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高并发服务器开发与配置( 三 )

高并发服务器


第一步 ， 修改/etc/sysctl.conf文件 ， 在文件中添加如下行：
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000这表明将系统对本地端口范围限制设置为1024~65000之间 。请注意 ， 本地端口范围的最小值必须大于或等于1024;而端口范围的最大值则必须<=65535.修改完后保存此文件 。
第二步 ， 执行sysctl命令：[speng@as4 ~]$ sysctl -p如果系统没有错误提示 ， 就表明新的本地端口范围设置成功 。如果按上述端口范围进行设置 ， 则理论上单独一个进程最多可以同时建立60000多个TCP客户端连接 。
第二种无法建立TCP连接的原因可能是因为Linux网络内核的IP_TABLE防火墙对最大跟踪的TCP连接数有限制 。此时程序会表现为在 connect（）调用中阻塞 ， 如同死机 ， 如果用tcpdump工具监视网络 ， 也会发现根本没有TCP连接时客户端发SYN包的网络流量 。由于 IP_TABLE防火墙在内核中会对每个TCP连接的状态进行跟踪 ， 跟踪信息将会放在位于内核内存中的conntrackdatabase中 ， 这个数据库的大小有限 ， 当系统中存在过多的TCP连接时 ， 数据库容量不足 ， IP_TABLE无法为新的TCP连接建立跟踪信息 ， 于是表现为在connect（）调用中阻塞 。此时就必须修改内核对最大跟踪的TCP连接数的限制 ， 方法同修改内核对本地端口号范围的限制是类似的：
第一步 ， 修改/etc/sysctl.conf文件 ， 在文件中添加如下行：net.ipv4.ip_conntrack_max = 10240这表明将系统对最大跟踪的TCP连接数限制设置为10240.请注意 ， 此限制值要尽量小 ， 以节省对内核内存的占用 。
第二步 ， 执行sysctl命令：[speng@as4 ~]$ sysctl -p如果系统没有错误提示 ， 就表明系统对新的最大跟踪的TCP连接数限制修改成功 。如果按上述参数进行设置 ， 则理论上单独一个进程最多可以同时建立10000多个TCP客户端连接 。
三、高并发采用的IO访问方案
使用支持高并发网络I/O的编程技术在Linux上编写高并发TCP连接应用程序时 ， 必须使用合适的网络I/O技术和I/O事件分派机制 。可用的I/O技术有同步I/O(当前I/O访问完成再进行下一次访问),非阻塞式同步I/O（也称反应式I/O ， select,poll,epoll实现） ， 以及异步I/O.在高TCP并发的情形下 ， 如果使用同步I/O,这会严重阻塞程序的运转 ， 除非为每个TCP连接的I/O创建一个线程 。但是 ， 过多的线程又会因系统对线程的调度造成巨大开销 。因此 ， 在高TCP并发的情形下使用同步 I/O是不可取的.
这时可以考虑使用非阻塞式同步I/O或异步I/O.非阻塞式同步I/O的技术包括使用select（） ， poll（） ， epoll等机制 。异步I/O的技术就是使用AIO. 从I/O事件分派机制来看 ， 使用select（）是不合适的 ， 因为它所支持的并发连接数有限（通常在1024个以内） 。如果考虑性能 ， poll（）也是不合适的 ， 尽管它可以支持的较高的TCP并发数 ， 但是由于其采用"轮询"机制 ， 当并发数较高时 ， 其运行效率相当低 ， 并可能存在I/O事件分派不均 ， 导致部分TCP连接上的I/O出现"饥饿"现象 。而如果使用epoll或AIO,则没有上述问题（早期Linux内核的AIO技术实现是通过在内核中为每个 I/O请求创建一个线程来实现的 ， 这种实现机制在高并发TCP连接的情形下使用其实也有严重的性能问题 。但在最新的Linux内核中 ， AIO的实现已经得到改进） 。
综上所述 ， 在开发支持高并发TCP连接的Linux应用程序时 ， 应尽量使用epoll或AIO技术来实现并发的TCP连接上的I/O控制 ， 这将为提升程序对高并发TCP连接的支持提供有效的I/O保证 。
epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll ， 是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本 ， 它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率 。另一点原因就是获取事件的时候 ， 它无须遍历整个被侦听的描述符集 ， 只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符集合就行了 。epoll除了提供select/poll那种IO事件的水平触发（Level Triggered）外 ， 还提供了边缘触发（Edge Triggered） ， 这就使得用户空间程序有可能缓存IO状态 ， 减少epoll_wait/epoll_pwait的调用 ， 提高应用程序效率 。


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