports/client/client:/root/client alpine:3.14.2 /root/client -rip 192.168.49.25

我们很快就在server的log中看到所有连接都建立成功了:

... ...
recv conn from [192.168.49.6:43505], localaddr: [192.168.49.25:9000]
total count = 74998
recv conn from [192.168.49.6:43483], localaddr: [192.168.49.25:9000]
total count = 74999
recv conn from [192.168.49.6:47790], localaddr: [192.168.49.25:9000]
total count = 75000

并且当我们以37816这个端口为例,我们查询一下日志:

$ grep 37816 server.log
recv conn from [192.168.49.6:37816], localaddr: [192.168.49.5:9000]
recv conn from [192.168.49.6:37816], localaddr: [192.168.49.15:9000]
recv conn from [192.168.49.6:37816], localaddr: [192.168.49.25:9000]

我们看到有三个来自192.168.49.6:37816的连接,但目的地址均不相同,这也印证了我们的分析是正确的。

以上就是对使用docker突破客户端可用端口的限制的误区的分析,所谓的误区即当客户端与server在同一台宿主机上可突破6w端口,就认为客户端与server在不同主机上时不需做任何改变也同样可以突破6w。上面的分析证实了我们要么增加服务端的ip,要么增加客户端的ip,或对两者的ip进行同时增加,后两个情况大家可以自行进行试验,这里就不赘述了。


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Go基于I/O多路复用的TCP协议流解析实践

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/07/31/io-multiplexing-model-tcp-stream-protocol-parsing-practice-in-go

《Go经典阻塞式TCP协议流解析的实践》一文中,我们基于Go经典的阻塞I/O模型实现了一个基于TCP流的自定义协议的解析。这种one-connection-per-goroutine模型的优点就是简单、好写以及好理解,降低开发者心智负担。但一旦连接数上来,goroutine的数量就会线性增加。当面对海量连接的场景,这种模型将力不从心:系统中将存在大量goroutine,goroutine调度和切换的开销过多。

那么面对海量连接场景,应该如何解决呢?业界成熟方案:使用I/O多路复用模型。了解Go net包实现的朋友想必都知晓Go在运行时底层使用的也是I/O多路复用,其实现为runtime中的netpoll。goroutine层面获得的net.Conn(无论是Accept的,还是Dial得到的)都展现出“阻塞”的特征,但这些net.Conn底层实现的fd(文件描述符)在netpoll中都是non-blocking(非阻塞)的,Go运行时负责调用epoll等多路复用机制监视这些fd是否可读或可写,并适时唤醒goroutine继续网络I/O操作,这种方式减少了系统调用,也减少了运行Goroutine的M(操作系统线程)因系统调用陷入内核态等待的频率以及因阻塞失去M而不得不去创建新线程的数量。

那么在用户层面建立自己的I/O多路复用的不足在哪里呢?复杂,不好写,不好理解。但似乎也没有其他更好的办法。除非换语言,否则就得硬着头皮上^_^。好在,Go社区已经有几个不错的Go用户层面非阻塞I/O多路复用的开发框架库可供选择,比如:eviogneteasygo等。我们选择gnet。但注意:选择不代表推荐,这里仅是来做这个实践而已,是否使用gnet开发上生产的程序,需要你自己评估确定。

1. 基于gnet开发TCP流协议解析程序

用框架的一个门槛就是你要去学习框架本身。好在gnet提供了几个很典型的examples,我们可以基于其中的custom_codec来快速开发我们的TCP流协议解析程序。

下面是基于gnet框架实现custom codec的一个关键循环,了解这个循环,我们就知道在什么位置调用Frame编解码以及packet编解码了,这样决定了后续demo程序的结构:

上面图中右边虚框中的frame编解码、packet编解码以及React是用户需要自己实现的,gnet框架的eventloop.loopRead方法会循环调用frame编解码和React以实现TCP流的处理以及响应的返回。有了这样一张“地图”,我们就可以明确demo程序中各个包的大致位置了。

