C++从0实现百万并发Reactor服务器C++从0实现百万并发Reactor服务器--- 获课：789it.top/4

C++从0实现百万并发Reactor服务器xingkeit.top/9297/

传统的“一个连接一个线程”的阻塞式模型在连接数暴增时，会因线程上下文切换的巨大开销而迅速崩溃。这就是著名的 C10K（万级并发连接）问题。要迈向百万级并发，我们必须采用更高效的 I/O 模型和线程模型，其核心思想是：用尽可能少的线程，服务尽可能多的连接。

实现这一思想的关键技术是 I/O 多路复用（I/O Multiplexing）。在 Linux 平台上，epoll 是其最新、最高效的实现。

为何是 Epoll？ 相比于早期的 select 和 poll，epoll 通过以下机制避免了线性扫描所有文件描述符的性能瓶颈：
1. 红黑树管理fd：内核使用一颗红黑树来记录需要监听的文件描述符，增删改的操作效率非常高。
2. 事件驱动：应用程序先将需要监听的 fd 注册到 epoll 实例中。当某个 fd 上有事件（如可读、可写）发生时，内核会将其加入一个就绪链表。
3. 就绪列表：应用程序调用 epoll_wait 时，只需直接从这个就绪链表中取出发生事件的 fd 进行处理，时间复杂度是 O(1)。

epoll 使得单个线程可以同时监听数以万计的网络连接，一旦某个连接有数据到来，线程就能立刻被通知并处理，极大地提升了单线程的吞吐量。

拥有了 epoll 这把利剑，我们需要一个优秀的架构来组织代码，这就是 Reactor（反应堆）模式。其核心是“不要打电话给我们，我们会打电话给你（Don‘t call us, we’ll call you） ”，即事件循环。

一个典型的 Reactor 模型包含以下核心组件：

Handle（句柄） ：即文件描述符（如 socket），代表一个网络连接或事件源。
Synchronous Event Demultiplexer（同步事件分离器） ：这就是 epoll 的角色。它阻塞等待，直到一个或多个 Handle 上有事件发生。
Initiation Dispatcher（事件分发器） ：这是 Reactor 的核心循环。它运行一个无限的 event loop，调用 epoll_wait 等待事件，然后将事件分发给对应的事件处理器。
Event Handler（事件处理器） ：一个接口或抽象类，定义了处理各种事件（如可读、可写）的回调方法（如 handle_read(), handle_write()）。每个 Handle 都会关联一个 Event Handler。

工作流程：

至此，一个单线程的 Reactor 服务器已经成型，它能高效处理数万并发连接。但要冲击百万级，单线程的计算能力是瓶颈。

业务逻辑的处理（如计算、数据库查询）可能会耗时，如果在事件处理器的回调中直接执行，会阻塞整个事件循环，导致其他连接得不到及时响应。解决方案是引入 线程池（Thread Pool） 。

我们将 Reactor 的职责重新划分：

主线程（I/O 线程） ：只负责最核心的 epoll_wait 和 I/O 操作。
- Acceptor：接受新连接，并将新连接的 socket 注册到 epoll。
- Reader：当数据可读时，非阻塞地将数据从内核缓冲区读到应用层缓冲区（一个预分配的内存块），然后将这个任务包（包含连接信息和数据）投递给线程池中的工作队列。
- Writer：当可写时，将线程池处理好的响应数据非阻塞地写回 socket。
工作线程（计算线程） ：线程池中的多个工作线程从任务队列中取出任务包，执行耗时的业务逻辑计算（如解析协议、处理业务、生成响应）。处理完成后，再将结果和连接信息送回给主线程，由主线程负责写回。

这种设计带来了巨大优势：

构建一个真正稳定的百万级服务器，还需考虑诸多细节：

无锁编程与高性能队列：主线程与工作线程之间的任务队列是竞争热点，需要采用无锁队列或其它机制来减少锁开销。
内存管理：频繁的数据接收和发送会导致大量内存分配与释放。使用内存池（如 boost::pool）或对象池（如 std::make_shared）来复用内存块至关重要。
缓冲区设计：为每个连接设计合理的读/写缓冲区，避免反复分配内存。使用向量容器（如 std::vector）或自定义的缓冲类是不错的选择。
连接管理：高效地管理百万个连接对象本身就是一个挑战，需要使用高效的数据结构（如哈希表）来索引它们。
定时器：处理超时连接和心跳包是必须的。通常使用时间轮（Timing Wheel）或最小堆来管理大量定时器，以实现高效的超时检查。

自底向上构建一个百万级并发的 Reactor 服务器，是一次对系统编程知识的深度整合。其核心路径清晰而坚实：