摘要：旨在實現(xiàn)一個輕量并且能夠保證性能的，僅關(guān)注的本質(zhì)部分。定時器如果一個請求在建立連接后遲遲沒有發(fā)送數(shù)據(jù)，或者對方突然斷電，應該如何處理我們需要實現(xiàn)定時器來處理超時的請求。

最近重構(gòu)了去年造的一個輪子?Vino。Vino 旨在實現(xiàn)一個輕量并且能夠保證性能的 Web Server，僅關(guān)注 Web Server 的本質(zhì)部分。在重構(gòu)過程中，Vino 借鑒了許多優(yōu)秀開源項目的思想，如 Nginx、Mongoose 和 Webbench。因此，對比上一個版本的 Vino，現(xiàn)在的 Vino 不僅性能得到提升，而且設(shè)計也更為優(yōu)雅、健壯 :D。

本文將會對 Vino 目前所具備的關(guān)鍵特性進行闡述，并總結(jié)開發(fā)過程中的一點心得。

Vino 整體采用了基于事件驅(qū)動的單線程 + Non-Blocking 模型。采用單線程模型，避免了系統(tǒng)分配多線程及線程之間通信的開銷，同時降低了內(nèi)存的耗用。由于采用了單線程模型，為了更好的提高線程利用率，Vino 將默認 Blocking 的 I/O 設(shè)置為 Non-Blocking I/O，即在線程讀/寫數(shù)據(jù)的過程中，如果緩沖區(qū)為空/緩沖區(qū)滿，線程不會阻塞，而是立即返回，并設(shè)置 errno。

Vino 最初的靈感來源于 Computer Systems: A Programmer"s Perspective 一書講述網(wǎng)絡(luò)編程時實現(xiàn)的一個簡單的 Web Server，每到來一個請求，Web Server 都會 fork 一個進程去處理。顯然，在高并發(fā)的場景下，這種模型是不合理的。每次 fork 進程會帶來巨大的開銷，并且系統(tǒng)中進程的數(shù)量是有限的。同時，伴隨多進程帶來的進程調(diào)度的開銷也不可小覷，CPU 會花費大量的時間用于決定調(diào)用哪一個進程。進程調(diào)度引發(fā)的進程上下文之間的切換，也需要耗費相當大的資源。

很容易聯(lián)想到采用多線程模型來替代多進程模型，相比于多進程模型，多線程模型占用的系統(tǒng)資源會大大降低，但是本質(zhì)上并沒有減小線程調(diào)度帶來的開銷。為了減小由線程調(diào)度導致的開銷，我們可以采用線程池模型，即固定線程的數(shù)量，但是問題依舊存在：因為 Linux 默認 I/O 是阻塞（Blocking）的，如果線程池中所有的線程同時阻塞于正在處理的請求，那么新到來的請求就沒有線程去處理了。因此，如果我們用 Non-Blocking 的 I/O 替換默認的 Blocking I/O，線程將不會阻塞于數(shù)據(jù)的讀寫，問題便可得到解決。

Vino 支持 HTTP 長連接（Persistent Connections），即多個請求可以復用同一個 TCP 連接，以此減少由 TCP 建立/斷開連接所帶來的性能開銷。每到來一個請求，Vino 會對請求進行解析，判斷請求頭中是否存在 Connection: keep-alive 請求頭。如果存在，在處理完一個請求后會保持連接，并對數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（用于保存請求內(nèi)容，響應內(nèi)容）及狀態(tài)標記進行重置，否則，關(guān)閉連接。

關(guān)于 HTTP Keep-Alive 的優(yōu)勢，RFC 2616 有著更完善的總結(jié)，引用如下。

By opening and closing fewer TCP connections, CPU time is saved in routers and hosts (clients, servers, proxies, gateways, tunnels, or caches), and memory used for TCP protocol control blocks can be saved in hosts.
HTTP requests and responses can be pipelined on a connection. Pipelining allows a client to make multiple requests without waiting for each response, allowing a single TCP connection to be used much more efficiently, with much lower elapsed time.
Network congestion is reduced by reducing the number of packets caused by TCP opens, and by allowing TCP sufficient time to determine the congestion state of the network.
Latency on subsequent requests is reduced since there is no time spent in TCP"s connection opening handshake.
HTTP can evolve more gracefully, since errors can be reported without the penalty of closing the TCP connection. Clients using future versions of HTTP might optimistically try a new feature, but if communicating with an older server, retry with old semantics after an error is reported.