我们的demo改自gnet的例子custom_codec,其main包结构来自于custom_codec:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/tcp-stream-proto/demo4/cmd/server/main.go

type customCodecServer struct {
    *gnet.EventServer
    addr       string
    multicore  bool
    async      bool
    codec      gnet.ICodec
    workerPool *goroutine.Pool
}

func (cs *customCodecServer) OnInitComplete(srv gnet.Server) (action gnet.Action) {
    log.Printf("custom codec server is listening on %s (multi-cores: %t, loops: %d)\n",
        srv.Addr.String(), srv.Multicore, srv.NumEventLoop)
    return
}

func customCodecServe(addr string, multicore, async bool, codec gnet.ICodec) {
    var err error
    codec = frame.Frame{}
    cs := &customCodecServer{addr: addr, multicore: multicore, async: async, codec: codec, workerPool: goroutine.Default()}
    err = gnet.Serve(cs, addr, gnet.WithMulticore(multicore), gnet.WithTCPKeepAlive(time.Minute*5), gnet.WithCodec(codec))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

func main() {
    var port int
    var multicore bool

    // Example command: go run server.go --port 8888 --multicore=true
    flag.IntVar(&port, "port", 8888, "server port")
    flag.BoolVar(&multicore, "multicore", true, "multicore")
    flag.Parse()
    addr := fmt.Sprintf("tcp://:%d", port)
    customCodecServe(addr, multicore, false, nil)
}

针对上面代码,有两点要注意:

  • customCodecServe的第三个参数我们传入了false,即我们选择同步回复应答,而不是异步回复。
  • 我们将自定义的frame编解码器(实现了gnet.ICodec接口)实例传给了customCodecServer实例,这样后续gnet loopRead调用的就是我们自定义的frame编解码器了。

按上面流程图的顺序,gnet从conn读取的字节流将传递给我们的frame解码器,下面我们看看基于gnet的Frame解码器的实现(我们的自定义协议定义可以参考《Go经典阻塞式TCP协议流解析的实践》一文):

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/tcp-stream-proto/demo4/pkg/frame/frame.go

type Frame []byte

func (cc Frame) Decode(c gnet.Conn) ([]byte, error) {
    // read length
    var frameLength uint32
    if n, header := c.ReadN(4); n == 4 {
        byteBuffer := bytes.NewBuffer(header)
        _ = binary.Read(byteBuffer, binary.BigEndian, &frameLength)

        if frameLength > 100 {
            c.ResetBuffer()
            return nil, errors.New("length value is wrong")
        }

        if n, wholeFrame := c.ReadN(int(frameLength)); n == int(frameLength) {
            c.ShiftN(int(frameLength)) // shift frame length
            return wholeFrame[4:], nil // return frame payload
        } else {
            return nil, errors.New("not enough frame payload data")
        }
    }
    return nil, errors.New("not enough frame length data")
}

上面Frame的Decode实现既负责frame解码,同时也会对frame的当前数据完整性进行校验,如果一个完整的frame尚未就绪,Decode会返回错误,之后gnet还会在连接(conn)可读时再次调用该Decode函数。这里实现的关键就是gnet.Conn.ReadN这个方法,这个方法本质上是一个Peek操作(gnet称之为lazyRead),即只预览数据, 不挪动数据流中的“读指针”的位置。frame未完全就绪时,gnet在底层会使用RingBuffer存放已经到位的frame的部分数据。如果frame所有数据都就绪了,那么Decode会调用gnet.Conn.ShiftN方法来挪动底层RingBuffer的“读指针”的位置,表明这段数据已经被上层读取了。

如果预读取到的frame长度过长(这里代码中的100是一个魔数,仅做demo演示之用,你可以根据实际情况使用frame可能的最大值),则会清空当前缓存并返回错误。(但gnet并没有因此而断开与客户端的连接,这块儿gnet的机制是否合理还有待商榷。)

如果解码顺利,根据我们自定义的协议spec,我们会将frame的payload返回,即从frame的第五个字节开始返回。

从上图看到,frame Decode返回的payload将作为输入数据传给eventHandler.React方法,这个方法也是我们自己实现的:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/tcp-stream-proto/demo4/cmd/server/main.go

func (cs *customCodecServer) React(framePayload []byte, c gnet.Conn) (out []byte, action gnet.Action) {
    var p packet.Packet
    var ackFramePayload []byte
    p, err := packet.Decode(framePayload)
    if err != nil {
        fmt.Println("react: packet decode error:", err)
        action = gnet.Close // close the connection
        return
    }

    switch p.(type) {
    case *packet.Submit:
        submit := p.(*packet.Submit)
        fmt.Printf("recv submit: id = %s, payload=%s\n", submit.ID, string(submit.Payload))
        submitAck := &packet.SubmitAck{
            ID:     submit.ID,
            Result: 0,
        }
        ackFramePayload, err = packet.Encode(submitAck)
        if err != nil {
            fmt.Println("handleConn: packet encode error:", err)
            action = gnet.Close // close the connection
            return
        }
        out = []byte(ackFramePayload)
        return
    default:
        return nil, gnet.Close // close the connection
    }
}

