C++服務(wù)器引擎引入任務(wù)流的概念是什么

本篇內(nèi)容主要講解“C++服務(wù)器引擎引入任務(wù)流的概念是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“C++服務(wù)器引擎引入任務(wù)流的概念是什么”吧!

搜狗公司開源了其 C++ 服務(wù)器引擎 Sogou C++  Workflow，這一引擎實(shí)現(xiàn)了高性能、輕量級(jí)落地，還引入任務(wù)流概念，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算任務(wù)與通信任務(wù)的統(tǒng)一和協(xié)同調(diào)度。

據(jù)介紹，目前該引擎支撐著搜狗幾乎所有后端 C++ 在線服務(wù)，包括所有搜索服務(wù)、云輸入法與在線廣告等，每日處理數(shù)百億請(qǐng)求。

Sogou C++ Workflow 在設(shè)計(jì)之初，就秉持著高性能與輕量級(jí)兩個(gè)核心理念。長(zhǎng)久以來，業(yè)界中優(yōu)化服務(wù)器性能都主要專注于如何跑滿  cpu、如何單獨(dú)地讓網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求極速響應(yīng)等方面。而此次上線的搜狗 Workflow  則更專注于如何讓各種網(wǎng)絡(luò)資源被具體的調(diào)度器管理，使其盡可能地全部調(diào)度起來。

另一方面，對(duì)多通信計(jì)算資源融為一體的解決方案，進(jìn)一步提升了 Workflow  引擎的性能。過去開發(fā)者在面臨選擇高吞吐網(wǎng)絡(luò)框架時(shí)，需要自己面對(duì)不同計(jì)算資源比例而劃分不同大小的線程池。然而每種計(jì)算具體資源需求比例是動(dòng)態(tài)變化的，重要性也不一樣，后端響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)也是動(dòng)態(tài)變動(dòng)。Sogou  C++ Workflow 使得 C++ 服務(wù)器引擎也能像 Go 語言一樣，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源異步調(diào)度，并且進(jìn)一步打通計(jì)算與磁盤等資源。

此項(xiàng)目最大的亮點(diǎn)可能是創(chuàng)新性引入了任務(wù)流的概念，Sogou C++ Workflow 將資源高度封裝，用戶再也接觸不到連接池、線程池，包括想要做 aio  時(shí)的文件 fd 與各種異步通知機(jī)制。這就意味著，在開發(fā)階段開發(fā)人員僅僅需要了解業(yè)務(wù)關(guān)系而不用關(guān)心內(nèi)部細(xì)節(jié)，幫助開發(fā)者們實(shí)現(xiàn)自己復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。

開發(fā)人員可以利用 Sogou C++ Workflow  封裝好的各種任務(wù)來動(dòng)態(tài)或靜態(tài)組建自己的業(yè)務(wù)邏輯，如下圖所示，不同類型的任務(wù)都可以被串行、并行到一起：

根據(jù)資料，除了各種創(chuàng)新設(shè)計(jì)以外，Sogou C++ Workflow 還擁有友好的用戶體驗(yàn)。Sogou C++ Workflow  原生實(shí)現(xiàn)了對(duì)http、redis、mysql 和 kafka 等協(xié)議的支持，可以直接作為這些協(xié)議的客戶端使用。并且在其基礎(chǔ)上開發(fā)了一套更加易用的 Sogou  RPC，實(shí)現(xiàn)了與 brpc 和 thrift 互通，并且可以通過 http+json 或 IDL 實(shí)現(xiàn)跨語言。

開發(fā)團(tuán)隊(duì)透露，Sogou RPC 項(xiàng)目也會(huì)在不久的將來開源。

Http Server 性能實(shí)測(cè)：Sogou C++ Workflow VS nginx、brpc

搜狗團(tuán)隊(duì)也提供了 Sogou C++ Workflow 和 nginx、brpc 兩個(gè)主流系統(tǒng)的 http server 性能對(duì)比。

測(cè)試環(huán)境：

• 選取了最基本的測(cè)試場(chǎng)景：wrk 或者 wrk2 跨機(jī)做 client，單 server，長(zhǎng)連接，CPU：40 核 E5-2630 v4 @  2.20GHz，內(nèi)存：192GB，網(wǎng)卡：25000Mb/s。nginx 配置了 auto 的進(jìn)程數(shù)(與核數(shù)一致)，brpc 配置了 40 個(gè)  nthreads，workflow 配置了 16 個(gè) poller 線程和 20 個(gè) handler 線程。

測(cè)試一：不同并發(fā)數(shù)對(duì) QPS 的影響(越高越好)

結(jié)論：隨著壓測(cè)并發(fā)數(shù)的增加，server 的 QPS 會(huì)隨著增高。可以看到 Workflow 無論是低并發(fā)數(shù)還是高并發(fā)數(shù)的情況下，QPS 依然比  nginx 和 brpc 要高，尤其是并發(fā)數(shù)超過 128 的時(shí)候優(yōu)勢(shì)更加明顯，Workfow 對(duì)于小包基本能保證 50w 的  QPS，說明內(nèi)部對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的高并發(fā)調(diào)度做了很多優(yōu)化。

測(cè)試二：不同數(shù)據(jù)大小對(duì) QPS 的影響(越高越好)

結(jié)論：此處的返回包大小是 http 請(qǐng)求的 body 大小，隨著返回包增大，QPS 會(huì)有所下降，我們希望 QPS  依然盡可能保持平穩(wěn)不要下降得太快。Workflow 在同并發(fā)下的性能依然比其他兩個(gè)系統(tǒng)要好，說明網(wǎng)絡(luò)收發(fā)和其他調(diào)用之間的調(diào)度協(xié)調(diào)得更好。

測(cè)試三：固定 QPS 下的延遲分布 CDF 圖(越左越好，越直越好)

到此，相信大家對(duì)“C++服務(wù)器引擎引入任務(wù)流的概念是什么”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！