迫于分享创造节点似乎不对，重新发到 GO 节点 NBIO 第二弹，支持 Non-Blocking HTTP 1.x

上一弹在这里

t/755862#reply53

一、简介

最近两周撸了份 HTTP 1.x 的 Parser ，用于支持异步网络库的数据解析（同步网络库当然也可以使用），在此基础之上实现了 NBIO HTTP Server ，其他异步网络库也可以使用这个 Parser 进行 HTTP Server 的封装，但需依赖其他网络库实现 net.Conn 。

众所周知，标准库的 HTTP 为每个连接创建一个协程，在高并发场景下比如 10k 、100k 甚至 1000k，需要创建大量的协程，消耗大量的内存、协程调度等成本。但是使用异步网络库，可以不用为每个连接都创建单独的协程，从而降低相应的消耗、极大提高同等硬件的负载能力。

NBIO HTTP Server 兼容标准库的 http.Handler，所以已有的基于标准库的 web 框架也可以很容易地使用 NBIO HTTP Server 作为异步网络层来替换标准库。 如果需要对 fasthttp 这类不使用标准库的 web 框架进行支持，也只需参考默认兼容标准库的 Processor，实现一份对应 fasthttp Hadler 的 Processor 即可。但由于 fasthttp 默认使用 []byte 作为原始数据字段的存储，而 Parser 兼顾应用层便利在参数传递中直接转换成了 string，所以需要浪费一点不必要的 string/[]byte 转换，也可以考虑是否需要把参数传递改成 []byte，但改成 []byte 看上去就不那么友好、美观了。

NBIO HTTP Server 网络层接口在 *nix 系统上是异步的，处理流程是：

1. NBIO 作为网络层处理数据 IO 。
2. 读取到的数据回调应用层方法执行 Parser 进行解析，这里给应用层留了参数，应用层可以自己定制执行的回调函数，比如可以就在 NBIO 读取数据的协程中进行解析，也可以自己定制协程池进行解析（但要注意，同一个连接的数据应该指定到同一个协程中进行解析，否则由于 TCP 的 Stream 特性，可能导致 "粘包" 相关的数据错乱）。为了使用者便利，如果应用层传入 nil 参数，NBIO HTTP Server 则提供默认的协程池进行解析。
3. Parser 解析到一个完整消息后调用业务层回调进行处理，这里与 Parser 类似，可由应用层传入处理函数，如果传入 nil 参数，则由默认的协程池进行处理，这里的协程池与 Parser 的协程池不同，因为已经是完整的消息，可以由协程池内空闲协程而非指定协程抢任务执行，以避免单个连接某个方法处理中可能存在 DB 等慢操作导致其他连接的消息处理被阻塞。

• 关于 3 中协程池，NBIO HTTP Server 支持乱序处理、顺序回包。如果请求方的客户端实现支持单个连接的多个消息非线头阻塞发送、而不用等待每个消息收到回复才发出下个请求的数据，则该连接的多个请求有可能在 NBIO HTTP Server 默认协程池中乱序执行，比如 request 1 需要 1 秒进行处理，request 2 也到达并且只需要 10ms 进行处理，则 request 2 先被处理完，但是 request 2 回复的数据会被缓存，仍然等 request 1 处理完成后先回复 request 1 、再回复 request 2，不会导致客户端收到的响应乱序。

二、两点澄清

1. 以前有小伙伴提出，golang 底层也是异步、我这种重复再造轮子也是异步、没有意义这种说法是不正确的：golang 底层也是异步，但是语言层面或者标准库 net 的接口层是同步的，所以才需要每个连接一个协程，而 NBIO 接口层也是异步的，所以可以自行定制管理、避免不必要的协程创建，两者的异步是不一样的。
2. 还有的小伙伴提出，golang 的同步模式是巨大的进步，我这个库又回到异步模式，是倒退这种说法也是不准确的：底层基础设施的异步，并不代表应用层也一定要异步，golang 的协程和 chan 足够方便，应用层完全可以自己定制多种编程模式。NBIO HTTP Server 在上面简介流程 3 中的消息处理，应用层的 http.Handler 内，和使用标准库的方式是没有变化的，业务层仍然是按照同步的方式进行顺序逻辑的处理。

三、示例代码

NBIO HTTP Server 的示例请参考这里： https://github.com/lesismal/nbio/tree/master/examples/http 。

