服务器单机性能优化
【CPU篇】性能优化涉及的基础知识：cpu缓存 内存 网络编程 文件系统
CPU缓存：
核的概念
处理器：物理芯片。
多核：一个独立cpu实例，一个处理器可以包含多个cpu实例。
硬件线程（逻辑核）：一个核上同时执行多个线程（包括intel的超线程HT）
缓存行(cache line)：
单次cpu读取缓存的长度为缓存行。
x86处理典型的缓存大小是64字节。
L1/L2/L3 缓存：
------MEMORY-------
------CacheL3------
-CacheL2---CacheL2-
-CacheL1---CacheL1-
-Core0-----Core1---
-------CPU---------
上下文切换：
进程上下文切换
线程上下文切换
中断上下文切换
自愿上下文切换（VCX/cswch）
是指进程无法获取所需资源，导致的上下文切换。比如说， I/O、内存等系统资源不足时，
就会发生自愿上下文切换。
非自愿上下文切换（ICX/nvcswch）
是指进程由于时间片已到等原因，被系统强制调度，进而发生的上下文切换。比如说，大量
进程都在争抢 CPU 时，就容易发生非自愿上下文切换。
缓存一致性（伪共享）
两个线程分别跑在不同核心上，访问的内存同一个资源，但是cpu访问cache时使用的却是不同的缓存。
性能问题
性能指标有哪些？
cpu负载情况
cpu利用率
应用程序、线程的cpu利用率
cpu中断性能：软中断、硬中断、上下文切换
CPU性能常见问题表现有哪些？
中断
各个核中断不均衡，导致cpu超载或空闲
cpu超载
多核之间负载没有平衡；cpu做了无用功；应用程序设计需要优化
cpu空闲
太多内存操作，导致cpu停顿；太多的分支预测错误
性能分析常用工具
top
uptime
mpstat/pidstat
vmstat
Perf
processxp
优化方法
减少上下文切换
for 循环时使用顺序、连续读取
减少结构体大小
注意伪共享问题
【内存篇】
虚拟内存、物理内存、交换分区、换页
tcmalloc和ptmalloc2区别
ptmalloc2:
申请时需要加锁
通用性更好，对于任意内存大小申请，性能一致
tcmalloc:
小内存：1~256K
中等内存：256K~1M
大内存：>1M
无锁
对于小内存（<256K) 性能优异
常见内存问题：内存碎片、内存泄漏、内存分配器性能
【网络篇】
建连接三次握手
客户端 服务端
SYN->
SYN+ACK<-
ACK->
数据传输一来一回 ACK->ACK
客户端 服务端
ACK->
ACK<-
断开连接四次挥手
客户端 服务端
FIN+ACK->
ACK<-
FIN<-
ACK->
半连接状态（syn攻击）
1、服务端接收到SYN，放入SYN半连接队列（tcp_max_syn_backlog控制大小）
2、正常情况下服务端还会接收到ACK,放入accept连接队列（backlog控制大小）
3、服务端调用accept函数给进程建立socket连接
syn攻击就是只触发第一步消耗服务器的syn队列。从而搞死tcp服务器
syn队列一旦耗尽，正常玩家也无法建立连接。
TCP拥塞控制算法介绍
Reno、Bio、Cubic、tahoe
基于丢包策略
延时不可控
GCC
webrtc默认，基于时延+丢包
带宽估计不准确，低带宽过降
与tcp竞争，过度退让
时延抖动场景，带宽估计波动大
BBR
google提出，演进到第二版
算法核心是尽量不排队、低延时
带宽估计准确与tcp竞争，不吃亏
I/O多路复用 & 异步I/O
I/O多路复用
Select模型
Poll模型
Epoll模型（linux特有）
异步I/O
Windows下的IOCP模型
以在外面吃饭举例
在一个小餐馆里，你点了菜，然后坐在位置，当一个菜好了之后，服务员就会挨桌的问，是不是你的菜？（Select/Poll模型）
在kfc点了汉堡，取了一个号，然后坐在位置上，等服务员叫到你的号，你再去取。(Epoll模型)
在kfc位置上扫码点了汉堡，然后等服务员直接送汉堡到你的位置。（IOCP模型）
select模型中进程受阻于select调用，等待可能多个套接字中的任意一个变为可读
如何编写单机10w并发服务？
1、I/O 模型选择
2、多进程/多线程模型选择
在这种方式下，所有的进程/线程都监听相同的接口，并且开启 SO_REUSEPORT 选项，由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去，由于内核确保了只有一个进程/线程被唤醒，就不会出现惊群问题了。
nginx设计比较好的解决了惊群问题
参考https://blog.csdn.net/zhwenx3/article/details/88673802
要实现单机10w还是比较容易的。
如何编写单机100w并发服务？
首先从物理资源使用上来说，100万个请求需要大量的系统资源，硬件要先跟上（主要带宽、内存、CPU）。
比如，假设每个请求需要 16KB 内存的话，那么总共就需要大约 15 GB 内存。而从带宽上来说，假设只有 20% 活跃连接，即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量，总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量，所以还需要配置万兆网卡，或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。
其次，从软件资源上来说，大量的连接也会占用大量的软件资源。
比如，文件描述符的数量、连接状态的跟踪（CONNTRACK）、网络协议栈的缓存大小（比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存）等等。
