Muduo 网络编程示例之八:Timing wheel 踢掉空闲连接
陈硕 (giantchen_AT_gmail)
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这是《Muduo 网络编程示例》系列的第八篇文章,原计划讲文件传输,这里插入一点计划之外的内容。
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本文介绍如何使用 timing wheel 来踢掉空闲的连接,一个连接如果若干秒没有收到数据,就认为是空闲连接。
本文的代码见 http://code.google.com/p/muduo/source/browse/trunk/examples/idleconnection
在严肃的网络程序中,应用层的心跳协议是必不可少的。应该用心跳消息来判断对方进程是否能正常工作,“踢掉空闲连接”只是一时权宜之计。我这里想顺便讲讲 shared_ptr 和 weak_ptr 的用法。
如果一个连接连续几秒钟(后文以 8s 为例)内没有收到数据,就把它断开,为此有两种简单粗暴的做法:
- 每个连接保存“最后收到数据的时间 lastReceiveTime”,然后用一个定时器,每秒钟遍历一遍所有连接,断开那些 (now - connection.lastReceiveTime) > 8s 的 connection。这种做法全局只有一个 repeated timer,不过每次 timeout 都要检查全部连接,如果连接数目比较大(几千上万),这一步可能会比较费时。
- 每个连接设置一个 one-shot timer,超时定为 8s,在超时的时候就断开本连接。当然,每次收到数据要去更新 timer。这种做法需要很多个 one-shot timer,会频繁地更新 timers。如果连接数目比较大,可能对 reactor 的 timer queue 造成压力。
使用 timing wheel 能避免上述两种做法的缺点。timing wheel 可以翻译为“时间轮盘”或“刻度盘”,本文保留英文。
连接超时不需要精确定时,只要大致 8 秒钟超时断开就行,多一秒少一秒关系不大。处理连接超时可以用一个简单的数据结构:8 个桶组成的循环队列。第一个桶放下一秒将要超时的连接,第二个放下 2 秒将要超时的连接。每个连接一收到数据就把自己放到第 8 个桶,然后在每秒钟的 callback 里把第一个桶里的连接断开,把这个空桶挪到队尾。这样大致可以做到 8 秒钟没有数据就超时断开连接。更重要的是,每次不用检查全部的 connection,只要检查第一个桶里的 connections,相当于把任务分散了。
Timing wheel 原理
《Hashed and hierarchical timing wheels: efficient data structures for implementing a timer facility》这篇论文详细比较了实现定时器的各种数据结构,并提出了层次化的 timing wheel 与 hash timing wheel 等新结构。针对本文要解决的问题的特点,我们不需要实现一个通用的定时器,只用实现 simple timing wheel 即可。
Simple timing wheel 的基本结构是一个循环队列,还有一个指向队尾的指针 (tail),这个指针每秒钟移动一格,就像钟表上的时针,timing wheel 由此得名。
以下是某一时刻 timing wheel 的状态,格子里的数字是倒计时(与通常的 timing wheel 相反),表示这个格子(桶子)中的连接的剩余寿命。
一秒钟以后,tail 指针移动一格,原来四点钟方向的格子被清空,其中的连接已被断开。
连接超时被踢掉的过程
假设在某个时刻,conn 1 到达,把它放到当前格子中,它的剩余寿命是 7 秒。此后 conn 1 上没有收到数据。
1 秒钟之后,tail 指向下一个格子,conn 1 的剩余寿命是 6 秒。
又过了几秒钟,tail 指向 conn 1 之前的那个格子,conn 1 即将被断开。
下一秒,tail 重新指向 conn 1 原来所在的格子,清空其中的数据,断开 conn 1 连接。
连接刷新
如果在断开 conn 1 之前收到数据,就把它移到当前的格子里。
收到数据,conn 1 的寿命延长为 7 秒。
时间继续前进,conn 1 寿命递减,不过它已经比第一种情况长寿了。
多个连接
timing wheel 中的每个格子是个 hash set,可以容纳不止一个连接。
比如一开始,conn 1 到达。
随后,conn 2 到达,这时候 tail 还没有移动,两个连接位于同一个格子中,具有相同的剩余寿命。(下图中画成链表,代码中是哈希表。)
几秒钟之后,conn 1 收到数据,而 conn 2 一直没有收到数据,那么 conn 1 被移到当前的格子中。这时 conn 1 的寿命比 conn 2 长。
代码实现与改进
我们用以前多次出现的 EchoServer 来说明具体如何实现 timing wheel。代码见 http://code.google.com/p/muduo/source/browse/trunk/examples/idleconnection
在具体实现中,格子里放的不是连接,而是一个特制的 Entry struct,每个 Entry 包含 TcpConnection 的 weak_ptr。Entry 的析构函数会判断连接是否还存在(用 weak_ptr),如果还存在则断开连接。
数据结构:
typedef boost::weak_ptr<muduo::net::TcpConnection> WeakTcpConnectionPtr;
struct Entry : public muduo::copyable
{
Entry(const WeakTcpConnectionPtr& weakConn)
: weakConn_(weakConn)
{
}
~Entry()
{
muduo::net::TcpConnectionPtr conn = weakConn_.lock();
if (conn)
{
conn->shutdown();
}
}
WeakTcpConnectionPtr weakConn_;
};
typedef boost::shared_ptr<Entry> EntryPtr;
