Linux高性能网络编程十谈 | 性能优化（网络）-51CTO.COM

上一篇文章讲了《性能优化(CPU和内存)》，这一节我们主要是聊聊网络优化。

第一部分：网络性能度量

1、设备度量

设备主要是指块设备，由于我们在开发过程中，需要磁盘操作，比如写日志等，所以对于块设备的I/O对于我们需要度量性能的一个重要指标。

(1)I/O等待

CPU等待I/O操作发生的时间，较高和持续的值很多时候表明IO有瓶颈，一般通过iostat -x命令查看：

[root@VM-0-11-centos ~]# iostat -x
Linux 3.10.0-1127.19.1.el7.x86_64 (VM-0-11-centos)  2023年09月23日  _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.40    0.00    0.41    0.25    0.00   98.93

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
vda               0.00    10.12    0.08   10.13     1.82    85.81    17.16     0.02    2.03    9.06    1.97   0.36   0.37
scd0              0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     7.14     0.00    0.27    0.27    0.00   0.27   0.00

其中avgqu-sz,avgrq-sz,await,iowait,svctm等这些都需要关注，其含义如下：

avgqu-sz是平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)
avgrq-sz是平均等待处理的IO请求队列长度
await是平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位)
svctm平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)
iowait等待磁盘io所消耗的cpu比例

(2)平均队列长度

未完成的I/O请求数量，一般情况下，小于3个是合理的，如果超过表示I/O存储瓶颈，具体可以通过上面的iostat -x命令查看。

(3)平均等待时间

服务I/O请求所测量的平均时间，等待时间不能过长，如果平均等待过长，说明I/O繁忙，具体可以通过上面的iostat -x命令查看。

(4)每秒传输

描述每秒读写的性能，块设备的读写性能随着型号或者调度算法的不同存在比较大的差异，比如使用iostat -x可以看到rkB/s，wkB/s，rrqm/s，r/s和w/s，对于I/0满载的情况下，这些值越大越好。

rrqm/s是每秒对该设备的读请求被合并次数，文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并
wrqm/s是每秒对该设备的写请求被合并次数
r/s是每秒完成的读次数
w/s是每秒完成的写次数
rkB/s是每秒读数据量(kB为单位)
wkB/s是每秒写数据量(kB为单位)

2、网络度量

高性能编程一般都离不开网络收发，对于RPC Server的开发，我们希望的收发和处理越快越好，那具体指标有哪些?

(1)接收和发送的数据包和字节

网络接口性能可以按照数据包或者字节大小来决定， TODO:

(2)丢包

丢包是指被内核丢弃的数据包，丢弃的原因如下：

连接队列满了
收发缓冲区满了
TCP底层重传次数超过设置
开启了sync cookie等配置，阻止了一些攻击包
防火墙设置等

查看丢包是否增长可以通过netstat -s|grep drop命令查看：

[root@VM-0-11-centos ~]# netstat -s|grep drop
    40 dropped because of missing route
    10 SYNs to LISTEN sockets dropped

(3)连接队列

这里连接队列是指TCP的三次握手连接队列(SYN半连接队列和ACCEPT连接队列)，网络接收队列和网路发送队列。

我们通过netstat -s | grep "SYNs to LISTEN"查看：

[root@VM-0-11-centos ~]# netstat -s | grep "SYNs to LISTEN"
    11 SYNs to LISTEN sockets dropped

或者通过ss -lt查看：

[root@VM-0-11-centos ~]# ss -lt
State      Recv-Q Send-Q                    Local Address:Port                                     Peer Address:Port
LISTEN     0      128                                   *:ssh

Recv-Q：表示收到的数据在接收队列中，但是还有多少没有被进程取走(非LISTEN的句柄)，如果接收队列一直处于阻塞状态(这个值很高)，可能缓存区太小了或者发包太快;
Send-Q：表示发送的数据在发送队列中未确认的字节数(非LISTEN的句柄)，如果发送队列Send-Q不能很快的清零，可能是有应用向外发送数据包过快，或者是对方接收数据包不够快;

(4)其他异常

除了上述度量还有其他一些异常度量，比如大量reset包，大量重传包错误，或者能发包，但是不能收包等，网络相关的度量和排查其实相对复杂，如果大家有兴趣可以读读《Wireshark网络分析就这么简单》，可以通过自己抓包具体分析。

第二部分：网络层优化

1、零拷贝

在《Linux高性能网络编程十谈|系统调用》一文中，当时介绍了网络收发包需要经过多次系统调用和内存拷贝：

sendfile

为了高性能，Linux底层提供了一些零拷贝的系统调用如sendfile，以减少用户态和内核态的切换，原理是什么呢?

