技术标签: Linux null 负载均衡 ibm linux 测试 class
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超级负载均衡需要在线程/进程之前共享数据,这些数据需要支持多写多读,因此需要考虑同步。
本文调研了linux下的mutex与semaphone。
目前线上2.6.9内核下,mutex与semaphone都是基于Futex。
Futex是由HubertusFranke(IBM Thomas J. Watson研究中心),Matthew Kirkwood,Ingo Molnar (Red Hat)和Rusty Russell (IBM Linux科技中心)设计并维护的。最初的Futex的支持是从Linux2.5.7开始的,但是以上述语义有些不同,当前的语义是从Linux2.5.40获得的。
Futex 由一块能够被多个进程共享的内存空间(一个对齐后的整型变量)组成;这个整型变量的值能够通过汇编语言调用CPU提供的原子操作指令来增加或减少,并且一个进程可以等待直到那个值变成正数。Futex 的操作几乎全部在应用程序空间完成;只有当操作结果不一致从而需要仲裁时,才需要进入操作系统内核空间执行。这种机制允许使用 futex 的锁定原语有非常高的执行效率:由于绝大多数的操作并不需要在多个进程之间进行仲裁,所以绝大多数操作都可以在应用程序空间执行,而不需要使用(相对高代价的)内核系统调用。
Futex是一种用户态和内核态混合机制,所以需要两个部分合作完成,linux上提供了sys_futex系统调用,对进程竞争情况下的同步处理提供支持。
其原型和系统调用号为
#include <linux/futex.h>
#include <sys/time.h>
int futex (int *uaddr, int op,int val, const struct timespec *timeout,int *uaddr2, int val3);
#define __NR_futex 240
虽然参数有点长,其实常用的就是前面三个,后面的timeout大家都能理解,其他的也常被ignore。
uaddr就是用户态下共享内存的地址,里面存放的是一个对齐的整型计数器。
op存放着操作类型。定义的有5中,这里我简单的介绍一下两种,剩下的感兴趣的自己去man futex
FUTEX_WAIT: 原子性的检查uaddr中计数器的值是否为val,如果是则让进程休眠,直到FUTEX_WAKE或者超时(time-out)。也就是把进程挂到uaddr相对应的等待队列上去。
FUTEX_WAKE: 最多唤醒val个等待在uaddr上进程。
在futex的系统调用中,FUTEX_WAIT和FUTEX_WAKE只是用来挂起或者唤醒进程,这部分工作只能在内核态下完成。futex同步机制还包括用户态下的操作(区分futex同步机制和futex系统调用)。
进程或者线程都可以利用futex来进行同步。
对于线程,情况比较简单,因为线程共享虚拟内存空间,虚拟地址就可以唯一的标识出futex变量,即线程用同样的虚拟地址来访问futex变量。
对于进程,情况相对复杂,因为进程有独立的虚拟内存空间,只有通过mmap()让它们共享一段地址空间来使用futex变量。每个进程用来访问futex的虚拟地址可以是不一样的,只要系统知道所有的这些虚拟地址都映射到同一个物理内存地址,并用物理内存地址来唯一标识futex变量。
mutex的实现原理:
pthread_mutex_lock:
atomic_dec(pthread_mutex_t.value);
if(pthread_mutex_t.value!=0)
futex(WAIT)
else
success
pthread_mutex_unlock:
atomic_inc(pthread_mutex_t.value);
if(pthread_mutex_t.value!=1)
futex(WAKEUP)
else
success
信号量sem_t的实现原理:
sem_wait(sem_t *sem)
{
for (;;) {
if(atomic_decrement_if_positive(sem->count))
break;
futex_wait(&sem->count, 0)
}
}
sem_post(sem_t *sem)
{
n = atomic_increment(sem->count);
// Pass the new value of sem->count
futex_wake(&sem->count, n + 1);
}
对比,pthread_mutex_unlock()和sem_post()的实现,我们发现一个不同点,sem_post()无论如何都会调用futex_wake(),进行系统调用。但是pthread_mutex_unlock()却符合futex的初衷,只有在需要仲裁的时候才调用futex_wake()。
通过strace跟踪也能印证,使用semaphone,就算没有出现互斥,在unlock,一定会调用futex(0x7fbffff490,FUTEX_WAKE, 1)。
如下所示列出了unlock附近的strace结果:
mutex的strace监控:
……
brk(0) = 0x502000
brk(0x523000) = 0x523000
exit_group(0) = ?
semaphone的strace监控:
……
brk(0) = 0x502000
brk(0x523000) = 0x523000
futex(0x7fbffff490,FUTEX_WAKE, 1) = 0
exit_group(0) = ?
