版权声明：本文为CSDN博主「second60」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/second60/article/details/81252106
1.惊群效应简介
当你往一群鸽子中间扔一块食物，虽然最终只有一个鸽子抢到食物，但所有鸽子都会被惊动来争夺，没有抢到食物的鸽子只好回去继续睡觉， 等待下一块食物到来。这样，每扔一块食物，都会惊动所有的鸽子，即为惊群。
简单地说：就是扔一块食物，所有鸽子来抢，但最终只一个鸽子抢到了食物。
语义分析：食物只有一块，最终只有一个鸽子抢到，但是惊动了所有鸽子，每个鸽子都跑过来，消耗了每个鸽子的能量。(这个很符合达尔文的进化论，物种之间的竞争，适者生存。)
2. 操作系统的惊群
在多进程/多线程等待同一资源时，也会出现惊群。即当某一资源可用时，多个进程/线程会惊醒，竞争资源。这就是操作系统中的惊群。
3. 惊群的坏处
3.1 坏处
惊醒所有进程/线程，导致n-1个进程/线程做了无效的调度，上下文切换，cpu瞬时增高
多个进程/线程争抢资源，所以涉及到同步问题，需对资源进行加锁保护，加解锁加大系统CPU开销
3.2 其他
1. 在某些情况:惊群次数少/进(线)程负载不高，惊群可以忽略不计
4 惊群的几种情况
在高并发(多线程/多进程/多连接)中，会产生惊群的情况有：
accept惊群
epoll惊群
nginx惊群
线程池惊群
4.1 accept惊群(新版内核已解决)
以多进程为例，在主进程创建监听描述符listenfd后，fork()多个子进程，多个进程共享listenfd，accept是在每个子进程中，当一个新连接来的时候，会发生惊群。
由上图所示：
主线程创建了监听描述符listenfd = 3
主线程fork 三个子进程共享listenfd=3
当有新连接进来时，内核进行处理
在内核2.6之前，所有进程accept都会惊醒，但只有一个可以accept成功，其他返回EGAIN。
在内核2.6及之后，解决了惊群，在内核中增加了一个互斥等待变量。一个互斥等待的行为与睡眠基本类似，主要的不同点在于：
1)当一个等待队列入口有 WQ_FLAG_EXCLUSEVE 标志置位, 它被添加到等待队列的尾部. 没有这个标志的入口项, 相反, 添加到开始.
2)当 wake_up 被在一个等待队列上调用时, 它在唤醒第一个有 WQ_FLAG_EXCLUSIVE 标志的进程后停止。
对于互斥等待的行为，比如如对一个listen后的socket描述符，多线程阻塞accept时，系统内核只会唤醒所有正在等待此时间的队列 的第一个，队列中的其他人则继续等待下一次事件的发生，这样就避免的多个线程同时监听同一个socket描述符时的惊群问题。
4.2 epoll惊群
epoll惊群分两种：
1 是在fork之前创建epollfd,所有进程共用一个epoll;
2 是在fork之后创建epollfd,每个进程独用一个epoll.
4.2.1 fork之前创建epollfd(新版内核已解决)
1. 主进程创建listenfd, 创建epollfd
2. 主进程fork多个子进程
3. 每个子进程把listenfd,加到epollfd中
4. 当一个连接进来时，会触发epoll惊群，多个子进程的epoll同时会触发
分析：
这里的epoll惊群跟accept惊群是类似的，共享一个epollfd, 加锁或标记解决。在新版本的epoll中已解决。但在内核2.6及之前是存在的。
4.2.2 fork之后创建epollfd(内核未解决)
1. 主进程创建listendfd
2. 主进程创建多个子进程
3. 每个子进程创建自已的epollfd
4. 每个子进程把listenfd加入到epollfd中
5. 当一个连接进来时，会触发epoll惊群，多个子进程epoll同时会触发
分析：
因为每个子进程的epoll是不同的epoll, 虽然listenfd是同一个，但新连接过来时, accept会触发惊群，但内核不知道该发给哪个监听进程，因为不是同一个epoll。所以这种惊群内核并没有处理。惊群还是会出现。
4.3 nginx惊群的解决
这里说的nginx惊群，其实就是上面的问题(fork之后创建epollfd)，下面看看nginx是怎么处理惊群的。
在nginx中使用的epoll，是在创建进程后创建的epollfd。因些会出现上面的惊群问题。即每个子进程worker都会惊醒。
在nginx中，流程。
1
主线程创建listenfd
2
主线程fork多个子进程(根据配置
3
子进程创建epollfd
4
获到accept锁，只有一个子进程把listenfd加到epollfd中
同一时间只有一个进程会把监听描述符加到epoll中
5
循环监听
在nginx中，解决惊群的方法，使用了互斥锁还解决。
1 void ngx_process_events_and_timers(ngx_cycle_t *cycle)2
3 {4
5 //忽略....6
7 //ngx_use_accept_mutex表示是否需要通过对accept加锁来解决惊群问题。8
9 //当nginx worker进程数>1时且配置文件中打开accept_mutex时，这个标志置为1
10
11 if(ngx_use_accept_mutex) {12
13 //ngx_accept_disabled表示此时满负荷，没必要再处理新连接了，14
15 //我们在nginx.conf曾经配置了每一个nginx worker进程能够处理的最大连接数，16