如果内核在读取文件后，直接把PageCache中的内容拷贝到socket缓冲区，待到网卡发送完毕后，再通知进程，这样就只有2次上下文切换，和3次内存拷贝;

如果网卡支持SG-DMA(The Scatter-Gather Direct Memory Access)技术，还可以再去除socket缓冲区的拷贝，这样一共只有2次内存拷贝;

除了上述说的sendfile这种零拷贝可以减少用户态到内核态切换和拷贝(因为网络调用)，还有一种DirectIO，这种常用于大文件读写(比如FTP Server或者其他CDN下载服务器)，原因是由于大文件拷贝难以命中PageCache，导致额外的内存拷贝，如果用DirectIO就可以直接操作磁盘，开发者自己控制缓存。

2、解决C1000K

在早期的服务器开发，从C10K(服务器同时处理1万个TCP连接)，C100K(服务器同时处理10万个TCP连接)到C1000K(服务器同时处理100万TCP连接)，其实原理上还是使用前面说的方式：事件驱动，异步IO或者协程等，具体的原理在《IO复用和模式》《协程》这两篇文章已经介绍了，如果有兴趣可以再回顾一下。而这里我们讨论一下可能面临的几个场景如何解决：

遇到计算任务，虽然内存、CPU 的速度很快，然而循环执行也可能耗时达到秒级，所以，如果一定要引入需要密集计算才能完成的请求，为了不阻碍其他事件的处理，要么把这样的请求放在独立的线程中完成，要么把请求的处理过程拆分成多段，确保每段能够快速执行完，同时每段执行完都要均等地处理其他事件，这样通过放慢该请求的处理时间，就保障了其他请求的及时处理，比如像Nginx;

读写文件，充分利用PageCache，小文件通过mmap加载到内存，而大文件拆分多个小文件处理;

所有socket操作全部都改为非阻塞，通过epoll或者kqueue来监听读写事件，并将事件拆分给对应的线程处理;

3、提升TCP握手和挥手性能

我们在前面网络篇中已经清楚了讲解了三次握手和四次挥手的流程，但是实际由于TCP的握手协议和挥手协议交互流程过多，会导致一些性能问题，该如何解决?

(1)优化握手参数

正常情况下，握手环节客户端发送SYN开启握手，服务器会在几毫秒内返回ACK，但如果客户端迟迟没有收到ACK会怎么样呢?客户端会重发SYN，重试的次数由tcp_syn_retries参数控制，默认是6次：

net.ipv4.tcp_syn_retries = 6

同时每次传输时间是按照倍数递增(1，2，4，8，32，64 ... 秒)，所以在网络繁忙情况下或者在业务明确不能太多超时情况下，调整这个时间到net.ipv4.tcp_syn_retries = 3，这样能减少服务端在网络繁忙情况下的连锁反应。

上述是客户端侧调整，而服务端可能会出现半连接队列满了的场景，控制半连接队列是net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 1024内核参数，可以适当的调大取值;同样服务端在从半连接队列转换到ESTABLISHED，也需要确认客户端回复的确认ACK，如果没有收到也会重发SYN+ACK，所以这里Linux也提供调整的参数net.ipv4.tcp_synack_retries = 5，减少重传次数，降低加剧的风险;

除了以上的调整，减少握手的RTT也是一种优化手段 —— TOF(TCP fast open)，TFO到底怎样达成这一目的呢?它把通讯分为两个阶段，第一阶段为首次建立连接，这时走正常的三次握手，但在客户端的SYN报文会明确地告诉服务器它想使用TFO功能，这样服务器会把客户端IP地址用只有自己知道的密钥加密，作为Cookie携带在返回的SYN+ACK报文中，客户端收到后会将Cookie缓存在本地;

