1 服务器简々介

服务器是提供计算服务的设备。高性能Linux服务器运维。由于服务器需要响应♀用户请求，因此在处理能力、稳定性、安全性、可扩展性、可管理性等方面提出了更高的要求。随着虚拟化技术的进步，云服务器（ECS）在国内迅速◣普及服务器运≡维技术，其管理方式比物理服务器更简单、更高效。用户可以快速『创建或发布任意数量的云服务器，帮助企业降低开发、运维难≡度和整体IT成本，让整个研发↘周期专注于核心业务创新。在网络环境中，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、

本次学习总结的主要内容是高性㊣能linux服务器的运维：

如何处理多个客户端连接》。探索面对数百万客户端连接的性能优化。服务器处理并发数据的效率。深入分析大数据通信时的 Linux 内核瓶颈。如何克服瓶颈 2 I/O 多路复用←技术

2.1 循环模式

当服务器有多个网络连接需要处理时，它会循环打开网络连接列表以确∏定是否有数据要读取。缺点：

慢（必须遍历所有⊙网络连接）低效（可能在处理一个连接时阻塞，阻止检查和处理其╱他网络连接）示例：{int; ;};// std::deque ;// queue 1std::deque;// queue 2 void ::(std::deque *){char data[1024] = {0};int len ??= 0;for(int i = 0; i size( ); ++i){//当没有数据要读取时，发生阻塞 len = read(->at(i)., data, data); //处理数据 bzero(data, data);//清空缓存 }}

2.2 种方式

首先，将第二、三、四参数所指向的点复制到内核，轮询每个SET描述符，并记录在临时结果（fdset）中。如果发生事件，临时结果将〒被写入用户空间并返回。

缺点：

返回后，需要一一检查描述符是否为SET（事件是否发生）。（支持的

文件描述符数量太少，默认为1024）。

例子：

无效 ::(std::deque *){char 数据[1024] = {0}; input;// fdset 记录轮询结☆果 int len = 0; 整数 = 0; (&input);// 清除记录 for(int i = 0; i size(); ++i){(->at(i)., &input); = (->at(i). + 1, &input, NULL, NULL, NULL);//检测事件是否发生 if(> 0 && (->at(i)., &input)){//读取数据len = read(->at(i)., data, data);//处理数据 bzero(data, data);}//处理其他事情}}

2.3 轮询方式

与 poll 不同的是，需要注意』的事件通过数组传递给内核，因此描述符的数量没有限∮制。和 中的字段用于表示感兴趣的事件和发生︼的事件，因此数组只需要初始化一〓次。poll的实现机制类似。它对应于内核，只是 poll 将一个数组传递给内核，然后轮询 poll 中的每个描述∮符。与处理 fdset 相比，poll 效率更高。

缺点：

poll 需要检查其中每↘个元素的值，以了解是否发生了事件。

例子：

std:: ;void ::(std::deque *){int = 0;int len ???= 0;char data[1024] = {0};//初始化容∏器 for(int i = 0; i size (); ++i){ pfd;pfd.fd = ->at(i).;//设置。= ;//设置事件 pfd. = 0;//设置无事件返回，设置为零。(pfd); }while(1){ = poll(&*.begin(), .size(), -1);//负数表示无限等待，直到有事件发生并◢返回for(::it = .begin(); it != .end() && > 0; ++it){ // 遍历查看fd产生的▲事件 if (it-> & ){len = read(it->fd, buf , data); //处理数据 bzero(data, data);}}//处理其他东西}}

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2.4 epoll方法

与 epoll 和 poll 不同的是，它不需→要每次调用时都将事件描述信息〓复制到内核中。第一次调用后，事件信息会与对应的 epoll 描述符相关联。其次，epoll不是通过轮ξ　询，而是在等待描述符上注册一个回调函数。当事件发生【时，回调函数负责将发生的事件存储到就绪事∑　件列表中，最后写入用户空间。

epoll返回后，这个参数指向的缓冲区就是↙发生的事件，缓冲区中的每个元素都可◇以被处理，不需要像poll一样轮询和检查。

例子：

void ::(std::deque *){int ;//事件个数 int i = 0;int len ??= 0;char data[1024] = {0};int = (1024); //(i = 0; i size(); ++i){ ev;ev. = | ;//设置触发事件的类型 ev.data.fd = ->at(i).;//到epoll add( ( , , ->at(i)., &ev )

