Asio Proactor模型

在purecpp社区的github组织中有一个协程库:https://github.com/topcpporg/cpp_features 近日有用户找到我,想要了解一下coroutine库在网络方面的性能,于是选取已入选标准库的boost.asio网络库的异步模型做了一次对比测试,结果完爆asio异步模型,coroutine库网络性能是asio异步模型的2-14倍,使用8线程处理小包时,QPS可达670万/秒. 简要介绍一下测试流程: 1.TCP协议,C/S是同一台物理机的两个进程,建立1000

在purecpp社区的github组织中有一个协程库:https://github.com/topcpporg/cpp_features 近日有用户找到我,想要了解一下coroutine库在网络方面的性能,于是选取已入选标准库的boost.asio网络库的异步模型做横向对比. 在小包和利用多核方面,coroutine库的网络性能完爆asio异步模型,8线程处理小包时差距可达十几倍. 在大包+单线程的情况,coroutine库的网络比asio异步模型高的不是很多,在一些性能比较差的PC机上,甚至出

什么是Proactor模型? Proactor是一种异步I/O模型,在Proactor 中直接由事件分发者处理一个事件的读写,而实际的工作由操作系统完成,发起时,需要提供的参数:包括用于存放读的数据的缓冲区,读的数据的大小,以及需要存放外发的数据的缓冲区,以及请求完后的回调函数的信息.事件分离者,得到这个请求后,等待事件完成,然后转发完成事件给回调或者事件处理者. 显然和reactor的区别就是:reactor是将有事件就绪就调用注册的函数进行读写,而Proactor 是由OS处理完后,才调用处

首先来看看Reactor模式,Reactor模式应用于同步I/O的场景.我们以读操作为例来看看Reactor中的具体步骤: 读取操作: 1. 应用程序注册读就需事件和相关联的事件处理器 2. 事件分离器等待事件的发生 3. 当发生读就需事件的时候,事件分离器调用第一步注册的事件处理器 4. 事件处理器首先执行实际的读取操作,然后根据读取到的内容进行进一步的处理 下面我们来看看Proactor模式中读取操作和写入操作的过程: 读取操作: 1. 应用程序初始化一个异步读取操作,然后注册相应的事件处理

Linux下高性能的网络库中大多使用的Reactor 模式去实现,Boost Asio在Linux下用epoll和select去模拟proactor模式,影响了它的效率和实现复杂度, 看陈硕的自己的Linux下Reactor网络库和ASIO的性能对比,大概比asio性能(吞吐量)高1/5.既然Linux下网络库用Reactor性能才高,为什么Boost ASIO Linux下要用模拟的Proactor模式? 或者说为什么ASIO不在win和linux都用Reactor模式?这样的选择是不是可以性

典型的多线程服务器的线程模型 1. 每个请求创建一个线程,使用阻塞式 I/O 操作 这是最简单的线程模型,1个线程处理1个连接的全部生命周期.该模型的优点在于:这个模型足够简单,它可以实现复杂的业务场景,同时,线程个数是可以远大于CPU个数的.然而,线程个数又不是可以无限增大的,为什么呢?因为线程什么时候执行是由操作系统内核调度算法决定的,调度算法并不会考虑某个线程可能只是为了一个连接服务的,时间片到了就执行一下,哪怕这个线程一执行就会不得不继续睡眠.这样来回的唤醒.睡眠线程在次数不多的情况下,

基本概念 Asio proactor I/O服务 work类 run() vs poll() stop() post() vs dispatch() buffer类 缓冲区管理 I/O对象 socket 信号处理 定时器 strand 参考 最近尝试使用了一下Boost.Asio,不知道是否因为各大公司都有自己相对成熟的网络库的缘故,网络上Asio相关的资料实在不多,而且很多翻来覆去就是那几个简单的示例,所以打算自己小结一下.总的来说Boost.Asio是个非常易用的库,避免了你在各种系统底层A

综述 这篇文章探讨并比较两种用于TCP服务器的高性能设计模式. 除了介绍现有的解决方案,还提出了一种更具伸缩性,只需要维护一份代码并且跨平台的解决方案(含代码示例),以及其在不同平台上的微调. 此文还比较了java.c#.c++对各自现有以及提到的解决方案的实现性能. 系统I/O 可分为阻塞型, 非阻塞同步型以及非阻塞异步型[1.2]. 阻塞型I/O意味着控制权只到调用操作结束了才会回到调用者手里. 结果调用者被阻塞了, 这段时间了做不了任何其它事情. 更郁闷的是,在等待IO结果的时间里,调用者

原文出处:http://miaoo.in/talk-about-unix-io-model.html 在实际应用中,数据操作通常分为输入和输出,那么以输入为例,在操作系统中,一个数据的输入通常分为以下两个过程: a. 等待数据准备好.b. 将准备好的数据从内核拷贝到用户空间. 下面我们将会分别讨论 I/O 模型中的两个大类,即 同步 I/O 与 异步 I/O. 1. 同步 I/O 同步与异步 I/O 的最大不同,就是在在进行数据复制时(即过程 b ),所有的同步 I/O 模型均会发生阻塞.进一步