第二阶段就是每次TCP底层的报文都会带上Cookie，只要带上了Cookie的请求，服务端不需要收到客户端的确认包，就可以直接传输数据了，这样就减少了RTT;设置参数可以通过net.ipv4.tcp_fastopen = 3;

(2)优化挥手参数

握手优化有一些相应的方法，那挥手阶段是否也可以优化呢?我们应该在开发中经常遇到是TIME_WAIT状态，估计踩过坑的应该不少，TIME_WAIT过多会消耗系统资源，端口耗尽导致想新建连接失败，触发Linux内核查找可用端口导致循环问题等。如何解决?设置tcp_max_tw_buckets参数，当TIME_WAIT的连接数量超过该参数时，新关闭的连接就不再经历TIME_WAIT而直接关闭;或者快速复用端口tcp_tw_reuse，在安全条件下使用TIME_WAIT状态下的端口。

在回顾一下TCP挥手的图，被调方会有CLOSE_WAIT，如果在我们服务中有大量的CLOSE_WAIT时候，我们就得注意：

是否在处理完调用方的时候后，忘记关闭连接
服务负载太高，导致close调用被延时
处理进程处于Pending状态，导致不能及时关闭连接

4、一些网络内核参数

"提升TCP握手和挥手性能"已经提到了一些优化参数，除了这些参数外还有一些对性能有帮助的参数：

net.ipv4.tcp_syncookies = 1减少SYN泛洪攻击
net.ipv4.tcp_abort_on_overflow = 1快速回复RST包，减缓accept队列满的情况
net.ipv4.tcp_orphan_retries = 5如果FIN_WAIT1状态连接有很多，考虑调小该值
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 60调整该值可以减少FIN的确认时间
net.ipv4.tcp_window_scaling = 1调整滑动窗口的指数
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 16384 4194304调整写缓冲区大小
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 6291456调整读缓冲区大小
net.ipv4.tcp_congestion_control = cubic调整拥塞控制的算法，可以分析具体网络场景，通过设置拥塞控制算法提升发包的效率

5、DPDK

在C1000K问题中，各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了，无论怎么调试参数，提升性能能力已经有限，根本的问题是，LINUX网络协议栈做了太多太繁重的工作。

于是英特尔公司的网络通信部门2008年提出DPDK，提供丰富、完整的框架，让CPU快速实现数据平面应用的数据包处理，高效完成网络转发等工作，具体细节大家可以查阅资料，这里我整理了DPDK高性能的大概原理：

跳过内核协议栈，直接由用户态进程通过轮询的方式，来处理网络接收，在PPS非常高的场景中，查询时间比实际工作时间少了很多，绝大部分时间都在处理网络包，而跳过内核协议栈后，就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程，应用程序可以针对应用的实际场景，有针对性地优化网络包的处理逻辑，而不需要关注所有的细节;

通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制，优化网络包的处理效率;

DPDK网络图

第三部分：应用层协议优化

网络编程中除了设计一个好的底层server和调整内核参数外，其实应用层的协议选型和设计也很重要，那本小节讨论一下当前的优化方案。

1、HTTP/1.1

从互联网发展到现在，HTTP/1.1一直是最广泛使用的应用层协议，主要是使用简单，方便，但是缺点也很明显：HTTP头部使用 ASCII编码，信息冗余，协议滥用等，导致对其的优化都集中在业务层。那有哪些优化，我这里总结一些：

1.充分利用缓存

客户端缓存：利用Cache-control，Expires，etags等HTTP/1.1特性，减少重复请求的次数;
CDN缓存：静态资源优先考虑使用CDN服务，本身CDN是边缘节点，同时已经充分考虑HTTP/1.1一些性能加速策略;
3XX状态码：返回3XX状态码，让客户端根据状态码使用缓存策略

