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如何实现一个WebServer

  最近重构了去年造的一个轮子 Vino。Vino 旨在实现一个轻量并且能够保证性能的 Web Server,仅关注 Web Server 的本质部分。在重构过程中,Vino 借鉴了许多优秀开源项目的思想,如 Nginx、Mongoose 和 Webbench。因此,对比上一个版本的 Vino,现在的 Vino 不仅性能得到提升,而且设计也更为优雅、健壮 :D。

  Vino 整体采用了基于事件驱动的单线程 + Non-Blocking 模型。采用单线程模型,避免了系统分配多线程及线程之间通信的开销,同时降低了内存的耗用。由于采用了单线程模型,为了更好的提高线程利用率,Vino 将默认 Blocking 的 I/O 设置为 Non-Blocking I/O,即在线程读/写数据的过程中,如果缓冲区为空/缓冲区满,线程不会阻塞,而是立即返回,并设置 errno。

  Vino 最初的灵感来源于 Computer Systems: A Programmers Perspective 一书讲述网络编程时实现的一个简单的 Web Server,每到来一个请求,Web Server 都会 fork 一个进程去处理。显然,在高并发的场景下,这种模型是不合理的。每次 fork 进程会带来巨大的开销,并且系统中进程的数量是有限的。同时,伴随多进程带来的进程调度的开销也不可小觑,CPU 会花费大量的时间用于决定调用哪一个进程。进程调度引发的进程上下文之间的切换,也需要耗费相当大的资源。

  很容易联想到采用多线程模型来替代多进程模型,相比于多进程模型,多线程模型占用的系统资源会大大降低,但是本质上并没有减小线程调度带来的开销。为了减小由线程调度导致的开销,我们可以采用线程池模型,即固定线程的数量,但是问题依旧存在:因为 Linux 默认 I/O 是阻塞(Blocking)的,如果线程池中所有的线程同时阻塞于正在处理的请求,那么新到来的请求就没有线程去处理了。因此,如果我们用 Non-Blocking 的 I/O 替换默认的 Blocking I/O,线程将不会阻塞于数据的读写,问题便可得到解决。

  Vino 支持 HTTP 长连接(Persistent Connections),即多个请求可以复用同一个 TCP 连接,以此减少由 TCP 建立/断开连接所带来的性能开销。每到来一个请求,Vino 会对请求进行解析,判断请求头中是否存在 Connection: keep-alive 请求头。如果存在,在处理完一个请求后会保持连接,并对数据缓冲区(用于保存请求内容,响应内容)及状态标记进行重置,否则,关闭连接。

  如果一个请求在建立连接后迟迟没有发送数据,或者对方突然断电,应该如何处理?我们需要实现定时器来处理超时的请求。Vino 定时器的实现参考了 Nginx 的设计,Nginx 使用一颗红黑树来存储各个定时事件,每次事件循环时从红黑树中不断找出最小(早)的事件,如果超时则触发超时处理。为了简化实现,在 Vino 中,我实现了一个小顶堆来存储定时事件,如果被处理的定时事件同时支持长连接,那么在该请求处理完毕后会更新该请求对应的定时器,也就是重新计时。定时器相关代码见 vn_event_timer.h 和 vn_event_timer.c。

  由于网络的不确定性,我们并不能保证一次就能读取所有的请求数据。因此,对于每一个请求,我们都会开辟一段缓冲区用于保存已经读取到的数据。同时,我们需要同时对读取到的数据进行解析,以保证读取到的数据都是合理的数据,例如,假设目前缓冲区内的数据为 GET /index.html HTT,那么下一次读取到的字符必须为 P,否则,应立即检测出当前请求是一个异常的请求,并主动关闭当前的连接。

  我们一般使用 malloc/calloc/free 来分配/释放内存,但是这些函数对于一些需要长时间运行的程序来说会有一些弊端。频繁使用这些函数分配和释放内存,会导致内存碎片,不容易让系统直接回收内存。典型的例子就是大并发频繁分配和回收内存,会导致进程的内存产生碎片,并且不会立马被系统回收。

  使用内存池分配内存,可以在一定程度上提升内存分配的效率,不需要每次都调用 malloc/calloc 函数。同时,使用内存池使得内存管理更加简单。在 Vino 中,针对每一个请求,Vino 都会为其分配一或多个内存池(各个内存池形成一个单链表),在请求处理完毕后,一并释放所有的内存。

  在开发 Vino 的过程中,还有许多需要考虑和权衡的地方。响应请求时,如果用户请求的是一个很大的文件,导致写缓冲区满,我们如何更好的设计响应缓冲区?如何更高效的设计底层数据结构(如字符串、链表、小顶堆等)?如何更优雅的解析命令行参数?如何对特定信号进行处理?如何更健壮的处理错误信息?当代码的数量达到一定程度后,如何更快的定位异常代码?

  Vino 的开发 & 重构暂时告一段落,源码放在了 GitHub 上。当然,Vino 还有许多不足之处,以及未实现的特性。

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