17 //当达到最大数的7/8时，ngx_accept_disabled为正，说明本nginx worker进程非常繁忙，18
19 //将不再去处理新连接，这也是个简单的负载均衡
20
21 if (ngx_accept_disabled > 0) {22
23 ngx_accept_disabled--;24
25 } else{26
27 //获得accept锁，多个worker仅有一个可以得到这把锁。28
29 //获得锁不是阻塞过程，都是立刻返回，获取成功的话ngx_accept_mutex_held被置为1。30
31 //拿到锁，意味着监听句柄被放到本进程的epoll中了，32
33 //如果没有拿到锁，则监听句柄会被从epoll中取出。
34
35 if (ngx_trylock_accept_mutex(cycle) ==NGX_ERROR) {36
37 return;38
39 }40
41
42
43 //拿到锁的话，置flag为NGX_POST_EVENTS，这意味着ngx_process_events函数中，44
45 //任何事件都将延后处理，会把accept事件都放到ngx_posted_accept_events链表中，46
47 //epollin|epollout事件都放到ngx_posted_events链表中
48
49 if(ngx_accept_mutex_held) {50
51 flags |=NGX_POST_EVENTS;52
53 } else{54
55 //拿不到锁，也就不会处理监听的句柄，56
57 //这个timer实际是传给epoll_wait的超时时间，58
59 //修改为最大ngx_accept_mutex_delay意味着epoll_wait更短的超时返回，60
61 //以免新连接长时间没有得到处理
62
63 if (timer ==NGX_TIMER_INFINITE64
65 || timer >ngx_accept_mutex_delay)66
67 {68
69 timer =ngx_accept_mutex_delay;70
71 }72
73 }74
75 }76
77 }78
79 //忽略....80
81 //linux下，调用ngx_epoll_process_events函数开始处理
82
83 (void) ngx_process_events(cycle, timer, flags);84
85 //忽略....86
87 //如果ngx_posted_accept_events链表有数据，就开始accept建立新连接
88
89 if(ngx_posted_accept_events) {90
91 ngx_event_process_posted(cycle, &ngx_posted_accept_events);92
93 }94
95
96
97 //释放锁后再处理下面的EPOLLIN EPOLLOUT请求
98
99 if(ngx_accept_mutex_held) {100
101 ngx_shmtx_unlock(&ngx_accept_mutex);102
103 }104
105
106
107 if(delta) {108
109 ngx_event_expire_timers();110
111 }112
113
114
115 ngx_log_debug1(NGX_LOG_DEBUG_EVENT, cycle->log, 0,116
117 "posted events %p", ngx_posted_events);118
119 //然后再处理正常的数据读写请求。因为这些请求耗时久，120
121 //所以在ngx_process_events里NGX_POST_EVENTS标志将事件122
123 //都放入ngx_posted_events链表中，延迟到锁释放了再处理。
124
125 if(ngx_posted_events) {126
127 if(ngx_threaded) {128
129 ngx_wakeup_worker_thread(cycle);130
131 } else{132
133 ngx_event_process_posted(cycle, &ngx_posted_events);134
135 }136
137 }138
139 ｝
分析：
nginx里采用了主动的方法去把监听描述符放到epoll中或从epoll移出(这个是nginx的精髓所在，因为大部份的并发架构都是被动的)
nginx中用采互斥锁去解决谁来accept问题，保证了同一时刻，只有一个worker接收新连接(所以nginx并没有惊群问题)
nginx根据自已的载负(最大连接的7/8)情况，决定去不去抢锁，简单方便地解决负载，防止进程因业务太多而导致所有业务都不及时处理
总结： nginx采用互斥锁和主动的方法，避免了惊群，使得nginx中并无惊群
4.4 线程池惊群
在多线程设计中，经常会用到互斥和条件变量的问题。当一个线程解锁并通知其他线程的时候，就会出现惊群的现象。
pthread_mutex_lock/pthread_mutex_unlock：线程互斥锁的加锁及解锁函数。
pthread_cond_wait：线程池中的消费者线程等待线程条件变量被通知；
pthread_cond_signal/pthread_cond_broadcast：生产者线程通知线程池中的某个或一些消费者线程池，接收处理任务；
