skynet服务的本质与缺陷 sky server
liebian365 2024-11-14 18:03 4 浏览 0 评论
skynet服务的设计
统观整篇文章,不难发现:
每个skynet服务都是一个lua state,也就是一个lua虚拟机实例。而且,每个服务都是隔离的,各自使用自己独立的内存空间,服务之间通过发消息来完成数据交换。
架构图如下:
图片取自spartan1的skynet任务调度分析
lua state本身没有多线程支持的,为了实现cpu的摊分,skynet实现上在一个线程运行多个lua state实例。而同一时间下,调度线程只运行一个服务实例。为了提高系统的并发性,skynet会启动一定数量的调度线程。同时,为了提高服务的并发性,就利用lua协程并发处理。
所以,skynet的并发性有3点:
1、多个调度线程并发2、lua协程并发处理3、服务调度的切换
skynet服务的设计基于Actor模型。有两个特点:
1. 每个Actor依次处理收到的消息2. 不同的Actor可同时处理各自的消息
实现上,cpu会按照一定规则分摊给每个Actor,每个Actor不会独占cpu,在处理一定数量消息后主动让出cpu,给其他进程处理消息。
skynet服务的缺陷
并发问题
这要从skynet一个服务霸占调度器的极端例子说起。
下面给出两个lua代码 main.lua 和 simpledb.lua,和一个配置文件 config
[plain] view plain copy
- -- main.lua
- local skynet = require "skynet"
- skynet.start(function()
- print("Server start")
- skynet.newservice("simpledb")
- -- 发消息给simpledb服务
- skynet.send("SIMPLEDB", "lua", "TEST")
- -- 死循环占据cpu
- local i = 0
- while true do
- i = i>100000000 and 0 or i+1
- if i==0 then
- print("I'm working")
- end
- end
- skynet.exit()
- end)
-- main.lua
local skynet = require "skynet"
skynet.start(function()
print("Server start")
skynet.newservice("simpledb")
-- 发消息给simpledb服务
skynet.send("SIMPLEDB", "lua", "TEST")
-- 死循环占据cpu
local i = 0
while true do
i = i>100000000 and 0 or i+1
if i==0 then
print("I'm working")
end
end
skynet.exit()
end)
[plain] view plain copy
- -- simpledb.lua
- local skynet = require "skynet"
- require "skynet.manager" -- import skynet.register
- local db = {}
- local command = {}
- function command.TEST()
- print("Simpledb test")
- return true
- end
- skynet.start(function()
- print("Simpledb start")
- skynet.dispatch("lua", function(session, address, cmd, ...)
- local f = command[string.upper(cmd)]
- if f then
- skynet.ret(skynet.pack(f(...)))
- else
- error(string.format("Unknown command %s", tostring(cmd)))
- end
- end)
- skynet.register "SIMPLEDB"
- end)
-- simpledb.lua
local skynet = require "skynet"
require "skynet.manager" -- import skynet.register
local db = {}
local command = {}
function command.TEST()
print("Simpledb test")
return true
end
skynet.start(function()
print("Simpledb start")
skynet.dispatch("lua", function(session, address, cmd, ...)
local f = command[string.upper(cmd)]
if f then
skynet.ret(skynet.pack(f(...)))
else
error(string.format("Unknown command %s", tostring(cmd)))
end
end)
skynet.register "SIMPLEDB"
end)
配置文件 config
[plain] view plain copy
- root = "./"
- thread = 1
- logger = nil
- logpath = "."
