计算机基础知识对程序员来说有多重要?

小林coding 发表于 2021/07/12 10:46:25 2021/07/12
【摘要】 我以如何设计一个「高性能的单机管理主机的心跳服务」的方式,让大家感受计算基础之美,这里会涉及到数据结构与算法 + 操作系统 + 计算机组成 + 计算机网络这些知识。

大家好,我是小林。

之前有很多读者问我学计算机基础有啥用?不懂算法、计算机网络、操作系统这些东西,也可以完成工作上的 CRUD 业务开发,那为什么要花时间去学?

是的,不懂这些,确实不会影响 CRUD 业务开发,对于这类业务开发的工作,难点是在于对业务的理解,但是门槛并不高,找个刚毕业人,让他花几个月时间熟悉业务和代码,他一样可以上手开发了,也就是说,单纯的 CRUD 业开发工作很快就会被体力更好的新人取代的。

另外,在面对一些性能问题,如果没有计算机基础,我们是无从下手的,这时候程序员之间的分水岭就出来了。

今天,我不讲虚的东西。

我以如何设计一个「高性能的单机管理主机的心跳服务」的方式,让大家感受计算基础之美,这里会涉及到数据结构与算法 + 操作系统 + 计算机组成 + 计算机网络这些知识。

这里贴一个目录。

在这里插入图片描述

PS:这篇文章会比较长,大家耐心看下去,你会发现原来计算机基础知识的用处,相信我,你会感触很深刻,


案例需求

后台通常是由多台服务器对外提供服务的,也就是所谓的集群。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MvQFIi7H-1626051146108)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/xiaolincoder/ImageHost4/操作系统/心跳服务/集群.png)]

如果集群中的某一台主机宕机了,我们必须要感知到这台主机宕机了,这样才做容灾处理,比如该宕机的主机的业务迁移到另外一台主机等等。

那如何感知呢?那就需要心跳服务了。

要求每台主机都要向一台主机上报心跳包,这样我们就能在这台主机上看到每台主机的在线情况了。

心跳服务主要做两件事情:

  • 发现宕机的主机
  • 发现上线的主机

看上去感觉很简单,但是当集群达到十万,甚至百万台的时候,要实现一个可以能管理这样规模的集群的心跳服务进程,没点底层知识是无法做到的。

接下来,将从三个维度来设计这个心跳服务:

  • 宕机判断算法的设计
  • 高并发架构的设计
  • 传输层协议的选择

宕机判断算法的设计

这个心跳服务最关键是判断宕机的算法。

如果采用暴力遍历所有主机的方式来找到超时的主机,在面对只有几百台主机的场景是没问题,但是这个算法会随着主机越多,算法复杂度也会上升,程序的性能也就会急剧下降。

所以,我们应该设计一个可以应对超大集群规模的宕机判断算法。

我们先来思考下,心跳包应该有什么数据结构来管理?

心跳包里的内容是有主机上报的时间信息的,也就是有时间关系的,那么可以用「双向链表」构成先入先出的队列,这样就保存了心跳包的时序关系。

由于采用的数据结构是双向链表,所以队尾插入和队头删除操作的时间复杂度是 O(1)。

如果有新的心跳包,则将其插入到双向链表的尾部,那么最老的心跳包就是在双向链表的头部,这样在寻找宕机的主机时,只要看双向链表头部最老的心跳包,距现在是否超过 5 秒,如果超过 5秒 则认为该主机宕机,然后将其从双向链表中删除。

细心的同学肯定发现了个问题,就是如果一个主机的心跳包已经在队列中,那么下次该主机的心跳包要怎么处理呢?