这里也包括了一份百万连接的测试样例：百万连接测试代码 ，由于网络协议栈的 PORT 使用 short 类型导致的 65535 限制，为了免去单机压测部署环境的麻烦，百万连接测试的示例代码开启监听了多组端口，因为这些端口接受连接和处理 IO 都是共用相同的一组 poller，单一端口也是使用这组 poller，所以多端口跟单一端口的性能是基本一致的，有兴趣的小伙伴也可以改成单一端口、自行搭建虚拟网络或者多组 docker 、真实多机环境、压测客户端之类的进行压测 PS：NBIO 主要针对 *nix 系统，在 windows 下为了方便用户调试，使用标准库的 net 实现了接口兼容，windows 下的压测数据不用来作为性能对比的参考，压测请于 linux 环境下进行。

四、路线图

1. Websocket
2. HTTP2.0
3. 前阵子有魔改了一份标准库的 TLS 支持异步并与 NBIO 打通，但是标准库的 TLS 原来是同步模式的代码、魔改成支持异步的很多细节我没有优化、显得臃肿费，希望以后有档期完全重写一份更清爽的

• 每一项都是体力活，感觉路漫漫，也希望有兴趣的大佬、小伙伴多来交流、PR

五、以 gin 为例，分别使用 STD 、NBIO 进行压测对比

• 压测环境：4c8t / 8g 虚拟机，C/S localhost

1. gin 默认使用标准库压测

1 ） gin std server 代码

package main import ( "fmt" "net/http" "runtime" "sync/atomic" "time" "github.com/gin-gonic/gin" ) func main() { var ( qps uint64 = 0 total uint64 = 0 ) router := gin.New() router.GET("/hello", func(c *gin.Context) { atomic.AddUint64(&qps, 1) c.String( http.StatusOK, "hello") }) go router.Run() ticker := time.NewTicker(time.Second) for i := 1; true; i++ { <-ticker.C n := atomic.SwapUint64(&qps, 0) total += n fmt.Printf("running for %v seconds, NumGoroutine: %v, qps: %v, total: %v\n", i, runtime.NumGoroutine(), n, total) } } 

2 ） wrk 压测 20k 连接数

wrk -t4 -c20000 -d30s --latency http://localhost:8080/hello 

3 ）压测结果日志

所有连接建立成功直到 qps 稳定的 server 日志：

[GIN-debug] [WARNING] Running in "debug" mode. Switch to "release" mode in production. - using env: export GIN_MODE=release - using code: gin.SetMode(gin.ReleaseMode) [GIN-debug] GET /hello --> main.main.func1 (1 handlers) [GIN-debug] Environment variable PORT is undefined. Using port :8080 by default [GIN-debug] Listening and serving HTTP on :8080 running for 1 seconds, NumGoroutine: 2, qps: 0, total: 0 running for 2 seconds, NumGoroutine: 2, qps: 0, total: 0 running for 3 seconds, NumGoroutine: 5277, qps: 0, total: 0 running for 4 seconds, NumGoroutine: 9411, qps: 0, total: 0 running for 5 seconds, NumGoroutine: 11404, qps: 0, total: 0 running for 6 seconds, NumGoroutine: 15696, qps: 95115, total: 95115 running for 7 seconds, NumGoroutine: 16653, qps: 74368, total: 169483 running for 8 seconds, NumGoroutine: 19188, qps: 72357, total: 241840 running for 9 seconds, NumGoroutine: 19942, qps: 68762, total: 310602 running for 10 seconds, NumGoroutine: 19936, qps: 86198, total: 396800 running for 11 seconds, NumGoroutine: 20008, qps: 114406, total: 511206 running for 12 seconds, NumGoroutine: 20015, qps: 137557, total: 648763 running for 13 seconds, NumGoroutine: 20003, qps: 135883, total: 784646 running for 14 seconds, NumGoroutine: 20009, qps: 130973, total: 915619 running for 15 seconds, NumGoroutine: 20011, qps: 130860, total: 1046479 

wrk 测试结果日志：

Running 30s test @ http://localhost:8080/hello 4 threads and 20000 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 145.59ms 79.06ms 1.36s 88.79% Req/Sec 32.62k 10.49k 73.27k 79.31% Latency Distribution 50% 131.01ms 75% 151.73ms 90% 186.63ms 99% 542.54ms 3391563 requests in 30.09s, 391.37MB read Requests/sec: 112705.44 Transfer/sec: 13.01MB 