多线程技术还可以处理高∏并发客户端连接，因为可以在服︼务器中创建大量线程来监视连接。缺点：多线程技术不〖适合处理长连接，因为在linux中建立线程会消耗栈空间，并且在产生大▲量连接时会耗尽系统内存。例子：

{int; pid;bool ;};std::deque ;//客户端队列 void ::(){int i = 0;//创建多◣线程连接 for(i = 0; i , data, data); //处理数据 bzero(data, data);//清空缓存}(NULL);}

多线程+I/O多路复Ψ 用技术，用一个线程监控一个端口和描述符是否有读写事件，然后将事件分发给其他工作线程处理数据。模型架构：

该架构主要基于单线程▅I/O复用（/poll/epoll），实现了高并发，避⊙免了多线程I/O来回切换的各种开销々。线程进一步提高业务处理能力，避免产生过多线程。

4 CPU多核并行①计算

程序的线程是指可以同时并发执行的逻辑单元数，通过时间片分配算法实现；

CPU的线程是☉指使CPU的指令执行→过程（取指、解释、执行、内存访问、写入数据）流水线化以提高并发性的方法。

并行计算和多线程♀的区别：

并行计◇算的 CPU 利用率比多线程高，因此相对来说效率更高。并行计算是使用多个 CPU 内核※进行计算，而多线程是使用一个 CPU 内核在不同的时间段进行计算。并行计⌒算是在多核 CPU 上运行〗多个线程，多线程是在单核 CPU 上运︾行多个线程。

综上所述，可以得出结论，多线程并不能真正提升数据处理∩能力，受限于单核CPU的性能。当服务器需要执行大量数据操作（如图形处理¤¤、复杂算法）时，可以考虑多核并行①计算。

5 深入分析内核性能

5.1 中断处理

当大量数据包到达网络★时，会产生频繁的硬◤件中断请求。这些硬件中断可以中断较低优先级的软中断或系统调用的执■行。高性能开销。

5.2 内存拷贝

一般情况下，一个网络数据包从网卡到应用程序需要经过以下过程：数据从网ω卡通过DMA（直接内存访问）等方式传输到内核打开的缓冲区，以及然后从内核空间复制到用户空间。在 Linux 内核协议栈中，这个耗№时的操作甚至占到整个数据包处理流程的 57.1%。

5.3 上下文□　切换

频繁到Ψ达的硬件中断和软中断随时可能抢占系统调用的执行，会产生大量的上下文切换开销。此外，在基于→多线程的服务器设计框架中，线程间的调度也会产生频繁的上下文切换开销。同样，锁竞争的能耗也是一个很严重的问题。

5.4 本地故障

现在的【主流处理器都是多核的，也就是说一个数据包的处理↑可能会跨越多个CPU核。例如服务器运维技术，一个数据包可能】在cpu0上被中断，在cpu1上以内核态处「理，在cpu2上以用户态处理。多核很容易导致CPU缓存失效和本地『失效。

5.5 内存管理

传统的服务器内存页是 4K。为了提高内存访问速度，避免缓存未命中，可以增加缓存中映射表▆的条目，但这会∑　影响CPU的检索效率。结合以█上问题，可以看出内核本身就是一个非常大的瓶颈，解决办法就是ω想办法绕过内核。

6 高性能网络框架DPDK

DPDK 提供库函数和驱动程序支持，以在 Intel 处理器架构下□的用户空间中进行高效的数据包处理。它不同于为通¤用目的而设计的Linux系统，而是ω　专注于对网络应用程序中的数据ㄨ包进行高性能处理。

DPDK官网：

DPDK架构图：

Linux内∮核网络数据流：

硬件中断--->获取包分发给内核线程--->软件中断--->内核线程处理协议栈中的包--->通知用户层和用户层接收封装-->网络层--->逻辑层-->业务层

DPDK网络数据流：

硬件中断--->放弃中断过◣程，用户层通过设备※映射取包--->进入用户层协议栈--->逻辑层--->业务层

一起来看看dpdk取得了哪些ぷ突破？

在UIO（用户空间I/O技术）的支持下，dpdk可以绕过内核协议栈，这本质上要归功于UIO技术。UIO可以拦截中断并重置中断╳回调行为，从而绕过后续的内」核协议栈。工艺流程。

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