如果一個請求在建立連接后遲遲沒有發(fā)送數(shù)據(jù)，或者對方突然斷電，應該如何處理？我們需要實現(xiàn)定時器來處理超時的請求。Vino 定時器的實現(xiàn)參考了 Nginx 的設(shè)計，Nginx 使用一顆紅黑樹來存儲各個定時事件，每次事件循環(huán)時從紅黑樹中不斷找出最小（早）的事件，如果超時則觸發(fā)超時處理。為了簡化實現(xiàn)，在 Vino 中，我實現(xiàn)了一個小頂堆來存儲定時事件，如果被處理的定時事件同時支持長連接，那么在該請求處理完畢后會更新該請求對應的定時器，也就是重新計時。定時器相關(guān)代碼見 vn_event_timer.h 和 vn_event_timer.c。

由于網(wǎng)絡(luò)的不確定性，我們并不能保證一次就能讀取所有的請求數(shù)據(jù)。因此，對于每一個請求，我們都會開辟一段緩沖區(qū)用于保存已經(jīng)讀取到的數(shù)據(jù)。同時，我們需要同時對讀取到的數(shù)據(jù)進行解析，以保證讀取到的數(shù)據(jù)都是合理的數(shù)據(jù)，例如，假設(shè)目前緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)為 GET /index.html HTT，那么下一次讀取到的字符必須為 P，否則，應立即檢測出當前請求是一個異常的請求，并主動關(guān)閉當前的連接。

基于以上分析，我們需要實現(xiàn)一個 HTTP 狀態(tài)機（Parser）來維持當前的解析狀態(tài)，Vino 狀態(tài)機的實現(xiàn)參考了 Nginx 的設(shè)計，并對 Nginx 的實現(xiàn)做了簡化。HTTP Parser 相關(guān)代碼見 vn_http_parse.h 和 vn_http_parse.c。

我們一般使用 malloc/calloc/free 來分配/釋放內(nèi)存，但是這些函數(shù)對于一些需要長時間運行的程序來說會有一些弊端。頻繁使用這些函數(shù)分配和釋放內(nèi)存，會導致內(nèi)存碎片，不容易讓系統(tǒng)直接回收內(nèi)存。典型的例子就是大并發(fā)頻繁分配和回收內(nèi)存，會導致進程的內(nèi)存產(chǎn)生碎片，并且不會立馬被系統(tǒng)回收。

使用內(nèi)存池分配內(nèi)存，可以在一定程度上提升內(nèi)存分配的效率，不需要每次都調(diào)用 malloc/calloc 函數(shù)。同時，使用內(nèi)存池使得內(nèi)存管理更加簡單。在 Vino 中，針對每一個請求，Vino 都會為其分配一或多個內(nèi)存池（各個內(nèi)存池形成一個單鏈表），在請求處理完畢后，一并釋放所有的內(nèi)存。

Vino 內(nèi)存池的實現(xiàn)依舊參考了 Nginx 的實現(xiàn)，并做了簡化，Memory Pool 相關(guān)代碼見 vn_palloc.h 和 vn_palloc.c。

在開發(fā) Vino 的過程中，還有許多需要考慮和權(quán)衡的地方。響應請求時，如果用戶請求的是一個很大的文件，導致寫緩沖區(qū)滿，我們?nèi)绾胃玫脑O(shè)計響應緩沖區(qū)？如何更高效的設(shè)計底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如字符串、鏈表、小頂堆等）？如何更優(yōu)雅的解析命令行參數(shù)？如何對特定信號進行處理？如何更健壯的處理錯誤信息？當代碼的數(shù)量達到一定程度后，如何更快的定位異常代碼？

Vino 的開發(fā) & 重構(gòu)暫時告一段落，源碼放在了 GitHub 上。當然，Vino 還有許多不足之處，以及未實現(xiàn)的特性。

僅支持 HTTP GET 方法，暫不支持其他 HTTP method。

暫不支持動態(tài)請求的處理。

支持的 HTTP/1.1 特性有限。

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寫這篇文章，希望對初學者有所幫助。

[1] Vino, https://github.com/tinylcy/vino .

[2] Computer Systems: A Programmer"s Perspective, http://csapp.cs.cmu.edu/ .

[3] Advanced Programming in the UNIX Environment (3rd Edition), https://www.amazon.ca/Advance... .

[4] Unix Network Programming, Volume 1, https://www.amazon.ca/Unix-Ne... .

[5] Nginx, https://github.com/nginx/nginx .

[6] Mongoose, https://github.com/cesanta/mo... .

[7] Web Bench, http://home.tiscali.cz/~cz210... .

[8] Zaver, https://github.com/zyearn/zaver .

[9] RFC 2616, https://tools.ietf.org/html/r... .

[10] How to use epoll? A complete example in C, https://banu.com/blog/2/how-t... .