最后，大量请求带来的中断处理，也会带来非常高的处理成本。
这样，就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS（软中断负载均衡到多个 CPU 核上），以及将网络包的处理卸载（Offload）到网络设备（如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD）等各种硬件和软件的优化。
C1000K 的解决方法，本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。
只不过，除了 I/O 模型之外，还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化，特别是需要借助硬件，来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。
比如跳过内核协议栈的冗长路径，把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制，DPDK 和 XDP。
结论，理论上linux上实现单机100w可行，比较有挑战。
优化方法分享：
1、应用层优化
优化报文大小。比如压缩、pb序列化。
报文合并，减少交互次数。比如登陆时多个消息可以合并为一次请求消息。
最近1公里。将接入网关部署在用户最近的机房、云主机，通过域名解析、运营商匹配、大数据分析、客户端测试、负载均衡等策略将用户按照最近原则分配到最近的接入网关。
ssl 协议是很耗性能的。应当了解接入网关最大的访问量。
使用httpdns、powerdns。 普通的dns解析也会导致连接出现异常。
2、TCP层的调优
tcp缓存区设置 ：tcp_moderate_revbuf、ipv4.tcp_rmem、ipv4.tcp_wmem
tcp的两个积压队列：tcp_max_syn_backlog、net.core.somaxconn
开启syncookies字段，但会占用tcp头的timestamps字段
Google 提出了 TCP fast open 方案（ FTO ）
tcp阻塞控制算法： ipv4.tcp_congestion_control
重传次数优化：tcp_syn_retries、tcp_synack_retries
选择性确认（ SACK/FACK ）：允许tcp确认非连续的包，以减少需要重传输的数量
延迟ack：推迟最多500ms发送ack，从而可以合并多个ack；减少网络包的数量
慢启动窗口：设置为10mss
Nagle算法
time_wait重复利用：设置tcp_tw_reuse=1，tcp_timestamps=1，使用tcp新版本的时间戳字段，它允许作为客户端的新连接，在安全条件下使用 TIME_WAIT 状态下的端口。
【文件系统篇】
1、顺序读写和随机读写
2、文件缓存
3、高I/O服务器分开部署
【应用程序的优化】
1、数据结构选择
数组
链表
栈
队列
优先队列
散列表
跳表
平衡二叉树
堆
图
字典树
B+树
2、并发编程
进程、线程、协程
进程间上下文切换：进程的上下文不仅包括虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源，
还包括内核堆栈、寄存器等内核空间的状态。
进程1执行|进程1上下文保存|加载进程2上下文|进程2执行
---------------------------------------------------->时钟
| 进程上下文切换 |
线程上下文切换：需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享数据
利用好锁：
互斥锁、
自旋锁（专为防止多处理器并发而引入的一种锁，它在内核中大量应用于中断处理等部分）、
自适应锁、
读写锁、
悲观锁（独占锁）[导致其它所有未持有锁的线程阻塞，而等待持有锁的线程释放锁]、
乐观锁（Compare And Set cas）
更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。
线程1重新获取内存地址V的当前值，并重新计算想要修改的新值。这个重新尝试的过程被称为自旋。
从思想上来说，Synchronized属于悲观锁，悲观地认为程序中的并发情况严重，所以严防死守。CAS属于乐观锁，乐观地认为程序中的并发情况不那么严重，所以让线程不断去尝试更新。
有的时候并发高的情况下使用悲观锁反而性能更高
CAS也有些缺点：
1、并发高的时候，cpu压力比较大，因为许多线程反复尝试更新某一个变量，却一直更新不成功。
2、不能保证代码块的原子性，只能一个变量原子性。
3、ABA问题，可以添加前缀版本号解决。
自旋锁可以参考 ngx_spinlock实现。
3、善用缓存
1、内存缓存 (boost_lru)
2、进程缓存（redis、 memcache)
4、零拷贝（linux中零拷贝）
零拷贝主要的任务就是避免CPU将数据从一块存储拷贝到另外一块存储，主要就是利用各种零拷贝技术，避免让CPU做大量的数据拷贝任务，减少不必要的拷贝，或者让别的组件来做这一类简单的数据传输任务，让CPU解脱出来专注于别的任务。这样就可以让系统资源的利用更加有效。
1、使用mmap
buf = mmap(diskfd, len);
write(sockfd, buf, len);
2、sendfile只适用于将数据从文件拷贝到套接字上，限定了它的使用范围
3、splice（有一方必须是管道设备）
https://www.jianshu.com/p/fad3339e3448
5、其他优化
处理器绑定
非阻塞I/O
线程池
编译器优化
资源优先级
归纳下：
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