- harbor = 1
- address = "127.0.0.1:2526"
- master = "127.0.0.1:2013"
- start = "main"
- bootstrap = "snlua bootstrap"
- standalone = "0.0.0.0:2013"
- luaservice = root.."service/?.lua;"..root.."test/?.lua;"..root.."examples/?.lua"
- lualoader = "lualib/loader.lua"
- snax = root.."examples/?.lua;"..root.."test/?.lua"
- cpath = root.."cservice/?.so"
root = "./"
thread = 1
logger = nil
logpath = "."
harbor = 1
address = "127.0.0.1:2526"
master = "127.0.0.1:2013"
start = "main"
bootstrap = "snlua bootstrap"
standalone = "0.0.0.0:2013"
luaservice = root.."service/?.lua;"..root.."test/?.lua;"..root.."examples/?.lua"
lualoader = "lualib/loader.lua"
snax = root.."examples/?.lua;"..root.."test/?.lua"
cpath = root.."cservice/?.so"
注意了,这里特地把 thread 设置为1,表示只启动一个调度线程。
现在,启动skynet执行我们的例子,结果如下:
[root@local skynet]# ./skynet config
[:01000001] LAUNCH logger
[:01000002] LAUNCH snlua bootstrap
[:01000003] LAUNCH snlua launcher
[:01000004] LAUNCH snlua cmaster
[:01000004] master listen socket 0.0.0.0:2013
[:01000005] LAUNCH snlua cslave
[:01000005] slave connect to master 127.0.0.1:2013
[:01000004] connect from 127.0.0.1:41589 4
[:01000006] LAUNCH harbor 1 16777221
[:01000004] Harbor 1 (fd=4) report 127.0.0.1:2526
[:01000005] Waiting for 0 harbors
[:01000005] Shakehand ready
[:01000007] LAUNCH snlua datacenterd
[:01000008] LAUNCH snlua service_mgr
[:01000009] LAUNCH snlua main
Server start
[:0100000a] LAUNCH snlua simpledb
Simpledb start
I'm working
I'm working
I'm working
可以看出,simpledb 没有机会处理TEST消息,一直是main模块占据着cpu。
为什么会出现这个情况?
这和skynet的调度机制有关。skynet使用全局队列保存了要调度的服务,调度算法是先来先服务。如果某个服务有新消息,就把这个服务加到调度队列中,然后等待调度线程调度。而skynet服务的调度切换依赖于协程的挂起,如果当前调度的服务没有主动挂起或退出,就会一直执行,不调度其他服务了。
这种机制的好处就是实现简单,有利于长作业,上下文切换较少,缺点就是并发效率低,而且像这种长作业的服务超过调度线程数量,就可能导致其他服务饿死。
内存隐患
细心的同学会发现,在服务处理新消息时,是通过创建新协程来处理的(见co_create),虽然协程会被重复利用,但在当前版本下,这种不断创建协程来消息的方式本身存在不稳定因素:
1、协程只增加不减少,意味过了某个并发高峰后内存不会降下来。
2、创建协程也有一定开销,容易触发GC,也占用内存,协程的数量规模不容易控制
3、如果解决第1点,最槽糕的情况是,不断要创建协程,不断要销毁协程,频繁触发gc
这里有一个极端的例子:
如果服务a不断给服务b发消息,但服务b的处理过程存在长时间挂起,这样,对于服务a发来的消息,服务b会不断创建协程去处理,就导致内存被大量占用的情况出现。
但是skynet也提供办法解决这个问题,方法是主动调用GC:
[plain] view plain copy
- skynet.send(service,"debug","GC")
skynet.send(service,"debug","GC")
另外,有兴趣的同学,不妨看下实现代码:
[plain] view plain copy
- -- debug.lua
- return function (skynet, export)
- -- 处理 GC 消息
- function dbgcmd.GC()
- export.clear() -- export 是 skynet.debug 的传入参数
- collectgarbage "collect" -- 执行GC
- end
- local function _debug_dispatch(session, address, cmd, ...)
- local f = (dbgcmd or init_dbgcmd())[cmd] -- lazy init dbgcmd
- f(...)