为了维持队列里的心跳包是主机最新上报的,所以要先找到该主机旧的心跳包,然后将其删除,再把新的心跳包插入到双向链表的队尾。

问题来了,在队列找到该主机旧的心跳包,由于数据结构是双向链表,所以这个查询过程的时间复杂度时 O(N),也就是说随着队列里的元素越多,会越影响程序的性能,这一点我们必须优化。

查询效率最好的数据结构就是「哈希表」了,时间复杂度只有 O(1),因此我们可以加入这个数据结构来优化。

哈希表的 Key 是主机的 IP 地址,Value 包含主机在双向链表里的节点,这样我们就可以通过哈希表轻松找到该主机在双向链表中的位置。

这样,每当收到心跳包时,先判断其在不在哈希表里。

  • 如果不存在哈希表里,说明是新主机上线,先将其插入到双向链表的尾部,然后将该主机的 IP 作为 Key,主机在双向链表的节点作为 Value 插入到哈希表

  • 如果存在哈希表里,说明主机已经上线过,先通过查询哈希表,找到该主机在双向链表里旧的心跳包的节点,然后就可以通过该节点将其从双向链表中删除,最后将新的心跳包插入到双向链表的队尾,同时更新哈希表

可以看到,上面这些操作全都是 O(1),不管集群规模多大,时间复杂度都不会增加,但是代价就是内存占用会越多,这个就是以空间换时间的方式。

有个细节的问题,不知道大家发现了没有,就是为什么队列的数据结构采用双向链表,而不是单向链表?

因为双向链表比单向链表多了个 pre 的指针,可以通过其找到上一个节点,那么在删除中间节点的时候,就可以直接删除,而如果是单向链表在删除中间的时候,我们得先通过遍历找到需被删除节点的上一个节点,才能完成删除操作,这里中间多了个遍历操作

既然引入哈希表,那我们在判断出有主机宕机了(检查双向链表队头的主机是否超时),除了要将其从双向链表中删除,也要从哈希表中删除
要将主机从哈希表删除,首先我们要知道主机的 IP,因为这是哈希表的 Key。

双向链表存储的内容必须包含主机的 IP 信息,那为了更快查询到主机的 IP,双向链表存储的内容可以是一个键值对(Key-Value),其 Key 就是主机的 IP,Value 就是主机的信息。

这样,在发现双向链表中头部的节点超时了,由于节点的内容是键值对,于是就能快速地从该节点获取主机的 IP ,知道了主机的 IP 信息,就能把哈希表中该主机信息删除。

至此,就设计出了一个高性能的宕机判断算法,主要用了数据结构:哈希表 + 双向链表,通过这个组合,查询 + 删除 + 插入操作的时间复杂度都是 O(1),以空间换时间的思想,这就是数据结构与算法之美

熟悉算法的同学应该感受出来了,上面这个算法就是类 LRU 算法,用于淘汰最近最久使用的元素的场景,该算法应用范围很广的,操作系统、Redis、MySQL 都有使用该算法。

在很多大厂面试的时候,经常会考察 LRU 算法,甚至会要求手写出来,后面我在写一篇 LRU 算法实现的文章。

高并发架构的设计

设计完高效的宕机判断算法后,我们来设计个能充分利用服务器资源的架构,以应对高并发的场景。

首先第一个问题,选用单线程还是多线程模式?

选用单线程的话,意味着程序只能利用一个 CPU 的算力,如果 CPU 是一颗 1GHZ 主频的 CPU,意味着一秒钟只有 10 亿个时钟周期可以工作,如果要让心跳服务程序每秒接收到 100 万心跳包,那么就要求它必须在 1000 个时时钟周期内处理完一个心跳包。

这是无法做到的,因为一个汇编指令的执行需要多个时钟周期,更何况高级语言的一条语句是由多个汇编指令构成的,而且这个 1000 个时钟周期还要包含内核从网卡上读取报文,以及协议栈的报文分析。

因此,采用单线程模式会出现算力不足的情况,意味着在百万级的心跳场景下,容易出现内核缓冲区的数据无法被即使取出而导致溢出的现象,然后就会出现大量的丢包。

所以,我们要选择多进程或者多线程的模式,来充分利用多核的 CPU 资源。多进程的优势是进程间互不干扰,但是内存不共享,进程间通信比较麻烦,因此采用多线程模式开发会更好一些,多线程间可以共享数据。