2. 使用 NBIO HTTP Server 作为 gin 的网络层压测

1 ） gin nbio server 代码

package main import ( "fmt" "net/http" "runtime" "sync/atomic" "time" "github.com/gin-gonic/gin" "github.com/lesismal/nbio/nbhttp" ) func main() { var ( qps uint64 = 0 total uint64 = 0 ) router := gin.New() router.GET("/hello", func(c *gin.Context) { atomic.AddUint64(&qps, 1) c.String( http.StatusOK, "hello") }) svr := nbhttp.NewServer(nbhttp.Config{ Network: "tcp", Addrs: []string{"localhost:8080"}, NPoller: 8, // runtime.NumCPU(), NParser: 8, // runtime.NumCPU(), TaskPoolSize: 100, // runtime.NumCPU() * 10, // goroutines pool to execute http.Handler }, router, nil, nil) err := svr.Start() if err != nil { fmt.Printf("nbio.Start failed: %v\n", err) return } defer svr.Stop() ticker := time.NewTicker(time.Second) for i := 1; true; i++ { <-ticker.C n := atomic.SwapUint64(&qps, 0) total += n fmt.Printf("running for %v seconds, online: %v, NumGoroutine: %v, qps: %v, total: %v\n", i, svr.State().Online, runtime.NumGoroutine(), n, total) } } 

2 ） wrk 压测 20k 连接数

wrk -t4 -c20000 -d30s --latency http://localhost:8080/hello 

3 ）压测结果

所有连接建立成功直到 qps 稳定的 server 日志：

[GIN-debug] [WARNING] Running in "debug" mode. Switch to "release" mode in production. - using env: export GIN_MODE=release - using code: gin.SetMode(gin.ReleaseMode) [GIN-debug] GET /hello --> main.main.func1 (1 handlers) 2021/03/13 14:06:03.797 [INF] Gopher[NB] start listen on: ["localhost:8080"] running for 1 seconds, online: 0, NumGoroutine: 19, qps: 0, total: 0 running for 2 seconds, online: 0, NumGoroutine: 19, qps: 0, total: 0 running for 3 seconds, online: 0, NumGoroutine: 19, qps: 0, total: 0 running for 4 seconds, online: 4068, NumGoroutine: 19, qps: 0, total: 0 running for 5 seconds, online: 9061, NumGoroutine: 19, qps: 0, total: 0 running for 6 seconds, online: 12567, NumGoroutine: 119, qps: 3598, total: 3598 running for 7 seconds, online: 18018, NumGoroutine: 119, qps: 126743, total: 130341 running for 8 seconds, online: 19916, NumGoroutine: 119, qps: 153748, total: 284089 running for 9 seconds, online: 19916, NumGoroutine: 119, qps: 152665, total: 436754 running for 10 seconds, online: 19916, NumGoroutine: 119, qps: 156468, total: 593222 running for 11 seconds, online: 20000, NumGoroutine: 119, qps: 146699, total: 739921 running for 12 seconds, online: 20000, NumGoroutine: 119, qps: 145776, total: 885697 running for 13 seconds, online: 20000, NumGoroutine: 119, qps: 155327, total: 1041024 running for 14 seconds, online: 20000, NumGoroutine: 119, qps: 148740, total: 1189764 running for 15 seconds, online: 20000, NumGoroutine: 119, qps: 143539, total: 1333303 

wrk 测试结果日志：

Running 30s test @ http://localhost:8080/hello 4 threads and 20000 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 129.22ms 26.45ms 609.89ms 74.38% Req/Sec 38.08k 3.69k 57.58k 72.97% Latency Distribution 50% 128.42ms 75% 144.86ms 90% 160.37ms 99% 191.20ms 4146017 requests in 30.06s, 478.43MB read 

数据对比

GIN+NBIO 方式整体压测指标好于 GIN+STD，相比之下，极低的内存占用尤为明显，NBIO 可以使同配置或者低配硬件的负载能力大幅提升。

多数小伙伴们的业务可能不需要极致的资源控制、通常加机器就行，但面对海量并发场景、大规模集群时，异步网络框架可以极大降低相应的硬件成本。

现在的云、大数据、人工智能、物联网、5G 时代已经蓬勃发展，但这一切只是开始，IT 爆炸的时代，很多传统领域都在 IT 化，未来的数据量、计算量、网络传输量更会越来越迅猛地增长，海量计算的基础之上，一点算力的节约会在放大效应下变得非常明显。

以物联网为例，海量接入设备、海量并发连接数之下，golang 标准库的每个连接一个协程的默认同步模式可能会成为性能瓶颈，需要更多的硬件开销、能源消耗。超高并发场景下，以 golang 标准库方案的性能、资源消耗、负载能力，目前赶不上 java netty 、nodejs，更不用说 c/c++/rust，所以个人认为 golang 的异步基础设施很有必要，还有很大发展空间。

欢迎有兴趣的小伙伴关注、进行更多测试，以及 issue 、pr 、star，^_^