- end
- skynet.register_protocol {
- name = "debug", -- 注册处理服务收到的 "debug" 消息
- id = assert(skynet.PTYPE_DEBUG),
- pack = assert(skynet.pack),
- unpack = assert(skynet.unpack),
- dispatch = _debug_dispatch,
- }
- end
-- debug.lua
return function (skynet, export)
-- 处理 GC 消息
function dbgcmd.GC()
export.clear() -- export 是 skynet.debug 的传入参数
collectgarbage "collect" -- 执行GC
end
local function _debug_dispatch(session, address, cmd, ...)
local f = (dbgcmd or init_dbgcmd())[cmd] -- lazy init dbgcmd
f(...)
end
skynet.register_protocol {
name = "debug", -- 注册处理服务收到的 "debug" 消息
id = assert(skynet.PTYPE_DEBUG),
pack = assert(skynet.pack),
unpack = assert(skynet.unpack),
dispatch = _debug_dispatch,
}
end
而什么时候调用了 skynet.debug 呢?看这里
[plain] view plain copy
- -- skynet.lua
- local function clear_pool()
- coroutine_pool = {} -- 清空协程的引用
- end
- -- debug设置回调处理函数
- local debug = require "skynet.debug"
- debug(skynet, {
- dispatch = skynet.dispatch_message,
- clear = clear_pool,
- suspend = suspend,
- })
-- skynet.lua
local function clear_pool()
coroutine_pool = {} -- 清空协程的引用
end
-- debug设置回调处理函数
local debug = require "skynet.debug"
debug(skynet, {
dispatch = skynet.dispatch_message,
clear = clear_pool,
suspend = suspend,
})
就是说,但给服务发送GC消息时,就会清空协程池,随后执行底层GC接口。这样,不再有内容引用到这个协程,所以,协程会在GC时被清理。
至于协程只是挂起没有结束,为什么会被清理?
因为从协程池移走后,那些协程就变成了不可达的协程了,没有方法能 coroutine.resume 激活他们了,所以就会被gc掉。
同步问题
同步也是skynet存在的问题,当一个服务call其他服务时,当前协程会挂起,但是这个服务还可以接受并处理其他消息。如果多个协程改到同一个数据,你不做同步处理就无法确定这个数据会是多少。
这样的例子特别常见,比如,服务正当处理玩家login请求,刚好遇到call挂起,这时候又有新的请求到来,比如logout,服务就会转去处理logout消息。那玩家究竟是login,还是logout?
当然,同步问题也容易解决,加多一个state的标识和一个协程列表,操作执行时,将state置doing,其他协程判断state=doing时就将自己加到协程列表,然后 skynet.wait。在操作执行完后,重置state,然后遍历协程列表依次 skynet.wakeup(co) ,最后将协程列表置空。
需要学习地址的后台私信“1获取”
相关推荐
- 快递查询教程,批量查询物流,一键管理快递
-
作为商家,每天需要查询许许多多的快递单号,面对不同的快递公司,有没有简单一点的物流查询方法呢?小编的回答当然是有的,下面随小编一起来试试这个新技巧。需要哪些工具?安装一个快递批量查询高手快递单号怎么快...
- 一键自动查询所有快递的物流信息 支持圆通、韵达等多家快递
-
对于各位商家来说拥有一个好的快递软件,能够有效的提高自己的工作效率,在管理快递单号的时候都需要对单号进行表格整理,那怎么样能够快速的查询所有单号信息,并自动生成表格呢?1、其实方法很简单,我们不需要一...
- 快递查询单号查询,怎么查物流到哪了
-
输入单号怎么查快递到哪里去了呢?今天小编给大家分享一个新的技巧,它支持多家快递,一次能查询多个单号物流,还可对查询到的物流进行分析、筛选以及导出,下面一起来试试。需要哪些工具?安装一个快递批量查询高手...
- 3分钟查询物流,教你一键批量查询全部物流信息
-
很多朋友在问,如何在短时间内把单号的物流信息查询出来,查询完成后筛选已签收件、筛选未签收件,今天小编就分享一款物流查询神器,感兴趣的朋友接着往下看。第一步,运行【快递批量查询高手】在主界面中点击【添...
- 快递单号查询,一次性查询全部物流信息
-
现在各种快递的查询方式,各有各的好,各有各的劣,总的来说,还是有比较方便的。今天小编就给大家分享一个新的技巧,支持多家快递,一次能查询多个单号的物流,还能对查询到的物流进行分析、筛选以及导出,下面一起...