2.合并请求

当多个访问小文件的请求被合并为一个访问大文件的请求时，这样虽然传输的总资源体积未变，但减少请求就意味着减少了重复发送的HTTP头部，同时也减少了TCP连接的数量，因而省去了TCP握手和慢启动过程消耗的时间
由于浏览器限制同一个域名下并发请求数(如Chrome是6个)，所以我们优先加载客户端急需的数据，其他数据可以懒加载

3.使用压缩算法

利用HTTP的Accept-Encoding头部字段，让服务端知道客户端的压缩算法然后返回压缩后的数据给客户端
对于图片请求，可以考虑使用webp，svg等格式，这些图片压缩后的数据较小

4.优化HTTPS

优先使用TLS1.3，减少RTT次数
明确某些静态资源不需要加密，或者可以自己通过预埋加密协议的，改为HTTP请求，减少握手次数
使用长连接，缓解每次请求都需要走TLS的握手协议

2、HTTP/2

现在使用HTTP/2的服务越来越多了，包括gRPC框架的默认协议就是HTTP/2，对比HTTP/1，HTTP/2性能非常大的提升，可以从上图看出：

图1 中HTTP/2使用的流式传输，在一条连接上可以有多个数据帧，这样就不需要再像HTTP/1一个请求需要新建一个连接了;
图2 中HTTP/2使用HTTP Header静态和动态编码表的方式，这样每次请求不需要传递重复或者通用的一些Header信息，减少了包体的大小;

HTTP/1.1 不支持服务器主动推送消息，因此当客户端需要获取通知时，只能通过定时器不断地拉取消息，而HTTP/2的消息可以主动推送，可以节省大量带宽和服务器资源;

3、HTTP/3

HTTP3图3

上面介绍的HTTP/2虽然已经提升很多性能，减少了网络请求，但是底层使用TCP，避免不了握手，慢启动和拥塞控制等问题，于是HTTP/3通过使用UDP绕过这些限制来优化性能。

HTTP/3可以实现0 RTT建立连接，HTTP/2的连接建立需要3 RTT，如果考虑会话复用，即把第一次握手计算出来的对称密钥缓存起来，那也需要2 RTT，更进一步的，如果TLS升级到1.3，那么HTTP/2连接需要2 RTT，考虑会话复用需要1 RTT。而HTTP/3首次连接只需要1 RTT，后面的链接只需要0 RTT，其原理和cookie类似，维持conntion id，实现连接迁移。
解决队头阻塞，在HTTP/2中虽然是TCP多路复用，但是TCP的包确是顺序的，所以如果一个连接上的包在TCP层没有被确认，这个连接上HTTP/2请求都会被卡住，但是HTTP/3基于UDP就可以不存在这个问题，Packet可以发送给服务端，服务端根据需要自己组装包顺序，即使Packet丢了，可以重传当前Packet即可;

上述都是HTTP/3对比HTTP/2改进的地方，但是从目前看全面使用还是有一些局限，比如：防火墙对UDP包限制，连接迁移特性使情况变得更加复杂等问题，有兴趣的可以在客户端尝试，但是估计会要踩比较多的坑。

4、RPC协议

RPC协议包括很多(如HTTP JSON，XML，ProtoBuf等)，框架也比较多(gRPC，Thrift，Brpc，Spring Cloud)，随着微服务的架构被大家熟知，内网的RPC协议设计往往是网络框架的重要部分。当然RPC框架底层的架构还是前面介绍的异步，多路复用，多线程等设计，但是上层我们要考虑高性能，更多要解决如下问题：

根据业务场景设计不同的协议，比如采用ProtoBuf能压缩编码，采用HTTP JSON协议方便支持各个客户端对接;
报文的格式设计，好的报文格式能提升编码和解码效率;
降低开发成本，考虑注册中心和负载均衡，让框架和RPC紧密结合，减少业务层的开发负担;
充分考虑分布式场景，比如事务超时，消息幂等等等问题;

之前在业务中也开发了一些RPC框架，以上便是我对RPC协议的简单总结，不过RPC框架对于性能的考虑可能不是那么重要，更多的是考虑便利性，我们只需要把底层网络框架设计的足够高性能，并且选择与业务匹配的网络协议，这样基本能满足大部分业务需求。