在React中,我们利用packet包对传入的frame payload进行Decode并处理得到的Packet,处理后将packet响应进行编码(encode),编码后得到的字节序列(ackFramePayload)将作为React的第一个返回值out返回。

frame会对React返回的ackFramePayload进行Encode,编码后的字节序列将被gnet写入outbound的tcp流中去:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/tcp-stream-proto/demo4/pkg/frame/frame.go

func (cc Frame) Encode(c gnet.Conn, framePayload []byte) ([]byte, error) {
    result := make([]byte, 0)

    buffer := bytes.NewBuffer(result)

    // encode frame length(4+ framePayload length)
    length := uint32(4 + len([]byte(framePayload)))
    if err := binary.Write(buffer, binary.BigEndian, length); err != nil {
        s := fmt.Sprintf("Pack length error , %v", err)
        return nil, errors.New(s)
    }

    // encode frame payload
    n, err := buffer.Write(framePayload)
    if err != nil {
        s := fmt.Sprintf("Pack frame payload error , %v", err)
        return nil, errors.New(s)
    }

    if n != len(framePayload) {
        s := fmt.Sprintf("Pack frame payload length error , %v", err)
        return nil, errors.New(s)
    }

    return buffer.Bytes(), nil
}

这样一个loopRead循环就完成了。我们可以使用《Go经典阻塞式TCP协议流解析的实践》一文中的client对该程序进行测试:

// demo2的client
$./client
2021/07/25 16:35:34 dial ok
send submit id = 00000001, payload=full-bluestreak-207e
the result of submit ack[00000001] is 0
send submit id = 00000002, payload=cosmic-spider-ham-2985
the result of submit ack[00000002] is 0
send submit id = 00000003, payload=true-forge-3552
the result of submit ack[00000003] is 0

// demo4的server
$./server
2021/07/25 16:35:31 custom codec server is listening on :8888 (multi-cores: true, loops: 8) recv submit: id = 00000001, payload=full-bluestreak-207e
recv submit: id = 00000002, payload=cosmic-spider-ham-2985
recv submit: id = 00000003, payload=true-forge-3552

2. 压测对比

gnet针对内存分配、缓存重用等做了很多优化,我们来将其与阻塞I/O模型程序在性能上做一下简单比较(由于资源有限,我们这里的压测也和上一文中一样,采用100个client连接尽力(best effort)发送,而不是海量连接)。

下面是demo1(阻塞I/O模型未优化)、demo3(阻塞I/O模型优化后)以及demo4(io多路复用模型)的性能对比:

粗略来看,采用gnet I/O多路复用模型的程序(demo4)在性能上平均比阻塞I/O模型优化后的程序(demo3)高出15%~20%。

不仅如此,通过dstat采集的系统监控数据也表明跑demo4时,cpu系统时间(sys)占用也比demo3少了5个点左右:

跑demo3时的dstat -tcdngym输出:

----system---- ----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system-- ------memory-usage-----
     time     |usr sys idl wai hiq siq| read  writ| recv  send|  in   out | int   csw | used  buff  cach  free
23-07 17:03:17|  2   1  97   0   0   0|3458B   19k|   0     0 |   0     0 | 535  2475 |1921M  225M 5354M 8386M
23-07 17:03:18| 40  45   5   0   0  11|   0     0 |  66B   54B|   0     0 |  11k   15k|1922M  225M 5354M 8384M
23-07 17:03:19| 39  46   6   0   0   9|   0     0 |  66B 1158B|   0     0 |  12k   18k|1922M  225M 5354M 8384M
23-07 17:03:20| 35  48   7   0   0  11|   0     0 |  66B  462B|   0     0 |  12k   22k|1922M  225M 5354M 8385M
23-07 17:03:21| 39  44   7   0   0  10|   0    12k|  66B  462B|   0     0 |  11k   16k|1922M  225M 5354M 8385M
23-07 17:03:22| 38  45   6   0   0  10|   0     0 |  66B  102B|   0     0 |  11k   16k|1923M  225M 5354M 8384M
23-07 17:03:23| 38  45   7   0   0  10|   0     0 |  66B  470B|   0     0 |  12k   20k|1923M  225M 5354M 8384M
23-07 17:03:24| 39  46   6   0   0   9|   0     0 |  66B  462B|   0     0 |  11k   19k|1923M  225M 5354M 8384M