- 快递查询工具,批量查询多个快递快递单号的物流状态、签收时间
-
最近有朋友在问,怎么快速查询单号的物流信息呢?除了官网,还有没有更简单的方法呢?小编的回答当然是有的,下面一起来看看。需要哪些工具?安装一个快递批量查询高手多个京东的快递单号怎么快速查询?进入快递批量...
- 快递查询软件,自动识别查询快递单号查询方法
-
当你拥有多个快递单号的时候,该如何快速查询物流信息?比如单号没有快递公司时,又该如何自动识别再去查询呢?不知道如何操作的宝贝们,下面随小编一起来试试。需要哪些工具?安装一个快递批量查询高手快递单号若干...
- 教你怎样查询快递查询单号并保存物流信息
-
商家发货,快递揽收后,一般会直接手动复制到官网上一个个查询物流,那么久而久之,就会觉得查询变得特别繁琐,今天小编给大家分享一个新的技巧,下面一起来试试。教程之前,我们来预览一下用快递批量查询高手...
- 简单几步骤查询所有快递物流信息
-
在高峰期订单量大的时候,可能需要一双手当十双手去查询快递物流,但是由于逐一去查询,效率极低,追踪困难。那么今天小编给大家分享一个新的技巧,一次能查询多个快递单号的物流,下面一起来学习一下,希望能给大家...
- 物流单号查询,如何查询快递信息,按最后更新时间搜索需要的单号
-
最近有很多朋友在问,如何通过快递单号查询物流信息,并按最后更新时间搜索出需要的单号呢?下面随小编一起来试试吧。需要哪些工具?安装一个快递批量查询高手快递单号若干怎么快速查询?运行【快递批量查询高手】...
- 连续保存新单号功能解析,导入单号查询并自动识别批量查快递信息
-
快递查询已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而,面对海量的快递单号,如何高效、准确地查询每一个快递的物流信息,成为了许多人头疼的问题。幸运的是,随着科技的进步,一款名为“快递批量查询高手”的软件...
- 快递查询教程,快递单号查询,筛选更新量为1的单号
-
最近有很多朋友在问,怎么快速查询快递单号的物流,并筛选出更新量为1的单号呢?今天小编给大家分享一个新方法,一起来试试吧。需要哪些工具?安装一个快递批量查询高手多个快递单号怎么快速查询?运行【快递批量查...
- 掌握批量查询快递动态的技巧,一键查找无信息记录的两种方法解析
-
在快节奏的商业环境中,高效的物流查询是确保业务顺畅运行的关键。作为快递查询达人,我深知时间的宝贵,因此,今天我将向大家介绍一款强大的工具——快递批量查询高手软件。这款软件能够帮助你批量查询快递动态,一...
- 从复杂到简单的单号查询,一键清除单号中的符号并批量查快递信息
-
在繁忙的商务与日常生活中,快递查询已成为不可或缺的一环。然而,面对海量的单号,逐一查询不仅耗时费力,还容易出错。现在,有了快递批量查询高手软件,一切变得简单明了。只需一键,即可搞定单号查询,一键处理单...
- 物流单号查询,在哪里查询快递
-
如果在快递单号多的情况,你还在一个个复制粘贴到官网上手动查询,是一件非常麻烦的事情。于是乎今天小编给大家分享一个新的技巧,下面一起来试试。需要哪些工具?安装一个快递批量查询高手快递单号怎么快速查询?...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- wireshark怎么抓包 (75)
- qt sleep (64)
- cs1.6指令代码大全 (55)
- factory-method (60)
- sqlite3_bind_blob (52)
- hibernate update (63)
- c++ base64 (70)
- nc 命令 (52)
- wm_close (51)
- epollin (51)
- sqlca.sqlcode (57)
- lua ipairs (60)
- tv_usec (64)
- 命令行进入文件夹 (53)
- postgresql array (57)
- statfs函数 (57)
- .project文件 (54)
- lua require (56)
- for_each (67)
- c#工厂模式 (57)
- wxsqlite3 (66)
- dmesg -c (58)
- fopen参数 (53)
- tar -zxvf -c (55)
- 速递查询 (52)