多线程体现在「分发线程是多线程和工作线程是多线程」,决定了多线程开发模式后,我们还需要解决五个问题。

第一个多路复用

我们应该使用多路复用技术来服务多个客户端,而且是要使用 epoll

因为 select 和 poll 的缺陷在于,当客户端越多,也就是 Socket 集合越大,Socket 集合的遍历和拷贝会带来很大的开销;

而 epoll 的方式即使监听的 Socket 数量越多的时候,效率不会大幅度降低,能够同时监听的 Socket 的数目也非常的多了。

多路复用更详细的介绍,可以看之前这篇文章:这次答应我,一举拿下 I/O 多路复用!

第二个负载均衡

在收到心跳包后,我们应该要将心跳包均匀分发到不同的工作线程上处理。

分发的规则可以用哈希函数,这样在接收到心跳包后,解析出主机的 IP 地址,然后通过哈希函数分发给工作线程处理。

于是每个工作线程只会处理特定主机的心跳包,多个工作线程间互不干扰,不用在多个工作线程间加锁,从而实现了无锁编程

第三个多线程同步

分发线程和工作线程之间可以加个消息队列,形成「生产者 - 消费者」模型。

分发线程负责将接收到的心跳包加入到队列里,工作线程负责从队列取出心跳包做进一步的处理。

除此之外,还需要做如下两点。

第一点,工作线程一般是多于分发线程,给每一个工作线程都创建独立的缓冲队列

第二点,缓冲队列是会被分发线程和工作线程同时操作,所以在操作该队列要加锁,为了避免线程获取锁失而主动放弃 CPU,可以选择自旋锁,因为自旋锁在获取锁失败后,CPU 还在执行该线程,只不过 CPU 在空转,效率比互斥锁高

更多关于锁的讲解可以看这篇:「互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁的应用场景

第四个线程绑定 CPU

现代 CPU 都是多核心的,线程可能在不同 CPU 核心来回切换执行,这对 CPU Cache 不是有利的,虽然 L3 Cache 是多核心之间共享的,但是 L1 和 L2 Cache 都是每个核心独有的。

如果一个线程在不同核心来回切换,各个核心的缓存命中率就会受到影响,相反如果线程都在同一个核心上执行,那么其数据的 L1 和 L2 Cache 的缓存命中率可以得到有效提高,缓存命中率高就意味着 CPU 可以减少访问 内存的频率。

当有多个同时执行「计算密集型」的线程,为了防止因为切换到不同的核心,而导致缓存命中率下降的问题,我们可以把线程绑定在某一个 CPU 核心上,这样性能可以得到非常可观的提升。

在 Linux 上提供了 sched_setaffinity 方法,来实现将线程绑定到某个 CPU 核心这一功能。

更多关于 CPU Cache 的介绍,可以看这篇:「如何写出让 CPU 跑得更快的代码?

第五个内存分配器

Linux 默认的内存分配器是 PtMalloc2,它有一个缺点在申请小内存和多线程的情况下,申请内存的效率并不高。

后来,Google 开发的 TCMalloc 内存分配器就解决这个问题,它在多线程下分配小内存的速度要快很多,所以对于心跳服务应当改用 TCMalloc 申请内存。

下图是 TCMalloc 作者给出的性能测试数据,可以看到线程数越多,二者的速度差距越大,显然 TCMalloc 更具有优势。

我暂时就想到这么多了,这里每一个点都跟「计算机组成和操作系统」知识密切相关

传输层协议的选择

心跳包的传输层协议应该是选 TCP 和 UDP 呢?