typedef boost::weak_ptr<Entry> WeakEntryPtr;
typedef boost::unordered_set<EntryPtr> Bucket;
typedef boost::circular_buffer<Bucket> WeakConnectionList;
在实现中,为了简单起见,我们不会真的把一个连接从一个格子移到另一个格子,而是采用引用计数的办法,用 shared_ptr 来管理 Entry。如果从连接收到数据,就把对应的 EntryPtr 放到这个格子里,这样它的引用计数就递增了。当 Entry 的引用计数递减到零,说明它没有在任何一个格子里出现,那么连接超时,Entry 的析构函数会断开连接。
Timing wheel 用 boost::circular_buffer 实现,其中每个 Bucket 元素是个 hash set of EntryPtr。
在构造函数中,注册每秒钟的回调(EventLoop::runEvery() 注册 EchoServer::onTimer() ),然后把 timing wheel 设为适当的大小。
EchoServer::EchoServer(EventLoop* loop,
const InetAddress& listenAddr,
int idleSeconds)
: loop_(loop),
server_(loop, listenAddr, "EchoServer"),
connectionBuckets_(idleSeconds)
{
server_.setConnectionCallback(
boost::bind(&EchoServer::onConnection, this, _1));
server_.setMessageCallback(
boost::bind(&EchoServer::onMessage, this, _1, _2, _3));
loop->runEvery(1.0, boost::bind(&EchoServer::onTimer, this));
connectionBuckets_.resize(idleSeconds);
}
其中 EchoServer::onTimer() 的实现只有一行:往队尾添加一个空的 Bucket,这样 circular_buffer 会自动弹出队首的 Bucket,并析构之。在析构 Bucket 的时候,会依次析构其中的 EntryPtr 对象,这样 Entry 的引用计数就不用我们去操心,C++ 的值语意会帮我们搞定一切。
void EchoServer::onTimer()
{
connectionBuckets_.push_back(Bucket());
}
在连接建立时,创建一个 Entry 对象,把它放到 timing wheel 的队尾。另外,我们还需要把 Entry 的弱引用保存到 TcpConnection 的 context 里,因为在收到数据的时候还要用到 Entry。(思考题:如果 TcpConnection::setContext 保存的是强引用 EntryPtr,会出现什么情况?)
void EchoServer::onConnection(const TcpConnectionPtr& conn)
{
LOG_INFO << "EchoServer - " << conn->peerAddress().toHostPort() << " -> "
<< conn->localAddress().toHostPort() << " is "
<< (conn->connected() ? "UP" : "DOWN");
if (conn->connected())
{
EntryPtr entry(new Entry(conn));
connectionBuckets_.back().insert(entry);
WeakEntryPtr weakEntry(entry);
conn->setContext(weakEntry);
}
else
{
assert(!conn->getContext().empty());
WeakEntryPtr weakEntry(boost::any_cast<WeakEntryPtr>(conn->getContext()));
LOG_DEBUG << "Entry use_count = " << weakEntry.use_count();
}
}
在收到消息时,从 TcpConnection 的 context 中取出 Entry 的弱引用,把它提升为强引用 EntryPtr,然后放到当前的 timing wheel 队尾。(思考题,为什么要把 Entry 作为 TcpConnection 的 context 保存,如果这里再创建一个新的 Entry 会有什么后果?)
void EchoServer::onMessage(const TcpConnectionPtr& conn,
Buffer* buf,
Timestamp time)
{
string msg(buf->retrieveAsString());
LOG_INFO << conn->name() << " echo " << msg.size() << " bytes at " << time.toString();
conn->send(msg);
assert(!conn->getContext().empty());
WeakEntryPtr weakEntry(boost::any_cast<WeakEntryPtr>(conn->getContext()));
EntryPtr entry(weakEntry.lock());
if (entry)
{
connectionBuckets_.back().insert(entry);
}
}
然后呢?没有然后了,程序已经完成了我们想要的功能。(完整的代码会打印 circular_buffer 变化的情况,运行一下即可理解。)
希望本文有助于您理解 shared_ptr 和 weak_ptr。
改进
在现在的实现中,每次收到消息都会往队尾添加 EntryPtr (当然,hash set 会帮我们去重。)一个简单的改进措施是,在 TcpConnection 里保存“最后一次往队尾添加引用时的 tail 位置”,然后先检查 tail 是否变化,若无变化则不重复添加 EntryPtr。这样或许能提高效率。
以上改进留作练习。