《架構(gòu)師之路：架構(gòu)設(shè)計(jì)中的100個(gè)知識(shí)點(diǎn)》四：性能與擴(kuò)展性，線程數(shù)與吞吐量

之前聊了，啥時(shí)候應(yīng)該優(yōu)化延時(shí)(Latency)，啥時(shí)候應(yīng)該優(yōu)化吞吐量(Throughput)。

畫外音：短視頻二維碼附在文末。

有一些評(píng)論，值得和大家擴(kuò)展討論下：

• 有人說，延時(shí)與吞吐量是一回事，說延時(shí)下去了，吞吐量自然就上來了；
• 有人說，增加線程數(shù)，吞吐量就上來了；
• 有人說，增加線程數(shù)，吞吐量未必上來；

1. 延時(shí)和吞吐量，是評(píng)估啥的指標(biāo)？

再次強(qiáng)調(diào)一下，在性能優(yōu)化中：

• 一個(gè)用戶慢，就去優(yōu)化延時(shí)。
• 多個(gè)用戶扛不住，就去優(yōu)化吞吐量。
• 延時(shí)，是偏性能（performance）的指標(biāo)。
• 吞吐量，是偏擴(kuò)展性（scalability）的指標(biāo)。

performance和scalability，評(píng)估維度并不一樣。

前端架構(gòu)，為什么聊performance更多？

前端FE，Android，IOS的童鞋，經(jīng)常說提升performance，很少說提升scalability。

壓縮資源，緩存圖片，異步加載，Webpack代碼拆分，PWA等等這些技術(shù)，都是提升performance的，服務(wù)好一個(gè)用戶，讓一個(gè)用戶速度快。

后端架構(gòu)，要不要提升performance，當(dāng)然要。數(shù)據(jù)庫訪問200ms，引入緩存20ms，速度更快了。

后端架構(gòu)，為什么聊scalability會(huì)更多？

因?yàn)橄到y(tǒng)難點(diǎn)不在于1個(gè)用戶的延時(shí)是200ms還是20ms，難的是：

• 數(shù)據(jù)庫里有1億個(gè)用戶時(shí)，系統(tǒng)扛不扛得住；
• 10萬個(gè)用戶同時(shí)訪問時(shí)，系統(tǒng)扛不扛得??；

而這些，就是scalability的范疇。

這，是后端架構(gòu)設(shè)計(jì)的核心，是scalability相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)，也是我在“100個(gè)架構(gòu)知識(shí)點(diǎn)”里要重點(diǎn)講的內(nèi)容。

2. 線程數(shù)和吞吐量，到底是什么關(guān)系？

我在短視頻里舉例：“增加線程數(shù)是提高吞吐量的方法之一，1個(gè)線程1秒鐘處理5個(gè)請(qǐng)求，吞吐量是5，增加到10個(gè)線程，吞吐量變成50”。

有朋友指出我說的不對(duì)，說增加線程數(shù)，有時(shí)候能提升吞吐量，有時(shí)候不能提升吞吐量。

這位朋友說的對(duì)，我表達(dá)不嚴(yán)密，那么問題來：

• 啥時(shí)候增加線程數(shù)能提升吞吐量，啥時(shí)候不能？
• 設(shè)置線程數(shù)的依據(jù)是什么，是不是越大越好？
• 線程數(shù)設(shè)為多少，吞吐量能最大？

下面稍微展開詳細(xì)說下。

首先，工作線程數(shù)是不是設(shè)置得越大越好？

答案顯然是否定的。

• 服務(wù)器CPU核數(shù)有限，能夠同時(shí)并發(fā)的線程數(shù)有限，單核CPU設(shè)置1000個(gè)工作線程沒有意義；
• 線程切換有開銷，如果線程切換過于頻繁，反而會(huì)使性能降低；

第二個(gè)問題，調(diào)用sleep()函數(shù)的時(shí)候，線程是否一直占用CPU？

不占用，休眠時(shí)會(huì)把CPU讓出來，給其他需要CPU資源的線程使用。

不止sleep，一些阻塞調(diào)用，例如網(wǎng)絡(luò)編程中的：

• 阻塞accept()，等待客戶端連接；
• 阻塞recv()，等待下游回包；

都會(huì)讓出CPU資源。

第三個(gè)問題，單核CPU，設(shè)置多線程有沒有意義？單核CPU，設(shè)置多線程能否提高并發(fā)性能？

即使是單核，使用多線程也是有意義的，大多數(shù)情況也能提高并發(fā)。

• 其一，多線程編碼可以讓代碼更加清晰，例如：IO線程收發(fā)包，Worker線程進(jìn)行任務(wù)處理，Timeout線程進(jìn)行超時(shí)檢測(cè)；
• 其二，如果有一個(gè)任務(wù)一直占用CPU資源在進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)增加線程并不能增加并發(fā)，例如以下代碼會(huì)一直占用CPU，并使得CPU占用率達(dá)到100%：

 while(1){ i++; }

• 其三，通常來說，Worker線程一般不會(huì)一直占用CPU進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)即使CPU是單核，增加Worker線程也能夠提高并發(fā)，因?yàn)檫@個(gè)線程在休息的時(shí)候，其他的線程可以繼續(xù)工作；

