Strike Freedom

Live fast. Die young. Be wild. Have fun.

Discovery

Linux I/O 原理和 Zero-copy 技术全面揭秘

如今的网络应用早已从 CPU 密集型转向了 I/O 密集型,网络服务器大多是基于 C-S 模型,也即 客户端 - 服务端 模型,客户端需要和服务端进行大量的网络通信,这也决定了现代网络应用的性能瓶颈:I/O。 传统的 Linux 操作系统的标准 I/O 接口是基于数据拷贝操作的,即 I/O 操作会导致数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和应用程序地址空间定义的缓冲区之间进行传输。设置缓冲区最大的好处是可以减少磁盘 I/O 的操作,如果所请求的数据已经存放在操作系统的高速缓冲存储器中,那么就不需要再进行实际的物理磁盘 I/O 操作;然而传统的 Linux I/O 在数据传输过程中的数据拷贝操作深度依赖 CPU,也就是说 I/O 过程需要 CPU 去执行数据拷贝的操作,因此导致了极大的系统开销,限制了操作系统有效进行数据传输操作的能力。 I/O 是决定网络服务器性能瓶颈的关键,而传统的 Linux I/O 机制又会导致大量的数据拷贝操作,损耗性能,所以我们亟需一种新的技术来解决数据大量拷贝的问题,这个答案就是零拷贝(Zero-copy)。

Go netpoller 原生网络模型之源码全面揭秘

本文将基于 Linux 平台来解析 Go netpoll 之 I/O 多路复用的底层是如何基于 epoll 封装实现的,从源码层层推进,全面而深度地解析 Go netpoll 的设计理念和实现原理,以及 Go 是如何利用 netpoll 来构建它的原生网络模型的。主要涉及到的一些概念:I/O 模式、用户/内核空间、epoll、Linux 源码、goroutine scheduler 等等,我会尽量简单地讲解,如果有对相关概念不熟悉的同学,还是希望能提前熟悉一下。

Goroutine 并发调度模型深度解析之手撸一个高性能 goroutine 池

并发(并行),一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一,也是被开发者关注最多的话题;Go 语言作为一个出道以来就自带 『高并发』光环的富二代编程语言,它的并发(并行)编程肯定是值得开发者去探究的,而 Go 语言中的并发(并行)编程是经由 goroutine 实现的,goroutine 是 golang 最重要的特性之一,具有使用成本低、消耗资源低、能效高等特点,官方宣称原生 goroutine 并发成千上万不成问题,于是它也成为 Gopher 们经常使用的特性。 Goroutine 是优秀的,但不是完美的,在极大规模的高并发场景下,也可能会暴露出问题,什么问题呢?又有什么可选的解决方案?本文将通过 runtime 对 goroutine 的调度分析,帮助大家理解它的机理和发现一些内存和调度的原理和问题,并且基于此提出一种个人的解决方案 — 一个高性能的 Goroutine Pool。

Live fast. Die young. Be wild. Have fun.

© 2020 Strike Freedom

Powered by Bolo
Theme bolo-sakura by Mashiro
浏览 1002635 文章 37 评论 164

SCHEME TOOL