这里的惊群现象出现在3里，pthread_cond_signal，语义上看，是通知一个线程。调用此函数后，系统会唤醒在相同条件变量上等待的一个或多个线程(可参看手册)。如果通知了多个线程，则发生了惊群。
正常的用法：
所有线程共用一个锁，共用一个条件变量
当pthread_cond_signal通知时，就可能会出现惊群
解决惊群的方法：
所有线程共用一个锁，每个线程有自已的条件变量
pthread_cond_signal通知时，定向通知某个线程的条件变量，不会出现惊群
5 高并发设计
以多线程为例，进程同理
5.1 例1
分析
主线程创建listenfd和epollfd, 子线程共享并把listenfd加入到epoll中，旧版中会出现惊群，新版中已解决了惊群。
缺点：
应用层并不知道内核会把新连接分给哪个线程，可能平均，也可能不平均
如果某个线程已经最大负载了，还分过来，会增加此线程压力甚至崩溃
总结：因为例1并不是最好的方法，因为没有解决负载和分配问题
5.2 例2
分析
主线程创建listenfd, 子线程创建epollfd, 把listenfd加入到epoll中, 这种方法是无法避免惊群的问题。每次有新连接时，都会唤醒所有的accept线程，但只有一个accept成功，其他的线程accept失败EAGAIN。
总结：例2 解决不了惊群的问题，如果线程超多，惊群越明显，如果真正开发中，可忽略惊群，或者需要用惊群，那么使用此种设计也是可行的。
5.3 例3
分析：
主线程创建listenfd, 每个子线程创建epollfd，主线程负责accept，并发分新connfd给负载最低的一个线程，然后线程再把connfd加入到epoll中。无惊群现象。
总结：
主线程只用accept用，可能会主线程没干，或连接太多处理不过来，accept瓶颈(一般情况不会产生)
主线程可以很好地根据子线程的连接来分配新连接，有比较好的负载
并发量也比较大，自测(单进程十万并发连接QPS十万，四核四G内存，很稳定)
5.4 例4
这是nginx的设计，无疑是目前最优的一种高并发设计，无惊群。
nginx本质：
同一时刻只允许一个nginx worker在自己的epoll中处理监听句柄。它的负载均衡也很简单，当达到最大connection的7/8时，本worker不会去试图拿accept锁，也不会去处理新连接，这样其他nginx worker进程就更有机会去处理监听句柄，建立新连接了。而且，由于timeout的设定，使得没有拿到锁的worker进程，去拿锁的频繁更高。
总结：
nginx的设计非常巧妙，很好的解决了惊群的产生，所以没有惊群，同时也根据各进程的负载主动去决定要不要接受新连接，负载比较优。
6 总结
高并发设计，仁者见仁，智者见智，如果要求不高，随便拿个常用的开源库，就可能支撑。如果对业务有特殊要求，那么根据业务去选择，如网关服(可用高并发连接的开源库libevent/libev),消息队列(zmq/RabbitMQ/ActiveMQ/Kafka),数据缓存(redis/memcached)，分布式等。
研究高并发有一段时间了，总结下我自已的理解，怎么样才算是高并发呢？单进程百万连接，单进程百万QPS？
先说说基本概念
高并发连接：指的是连接的数量，对服务端来说，一个套接字对就是一个连接，连接和本地 文件描述符无关，不受本地文件描述符限制，只跟内存有关，假设一个套接字对占用服 务器8k内存,那么1G内存=1024*1024/8 = 131072。因此连接数跟内存有关。
1G = 10万左右连接，当然这是理论，实际要去除内核占用，其他进程占用，和本进程其他占用。
假哪一个机器32G内存，那个撑个100万个连接是没有问题的。
如果是单个进程100万连，那就更牛B了，但一般都不会这么做，因为如果此进程宕了，那么，所有业务都影响了。所以一般都会分布到不同进程，不同机器，一个进程出问题了，不会影响其他进程的处理。(这也是nginx原理)
PV : 每天的总访问量pave view, PV = QPS * (24*0.2) * 3600 (二八原则)
QPS: 每秒请求量。假如每秒请求量10万，假如机器为16核，那么启16个线程同时工作， 那么每个线程同时的请求量= 10万/ 16核 = 6250QPS。
按照二八原则，一天24小时，忙时=24*0.2 = 4.8小时。
则平均一天总请求量=4.8 * 3600 *10万QPS = 172亿8千万。
那么每秒请求10万并发量，每天就能达到172亿的PV。这算高并发吗？
丢包率: 如果客端端发10万请求，服务端只处理了8万，那么就丢了2万。丢包率=2/10 = 20%。丢包率是越小越好，最好是没有。去除，网络丢包，那么就要考虑内核里的丢包 问题，因此要考虑网卡的吞吐量，同一时间发大多请求过来，内核会不会处理不过来， 导致丢包。
稳定性：一个高并发服务，除了高并发外，最重要的就是稳定了，这是所有服务都必须的。 一千QPS能处理，一万QPS也能处理，十万QPS也能处理，当然越多越好。不要因为 业务骤增导致业务瘫痪，那失败是不可估量的。因为，要有个度，当业务增加到一定程 度，为了保证现有业务的处理，不处理新请求业务，延时处理等。同时保证代码的可靠。
因此，说到高并发，其实跟机器有并，内存，网卡，CPU核数等有关，一个强大的服务器，比如：32核，64G内存，网卡吞吐很大，那么单个进程，开32个线程，做一个百万连接，百万QPS的服务，是可行的。
本身 按例3去做了个高并发的设计，做到了四核4G内存的虚拟机里，十万连接，十万QPS，很稳定，没加业务，每核CPU %sys 15左右 %usr 5%左右。如果加了业务，应该也是比较稳定的。有待测试。当然例3是有自已的缺点的。