跑demo4时的dstat -tcdngym输出:

----system---- ----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system-- ------memory-usage-----
     time     |usr sys idl wai hiq siq| read  writ| recv  send|  in   out | int   csw | used  buff  cach  free
24-07 20:28:38| 43  42   7   0   0   8|   0    20k|1050B   14k|   0     0 |  11k   18k|1954M  234M 5959M 7738M
24-07 20:28:39| 44  41   9   0   0   7|   0    16k| 396B 7626B|   0     0 |  11k   17k|1954M  234M 5959M 7739M
24-07 20:28:40| 43  42   6   0   0   8|   0     0 | 132B 7044B|   0     0 |  11k   16k|1954M  234M 5959M 7738M
24-07 20:28:41| 42  42   8   0   0   8|   0     0 | 630B   12k|   0     0 |  12k   20k|1955M  234M 5959M 7738M
24-07 20:28:42| 45  41   7   0   0   7|   0     0 | 726B 9980B|   0     0 |  11k   16k|1955M  234M 5959M 7738M

2. 异步回应答

在上面的例子中,我们采用的是gnet同步回应答的方式,gnet还支持异步回应答的方式,即将React中得到的ackFramePayload提交给gnet创建的一个goroutine Worker池,由worker池中的某个空闲goroutine在后续将ackFramePayload编码为一个完整的ackFrame后返回给client端。

要支持异步回应答,我们需要对demo4做几处修改(见demo5),主要修改点都在cmd/server/main.go中。

第一处:main函数调用customCodecServe时,将第三个参数async设置为true:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/tcp-stream-proto/demo5/cmd/server/main.go

func main() {
    ... ...
    customCodecServe(addr, multicore, true, nil)
}

第二处:在customCodecServer的React方法中,我们得到编码后的ackFramePayload后,不要立即将其赋值给out并返回,而是判断是否要异步返回应答。如果异步返回应答,则将ackFramePayload提交给workerpool,workerPool后续会分配goroutine,并通过gnet.Conn的AsyncWrite将应答写回client。如果非异步,在将ackFramePayload赋值给out并返回。

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/tcp-stream-proto/demo5/cmd/server/main.go

func (cs *customCodecServer) React(framePayload []byte, c gnet.Conn) (out []byte, action gnet.Action) {
    ... ...
    switch p.(type) {
    case *packet.Submit:
        submit := p.(*packet.Submit)
        fmt.Printf("recv submit: id = %s, payload=%s\n", submit.ID, string(submit.Payload))
        submitAck := &packet.SubmitAck{
            ID:     submit.ID,
            Result: 0,
        }
        ackFramePayload, err = packet.Encode(submitAck)
        if err != nil {
            fmt.Println("handleConn: packet encode error:", err)
            action = gnet.Close // close the connection
            return
        }
    default:
        return nil, gnet.Close // close the connection
    }

    if cs.async {
        data := append([]byte{}, ackFramePayload...)
        _ = cs.workerPool.Submit(func() {
            fmt.Println("handleConn: async write ackFramePayload")
            c.AsyncWrite(data)
        })
        return
    }
    out = ackFramePayload
    return
}

除此之外,其他包的代码不变。我们依然还做个压测,看看异步回应答的demo5性能究竟如何!

从上图来看,在这个场景下通过异步回应答的方式,性能反而下降很多,甚至还不如阻塞式I/O模型的程序。对此没有做深究,但猜测可能是应答过多且同时集中回复时workerpool创建了很多goroutine,不仅没有起到池化的作用,还带来的goroutine创建和调度的开销。

3. 小结

在本文中,我们将阻塞式I/O模型换成了I/O多路复用模型,并基于gnet框架重新实现了自定义TCP流协议的解析程序。在同步回应答的策略下,基于gnet开发TCP流协议解析程序相比于阻塞I/O模型程序的性能有一定提升。

本文涉及的所有代码可以从这里下载:https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/tcp-stream-proto


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