NGINX 架構 - 《事件驅動處理函數庫》

更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘
承上篇【NGINX 架構 - 事件驅動架構】後續,這篇開始記錄函數庫的相關筆記

事件驅動處理函數庫:

函數庫的細節,就沒打算太過深入,我們只要知道模型的運作方式、優缺點及如何使用就足夠了。

1. select模型:

此模型會先建立分別為Read、Write、Exception的三個「事件描述符集合」,然後透過輪詢的方式,去詢問三個集合,是否有事件發生,如果有就處理。
【優點:不管是Linux還是Windows,市面上幾乎的作業系統都支持此模型】 【缺點:描述符集合最多只支援1024(32位元)、2048(64位元)】
【缺點:輪詢的方式效率較低,不管集合是否為空,都會去詢問,浪費CPU】
手動啟用模組編譯:
--with-select_module
禁用模組編譯:
--without-select_module
※ 作業系統不支援epoll模型則預設編譯此模組

2. poll模型:

此模型算是select模型的升級版,運作方式差不多,select模型建立三個事件描述符集合,但poll模型則只需要建立一個集合,然後同時檢查三種事件是否發生,有就處理。
【優點:沒有最大的描述符集合限制】
【缺點:輪詢的方式效率較低,不管集合是否為空,都會去詢問,浪費CPU】 【缺點:W
indows不支持此模型
Nginx編譯代碼:
手動啟用模組編譯:
--with-poll_module
禁用模組編譯:
--without-poll_module
※ 作業系統不支援epoll模型則預設編譯此模組

3. epoll模型:

此模型是poll模型的變種,不會輪詢事件集合,而是建立一個待處理事件列表,再將該表發給內核,等到有事件發生,內核會通知函數庫,後進行處理
【優點:遠大於1024個描述符集合限制】 具體數值可察看此處
cat /proc/sys/fs/file-max
【優點:有事件才通知處理,效率提升,能高效處理高併發連接】
【缺點:開發複雜性較上述兩者高】
【缺點:Windows不支持此模型】
啟用模組編譯:
nginx.conf

4. rtsig模型:

全稱:Real-Time Signal,即是即時訊號,此模型並不是常用的事件驅動模型,運作方式是透過系統核心建立一個rtsig佇列用於儲存事件,但最多只能儲存1024個事件訊號,因此如果超過1024個事件,就會發生溢位。 當溢位發生時,Nginx就會暫時停止rtsig模型,並啟用poll模型,來接手處裡事件,直到rtsig佇列全部清空為止,然後再次啟動rtsig模型。
【優點:主要支援Nginx特殊提供的即時訊號事件使用】
【缺點:最多只能存取1024個事件】
【缺點:發生溢位後就得切換模型,消耗資源】
手動啟用模組編譯:
--with-rtsig_module
禁用模組編譯:
--without-rtsig_module
※ 預設不編譯此模組

5. kqueue模型:

主要適用於BSD系列作業系統及Mac OS X作業系統,此模型運作方式和epoll模型一樣,主要也是poll模型的變種,如果在BSD系統或MAC OS X系統使用NGINX的話,強烈建議使用此模型,以利提高Nginx Server的處理效能。

6. /dev/poll模型:

主要適用於Unix平台,主要用於Solaris711/99以上版本、HP/UX 11.22以上版本、IRIX 6.5.15以上版本及Tru64 UNIX 5.1A以上版本。
該模型是由Sun公司開發Solaris時所提出的事件驅動模型,它使用deb/poll裝置,開發人員可以將要監視的檔案描述符號加入這個裝置,然後透過ioctl()呼叫來取得事件通知,如果使用上述所提平台,強烈建議使用此模型,以利提高Nginx Server的處理效能。

7. eventport模型:

主要適用於Solaris 10以上版本
該模型也是由Sun公司開發Solaris時所提出的事件驅動模型。

筆者的話:

通常YUM安裝的固定模組已經很足夠使用了,況且NGINX會自動選擇最有效的事件模組,因此其實不太需要手動編譯模型,但仍然還需要修改config來指定工作模式。
use是個事件模組指令,用來指定Nginx的工作模式。
select和poll都是標準的工作模式
kqueue和epoll是高效的工作模式
不同的是epoll用在Linux平臺上,而kqueue用在BSD系統中。
對於Linux系統,epoll工作模式是首選。
在作業系統不支援這些高效模型時才使用select。
以下是筆者用epoll模組,壓力測試的結果
ab -n 10000 -c 10 http://localhost:80/index.html
模擬,同時1萬個訪問連線,總共要請求10次。
Time taken for tests: 1348.594 seconds
Requests per second: 7.42 [#/sec] (mean)

參考資料:

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