关于socket的一些初步研究

这些天在研究Tornado的源码，说实话它的代码过于艰深了，需要绕很多弯才能弄清。

我想其中的问题主要是我不太懂socket，于是就花了些时间学习socket，算是有了些收获，顺便记录在此。

首先是socket的概念。实

际上UNIX的设计者很喜欢用类似的方式来处理一类任务，其中数据传输就都被抽象成文件，包括磁盘文件、管道、FIFO和终端等。而socket则是用于连接不同机器或进程的一个文件描述符，通过它可以实现机器或进程间的通信。

其次是socket的流程。实际上它分为有连接和无连接这2种，不过HTTP服务使用前者，所以这里只说前者。
先是服务器端调用socket()创建一个socket；再将这个socket传给bind()，绑定到一个端口；接着调用listen()来限制等待连接的队列容量；最后在一个循环中不断调用accept()来接收请求。

客户端则也通过socket()创建socket；再调用connect()连接到服务器端bind的那个端口。这时候如果等待连接的客户端超过listen()的设置，就会被拒绝访问；否则服务器端会accept()这个请求，并建立起连接。

而accept()会返回新的socket，服务器和客户端就可以通过这个socket，调用send()/recv()或write()/read()进行通信。

最后在需要结束通信时，调用shutdown()或close()来关闭这个socket即可。

总结一下的话，就是建立、监听、连接、接受、收发和断开的过程。

再介绍一下Tornado，它本身是个无阻塞的socket服务器。

说到阻塞这个概念，CPU的速度是很快的，寄存器、CPU缓存和内存还能跟上这个速率，存取时间都在纳秒级左右；但如果换成硬盘、网络，访问时间在毫秒级以上，这就造成了CPU长时间的空闲等待，于是就被称为阻塞了。
传统的解决方式是采用多线程模型，让某些线程去做这些事，当阻塞发生时，其他线程还能继续执行。这种方式需要线程同步，实现比较复杂，而且内存和线程切换的开销都很大。

如果在这些I/O访问时，CPU在发出指令后就立刻返回，继续处理其他事情；而设备则自行去完成连接、传输等任务，并在结束后让CPU完成善后工作；这样就既不会阻塞CPU，也没有多线程的复杂性和开销了。

在C语言中可以通过fcntl()和ioctl()来将socket设为无阻塞，Python中则很直观地调用setblocking(0)即可。

当socket变成无阻塞后，服务器就需要能异步处理这些I/O事件了。也

就是说，在调用accept()、send()和recv()的时候，函数会立刻返回；而在将来的某个时刻，CPU还需要去维护接受的socket和处理读取的数据等。

最简单的方式就是在死循环中不断遍历所有的socket，检查它们是否已经就绪；但是这样的效率显然不高，因为I/O是很耗时的操作，因此有很大概率是尚未就绪的。

与此类似的还有select()和poll()，它们会返回一类socket的集合。虽然和上一种方式的效率差不多，但因为可以设置超时时间（例如每秒1次），也就不会出现忙等时CPU占用率仍然100%的情况。

更先进的方式当然就是使用事件。Linux中提供了epoll，BSD（含Mac OS X和iOS）中提供了kqueue。我对kqueue还不熟，但epoll的行为是只返回有事件发生的socket，这样就能保证CPU不会浪费时间去处理未就绪的socket了。

而epoll的事件还存在2种触发方式：Level-Triggered和Edge-Triggered。LT指的是通过状态来表示事件发生了，例如读了缓冲区，那么这个socket就会被epoll_wait()返回，它的事件包含EPOLLIN。ET则是通过状态的变化来表示事件的发生，例如读取缓冲区时，如果没读完，那么状态一直是可读的；只有把缓冲区中的数据全部读完，状态变为不可读（EAGAIN）以后，再等下次缓冲区状态变为可读时，才会引起EPOLLIN事件，并被epoll_wait()返回。

事实上，Tornado就是依靠这种无阻塞的机制来与客户端（浏览器）连接和通信，所以它可以用单线程支撑大量并发。

但这只能保证Tornado与客户端之间的通信是无阻塞的，一个WEB服务器还不可避免地需要与磁盘文件、数据库等打交道，只有当这些I/O都是无阻塞时，整个服务才是真正无阻塞的。

然而要做到后者比较复杂（有的socket必须阻塞），所以有时不得不用多线程模型来实现。而且因为几乎所有请求都要访问数据库，当并发的请求数不能填满CPU的负荷时，总会遇到需要等待I/O的时候，此时的无阻塞也就变得无意义了。

因此Tornado推荐采用多进程的方式，当一个进程被阻塞时，其他进程继续处理其他请求。这样虽然单个请求会花更长的时间，但总体的效率还能保持在一个很高的水平。

然后测试下无阻塞+epoll方式的效率。这

次我直接在网上找到了一篇《python下epoll的使用与性能测试》，借用了它的代码。

其中稍作了一些改进：输出的header中增加了“Connection: Close”，epoll_wait()和poll()设置了1秒的超时时间，以及将send()前的sprintf()移出循环。
在我的虚拟机上分别跑了一下，1000并发时，C和Python的版本分别约为2300+ QPS和2100+ QPS。接着试了下《实现了一个比nginx速度更快的HTTP服务器》这篇文章中的代码，发现居然有2900+ QPS，而且还是用文件传递（sendfile）方式。

比较了半天后，clowwindy说可能是因为他对accept出来的socket调用了setsockopt ( infd, SOL_TCP, TCP_CORK, &on, sizeof ( on ) )。这个TCP_CORK和TCP_NODELAY是相对的，前者表示将小的数据包合并在一起发送，后者则是不等待更多包就直接发送。因为前者可以少传递一些数据包，所以在高并发的情况下，这个优势也就被放大了。

于是我马上加上了这行代码，速度就增加到3000+ QPS了。至于Python，直接使用con.setsockopt(socket.IPPROTO_TCP, socket.TCP_CORK, 1)即可（Mac OS X的Python下没有socket.TCP_CORK，应该可以直接用常量3代替）。效果也很明显，增大到2700+ QPS了，约为C的90%。

最后还是那句话，在性能要求并非苛刻的时候，采用什么语言并没多大影响。

一台好的服务器，每秒跑1万hello world应该没问题，每个请求平均下来只需要0.1 ms的处理时间。而这和数据库等I/O请求相比根本不是一个数量级的，因此性能瓶颈其实并不在语言本身。

但是在代码量和可读性上，Python却节约了程序员大量的编码和维护时间。而在当今这种人比机器贵的年代，这就意味着巨大的价值。