性能测试说明:
构造了三个临界区(按照我们的应用情况):
int lock_test1() { // 执行1条语句
TbAutoLock _lock(lock);
int id = g_shm_id;
return id;
}
int lock_test2() { // 执行1000条语句
TbAutoLock _lock(lock);
int sum = 0;
for(int i = 0; i < 1000; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}
long long lock_test3() { // 执行10万条语句
TbAutoLock _lock(lock);
long long sum = 0;
for(int i = 0; i < 100000; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}
然后:
for(int i=0; i<100; i++) {
for(int j=0; j<1000; j++) {
lock_test1();
}
for(int j=0; j<100; j++) {
lock_test2();
}
for(int j=0; j<1000; j++) {
lock_test1();
}
for(int j=0; j<10; j++) {
lock_test3();
}
}
启动100个进程,测试这三种临界区。
执行时间 & 对CPU的消耗如下表:
|
Mutex |
Semaphone |
执行时间 |
34575129 us 约34s |
43529735 us 约43s |
cpu_id |
80 |
57 |
cpu_us |
13 |
11 |
cpu_sy |
7 |
32 |
可以看出:
l Mutex性能更优,cpu_sy明显低于Semaphone,这和之前结论一致;
l 综合cpu占用,在我们的应用下,Mutex的性能是Semaphone的两倍。
pthread_mutex用于进程模型的条件:
l 所在共享内存上分配;
l 设置锁的状态为:PTHREAD_PROCESS_SHARED
后面测试代码中有完整示例
Linux中的线程同步机制(一二三):
http://blog.csdn.net/Javadino/archive/2008/09/06/2891385.aspx
http://blog.csdn.net/Javadino/archive/2008/09/06/2891388.aspx
http://blog.csdn.net/Javadino/archive/2008/09/06/2891399.aspx
关于信号量与线程互斥锁的区别与实现:
http://blog.csdn.net/borefo/archive/2009/11/21/4840284.aspx
class TbLock {
public:
static const char LOCK_TYPE_THREAD = 1;
static const char LOCK_TYPE_PROCESS = 2;
protected:
char _type;
public:
virtual ~TbLock() {};
virtual int lock() {
return 0;
};
virtual int unlock() {
return 0;
};
};
class TbLockMutex : public TbLock{
private:
pthread_mutex_t *_mutex_p;
public:
TbLockMutex(pthread_mutex_t *mutex_p, chartype) {
_mutex_p = mutex_p;
_type = type;
if (type == LOCK_TYPE_PROCESS) {
pthread_mutexattr_t mat;
pthread_mutexattr_init(&mat);
pthread_mutexattr_setpshared(&mat,PTHREAD_PROCESS_SHARED);
pthread_mutex_init(_mutex_p,&mat);
} else {
pthread_mutex_init(_mutex_p, NULL);
}
}
~TbLockMutex() {
pthread_mutex_destroy(_mutex_p);
}
int lock() {
return pthread_mutex_lock(_mutex_p);
}
int unlock() {
return pthread_mutex_unlock(_mutex_p);
}
};
class TbLockSema : public TbLock{
private:
sem_t * _sem_p;
public:
TbLockSema(sem_t * sem_p, char type) {
_sem_p = sem_p;
_type = type;
if (type == LOCK_TYPE_PROCESS) {
sem_init(_sem_p, 1, 1);
} else {
sem_init(_sem_p, 0, 1);
}
}
~TbLockSema() {
sem_destroy(_sem_p);
}
int lock() {
return sem_wait(_sem_p);
}
int unlock() {
return sem_post(_sem_p);
}
};
class TbLockFactory {
private:
char * _lockBuf;
uint _lockBufSize;
uint _curLockNum;
char _type;
static const uint LOCK_SIZE = sizeof(pthread_mutex_t)> sizeof(sem_t) ? sizeof(pthread_mutex_t) : sizeof(sem_t);
public:
TbLockFactory(char * lockBuf, intlockBufSize, char type):_lockBuf(lockBuf), _lockBufSize(lockBufSize),_type(type) {
_curLockNum = 0;
}
TbLock * getMutexLock() {
pthread_mutex_t *mutex = NULL;
if ((_curLockNum+1)*LOCK_SIZE <_lockBufSize) {
mutex = (pthread_mutex_t*)(_lockBuf+ _curLockNum*LOCK_SIZE);
_curLockNum++;
return new TbLockMutex(mutex,_type);
}
return NULL;
}
TbLock * getSemaLock() {
sem_t * sem = NULL;
if ((_curLockNum+1)*LOCK_SIZE <_lockBufSize) {
sem = (sem_t *)(_lockBuf +_curLockNum*LOCK_SIZE);
_curLockNum++;
return new TbLockSema(sem, _type);
}
return NULL;
}
};
class TbAutoLock {
TbLock * _lock;
public:
TbAutoLock(TbLock * lock){
_lock = lock;
_lock->lock();
}
~TbAutoLock(){
_lock->unlock();
}
};
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