• nginx总结


    1. nginx是一个轻量级高性能基于http的反向代理服务器和web服务器。

    2. 正向代理代理的是客户端,反向代理代理的是服务端

    3. 特点:

    高并发 : 可以支持5-10万的并发量

    低消耗:官方测试,10000个非活跃连接仅消耗2.5M内存

    高可用:具有多个工作进程worker,某个出现问题,其他worker会接替那些出问题的线程

    高可扩展:很多功能已经开发好并模块化,需要那些功能,安装相应功能的扩展模块即可。

    强制停机:nginx -s stop

    优雅停机:nginx -s quit

    平滑重启:nginx -s reload, 不重启nginx重新加载nginx配置文件

    4. nginx怎么处理请求的?

    采用多进程+异步非阻塞IO事件模型来处理各种连接请求。多进程模型包括一个master进程,多个worker进程,一般worker进程个数是根据服务器CPU核数来决定的master进程负责管理Nginx本身和其他worker进程
    当一个 worker 进程在 accept() 这个连接之后,就开始读取请求,解析请求,处理请求,产生数据后,再返回给客户端,最后才断开连接,一个完整的请求。一个请求,完全由worker进程来处理,而且只会在一个worker进程中处理。
     
     
    5. nginx如何做到热部署?
    所谓热部署,就是配置文件nginx.conf修改后,不需要stop Nginx,不需要中断请求,就能让配置文件生效!(nginx -s reload 重新加载/nginx -t检查配置/nginx -s stop)
    修改配置文件nginx.conf后,重新生成新的worker进程,当然会以新的配置进行处理请求,而且新的请求必须都交给新的worker进程,至于老的worker进程,等把那些以前的请求处理完毕后,kill掉即可。

    6.惊群现象
    master进程首先通过socket()来创建一个监听描述符,然后fork()若干个worker,子进程将继承父进程的监听描述符,之后子进程在该监听描述符上accept()创建已连接描述符(connected descriptor),然后通过已连接描述符来与客户端通信。

    那么,由于所有子进程都继承了父进程的 sockfd,那么当连接进来时,所有子进程都将收到通知并“争着”与它建立连接,这就叫“惊群现象”。大量的进程被激活又挂起,只有一个进程可以accept() 到这个连接,这当然会消耗系统资源。

    Nginx对惊群现象的处理:
    Nginx提供了一个accept_mutex这个东西,这是一个加在accept上的一把互斥锁。即每个worker进程在执行accept()之前都需要先获取锁,accept()成功之后再解锁。有了这把锁,同一时刻,只会有一个进程执行accpet(),这样就不会有惊群问题了。accept_mutex是一个可控选项,我们可以显示地关掉,默认是打开的。

    7. Nginx采用的 IO多路复用模型epoll

    多路复用,允许我们只在事件发生时才将控制返回给程序,而其他时候内核都挂起进程,随时待命。

    epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用B+树数据结构来实现),其工作流程分为三部分:

    1、调用 int epoll_create(int size)建立一个epoll对象,内核会创建一个eventpoll结构体,用于存放通过epoll_ctl()向epoll对象中添加进来的事件,这些事件都会挂载在红黑树中。
    2、调用 int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event) 在 epoll 对象中为 fd 注册事件,所有添加到epoll中的事件都会与设备驱动程序建立回调关系,也就是说,当相应的事件发生时会调用这个sockfd的回调方法,将sockfd添加到eventpoll 中的双链表。
    3、调用 int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout) 来等待事件的发生,timeout 为 -1 时,该调用会阻塞直到有事件发生
    这样,注册好事件之后,只要有fd上事件发生,epoll_wait()就能检测到并返回给用户,用户执行阻塞函数时就不会发生阻塞了。

    epoll()在中内核维护一个链表,epoll_wait直接检查链表是不是空就知道是否有文件描述符准备好了。顺便提一提,epoll与select、poll相比最大的优点是不会随着sockfd数目增长而降低效率,使用select()时,内核采用轮训的方法来查看是否有fd准备好,其中的保存sockfd的是类似数组的数据结构fd_set,key 为 fd,value为0或者1(发生时间)。

    能达到这种效果,是因为在内核实现中epoll是根据每 sockfd 上面的与设备驱动程序建立起来的回调函数实现的。那么,某个sockfd上的事件发生时,与它对应的回调函数就会被调用,将这个sockfd加入链表,其他处于“空闲的”状态的则不会。在这点上,epoll 实现了一个"伪"AIO。

    可以看出,因为一个进程里只有一个线程,所以一个进程同时只能做一件事,但是可以通过不断地切换来“同时”处理多个请求。

    例子:Nginx 会注册一个事件:“如果来自一个新客户端的连接请求到来了,再通知我”,此后只有连接请求到来,服务器才会执行 accept() 来接收请求。又比如向上游服务器(比如 PHP-FPM)转发请求,并等待请求返回时,这个处理的 worker 不会在这阻塞,它会在发送完请求后,注册一个事件:“如果缓冲区接收到数据了,告诉我一声,我再将它读进来”,于是进程就空闲下来等待事件发生。

    这样,基于 多进程+epoll, Nginx 便能实现高并发。

    for( ; ; )  //  无限循环
          {
              nfds = epoll_wait(epfd,events,20,500);  //  最长阻塞 500s
              for(i=0;i<nfds;++i)
              {
                  if(events[i].data.fd==listenfd) //有新的连接
                  {
                      connfd = accept(listenfd,(sockaddr *)&clientaddr, &clilen); //accept这个连接
                      ev.data.fd=connfd;
                     ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;
                     epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_ADD,connfd,&ev); //将新的fd添加到epoll的监听队列中
                 }
                 else if( events[i].events&EPOLLIN ) //接收到数据,读socket
                 {
                     n = read(sockfd, line, MAXLINE)) < 0    //
                     ev.data.ptr = md;     //md为自定义类型,添加数据
                     ev.events=EPOLLOUT|EPOLLET;
                     epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_MOD,sockfd,&ev);//修改标识符,等待下一个循环时发送数据,异步处理的精髓
                 }
                 else if(events[i].events&EPOLLOUT) //有数据待发送,写socket
                 {
                     struct myepoll_data* md = (myepoll_data*)events[i].data.ptr;    //取数据
                     sockfd = md->fd;
                     send( sockfd, md->ptr, strlen((char*)md->ptr), 0 );        //发送数据
                     ev.data.fd=sockfd;
                     ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;
                     epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_MOD,sockfd,&ev); //修改标识符,等待下一个循环时接收数据
                 }
                 else
                 {
                     //其他的处理
                 }
             }
         }


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