对于传输层协议的选择,我们要看心跳包的长度大小

如果长度小于 MTU,那么可以选择 UDP 协议,因为 UDP 协议没那么复杂,而且心跳包也不是一定要完全可靠传输,如果中途发生丢包,下一次心跳包能收到就行。

如果长度大于 MTU,就要选择 TCP 了,因为 UDP 在传送大于 1500 字节的报文,IP 协议就会把报文拆包后再发到网络中,并在接收方组装回原来的报文,然而,IP 协议并不擅长做这件事,拆包组包的效率很低。

所以,TCP 协议就选择自己做拆包组包的事情,当心跳包的长度大于 MSS 时就会在 TCP 层拆包,且保证 TCP 层拆包的报文长度不会 MTU

MTU 与 MSS

选择了 TCP 协议后,我们还要解决一些事情,因为 TCP 协议是复杂的。

首先,要让服务器能支持更多的 TCP 连接,TCP 连接是通过四元组唯一确认的,也就是**「 源 IP、目的 IP、源端口、目的端口 」**。

那么当服务器 IP 地址(目的 IP)和监听端口(目标端口)固定时,变化的只有源 IP(2^32) 和源端口(2^16),因此理论上服务器最大能连接 2^(32+16) 个客户端。

这只是理论值,实际上服务器的资源肯定达不到那么多连接。Linux 系统一切皆文件,所以 TCP 连接也是文件,那么服务器要增大下面这两个地方的最大文件句柄数:

  • 通过 ulimit 命令增大单进程允许最大文件句柄数;
  • 通过 /proc/sys/fs/file-nr 增大系统允许最大文件句柄数。

另外, TCP 协议的默认内核参数并不适应高并发的场景,所以我们还得在下面这四个方向通过调整内核参数来优化 TCP 协议:

  • 三次握手过程需要优化;
  • 四次挥手过程需要优化:
  • TCP 缓冲区要根据网络带宽时延积设置;
  • 拥塞控制算法需要优化;

前三个的优化的思路,我在之前的文章写过,详见:「面试官:换人!他连 TCP 这几个参数都不懂

这里简单说一下优化拥塞控制算法的思路。

传统的拥塞控制分为四个部分:慢启动、拥塞避免、快速重传、快速恢复,如下图:

TCP 拥塞控制

当 TCP 连接建立成功后,拥塞控制算法就会发生作用,首先进入慢启动阶段。决定连接此时网速的是初始拥塞窗口,默认值是 10 MSS

在带宽时延积较大的网络中,应当调高初始拥塞窗口,比如 20 MSS30 MSS,Linux 上可以通过 route ip change 命令修改它。

传统的拥塞控制算法是基于丢包作为判断拥塞的依据。不过实际上,网络刚出现拥塞时并不会丢包,而真的出现丢包时,拥塞已经非常严重了,比如像理由器里都有缓冲队列应对突发流量:

上图中三种情况:

  • 当缓冲队列为空时,传输速度最快;
  • 当缓冲队列开始有报文挤压,那么网速就开始变慢了,也就是网络延时变高了;
  • 当缓冲队列溢出时,就出现了丢包现象。

传统的拥塞控制算法就是在第三步这个时间点进入拥塞避免阶段,显然已经很晚了。

其实进行拥塞控制的最佳时间点,是缓冲队列刚出现积压的时刻,也就是第二步。

Google 推出的 BBR 算法是以测量带宽、时延来确定拥塞的拥塞控制算法,能提高网络环境的质量,减少网络延迟和降低丢包率。

Linux 4.9 版本之后都支持 BBR 算法,开启 BBR 算法的方式:

net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr

这里的每一个知识都涉及到了计算机网络,这就是计算机网络之美

总结

掌握好数据结构与算法,才能设计出高效的宕机判断算法,本文我们采用哈希表 + 双向链表实现了类 LRU 算法。

掌握好计算组成 + 操作系统,才能设计出高性能的架构,本文我们采用多线程模式来充分利用 CPU 资源,还需要考虑 IO 多路服用的选择,锁的选择,消息队列的引入,内存分配器的选择等等。

掌握好计算机网络,才能选择契合场景的传输协议,如果心跳包长度大于 MTU,那么选择 TCP 更有利,但是 TCP 是个复杂的协议,在高并发的场景下,还需要对 TCP 的每一个阶段需要优化。如果如果心跳包长度小于 MTU,且不要求可靠传输时,UDP 协议是更好的选择。

怎么样?

是不是感动到了计算机基础之美。

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