第四個(gè)問題，常見服務(wù)線程模型是怎樣的？

了解常見的服務(wù)線程模型，有助于理解服務(wù)并發(fā)的原理，一般來說互聯(lián)網(wǎng)常見的服務(wù)線程模型是：IO線程與工作線程通過任務(wù)隊(duì)列解耦模型。

畫外音：還有一種是無鎖純異步，可參考lighttpd的單線程模式，這種模型完全無鎖，但無法利用多核優(yōu)勢(shì)。

這類線程模型，示例如下：

如上圖，很多Web-Server與服務(wù)框架都是使用這樣的一種“IO線程與Worker線程通過隊(duì)列解耦”類線程模型：

• 有少數(shù)幾個(gè)IO線程監(jiān)聽上游發(fā)過來的請(qǐng)求，并進(jìn)行收發(fā)包（生產(chǎn)者）；
• 有一個(gè)或者多個(gè)任務(wù)隊(duì)列，作為IO線程與Worker線程異步解耦的數(shù)據(jù)傳輸通道（臨界資源）；
• 有多個(gè)工作線程執(zhí)行真正的任務(wù)（消費(fèi)者）；

這個(gè)線程模型應(yīng)用很廣，其特點(diǎn)是，工作線程內(nèi)部是同步阻塞執(zhí)行任務(wù)的，因此可以通過增加Worker線程數(shù)來增加并發(fā)能力。

畫外音：純異步模型未來再聊。

“IO線程與工作線程通過隊(duì)列解耦”類線程模型，工作線程的工作模式是怎么樣的？

了解工作線程的工作模式，對(duì)量化分析線程數(shù)的設(shè)置非常有幫助：

上圖是一個(gè)典型的工作線程的處理過程，從開始處理start到結(jié)束處理end，該任務(wù)的處理共有7個(gè)步驟：

• 從工作隊(duì)列里拿出任務(wù)，進(jìn)行一些本地初始化計(jì)算，例如http協(xié)議分析、參數(shù)解析、參數(shù)校驗(yàn)等；
• 訪問cache拿一些數(shù)據(jù)；
• 拿到cache里的數(shù)據(jù)后，再進(jìn)行一些本地計(jì)算，這些計(jì)算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)；
• 通過RPC調(diào)用下游service再拿一些數(shù)據(jù)，或者讓下游service去處理一些相關(guān)的任務(wù)；
• RPC調(diào)用結(jié)束后，再進(jìn)行一些本地計(jì)算，怎么計(jì)算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)；
• 訪問DB進(jìn)行一些數(shù)據(jù)操作；
• 操作完數(shù)據(jù)庫之后做一些收尾工作，同樣這些收尾工作也是本地計(jì)算，和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)；

分析整個(gè)處理的時(shí)間軸，會(huì)發(fā)現(xiàn)：

• 其中1，3，5，7步驟中（上圖中粉色時(shí)間軸），線程進(jìn)行本地業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算時(shí)需要占用CPU；
• 而2，4，6步驟中（上圖中橙色時(shí)間軸），訪問cache、service、DB過程中線程處于一個(gè)等待結(jié)果的狀態(tài)，不需要占用CPU；

如何量化分析，并合理設(shè)置工作線程數(shù)呢？

通過上面的分析，Worker線程在執(zhí)行的過程中：

• 有一部計(jì)算時(shí)間需要占用CPU；
• 另一部分等待時(shí)間不需要占用CPU；

通過量化分析，例如打日志進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以統(tǒng)計(jì)出整個(gè)Worker線程執(zhí)行過程中這兩部分時(shí)間的比例，例如：

• 執(zhí)行計(jì)算，占用CPU的時(shí)間（粉色時(shí)間軸）是100ms；
• 等待時(shí)間，不占用CPU的時(shí)間（橙色時(shí)間軸）也是100ms；

得到的結(jié)果是，這個(gè)線程計(jì)算和等待的時(shí)間是1：1，即有50%的時(shí)間在計(jì)算（占用CPU），50%的時(shí)間在等待（不占用CPU）：

• 假設(shè)此時(shí)是單核，則設(shè)置為2個(gè)工作線程就可以把CPU充分利用起來，讓CPU跑到100%；
• 假設(shè)此時(shí)是N核，則設(shè)置為2N個(gè)工作線程就可以把CPU充分利用起來，讓CPU跑到N*100%；

當(dāng)當(dāng)當(dāng)當(dāng)?。?！

結(jié)論來了：

N核服務(wù)器，通過執(zhí)行業(yè)務(wù)的單線程分析出本地計(jì)算時(shí)間為x，等待時(shí)間為y，則工作線程數(shù)（線程池線程數(shù)）設(shè)置為 N*(x+y)/x，能讓CPU的利用率最大化。

一般來說，非CPU密集型的業(yè)務(wù)（加解密、壓縮解壓縮、搜索排序等業(yè)務(wù)是CPU密集型的業(yè)務(wù)），瓶頸都在后端數(shù)據(jù)庫訪問或者RPC調(diào)用，本地CPU計(jì)算的時(shí)間很少，所以設(shè)置幾十或者幾百個(gè)工作線程是能夠提升吞吐量的。

你，學(xué)廢了嗎？